为了预测流行病，发展也不容忽视

但是，如果病原体发生变异，或信息变得修改，以改变其传播速度会发生什么？在出现在美国国家科学院（PNAS）的诉讼本周的问题一项新的研究，一个团队卡内基·梅隆大学的研究人员表示，首次这些因素有多么重要。

“这些发展变化产生巨大的影响，” CyLab实验室教员奥斯曼鸭肝，在电气和计算机工程（ECE）的副研究员，并研究相应的作者说。 “如果不考虑随着时间的电位变化，你将是错误预测的人会得病的数量或谁接触到资料片的人数。”

大多数人都熟悉的疾病流行，但信息本身，以闪电般的速度在社交媒体时下旅游，可以体验自己的一种流行和“走出去病毒。”是否一条信息去病毒或不是原始消息是如何调整了可以取决于。

“误传的一些作品是故意的，但有些人可能有机发展时，很多人都相继作出这样的游戏小的变化‘电话’，”亚甘说。 “一个看似无聊的资料片可演变为病毒鸣叫，我们需要能够预测如何将这些东西传播。”

在他们的研究中，研究人员设计了一个数学理论，需要这些发展变化考虑在内。然后，他们测试了他们对现实世界的网络成千上万的计算机模拟的流行病，如Twitter理论的信息的传播或疾病传播的医院。

在传染病蔓延的背景下，球队跑了几千使用来自两个真实世界的网络数据模拟：学生，教师之间的联系网络，工作人员在美国高中，和工作人员之间的联系网络和病人在医院在法国里昂。

这些模拟担任测试台：理论，什么是在模拟观测场比赛将被证明是更准确的一个。

“我们发现，我们的理论工作在真实世界的网络，说：”这项研究的第一作者，拉沙德Eletreby，谁是卡耐基梅隆大学博士学位学生时，他写文章。 “不考虑进化适应传统的模型不能在预测流行病的出现的概率。”

尽管这一研究是不是银弹预测今天的冠状病毒的传播或假的消息，在以100％的准确度当今多变的政治环境中的蔓延，人们需要实时数据追踪病原体或信息，要做到这一点的演变作者说这是一个很大的进步。

“我们是一步步接近现实，” Eletreby说。

在研究包括ECE博士其他作者学生雍诸盎，学院软件研究所教授凯思琳·卡利和普林斯顿电气工程教授文森特·波尔。

资源 College of Engineering, Carnegie Mellon University. "To predict an epidemic, evolution can't be ignored." ScienceDaily. ScienceDaily, 2 March 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/03/200302153551.htm>.