IFLYSIB   05383
INSTITUTO DE FISICA DE LIQUIDOS Y SISTEMAS BIOLOGICOS
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Propagación de opiniones y enfermedades en redes múltiples interactuantes
Autor/es:
FEDERICO VAZQUEZ; FATIMA VELÁSQUEZ
Lugar:
Bariloche
Reunión:
Congreso; Trefemac 2016; 2016
Resumen:
En este trabajo estudiamos los efectos de la interacci ́on entre dos procesos diferentes, la formaci ́on de opiniones y la propagaci ́on de una enfermedad en una poblaci ́on de individuos sobre una red bicapa. Los nodos (personas) son los mismos en ambas redes y ́estas se encuentran superpuestas a trav ́es de una fracci ́on q (0 ≤ q ≤ 1) de pares de nodos conectados por los dos tipos de enlaces existentes (opini ́on y enfermedad). La frecuencia de interacci ́on entre dos nodos depende de los estados de enfermedad y opini ́on de los mismos. Personas enfermas evitan salir de casa y reducen la influencia sobre la opini ́on de sus pares, al menos f ́ısicamente; por otro lado, las personas que piensan diferente, no se reu ́nen frecuentemente, disminuyendo as ́ı la posibilidad de infectar a otros. Para modelar la din ́amica de opiniones usamos el Modelo del Votante [1], en el que cada persona o agente adopta una de dos posibles posturas ante un tema pu ́blico, por ejemplo, si est ́a de acuerdo con la legalizacio ́n del aborto o no (opiniones SI o NO). Cuando una persona tiene que decidir por alguna de estas opciones, simplemente adopta la opini ́on de uno de sus contactos vecinos elegido al azar. Tambi ́en usamos el Proceso de Contacto [2] para modelar la propagaci ́on de una enfermedad. Cada individuo enfermo tratar ́a de infectar a algu ́n vecino con cierta probabilidad de infecci ́on β o pasar ́a al estado susceptible con una probabilidad de recuperaci ́on 1 − β. Exploramos c ́omo afecta la formaci ́on de opiniones a la propagaci ́on de enfermedades y c ́omo se ve afectada la opini ́on por la enfermedad. Analizamos la dependencia del tiempo medio de consenso de opiniones (τ) con el acoplamiento, τ es mayor respecto al caso de redes desacopladas y observamos que su comportamiento puede ser mon ́otono creciente o inclusive, no mon ́otono. Tambi ́en encontramos que para sistemas finitos, la densidad de individuos infectados presenta un salto abrupto con el acoplamiento q, mientras que para sistemas infinitos la transici ́on entre la fase infectada y la fase sana es continua. De igual forma se observ ́o que a medida que aumenta el acoplamiento, se reduce la probabilidad de infecci ́on efectiva y por ende, la fase infectada dentro del sistema.