Azalan peyvənd nisbətləri və yanlış məlumat dalğası unudulmuş infeksiyaların, ilk növbədə qızılcanın yenidən gündəmə gəlməsinə səbəb olur. Vaterloo Universitetinin tədqiqatçıları ilk hallar görünməzdən əvvəl epidemioloqları yaxınlaşan epidemiya barədə xəbərdar edə biləcək bir vasitə təklif etdilər. Alqoritm sosial media yazılarını təhlil edir və artan peyvənd tərəddüdünün ilkin əlamətlərini aşkar edir.
Əsər Mathematical Biosciences and Engineering (MBE) jurnalında dərc olunub.
Tətbiqi Riyaziyyat professoru Chris Bauch izah etdi: “Biz sosial dinamikaya ekoloji sistem kimi baxmağa qərar verdik, burada dezinformasiya patogen kimi yayılır – istifadəçidən istifadəçiyə”.
Onun sözlərinə görə, model “bifurkasiya nöqtəsi” – hər hansı sistemin qəfil yeni vəziyyətə keçdiyi kritik an konsepsiyasına əsaslanır. Eyni riyazi mexanizm epileptik tutmalarda, ekosistemin dağılmasında, sürü immunitetinin itirilməsində müşahidə olunur.
