프린스턴 과학자들 : 바이러스는 웹상의 정보처럼 퍼집니다.

SARS CoV-2 코로나 바이러스 전염병이 진행됨에 따라 수학 모델은 어려운 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 그중 하나는 Princetown과 Carnegie Mellon의 과학자들에 의해 개선되었습니다. 흥미로운 논문이 포함되어 있습니다.

지금까지 사용 된 수학적 모델은 의사와 의료 서비스 직원으로부터 얻은 유행성 사용 데이터의 개발을 추적하기 위해 사용되었습니다. 연구자 중 한 명이자 프린스턴 대학교 공학과의 임시 학장 인 H. Vincent Poor 교수에 따르면,이 모델은 질병의 돌연변이라는 중요한 것을 고려하지 않습니다.

돌연변이가 바이러스의 전염 및 독성에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 알면 정부가 제한을 시행하기 전에 발병에 대응하는 영향을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델 덕분에 지정된 영역에서 격리 또는 철회에 대한 결정을 더 쉽게 내릴 수 있습니다. 바이러스 확산을 막기위한 조치가 수학적 모델에서 올바르게 일치하면 국가 수반에게 전염병에 성공적으로 대처하기 위해 취해야 할 조치에 대한 아이디어를 제공합니다.

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코로나 바이러스를 잡을 수있는 방법을 들어보십시오. 이것은 LISTENING GOOD 사이클의 자료입니다. 팁이있는 팟 캐스트.

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바이러스가 확산되고 있습니다 ... 소셜 미디어 정보

과학자들의 작업은 매우 흥미로운 가정에 기초합니다. 그들의 의견으로는 생물학적 감염의 확산은 소셜 미디어를 통한 가십이나 정보의 흐름과 매우 유사합니다. 그리고 정보의 보급 정도는 약간의 수정에도 영향을받습니다. 예를 들어, 메시지가 더 흥미 진진할수록 더 많은 사람들에게 전달 될 가능성이 높아집니다.
Poor에 따르면 정보마다 전송 속도, 즉 이동 속도가 다릅니다. 연구원의 모델은 웹에 퍼져있는 정보의 변화와 이러한 변화가 전파에 미치는 영향을 추적합니다.

매우 역동적 인 상황으로 인해 코로나 바이러스에 대한 정확한 정보를 얻는 것은 매우 어렵습니다. Poor에 따르면“불에 비할 수 있습니다. 결정을 내리기 위해 데이터를 수집 할 때까지 항상 기다릴 수는 없습니다. 우리 모델이 그 격차를 메우는 데 도움이 될 수 있습니다.”

연구원들은 자신의 모델을 적용함으로써 전 세계의 리더들이 COVID-19가 예상보다 빠르게 확산되는 이유를 더 잘 이해할 수있는 도구를 갖기를 바랍니다. 따라서보다 효과적인 대응책을 실행하는 데 도움이 될 것입니다.

이 모델의 공동 저자는 Carnegie Mellon의 Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley 및 Osman Yağan입니다. 이 작업은 또한 군사 연구실, 국립 과학 재단 및 해군 연구실에서 부분적으로 지원되었습니다.

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출처 : Science Daily

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