Efecto de las correlaciones sobre la propagación de enfermedades

LUCAS D. VALDEZ; PABLO A. MACRI; LIDIA A. BRAUNSTEIN

Mar del Plata

Taller; TREFEMAC 10; 2010

En los últimos años, el estudio de propagación de enfermedades sobre redes complejas ha tenido un gran impacto en la comprensión de la naturaleza de los procesos epidémicos.Un modelo conocido de propagación de enfermedades es el SIR (que proviene de las iniciales Susceptible, Infectado y Recuperado). Este modelo ha sido bien comprendido en redes sin correlaciones de grado entre las conectividades de los nodos. Sin embargo, la mayoría de las redes sociales sobre las cuales éstas epidemias se propagan, presentan correlación positiva o asortatividad. Es por esto que últimamente, se estan estudiando los efectos de las correlaciones sobre la transmisión de las epidemias.Trabajos recientes sobre redes correlacionadas han generado resultados dispares, en especial con respecto a la transmisibilidad necesaria para que un brote se transforme en epidemia (un gran número de infectados). Esto se debe a que los algoritmos implementados para generar la correlación deseada, también alteran el clustering, por lo que no se puede aislar el efecto propio de la correlación sobre la epidemia. En este trabajo, hemos logrado generar redes con correlación y sin clustering. Hemos observado que las redes asortativas (correlación positiva) favorecen el surgimiento de una epidemia, a diferencia de las redes disortativas (correlación negativa) que tienden a dificultarlo. Este efecto que ejercen las correlaciones sobre las propagaciones de epidemias, puede utilizarse para desarrollar estrategias de inmunización que induzcan a la ``sociedad´´ a conectarse de una manera más disortativa, disminuyendo así la propagación epidémica.