SARS CoV-2コロナウイルスのパンデミックが進行するにつれて、数学モデルは難しい決定を下すのに役立ちます。それらの1つは、プリンスタウンとカーネギーメロンの科学者によって改善されました。それは興味深い論文を含んでいます-どれを参照してください。
これまでに使用された数学モデルは、医師や医療サービスの従業員から得られた流行使用データの発展を追跡するために使用されていました。プリンストン大学の工学部の研究者であり暫定学部長であるH.ビンセントプアー教授によれば、これらのモデルでは重要なこと、つまり疾患の変異は考慮されていません。
突然変異がウイルスの伝染と病原性にどのように影響するかを知ることは、規制が導入される前に、政府がアウトブレイクに対抗することの影響を評価するのに役立ちます。モデルのおかげで、特定の領域での隔離または撤回についての決定が容易になります。ウイルスの蔓延と戦うための対策が適切に数学的モデルである場合、州の指導者は、パンデミックとの闘いを成功させるためにどのような手順を踏むべきかについてのアイデアを得ます。
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ウイルスは...ソーシャルメディアの情報のように広がります
科学者の仕事は非常に興味深い仮定に基づいています-彼らの意見では、生物学的感染の広がりは、ソーシャルメディアを介したゴシップや情報の流れと非常に似ています。そして、情報の普及の程度は、そのわずかな変更によっても影響を受けます。たとえば、メッセージがエキサイティングであるほど、より広いグループの人々に伝わる可能性が高くなります。
貧しい人々によると、異なる情報は異なる伝送速度、つまり移動速度を持っています。研究者のモデルは、ウェブ全体に広がっている情報の変化と、それらの変化が情報発信にどのように影響するかを追跡します。
非常に動的な状況のため、コロナウイルスに関する正確な情報を取得することは非常に困難です。貧しい人々によると、「それは火にたとえることができます。データを収集して決定を下すまで、常に待つことはできません。私たちのモデルは、そのギャップを埋めるのに役立ちます。」
科学者は、彼らのモデルを適用することによって、世界中のリーダーがCOVID-19が予測よりも速く拡散している理由をよりよく理解するためのツールを持つことを望んでいます。したがって、彼らはより効果的な対策を実施するのに役立ちます。
モデルの共著者は、カーネギーメロンのRashad Eletreby、Yong Zhuang、Kathleen Carley、OsmanYağanです。仕事はまた、軍事研究室、国立科学財団、海軍研究室によって部分的にサポートされていました。
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出典：Science Daily
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