عندما يحاول العلماء التنبؤ بانتشار شيء ما بين البشر، مثل فيروس كورونا أو المعلومات المضللة، فإنهم يستخدمون النماذج الرياضية المعقدة. وعادة يدرسون الخطوات الأولى التي ينتشر بها الشيء، ويستخدمون هذا المعدل لتوضيح مدى سرعة الانتشار. لكن ماذا يحدث إذا تطور مسبب المرض أو عُدلت المعلومات بشكلٍ يغير من سرعة انتشارها؟
ما علاقة نظرية التطور بانتشار الأوبئة ؟
أظهرت دراسة جديدة نُشرت في مجلة الأكاديمية الوطنية للعلوم مدى أهمية هذه الاعتبارات، حيث يقول عضو هيئة التدريس عثمان ياغان، وهو أستاذ الهندسة الكهربائية والحاسوب، أنَّ هذه التغيرات التطورية لها تأثير كبير، فإذا لم يتم اعتبار التغيرات المحتملة عبر الزمن، فسيكون التنبؤ بعدد المرضى أو عدد الأشخاص الذين سيتعرضون لجزء من المعلومات خاطئاً؛ فالتنبؤ بإمكانية انتشار جزء من المعلومات يعتمد على كيفية تعديل الرسالة الأصلية.
يقول الأستاذ ياغان : إنَّ بعض المعلومات الخاطئة تكون متعمدة، لكن قد ينشأ بعضها بشكل عفوي عندما يقوم الناس بتغييرات صغيرة متسلسلة كما في لعبة الهاتف؛ حيث يمكن أن تتطور المعلومات المملة إلى تغريدة سامة، ولا بد أن نكون قادرين على التنبؤ بكيفية انتشارها.
نظرية رياضية جديدة
طور الباحثون في الدراسة الجديدة نظرية رياضية تأخذ بعين الاعتبار التغيرات التطورية، ثم قارنوا نظريتهم الجديدة مع نماذج محاكاة الأوبئة المحوسبة في الشبكات مثل تويتر في ما يتعلق بانتشار المعلومات والمستشفيات في انتشار المرض.
لدراسة انتشار الأمراض المعدية أجرى الفريق الآلاف من نماذج المحاكاة باستخدام بيانات من شبكتين في العالم الحقيقي: شبكة تواصل بين الطلاب والمعلمين والموظفين في مدرسة ثانوية في الولايات المتحدة، وشبكة تواصل بين الموظفين والمرضى في مستشفى بمدينة ليون الفرنسية.
تعمل نماذج المحاكاة كسرير اختبار النظرية التي تطابق الملاحظات من نماذج المحاكاة التي تُعتبر أكثر دقة. يقول الباحث رشاد إيتربي: “لقد أظهرنا أنَّ نظريتنا تعمل على شبكات العالم الحقيقي، فالنماذج التقليدية التي لا يتم اعتبارها في التكيف التطوري تفشل في التنبؤ باحتمالية نشوء الوباء”
لا يمكن اعتبار الدراسة قادرة على التنبؤ بانتشار فيروس كورونا اليوم أو انتشار المعلومات المزيفة في البيئة السياسية المضطربة بدقة تصل للمئة في المائة، حيث يحتاج الباحث إلى بيانات حقيقية تتبع تطور مسبب المرض، ورغم ذلك يعتبر الباحثون الدراسة خطوة كبيرة للاقتراب من الواقع في ما يتعلق بانتشار الأوبئة أو المعلومات الخاطئة على حد سواء.
المصادر:
Science Daily