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    Como podemos impedir a disseminação de boatos falsos sobre COVID-19? Melhor matemática

    Crédito CC0:domínio público

    Pense em todos os falsos rumores que se espalharam sobre o COVID-19 - ficou tão ruim, a Organização Mundial da Saúde chamou de "infodêmico". Seja em boatos ou em uma teoria da conspiração viral, a informação viaja rápido hoje em dia. O quão rápido e longe as informações se movem depende de quem as compartilha, e onde, de discussões nas redes sociais a conversas com outros passageiros no caminho para o trabalho.

    Então, como nossas interações e suas infraestruturas podem afetar a disseminação de rumores e informações? Essa é uma pergunta que os pesquisadores estão começando a responder com modelos matemáticos complexos de contágio social, o conceito de que o comportamento social e as idéias se espalham como patógenos.

    "O problema do contágio social é que é como o encadeamento de algum tipo de comportamento, ou uma ideia, ou informação, "diz Jessica Davis, aluno do terceiro ano de doutorado do Network Science Institute do Nordeste.

    Davis conduziu recentemente um estudo que usa equações matemáticas para modelar a maneira como os rumores e as informações se espalham em diferentes tipos de ambientes.

    Em um artigo publicado segunda-feira em Física da Natureza , A equipe de Davis delineou uma nova maneira de incorporar em seus cálculos aspectos da forma como as informações são compartilhadas no mundo físico - como o deslocamento das pessoas para o trabalho e os grupos online com os quais interagem - que pode influenciar como as informações se espalham.

    O modelo estabelece as bases para maneiras mais realistas de estudar como a informação viaja, Davis diz.

    “Esses modelos podem ser usados ​​para apontar diferentes estruturas, social, e outros fatores, " ela diz, "que normalmente não são levados em consideração quando você está pensando em como a informação se espalha."

    Alessandro Vespignani, Sternberg Family Distinguished University Professor de física, Ciência da Computação, e ciências da saúde, afirma que a inclusão de tais recursos realistas é essencial para modelar com precisão a maneira como as informações se espalham em tempo real. Vespignani, um co-autor do estudo, também modelou a propagação do surto COVID-19.

    “O estudo abre caminho para uma modelagem mais realista da difusão de informação e desinformação que leve em consideração a estrutura geográfica e social das redes sociais, " ele diz.

    A abordagem da equipe para modelar a maneira como a informação se espalha entre as pessoas é baseada em esforços semelhantes de Vespignani e outros cientistas para modelar como as doenças infecciosas se espalham, e aproveita os dados já disponíveis de estudos epidemiológicos.

    "Temos muito mais dados no mundo agora, e podemos usá-lo para entender como as coisas estão se espalhando, "Davis diz." Temos pessoas que estão usando redes de transporte, pessoas que usam o Google, Twitter, e outras mídias sociais, para entender como uma doença está se espalhando. "

    Davis e sua equipe também usaram um modelo clássico de propagação de rumores como base de seu modelo. Essa abordagem, conhecido como o modelo Maki-Thompson, fatores nas pessoas que se espalham, ignorar, e evite espalhar o boato. Todos esses indivíduos refletem a função de infectados, suscetível, e recuperar pessoas em modelos de doença e infecção.

    Em seu estudo, a equipe testou como a capacidade das pessoas de se locomoverem e viajarem pela Europa pode influenciar a disseminação de um boato. Outros testes incluíram modelos restritos a bancos de dados online para simular a maneira como a informação permeia diferentes disciplinas acadêmicas. A ideia é calcular o ponto de inflexão em que boatos e informações se tornam virais.

    "Escrevemos um conjunto de equações, e podemos resolver esse limite, "Davis diz." É uma função de ambos os parâmetros do modelo de boato, bem como a estrutura desta rede. "

    Essas equações são o que os modelos de contágio social precisam para serem tão perspicazes quanto podem ser, Davis diz.

    E, a longo prazo, é o que poderia preparar os cientistas de redes para modelar a disseminação de informações no mundo real com mais precisão, incluindo os papéis que diferentes grupos de pessoas desempenham.

    “Alguns tipos de informação que se espalham na faixa dos adolescentes podem não afetar a população idosa, "Davis diz." Se pudéssemos entender quem está sendo afetado por essas informações, que poderia nos ajudar ou ajudar talvez sites de mídia social a monitorar ou obter uma melhor compreensão de quem foi impactado por essas informações. "


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