Sociálne siete ako nástroj na predpovedanie epidémií

Výskum realizovaný na University of Waterloo sa zameriava na rastúci skepticizmus voči očkovaniu, ktorý sa šíri na sociálnych sieťach. Tento fenomén môže poskytnúť cenné informácie o blížiacich sa zdravotných krízach, keďže v mnohých komunitách klesá zaočkovanosť v dôsledku dezinformácií. To vedie k opätovnému výskytu chorôb, ktoré boli kedysi pod kontrolou, ako sú osýpky.

Profesor Chris Bauch, odborník na aplikovanú matematiku, vysvetlil, že tím vedcov sa snažil preniknúť do sociálnej dynamiky, ktorá sa správa podobne ako ekologické systémy. Ich prístup, založený na matematickom koncepte zlomového bodu, umožňuje identifikovať momenty, kedy sa systém môže náhle zmeniť. Tento mechanizmus sa dá aplikovať nielen na choroby, ale aj na iné systémy, ako je napríklad ekosystém jazera.

Vedci vyvinuli metódu strojového učenia, ktorá dokáže rozpoznať signály blížiaceho sa zlomového bodu v dátach zo sociálnych sietí. Analýza desaťtisícov príspevkov na platforme X (predtým Twitter) pred veľkou epidémiou osýpok v Kalifornii v roku 2014 preukázala, že tradičné metódy predpovedania prepuknutí nákazy neposkytujú dostatočný čas na reakciu. Vďaka novej teórii sa vedcom podarilo získať výrazne väčší časový predstih a efektívnejšie zachytiť vzorce v publikovaných dátach.

Hoci bola metóda testovaná na platforme X, vedci poznamenávajú, že ju môžu prispôsobiť aj pre iné sociálne siete, ako sú TikTok alebo Instagram. Avšak analýza multimediálneho obsahu by si vyžadovala väčší výpočtový výkon. Tento výskum je súčasťou širšej iniciatívy University of Waterloo, ktorá sa snaží posilniť dôveru verejnosti vo vedu a podporiť rozhodovanie založené na dôkazoch. Cieľom je vytvoriť nástroj, ktorý umožní zdravotným inštitúciám monitorovať populácie s najvyšším rizikom prepuknutia epidémie. Ako uzavrel Bauch, aplikovaná matematika môže byť cenným nástrojom na predpovedanie a riešenie hrozieb pre verejné zdravie.