A legtöbb baráttal rendelkezők lesznek először influenzásak

Vágólapra másolva!
Új eljárást dolgozott ki a járványok terjedésének előrejelzésére a Harvard és a San Diego-i Kalifornia Egyetem két kutatója, Nicholas Christakis és James Fowler. A 2009-es influenzajárványt használva modellként megállapították, hogy a betegség terjedése sokkal pontosabban jelezhető előre akkor, ha nem véletlenszerűen kiválasztott csoportokat vizsgálnak. Ehelyett figyelembe kell venni, hogy ki kivel barátkozik, és a baráti csoportokon belül kik a legnépszerűbbek.
Vágólapra másolva!

"A barátai valószínűleg népszerűbbek, mint Ön" - ez a "barátság paradoxon" állítása, amelyet először 1991-ben írtak le. Eszerint bármely adott egyén barátai - nagy valószínűséggel - népszerűbbek lesznek a társaságban, mint az illető saját maga. Az állítás igazolásához elég véletlenszerűen kiválasztani egy csoportot, majd megkérni a tagjait, hogy nevezzék meg egy-egy barátjukat. Eredményül általában az jön ki, hogy a megnevezett barátok erősebb pozíciót foglalnak el a hálózatban - vagyis magasabb népszerűségi indexszel jellemezhetőek - mint azok, akik megnevezték őket.

Ha magunk előtt akarjuk látni mindezt - kevésbé elvontan - akkor elég, ha egy koktélpartira gondolunk. A parti szervezője - vélhetően a legnépszerűbb személy a társaságban - középen fog állni, kifelé haladva pedig eljutunk azokhoz, akik magányosan, a falat támasztva bámulnak a poharukba, anélkül, hogy bárkivel is beszélgetésbe elegyednének. Ha ezt a társaságot megkérjük az iménti feladatra - nevezzenek meg egy-egy barátot - akkor előbb-utóbb a házigazdához fogunk eljutni. Kevesen lesznek olyanok, akik a falnál álló, magányosnak tűnő személyeket jelölik majd meg barátként.

Christakis és Fowler ebből a jelenségből indult ki, az eredményeket a PLoS ONE című folyóiratban közölték. A San Diego-i Kalifornia Egyetem és a Harvard Egyetem munkatársainak nem ez az első hasonló munkája, hiszen korábban már könyvet is írtak a szociális hálózatok erejéről és társas kapcsolataink mindennapi életünkre gyakorolt hatásáról (a könyv ismertetője itt érhető el angolul: http://connectedthebook.com/). Ezúttal azért vizsgálták a szociális kapcsolatokat és a hálózat tagjainak egészségi állapotát, hogy kiderüljön, felhasználható-e mindez a járványok kitörésének előrejelzésére.

A válasz egyértelműen igen. A két szakember 319 harvardi egyetemistát és az általuk megnevezett 425 barát szociális hálózatát vizsgálta. A két csoportot nyomon követték a 2009-es influenzajárvány kitörésekor, és azt találták, hogy a baráti csoportokban áltagosan két héttel korábban ütötte fel a fejét az influenza, mint bármely véletlenül kiválasztott csoportban. Ha egy másik módszerrel elemezték az adatokat, akkor a barátok között átlagosan 46 nappal korábban kezdődtek a megbetegedések, mint ahogyan a járvány elérte a tetőpontját - írja az UCLA sajtóanyaga. (A vizsgált szociális hálózat és a járvány terjedése az alábbi videón tekinthető meg.)


A vizsgált hálózatban 319 ember 425 barátját nevezte meg, így két csoport jött létre (akik megnevezték a barátokat és a baráti csoportok tagjai). Az influenza terjedése nyomon követhető a videón, amelyben a fertőzött személyek pirossal, a fertőzöttek barátai pedig sárgával szerepelnek. A körök mérete az adott egyén fertőzött barátainak számával arányosan nő


"Kutatásunknak fontos közegészségügyi jelentősége van, ugyanis a jelenlegi járványelőrejelzések nem a valódi világ folyamatainak mérésén alapulnak. A járványok terjedését gyakran úgy követik nyomon, hogy véletlenszerűen kiválasztott csoportokban nézik, hányan betegedtek meg. Ehelyett azonban érdemes lenne figyelembe venni a valódi életben fennálló szociális kapcsolatokat, hiszen egy-egy ember népszerűsége egy csoporton belül igenis befolyásolja annak valószínűségét, hogy mikor betegszik meg. Éppen a legnépszerűbb emberek azok, akik hamarabb lesznek például influenzásak" - mondta Christakis.

Fowler szerint ha egy kristálygömböt szeretnénk, amelybe belenézve pontosan előrejelezhetőek az ország legelső járványgócai, akkor a szociális hálózatok elemzésével készített becslés a legpontosabb, amivel ma rendelkezünk. John Glasser, a járványok terjedését ellenőrző amerikai intézet, a Centers for Disease Control matematikai epidemiológusa szintén pozitívan értékelte a tanulmány eredményeit. Glasser provokatívnak tekinti a kutatást, amelyet a jövőben a közegészségügyi szakemberek sem hagyhatnak figyelmen kívül - már ha valóban pontos képet szeretnének kapni a járványok várható kitörésének helyéről és a fertőzések terjedési mintázatairól.