Mayıs ayı sonunda, COVID-19 dünya çapında 325.000’den fazla insanı öldürdü. Çin ve Güney Kore gibi ülkeler için en kötüsü sona ermiş gibi görünse de, halk sağlığı uzmanları dünyanın birçok yerinde vakaların ve ölümlerin artmaya devam edeceği konusunda uyarıyorlar. Hastalığın nasıl geliştiğini anlamak, bu ülkelerin vakalarda beklenen bir artışa hazırlanmasına yardımcı olabilir.
Bu hafta Frontiers in Physics dergisinde araştırmacılar, aktif vakalar ve ölümler hakkındaki mevcut tüm verileri doğru bir şekilde tanımlayan ve yaklaşan zirveleri tahmin eden bir modeli açıklıyor. Araç, bir fizikçi olan Constantino Tsallis tarafından geliştirilen bir dizi işlev ve olasılık dağılımı olan q-istatistiklerini kullanıyor. Tsallis, Ege Üniversitesi fizikçi Uğur Tırnaklı ile birlikte yeni model üzerinde çalıştı.
Tsallis, “Formül test ettiğimiz tüm ülkelerde çalışıyor” diyor.
İki fizikçi de küresel bir salgını modellemeye hiç başlamadı. Ancak Tsallis, Çin’in günlük aktif vakalarını temsil eden yayınlanmış grafiklerin şeklini görünce, daha önce gördüğü şekilleri tanıdığını, yani grafiklerde neredeyse yirmi yıl önce borsa davranışını tanımlamaya yardımcı olduğunu söyledi.
“Şekil tamamen aynıydı” diyor. Finansal veriler için, fonksiyon borsaların olasılıklarını tanımladı; COVID-19 için, günlük olarak aktif vakaların sayısını ve ölümleri zamanın bir fonksiyonu olarak tanımladı.
Finansal verilerin modellenmesi ve küresel bir salgının izlenmesi ilgisiz görünebilir, ancak Tsallis ortak bir şeyleri olduğunu söylüyor. “İkisi de karmaşık sistemler,” diyor ve “ve karmaşık sistemlerde bu her zaman olur.” Çeşitli alanlardan (biyoloji, ağ teorisi, bilgisayar bilimi, matematik) farklı sistemler genellikle aynı temel şekilleri ve evrimi takip eden kalıpları ortaya çıkarır.
Mali grafik, Tsallis ve merhum Nobelist Murray Gell-Mann tarafından ortaklaşa düzenlenen 2004 tarihli bir ciltte ortaya çıktı. Tsallis, 1980’lerin sonunda Boltzmann-Gibbs istatistiklerinin karmaşık sistemlere genelleştirilmesi olarak “Tsallis istatistikleri” olarak da bilinen q-statitiği geliştirdi.
Yeni makalede Tsallis ve Tirnakli, aktif vaka oranının zirveye çıktığı düşünülen Çin’den gelen verileri formülün ana parametrelerini ayarlamak için kullandılar. Daha sonra, Fransa, Brezilya ve İngiltere de dahil olmak üzere diğer ülkelere uyguladılar ve zamanla aktif davaların ve ölüm oranlarının evrimine uyduğunu buldular.
Model, Tsallis’e göre, mevcut yeni verilerle gerçek zamanlı olarak güncellenen ve tahminlerini buna göre ayarlayabilen bir uygulama gibi kullanışlı araçlar oluşturmak için kullanılabilir. Ayrıca, gelecekteki salgınlara uyacak şekilde ayarlanabileceğini düşünüyor.
“Fonksiyonel form evrensel gibi görünüyor,” diyor ve ekliyor: “Sadece bu virüs için değil, aynı zamanda ortaya çıkabilecek bir sonraki virüs için de.”
Kaynak: sciencedaily.com