Kāpēc labvēlīgas epidēmijas izplatās ātrāk nekā kaitīgās?

Slimību izplatība ir labi pētīta problēma. Šis darbs ir sniedzis daudzus ieskatus kaitīgo epidēmiju būtībā un to kontroles vai novēršanas stratēģijās.

Kaitīgās epidēmijas ir gripa un tropu drudzis cilvēkiem vai baktēriju vīšana pupiņām. Bet epidēmijas ne vienmēr nodara kaitējumu, un dažas var būt noderīgas. Kā piemērus var minēt vīrusus, kas aizsargā saimniekus, un sociālas parādības, piemēram, jaunas putnu barošanas metodes un jaunu lauksaimniecības tehnoloģiju pieņemšanu cilvēkiem un tā tālāk. Tomēr par labvēlīgo epidēmiju izplatību ir maz zināms.

Mūsdienās tas mainās, pateicoties pētnieku grupai Santafē institūtā Ņūmeksikā, kas pirmo reizi ir detalizēti pētījuši labvēlīgo epidēmiju raksturu. Viņu darbam varētu būt būtiska ietekme uz personām un organizācijām, kas cer izmantot labvēlīgās epidēmijas, un, protams, tiem, kas varētu vēlēties tās novērst.

Santafē grupa sāka, definējot pārnešanas vienību labvēlīgo epidēmiju gadījumā kā bene (izrunā BEN-ay). Labums var būt vīruss, gēns, tehnoloģija, uzvedība, ideja un tā tālāk — jebkas, kas dod priekšrocības un var izplatīties pa populāciju.

Visvienkāršākajā līmenī benēm ir divas raksturīgas iezīmes: 1. tie tiek pārraidīti horizontāli un 2. tie piedāvā zināmu labumu savam saimniekam, saka Santafē grupa.

Skaidrs, ka dažas priekšrocības var pārnest no vienas paaudzes uz nākamo, piemēram, gēnus. Šāda veida vertikālā pārraide notiek laika skalās, ko mēra daudzās paaudzēs.

Tomēr Santa Fe grupa interesējas tikai par ieguvumiem, kas pārraida horizontāli. Tie ietver idejas, uzvedību, vīrusus un tā tālāk. Visas šīs lietas izplatās laika skalā, kas ir īsāka nekā viena paaudze.

Jo īpaši grupa pēta epidēmijas dinamiku, kas izriet no labumiem, kas sniedz sociālos labumus.

Šiem ieguvumiem var būt dažādas sekas. Piemēram, indivīds, kurš ir sajūsmā par jaunu labumu, var sākt mēģināt ar to dalīties, un labvēlīgs vīruss var palielināt indivīda enerģijas vai laimes līmeni. Tas palielinātu sociālo kontaktu skaitu un šiem kontaktiem veltīto enerģiju.

Būtiski, ka abos gadījumos ieguvums palielina indivīda kontaktu skaitu kopienā. Tam ir būtiska ietekme uz labvēlīgo epidēmiju rašanos.

Lai izpētītu šīs sekas, grupa izveidoja datormodeli tam, kā bene izplatās hipotētiskā populācijā, kurā ir 1000 cilvēku, kuri ir vai nu inficēti, vai ir uzņēmīgi pret infekciju. Šis modelis īpaši pēta savienojamības ietekmi uz labumu izplatību.

Rezultāti rada interesantu lasīšanu. Grupa saka, ka modelis atklāj, ka labvēlīgās epidēmijas izplatās trīs dažādos veidos atkarībā no sociālās struktūras un dažādām iesaistīto personu priekšrocībām un trūkumiem.

Pirmo izplatības modeli viņi sauc par evaņģēlisku, un tas notiek, kad indivīdi mēģina izplatīt labklājību pēc iespējas plašāk visā populācijā. Tas ir analoģisks reliģiju izplatībai, kas dažkārt var eksplozīvi izplatīties visā pasaulē.

Atsevišķa reliģiskā darba galvenā iezīme ir inficēto cilvēku pievēršana uzņēmīgām personām — misionāru darbs. Kad tas notiek, misionāri aktīvi meklē cilvēkus, kam pievērsties. To sauc par disasortīvu uzvedību, jo indivīdi meklē citus, kas viņiem nav līdzīgi.

Izrādās, ka šai uzvedībai ir būtiska ietekme. Ir labi zināms, ka parastajai epidēmiju izplatībai notiek eksponenciāls ceļš, kas noved pie sprādzienbīstamas izaugsmes.

Bet evaņģēliskajā izplatībā izaugsme ir vēl straujāka. Un tas turpinās, līdz inficējas visa populācija. Tas ir tāpēc, ka, samazinoties uzņēmīgo cilvēku skaitam, palielinās to personu skaits, kas cenšas tos inficēt. Rezultāts ir supereksponenciāla izaugsme.

Bet ne visas benes izplatās šādā veidā. Santafē grupa arī identificē modeli, ko viņi sauc par foršu bērnu izplatīšanos, kurā ikviens cenšas sazināties ar pēc iespējas vairāk inficētu personu un pēc iespējas mazāk neinficētu personu. Tā ir asortatīva uzvedība, kurā inficētas personas meklē sev līdzīgus. Tomēr uzņēmīgas personas meklē arī inficētas personas, kuras cenšas no tām izvairīties.

