Empa-Forschende haben ein mathematisches Modell entwickelt, das bei Epidemien ebenso einfach anzuwenden ist wie die Reproduktionszahl R, aber genauere Vorhersagen ermöglicht. Ihr Modell setzt auf eine Reproduktionsmatrix, die der Heterogenität der Gesellschaft Rechnung trägt.

Bei der Definition dieser Reproduktionsmatrix setzten die Forschenden auf Daten aus anderen Studien. Für ihr Modell teilten sie die Gesellschaft nach Alter in Gruppen ein. Am meisten Kontakte haben dabei – im Durchschnitt – Personen zwischen 10 und 25 Jahren. “Diese Gruppeneinteilung nach Alter ist natürlich eine Verallgemeinerung, echte soziale Kontakte sind komplexer”, erklärt Lunati. “Außerdem nimmt unser Modell an, dass sowohl die Ansteckungen als auch die Superspreader gleichmässig im ganzen Land verteilt sind. Für kleine Länder mit gut verbundenen Regionen und relativ einheitlichen sozialen Strukturen ist diese Annahme wenig problematisch. Bei großen Ländern müssten wir aber auch die geografische Verteilung der Bevölkerung und die Kontakte zwischen den Regionen berücksichtigen.”

Ihr neues Modell testeten die Forscher mit Covid-Daten aus der Schweiz und aus Schottland – beides relativ kleine Länder. Sie konnten zeigen, dass die Matrix wesentlich genauere Vorhersagen von Infektions-Peaks ermöglicht. “Natürlich ist auch unser Modell stark vereinfacht», sagt Ivan Lunati, Leiter des Labors Computational Engineering. Die Stärke des Matrix-Modells liegt aber gerade in seiner Einfachheit: «Es ist sehr einfach anzuwenden, aber zugleich viel realistischer als der R-Wert allein.”

Die Nützlichkeit des neuen Modells beschränkt sich dabei nicht auf Epidemien: Es kann in unterschiedlichen Systemen zum Einsatz kommen – immer dann, wenn sich Objekte über ein Netzwerk verbreiten. So wollen es die Forschenden künftig etwa verwenden, um die Ausbreitung von Ansichten, Meinungen und Verhaltensweisen in einer Gesellschaft zu simulieren – etwa, wenn es um die Adoption von neuen Technologien oder einer nachhaltigen Lebensweise geht.

Original Paper:

Emergence of the reproduction matrix in epidemic forecasting | Journal of The Royal Society Interface

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_{Redaktion: X-Press Journalistenbürö GbR}

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