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Como as redes sociais podem prever epidemias.

Como redes sociais podem ajudar a prevenir epidemias.

21/09/2010 às 19:22

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Redes Sociais. Assunto um bocado jabazado certo? Não, nem por isso...

Nicholas Christakis é atualmente professor de medicina e cientista social pela Universidade de Harvard. Em junho deste ano ele esteve presente em Cannes com mais uma de suas interessantes palestras sobre inter-possibilidades sociais para o TED Talks, que a publicou este mês.

Apresentando os resultados de sua última pesquisa, Nicholas propos uma maneira bastante razoável para (até mesmo do ponto de vista matemático) anteciparmos a formação de epidemias através da interpretação de uma matriz específica dentro das redes sociais.

De uma maneira simplificada, o conceito que ele procura explorar vai na contramão daquilo que é definido como a "popularidade infecciosa" de agentes influenciadores, em contraponto com uma nova maneira de interpretar o verdadeiro agente de formação ou expansão de uma rede qualquer.

Com uma visão mais modernizada sobre a matéria, ele sugere que não são apenas agentes patogênicos (por exemplo) passíveis dos mesmos padrões de "contaminação" entre pessoas e aquilo que as agrupam (classes, redes, categorias, comportamentos, etc). Igualmente, qualquer coisa capaz de ser transmitida entre uma pessoa e outra tem o mesmo padrão epidêmico de distribuição. Quer seja uma idéia, um comportamento de compra, como votar, a moda, obesidade e até mesmo o altruismo. Qualquer coisa.

A visão anterior propugnava que a idéia central, sendo ampla e homogeneamente transmitida em grandes escalas (como a propaganda política em grande escala de um único candidato, por exemplo) era o que converteria algumas pessoas em multiplicadores e assim um grande grupo de preferência estaria formado.

De acordo com os números e resultados que ele apresenta, isso não é mais o que faz tocar a banda. Provalvelmente, nunca tenha sido... De um modo bastante interessante, ele observou que o que forma, amplifica e expande o tamanho de virtualmente qualquer grupo de preferências ou redes são na verdade os comportamentos optativos dos 'amigos' destas pessoas com um papel mais central. Ou seja, quem causa o aumento da rede é o amigo do amigo, não o amigo em si.

Em uma explicação acompanhada dos gráficos ágeis e simplificados, Nicholas explica que no caso de uma epidemia de gripe por exemplo, imunizar 96% da população tem o mesmo resultado que imunizar 100% dela e pergunta: O que aconteceria se apenas 30% da população fosse imnunizada?

A primeira resposta seria "Nada, a gripe se espalharia e todos seriam contaminados". Mas seus dados revelaram um outro resultado muito interessante: se os amigos destes 30% fossem imunizados e acompanhados, os resultados de imunização se igualariam a 100% no final e todos estariam protegidos.

Fazendo uso de suas idéias, pode-se empregar este tipo de análise periférica de redes sociais para uma multitude de coisas. Uma companhia de telecomunicações por exemplo, pode medir a velocidade do sinal de celular de uma pessoa que viaja dentro do carro com apenas algumas marcações e identificar e marcar pequenas variações entre esta e outras pessoas na mesma estrada, por exemplo. Utilizando seus cálculos, ela poderia então prever com uma margem minúscula de erro a iminência de um congestionamento a tantos kilômetros adiante e avisar seus outros usuários bem antes de sequer começar um engarrafamento.

Entre muitas outras possibilidades, orbitam questões organizacionais, comportamentais, psicológicas e até mesmo éticas. O que pode ser um novo começo para a discussão que deve definir o nosso tempo a curtíssimo-prazo:

O nosso meio há de se converter na velocidade da luz em um mundo de tendências e referências. Certeza certeza mesmo, só que tudo tem potencial para ocorrer. O pulo do gato será antecipar com a melhor precisão possível - ou disponível - isso.

Nossas avós estavam certas afinal: quem avisa, amigo é! (foi, é, será...).

Assista a palestra na íntegra aqui ou abaixo:

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