Rezultāts šajā gadījumā ir diezgan atšķirīgs. Rezultāts ir tīkls, kas sastāv no diviem blokiem: viens ietver uzņēmīgos kā atvienotus atsevišķus cilvēkus, bet otrs ietver inficētos indivīdus, kas ir savstarpēji saistīti, saka Santafē grupa. Citiem vārdiem sakot, šāda uzvedība izraisa kliķes, kas galu galā izslēdz dažus indivīdus.

Pēdējais epidēmijas veids izplatās vēl mazāk efektīvi. Šajā gadījumā inficētās personas atkal meklē citus inficētos. Tomēr uzņēmīgie uzvedas atšķirīgi, meklējot inficētās personas vai citus uzņēmīgos. Tas arī rada nepilnīgu epidēmijas izplatīšanās procesu, kas nevar turpināties, viņi saka.

Grupa to sauc par snobu scenāriju. Šo pārveidošanas stratēģiju rezultāts ir tāds, ka tīkls sadalās divās pilnībā atvienotās kopienās, un tas neļauj epidēmijai sasniegt visus iedzīvotājus, viņi saka.

Tas viss būtiski ietekmē veidu, kā labums izplatās sabiedrībā. Dažiem vajadzētu izplatīties supereksponenciāli, acu mirklī inficējot ikvienu. Citiem ir lemts izplatīties tikai caur nelielām grupām vai klikām, kas darbojas tā, lai novērstu turpmāku infekciju.

Bet, lai gan modeļi sniedz interesantu atbalstu šai idejai, svarīgs jautājums ir, vai tas patiešām notiek reālajā pasaulē. Lai to noskaidrotu, Santafē grupa pētīja jaunu vārdu izplatību laika gaitā.

Neoloģismus var uzskatīt par labumiem, jo ​​tie rada vairākas priekšrocības personām, kuras tos izmanto. Runātāji izmanto neoloģismus, lai jaunā veidā paziņotu par jauniem vai veciem jēdzieniem. Taču viņi tos izmanto arī, lai apliecinātu savu identitāti — šajā ziņā jauni vārdi ir modes paziņojumi.

Piemēram, frāzes “personālais dators” lietošana varētu atspoguļot to, ka runātājs seko līdzi mainīgajām tehnoloģijām, un tas var būt arī runātāja tīšs signāls, lai parādītu izpratni par tehnoloģiskajām izmaiņām, saka Santafē komanda.

Pateicoties Google Ngram korpusam, ir iespējams izpētīt jaunu vārdu rašanos. Tas reģistrē, cik reižu vārdi ir lietoti grāmatās katru gadu no 1500 līdz 2008. Tāpēc ir skaidri redzams, ka, piemēram, frāze personālais dators parādījās 1970. gadu beigās, sasniedza maksimumu 1980. gadu beigās un ir samazinājies popularitāte kopš tā laika.

Komanda pētīja vārdu lietošanas trajektoriju 48 izdevīgiem vārdiem un frāzēm, piemēram, aspirīns, mikrobrūzī, priekšsēdētājs, genomika, vienas nakts sakars utt. Un viņi atrada piemērus visiem trim izplatīšanās veidiem. Piemēram, vārds priekšsēdētājs seko evaņģēliskajai trajektorijai, kas izplatās visā sabiedrībā, savukārt genomika ir sekojusi foršajai bērnu trajektorijai un ir ierobežota ar noteiktām kliķēm.

Tas parāda, kā vārdi, kas ir plaši noderīgi un populāri, izplatās plašāk un ātrāk nekā vārdi ar ierobežotu lietojumu. Viņi norāda, ka šis modelis var sniegt norādes uz procesu, kurā notiek labvēlīga jaunu vārdu izplatīšanās epidēmija. Skaidrs, ka labāk izdodas vārdi, kuriem ir potenciāls kļūt populārākiem un kas ir dabiski lipīgi.

Šis modelis piedāvā arī atbildi uz vienu mulsinošu jautājumu: kāpēc kaitīgas epidēmijas, piemēram, slimības, šķiet daudz biežākas nekā labvēlīgas?

Atbilde, pēc Santafē komandas domām, ir tāda, ka supereksponenciālā izplatīšanās nozīmē, ka benes izplatās daudz ātrāk, tāpēc ir tikai īslaicīgs acumirklis, kurā var novērot to izplatību. Un, kad bene ir izveidota, to kļūst grūti atšķirt no citām mēmiem.

Protams, liela daļa no tā ir raksturīgā lipīgums jauniem labumiem, kad tie parādās pirmo reizi. Valdībām, uzņēmumiem un mārketinga speciālistiem šī tēma ir ļoti svarīga. Ja viņi var identificēt benes, kas izplatās supereksponenciāli, viņu rīcībā būs spēcīgs instruments. Viņi var arī noteikt ieguvumus, kas varētu rasties klikās (NIMBYisms var būt piemērs tam).

Nav šaubu, ka šīs grupas ar interesi pievērsīsies šim darbam.

Interesants rezultāts tam visam ir veids, kā šis pētījums tika izstrādāts. Šis raksts ir neparasts zinātnisks process, ko sauc par 72 stundām zinātnē. Piecpadsmit Santafē institūta pētnieki nolēma 72 stundu laikā izveidot zinātnisku rakstu.

Izvēloties tēmu, vienīgais kritērijs bija tāds, ka lielākā daļa grupas dalībnieku nekad nav dzirdējuši par problēmu. Visa grupa autortiesības dala vienādi.

Rezultāts bija šis pētījums par labvēlīgām epidēmijām. Cik ātri tas izplatīsies?

Atsauce: arxiv.org/abs/1604.02096 : Labvēlīgo epidēmiju dinamika

paslēpties