Las epidemias se expanden por la sociedad de la misma forma que las noticias falsas en las redes sociales: para prevenir su expansi\u00f3n hay que tener en cuenta los cambios evolutivos que sufren los virus y las fake news. Analizando lo que pasaba en las redes con la informaci\u00f3n introducida sobre las epidemias, sometida a cambios similares a los que ocurren con las noticias falsas, los investigadores comprobaron que, sin tener en cuenta esos cambios, es imposible anticipar con exactitud c\u00f3mo va a viralizar esa informaci\u00f3n.<\/p>\n
La evoluci\u00f3n de una epidemia, como la que representa el coronavirus COVID-19, no puede seguirse \u00fanicamente con modelos matem\u00e1ticos complejos.<\/p>\n
Seg\u00fan una investigaci\u00f3n de la universidad Carnegie Mellon<\/a> publicada en PNAS<\/a>, es preciso tambi\u00e9n tener en cuenta los cambios evolutivos que pueden producirse en el pat\u00f3geno causante de la epidemia.<\/p>\n Los modelos matem\u00e1ticos calculan el alcance de la propagaci\u00f3n de un virus y el alcance de su propagaci\u00f3n.<\/p>\n Prever el impacto que un pat\u00f3geno puede tener en la poblaci\u00f3n\u00a0 permite adelantarse a los hechos y dise\u00f1ar alternativas para resolver el problema.<\/p>\n No obstante, cuando un pat\u00f3geno cambia de forma imprevista (porque el virus muta o modifica su patr\u00f3n de comportamiento) es dif\u00edcil prever\u00a0 la evoluci\u00f3n de la enfermedad.<\/p>\n Por este motivo, los autores de esta investigaci\u00f3n plantean la necesidad de incorporar al seguimiento de una epidemia o pandemia, el proceso evolutivo en el que est\u00e1 implicado el pat\u00f3geno.<\/p>\n \u201cSi no se consideran los posibles cambios con el tiempo, habr\u00e1 errores al predecir el n\u00famero de personas que se enfermar\u00e1n\u201d, explica Osman Yagan, uno de los autores de esta investigaci\u00f3n.<\/p>\n Precisa que la evoluci\u00f3n no puede ser ignorada cuando se busca anticipar el impacto y la propagaci\u00f3n de un virus, que son claves para la correcta gesti\u00f3n de una pandemia.<\/p>\n Redes sociales como marco<\/strong><\/p>\n Para llegar a esta conclusi\u00f3n los investigadores se han apoyado en las redes sociales porque reflejan el mismo comportamiento de las epidemias cuando difunden rumores falsos.<\/p>\n Explican que esas noticias falsas sufren en las redes sociales mutaciones parecidas a las de los virus en la vida real, ya que a veces se desarrollan org\u00e1nicamente (se hacen virales) gracias a los cambios que le van a\u00f1adiendo los usuarios para hacerla m\u00e1s cre\u00edble o simp\u00e1tica.<\/p>\n Lo que hicieron los investigadores fue desarrollar un modelo matem\u00e1tico que tuviera en cuenta todos los cambios evolutivos que se producen en la informaci\u00f3n falsa de las redes sociales.<\/p>\n Luego contrastaron ese modelo de propagaci\u00f3n de informaci\u00f3n falsa frecuente en las redes, con miles de epidemias virales simuladas por ordenador que fueron introducidas tambi\u00e9n en redes sociales.<\/p>\n Para este experimento se valieron de dos redes sociales concretas: una de contacto entre estudiantes, maestros y personal de una escuela secundaria de EE.UU., y otra de contacto entre personal y pacientes en un hospital en Lyon, Francia.<\/p>\n Resultados concluyentes<\/strong><\/p>\n Analizando lo que pasaba en ambas redes con la informaci\u00f3n introducida sobre las epidemias, sometida a cambios similares a los que ocurren con las noticias falsas, los investigadores comprobaron que, sin tener en cuenta esos cambios, es imposible anticipar con exactitud c\u00f3mo va a viralizar esa informaci\u00f3n.<\/p>\n En t\u00e9rminos m\u00e9dicos, eso significa que si los modelos tradicionales no consideran las adaptaciones evolutivas, tampoco pueden predecir la probabilidad de aparici\u00f3n y expansi\u00f3n de una enfermedad en la sociedad.<\/p>\n Tambi\u00e9n confirmaron que los cambios evolutivos que sufren, tanto las informaciones falsas que circulan por las redes sociales, como los virus en la vida real, tienen un gran impacto en la evoluci\u00f3n de las epidemias en la sociedad.<\/p>\n Concluyen que si no se tienen en cuenta estos factores evolutivos, el c\u00e1lculo del n\u00famero de personas que se enfermar\u00e1n (o\u00a0 quedar\u00e1n expuestas a una informaci\u00f3n falsa en las redes sociales) siempre ser\u00e1 err\u00f3neo.<\/p>\n Si bien este estudio no demuestra c\u00f3mo prevenir las fake news ni tampoco como evitar una epidemia, introduce un factor cr\u00edtico para hacer previsiones fiables de la evoluci\u00f3n de una enfermedad como el COVID-19 que ahora afecta a la sociedad global.<\/p>\n