De enfermedades y noticias falsas
Pablo I. Fierens
https://edition.cnn.com/2021/01/08/tech/trump-twitter-ban/index.html
https://edition.cnn.com/2022/10/28/tech/elon-musk-twitter-deal-close/index.html
https://edition.cnn.com/2022/11/19/business/twitter-musk-trump-reinstate/index.html
¿A quién deberíamos bannear?
A los más influyentes
Y la influencia depende de la posición en la red de contactos… ¿o no?
¿A quién deberíamos bannear?
“Our study highlights the importance of the relative location of a single spreading origin.”
Nature Physics 6, pp. 888–893 (2010)
¿Y si no se trata sólo de la posición en la red?
Creada por Grok
¿Y si no se trata sólo de la posición en la red?
Los modelos de propagación más comunes no incorporan información sobre los individuos
Necesitamos un nuevo modelo para incorporar esa información
Ingredientes:
No todos los que se convencen, evangelizan
No todos son igualmente eficientes en evangelizar
No todos se dejan convencer fácilmente
Información y enfermedades
Información y enfermedades
Los modelos de propagación más comunes no incorporan información sobre los individuos
Para vacunar contra COVID, en muchos países se utilizó la edad para decidir la prioridad
Información y enfermedades
Los modelos de propagación más comunes no incorporan información sobre los individuos
COVID tiene características específicas que lo hacen distinto a otras enfermedades
Modelo SEIHARD – Basado en Infectious Disease Modelling 5, pp. 293-308 (2020)
Información y enfermedades
Para evaluar la propagación, necesitamos una red de contactos
Datos del último censo de Brasil (2022): distribución etaria de la población
Datos de contactos de una investigación en países europeos (POLYMOD 2008): frecuencia de contactos dependientes de las edades
¿Cómo asignamos la prioridad?
En el área de redes complejas existen varias formas de evaluar la centralidad de un nodo
Grado, excentricidad, cercanía, centralidad armónica, intermediación, autovalor, PageRank, k-cores, Lapaciana, utilidad, gravedad…
Versiones con y sin peso en las aristas
Sabor altruista (piensa en los vecinos) y egoísta (piensa en sí mismo)
Más de 60 métricas
¿Cómo asignamos la prioridad?
Varias medidas de centralidad nuevas
Probabilidad de muerte, probabilidad de hospitalización de los vecinos, probabilidad de muerte de los vecinos
| 0 – 20 | 20 – 30 | 30 – 50 | 50 – 70 | ≥70 |
| 0.012 ‰ | 0.070 ‰ | 0.224 ‰ | 2.998 ‰ | 13.146 ‰ |
La edad es un indicador indirecto de la probabilidad de muerte
¿Cómo evaluamos la performance?
Tres métricas de relevancia
Fracción de la población que muere
Tiempo total de hospitalización
Fracción de la población que debe ser vacunada para la erradicación
Work in progress (Diciembre 2024)
Antes de terminar, quisiera concluir
Hay mucho trabajo por hacer
Sobrepoblación hospitalaria
Segunda dosis
Anti-vacunas
Variabilidad regional de contactos
Hay lugar para mejoras en el modelo de propagación de la información
Colaboradores
Carlos Miguel Moreira Gonçalves
Leandro Chaves Rêgo