Un nuovo studio paragona la diffusione delle idee ai contagi che si diffondono attraverso una rete.Credit: Drazen Zigic/ iStockphoto/ Getty Images
Le malattie infettive, l'adozione di nuove tecnologie e la diffusione di idee possono essere descritte dagli scienziati come contagi che si diffondono attraverso una rete. Ma alcuni sono più complessi di altri. Per essere contagiati da un agente patogeno è sufficiente interagire con una sola persona infetta, mentre per cambiare idea su qualcosa potrebbe essere necessaria una discussione di gruppo.
Un nuovo studio propone un modo per capire se si tratta di un contagio semplice o complesso osservando solo pochi eventi di infezione e con pochissime informazioni sulla struttura della rete.
“Nel mondo reale spesso osserviamo una singola realizzazione dei processi di contagio”, spiega Giulia Cencetti, ricercatrice della Fondazione Bruno Kessler di Trento e prima autrice dell’articolo. “Eppure i metodi disponibili per studiarli si basano su statistiche che possono essere stimate solo osservando diverse istanze dello stesso processo”.
Gli autori sono partiti da dati reali che descrivono la struttura di rete delle interazioni sociali in diversi contesti: un luogo di lavoro, una scuola, una conferenza scientifica, un ospedale. “Appartengono alla collezione SocioPatterns, in cui sono stati raccolti dati sulla prossimità e sui contatti faccia a faccia usando sensori indossabili”, spiega Alain Barrat, del CNRS e dell’Università di Aix-Marseille, coautore dello studio.
I ricercatori hanno simulato i processi di diffusione su queste reti reali usando quattro modelli di contagio. Uno semplice basato sulle interazioni a coppie, uno a soglia, in cui un nodo viene infettato se il numero di vicini infetti supera un valore predefinito, e due modelli in cui la diffusione dipende dalle interazioni di gruppo.
Hanno osservato che in tutti i modelli, tranne quello a soglia, i nodi con più connessioni vengono infettati prima. I ricercatori hanno poi esaminato la correlazione tra il numero di gruppi a cui ogni nodo appartiene e l'ordine in cui viene infettato. Hanno scoperto che i nodi che appartengono a più gruppi vengono infettati prima, nei modelli in cui il contagio viene guidato dalle interazioni di gruppo.
Per ogni rete, i ricercatori hanno definito un algoritmo che combina questi due diversi tipi di correlazione e lo hanno addestrato sui processi simulati. Lo hanno poi testato su un nuovo insieme di processi, utilizzandolo per indovinare il tipo di modello di contagio e raggiungendo un'accuratezza molto elevata.
"Questo potrebbe essere un punto di partenza per progettare un sistema di allerta precoce per la diffusione di fake news su un social network", afferma Barrat.
