Ученые научились предсказывать эпидемии по активности в соцсетях — новый инструмент борьбы с болезнями

На фоне снижения уровня вакцинации и резкого роста дезинформации давно забытые инфекции вроде кори снова стремительно распространяются. На этом фоне исследователи из Университета Ватерлоо представили инструмент, который способен предупреждать о вспышке заболевания еще до появления первых больных.

Работа опубликована в журнале Mathematical Biosciences and Engineering (MBE).

Дезинформация как вирус

Профессор прикладной математики Крис Баух объясняет:

«Мы рассматриваем социальное пространство как экосистему. Дезинформация распространяется так же, как настоящий патоген — через цепочки контактов между людьми».

Ключевым элементом модели стал математический принцип «точки бифуркации» — момент, когда система внезапно переходит в новое состояние. Тот же механизм наблюдают:

• при эпилептических приступах,

• при коллапсе экосистем,

• при падении коллективного иммунитета.

Как работает алгоритм

Чтобы проверить гипотезу, ученые проанализировали десятки тысяч открытых постов в X, опубликованных в Калифорнии перед крупной вспышкой кори в 2014 году.

Обычный подход — подсчет скептических твитов — практически не давал сигнала тревоги.
Но модель, основанная на теории критических переходов, фиксировала изменения в поведении пользователей задолго до начала вспышки.

Сравнение с другими штатами, где вспышек не было, подтвердило эффективность методики.

Переход на TikTok — вопрос времени

Метод уже можно адаптировать под TikTok, хотя анализ видео требует значительно больших ресурсов.

Потенциально алгоритм станет цифровым инструментом органов здравоохранения, позволяя:

• отслеживать регионы, приближающиеся к «точке невозврата» по уровню недоверия к вакцинам;

• предсказывать эпидемии до появления первых заболевших;

• предотвращать распространение дезинформации.

Будущее эпидемиологии — в математике

Профессор Баух подчеркивает:

«Прикладная математика способна стать мощным оружием в выявлении и предотвращении угроз общественному здоровью».

В мире, где дезинформация распространяется быстрее, чем вирусы, такие модели могут сыграть ключевую роль в предотвращении новых эпидемий.