Berechenbare Seuchen

Ein Team des Leipziger Max-Planck-Institutes für Mathematik in den Naturwissenschaften hat die computergestützte Methode entwickelt, die Personen in der Bevölkerung identifizieren soll, die eine Infektion am stärksten verbreiten. Zwar gibt es bereits Computerprogramme, die eine Ausbreitung von Seuchen simulieren, „doch diese sind entweder ungenau, oder sie liefern präzise Ergebnisse, erzeugen aber einen enormen Rechenaufwand“, sagt Joseph Lizier, der an der Entwicklung des neuen Modells maßgeblich beteiligt war. Es beruht auf der Untersuchung, welche Eigenschaften von sozialen Netzwerken für die Verbreitung einer Infektion ausschlaggebend sind. Denn die einfache Formel, dass Infizierte mit vielen Kontakten automatisch auch die meisten Mitmenschen anstecken, funktioniert in der Praxis nur bedingt. Das neue Computerverfahren berechnet daher, wie viele Personen sich von einer zufällig herausgegriffenen erstinfizierten Person (Patient Null) nach einer gewissen Zeitspanne direkt oder indirekt angesteckt haben. Da diese Rechnung für alle Personen in einem sozialen Netzwerk ausgeführt wird, lassen sich die effektivsten Verbreiter der Krankheit identifizieren. Als soziales Netzwerk lässt sich dabei die Bevölkerung einer Region, eines Landes oder auch der Welt betrachten. Klingt aufwändig, geht aber offenbar recht fix. Als Modell wählten die Programmierer ein virtuelles Netzwerk mit mehr als 27.000 Personen und mehr als 100.000 Verbindungen. Das Ergebnis der Infektionsausbreitung innerhalb dieses Netzwerks lag nach rund einer Stunde vor.

Quelle: Bauer, F. Lizier, J. T.: Europhys. Lett., Online-Vorabpublikation, DOI: 10.1209/0295-5075/99/68007