„Freundschaftsparadoxon“kann helfen, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten vorherzusagen

„Freundschaftsparadoxon“kann helfen, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten vorherzusagen
„Freundschaftsparadoxon“kann helfen, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten vorherzusagen
Anonim

Deine Freunde sind wahrscheinlich beliebter als du. Und dieses "Freundschaftsparadoxon" kann dabei helfen, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten vorherzusagen.

Nicholas Christakis, Professor für Medizin, medizinische Soziologie und Soziologie an der Harvard University, und James Fowler, Professor für medizinische Genetik und Politikwissenschaft an der University of California, San Diego, nutzten das Paradox, um die Grippeepidemie von 2009 zu untersuchen 744 Studierende. Die Ergebnisse, sagen die Forscher, deuten auf eine neuartige Methode zur Früherkennung ansteckender Ausbrüche hin.

Die Analyse eines sozialen Netzwerks und die Überwachung der Gesundheit seiner zentralen Mitglieder ist ein idealer Weg, um einen Ausbruch vorherzusagen. Aber solche detaillierten Informationen gibt es für die meisten sozialen Gruppen einfach nicht, und ihre Erstellung ist zeitaufwändig und teuer.

Das "Freundschaftsparadoxon", das erstmals 1991 beschrieben wurde, bietet möglicherweise einen einfachen Weg, dies zu umgehen. Einfach ausgedrückt besagt das Paradoxon, dass statistisch gesehen die Freunde einer bestimmten Person wahrscheinlich beliebter sind als die Person selbst. Nehmen Sie eine zufällige Gruppe von Personen, bitten Sie jeden von ihnen, einen Freund zu nennen, und im Durchschnitt werden die genannten Freunde im Social Web einen höheren Rang einnehmen als diejenigen, die sie genannt haben.

Wenn das schwer vorstellbar ist, stellen Sie sich eine große Cocktailparty mit einem Gastgeber vor, der in der Mitte Hof hält, während am Rand ein paar Einzelgänger an den Wänden lehnen und auf ihre Getränke starren. Fragen Sie die Partygänger nach dem Zufallsprinzip nach einem Freund, und die Ergebnisse werden zweifellos stark in Richtung des gut vernetzten Gastgebers wiegen. Nur wenige Leute nennen einen Einsiedler.

Und genauso wie sie Klatsch, Trends und gute Ideen früher entdecken, sind die Menschen im Zentrum eines sozialen Netzwerks früher Krankheiten ausgesetzt als die am Rande.

Als sich die Grippesaison 2009 näherte, beschlossen Christakis und Fowler, diese Grundfunktionen eines sozialen Netzwerks zum Laufen zu bringen, indem sie 319 Harvard-Studenten kontaktierten, die ihrerseits insgesamt 425 Freunde nannten. Die Forscher beobachteten die beiden Gruppen sowohl anhand von Selbstberichten als auch anhand von Daten des Gesundheitsdienstes der Harvard University und stellten fest, dass die Freundesgruppe die Grippe im Durchschnitt etwa zwei Wochen vor der zufälligen Gruppe mit einer Nachweismethode und vollen 46 Tagen manifestierte vor dem Höhepunkt der Epidemie mit einer anderen Methode.

"Wir glauben, dass dies erhebliche Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit haben könnte", sagte Christakis. „Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens verfolgen Epidemien oft, indem sie Stichproben von Menschen verfolgen oder Menschen überwachen, nachdem sie krank geworden sind. Aber dieser Ansatz liefert nur eine Momentaufnahme dessen, was gerade passiert. Indem sie einfach Mitglieder der zufälligen Gruppe bitten, Freunde zu nennen, und dann nachverfolgen und vergleichen beiden Gruppen können wir Epidemien vorhersagen, bevor sie die Bevölkerung treffen.Dies würde eine frühere, energischere und effektivere Reaktion ermöglichen."

"Wenn Sie eine Kristallkugel wollen, um herauszufinden, welche Teile des Landes zuerst die Grippe bekommen werden, dann ist dies möglicherweise die effektivste Methode, die wir jetzt haben", sagte Fowler. "Derzeit verwendete Methoden basieren auf Statistiken, die der realen Welt hinterherhinken - oder bestenfalls zeitgleich mit ihr sind. Wir zeigen einen Weg, wie Sie einer Grippeepidemie oder möglicherweise allem anderen, das sich in Netzwerken ausbreitet, zuvorkommen können."

In der Tat stellen die Autoren fest, dass die gleiche Methode sehr weit verbreitet sein könnte - um Epidemien von Verh altensweisen wie Drogenkonsum oder sogar die Verbreitung von Ideen oder Moden zu antizipieren.

John Glasser, ein mathematischer Epidemiologe an den Centers for Disease Control in Atlanta, GA, der nicht an dieser Forschung beteiligt war, sagte: „Die provokative Studie von Christakis und Fowler sollte Epidemiologen und Praktiker von Infektionskrankheiten gleichermaßen veranlassen Berücksichtigen Sie die sozialen Kontexte, in denen Krankheitserreger übertragen werden.Diese Studie ist möglicherweise einzigartig, da sie zeigt, dass die soziale Position das Risiko einer Erkrankung beeinflusst. Folglich modellieren Epidemiologen und Sozialwissenschaftler Netzwerke, um neue Strategien zur Krankheitsüberwachung und Infektionskontrolle zu bewerten."

Die von PLoS ONE veröffentlichte Studie wurde von der Harvard University finanziert.

Fowler und Christakis sind Co-Autoren von "Connected: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives".

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