當科學家們試圖預測某樣東西（從冠狀病毒到“謠言”）在人群中的傳播速度時，他們都會使用複雜的數學模型。通常，他們會研究該對象傳播的前幾個步驟，並使用該速率來預測未來傳播的距離和範圍。
但是，如果病原體發生突變或信息被修改，改變了它的傳播速率，那麼會發生什麼呢？
3月3日，發表在《美國國家科學院院刊（PNAS）》上的一項新研究中，美國卡內基梅隆大學的一個研究團隊強調了這些可變因素的重要性。
該研究通訊作者、電子與計算機工程助理教授、CyLab研究員Osman Yagan說：“這些進化過程中的變化會產生巨大的影響。如果不考慮這些隨著時間出現的潛在變化，就無法準確預測會被感染疾病或接收錯誤信息的人數。”
大多數人都對疾病的流行很熟悉，但是信息本身（如今在社交媒體上以迅雷不及掩耳之勢傳播）也同樣經歷類似傳染的“病毒式傳播”。一條信息是否會被“病毒式傳播”可能取決於原始信息是如何“扭曲”的。
Yagan說：“一些錯誤的信息是蓄意的，但有些可能是在許多人相繼做出諸如‘傳話’遊戲之類的小改變後有機地發展起來的。一條看似無聊的信息可能會演變成病毒式的推文，我們需要能夠預測這些信息是如何傳播的。”
在這項研究中，研究人員提出了一種將這些進化式的變化納入考慮的數學理論。然後，他們針對現實世界網絡中數千個計算機模擬的流行病，例如Twitter的信息傳播或醫院的疾病傳播，測試了該理論。然後，他們將自己的理論與現實世界網絡中計算機模擬的流行病進行了測試，比如用於傳播信息的Twitter或用於傳播疾病的醫院。
在研究傳染病傳播時，該團隊使用兩個真實世界的數據運行了數千次的模擬計算：一個是美國一所高中的學生、教師和工作人員之間的聯繫網絡；另一個是法國里昂一家醫院的工作人員和病人之間的聯繫網絡。
這些模擬充當了測試平臺，與在模擬中觀察到的結果相匹配的理論被認為是更準確的理論。
該研究第一作者Rashad Eletreby博士說：“我們證明了我們的理論適用於現實世界網絡。不考慮進化適應性的傳統模型無法預測流行病的發生概率。”
雖然這項研究並不能以100%的準確率預測今天的新冠病毒或謠言的傳播。要做到這一點，需要追蹤病原體演變的實時數據或信息。作者認為，該研究是非常重要的一個進步。
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