De naam die epidemiologen geven aan de eerste persoon die geïnfecteerd is tijdens een ziekte-uitbraak is 'patiënt nul' - dat is waar het allemaal begint. Het identificeren van die persoon is vaak moeilijk, maar een Kroatisch team heeft een algoritme ontwikkeld dat mogelijk kan helpen.

Hun werk gaat over een situatie waarin er een onderling verbonden netwerk van mensen is, waarvan sommigen zijn geïnfecteerd en andere niet. Uitbraken van ziektes zijn één voorbeeld, maar hetzelfde principe zou ook kunnen gelden voor computervirussen of zelfs de verspreiding van een meme via sociale media..

Mijl Šikic van de Universiteit van Zagreb en zijn collega's hebben een algoritme gebouwd dat verschillende manieren simuleert waarop de infectie zich via dat netwerk kan hebben verspreid, en vergelijkt die simulaties vervolgens met de echte gegevens om de waarschijnlijkheid te berekenen dat een individu de echte 'geduldige nul' is.

Hoe sneller hoe beter

Een waarschijnlijkheid van 100% betekent dat u hebt gevonden waar het allemaal begon, maar als meerdere mensen dezelfde kansen hebben, hebt u meer gegevens nodig om de oorsprong te achterhalen. Interessant is dat hoe sneller de infectie plaatsvindt, hoe gemakkelijker het is om te achterhalen waar het is begonnen. "Met een langzamer proces verlies je een soort informatie," Šikic vertelde New Scientist.

Om te zien of het systeem werkte, gebruikte het team soa-gegevens van een Braziliaanse website waar sekswerkers worden beoordeeld door hun klanten. Het algoritme was in staat om 'patiënt nul' te vinden, of één sprong verwijderd, 60 procent van de tijd. "Als we niet kunnen zeggen wie nul geduld heeft, kunnen we in hun buurt zijn", zegt hij ŠIkic.

De details van het algoritme werden gepubliceerd in Physical Review Letters.

  • Computers kunnen nu detecteren wanneer een artiest zichzelf kopieert