Estudian la evolución de las fake news para hacer un pronóstico más exacto de cómo se propagará el coronavirus

matemáticas. Los expertos argumentan que, cuanta más información se disponga menor será el margen de error en las predicciones. Sin embargo, un grupo de científicos demostró que lo que ningún análisis contempla es el grado de mutación del coronavirus. Para examinar este proceso, comparó la forma en que se propaga con la evolución de las noticias falsas en las redes sociales.

Las matemáticas ayudan a entender el presente y el futuro de la Covid-19 y sirven también para pronosticar nuevas pandemias. Estas proyecciones facilitan a los sistemas de salud de los países par que puedan prepararse para lo que vendrá y estimar la velocidad a la que se transmite o frena el contagio con distintas intervenciones o con diferentes escenarios.

El error que se asume es que la propagación se mantendrá en forma uniforme a lo largo de todo su ciclo. Para combatir esta deficiencia, un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Princeton desarrollaron un nuevo modelo que se basa en cómo las noticias falsas evolucionan en las redes sociales.

“Estos cambios evolutivos tienen un gran impacto”, dice Osman Yagan, profesor asociado de investigación en Ingeniería Eléctrica e Informática (ECE) y autor del estudio publicado en Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS). “Si no considera los posibles cambios a lo largo del tiempo, se equivocará al predecir el número de personas que se enfermarán o que están expuestas a una información falsa“, enfatiza.

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Para llegar a esta conclusión los investigadores se apoyaron en las redes sociales para explicar las mutaciones que sufren las fake news, que están emparentadas con los virus patógenos, ya que a veces se desarrollan orgánicamente (se hacen virales) gracias a las modificaciones que le van añadiendo los usuarios para hacerla más creíbles.

La mayoría de las personas están familiarizadas con las epidemias de enfermedades, pero la información en sí misma, que actualmente viaja a la velocidad de la luz en las redes sociales, puede experimentar su propio tipo de epidemia y “volverse viral”. Si una información se vuelve viral o no puede depender de cómo se modifique el mensaje original.

“La propagación de un rumor o de información a través de una red es muy similar a la propagación de un virus a través de una población”, indica Harold Vincent Poor, decano de ingeniería de Princeton. “Diferentes piezas de información tienen diferentes velocidades de transmisión. Nuestro modelo nos permite considerar cambios en la información a medida que se propaga a través de la red y cómo esos cambios afectan su evolución”.

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La solución que hallaron los investigadores fue desarrollar un modelo matemático que tuviera en cuenta todos los cambios progresivos que se producen en la información falsa de las redes sociales.

“Algunas informaciones erróneas son intencionales, pero otras pueden desarrollarse orgánicamente cuando diferentes personas van introduciendo leves modificaciones en la cadena del mensaje”, dijo Yagan. “Con cada aporte individual, una información sin brillo aparente puede terminar por convertirse en un tuit viral. Necesitamos poder predecir cómo se extenderán estas cadenas”.

En el contexto de la propagación y cuarentena, el equipo realizó miles de simulaciones utilizando datos de dos redes del mundo real: una red de contacto entre estudiantes, maestros y personal de una escuela secundaria de EE.UU. y otra de personal y pacientes en un hospital en Lyon, Francia.

“Así, demostramos que nuestra teoría funciona sobre redes del mundo real. Los modelos tradicionales que no consideran las adaptaciones evolutivas fallan en predecir la probabilidad de la aparición de una pandemia”, detalla Rashad Eletreby, uno de los autores.

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Y si bien tampoco brinda pistas de cómo prevenir las fake news ni tampoco como evitar una epidemia, introduce un factor crítico para hacer previsiones fiables de la evolución de una enfermedad como el Covid-19 que ahora afecta a la sociedad global.

A mediano plazo, el equipo espera que su investigación pueda ser utilizada para mejorar el seguimiento de las epidemias y pandemias al tener en cuenta las mutaciones en las enfermedades y, en última instancia, considerar intervenciones como las cuarentenas y luego predecir cómo afectarían la propagación de una epidemia cuando el patógeno está mutando a medida que se propaga.