Biliminsanları, koronavirüsten yanlış bilgiye kadar pek çok şeyin popülasyonlar içerisindeki yayılımını tahmin etmek için matematiksel modeller kullanırlar. Bu sırada konunun yayıldığı ilk birkaç evreyi incelerler ve elde ettikleri oranı, yayılımın ne kadar olacağını tahmin etmek için kullanırlar.
Peki, bir patojen mutasyona uğradığında veya bir bilginin yayılması sırasında yayılım hızı değiştiğinde ne olur? Carnegie Mellon Üniversitesi’nden biliminsanlarının konuya ilişkin çalışması Ulusal Bilim Akademisi’nin bir yayınında yer aldı.
Üniversitenin Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği bölümünde çalışma yürüten ve araştırmanın yazarlarından olan Osman Yağan, “Yayılımın tahmin edilmesinde evrimsel değişikliklerin büyük bir etkisi var. Zaman içerisinde gerçekleşebilecek olası değişimleri dikkate almazsanız, hastalanacak insan sayısını veya bir bilginin ulaşacağı insan sayısını tahmin ederken yanılırsınız” dedi.
Çoğu insan hastalık salgınlarına aşinadır, ancak bilgi kendi türünde bir salgın yaşayabilir ve “viral” olabilir. Bilgi günümüzde sosyal medya aracılığıyla yıldırım hızında yayılabiliyor. Bir bilginin “viral” olup olmayacağı yani internette hızla yayılıp yayılmayacağı orijinal mesajın nasıl ayarlandığına bağlıdır.
Konuya ilişkin açıklamalarda bulunan Yağan, “Bazı yanlış bilgiler kasıtlı bir biçimde yayılıyor. Ancak çok sayıda kişinin etkisiyle yaşanan değişimler organik bir gelişime de neden olabilir. Görünüşte can sıkıcı olan bir bilgi parçası ‘viral’ bir gönderiye dönüşebilir. Bizim bu yayılımın nasıl gerçekleştiğini tahmin etmeye ihtiyacımız var” dedi.
Araştırmacılar, evrimsel değişiklikleri dikkate alan bir matematiksel model geliştirdiler. Daha sonra teorilerini gerçek dünyadaki binlerce bilgisayar simülasyonuna karşı teste tabi tuttular. Bu simülasyonlar, bilginin yayılımı için Twitter ve salgınların yayılımı için ise bir hastaneydi.
Simülasyonlar üzerinden salgınları incelemek
Bulaşıcı etki taşıyan bir hastalığın yayılımı konusunda çalışan ekip, iki farklı gerçek dünya ağından gelen verileri kullanarak binlerce farklı simülasyon çalıştırdı: ABD’de bir lisedeki öğrenciler, öğretmenler ve personel arasında kullanılan iletişim ağı ve Fransa’nın Lyon kentinde yer alan bir hastanede personel ve hastalar arasındaki iletişim ağı. Bu simülasyonlar ağı aslında bir test ortamı olarak işlev gördü: Simülasyonlarda gözlemlenen ile eşleşen teori daha doğru olan teori olacaktı.
Çalışmanın yazarlarından olan Rashad Eletreby, “Testler aracılığıyla teorilerimizin gerçek dünya ağları ile örtüştüğünü gördük. Evrimsel adaptasyonlar hesaba katılmadan ortaya konulan geleneksel modeller, bir salgının ortaya çıkma ve yayılma olasılığını tahmin etmede başarısız oluyor” açıklamalarında bulundu.
Çalışma, günümüzde etkili olan koronavirüs salgının veya sahte bilgilerin yayılımını yüzde 100 oranda tahmin edebilir durumda değil. Ancak araştırma, salgının etmeni olan türün evriminin ve bilgilerdeki değişikliklerin takip edilmesi, elde edilen gerçek zamanlı verilerin değerlendirilmesi gerektiğini ortaya koyuyor. Biliminsanları buluşlarının söz konusu tahminler için büyük bir adım olduğunu vurguluyor: “Gerçekliğe bir adım daha yaklaştık.”
Kaynak: SCIENCE DAILY
