FACEBOOK, LE EPIDEMIE E I PARADOSSI DELL'AMICIZIA

Quale collegamento logico c'è tra Facebook e l'influenza? Pochi, si direbbe. Fermiamoci però un attimo a riflettervi.

Ogni giorno milioni di persone accedono al loro profilo per leggere l'ultimo messaggio dell'amico, commentare la notizia del giorno o darsi appuntamento per la serata. Facebook è uno dei simboli del mondo globale in cui viviamo. Ma la maggior parte delle persone non si rende conto di tutte le conseguenze derivanti dal vivere in un pianeta sempre più interconnesso.

Già nel 1929 Frigyes Karinthy, nel racconto "Catene", scrisse dell'idea, poi diventata popolare, dei sei gradi di separazione, per cui chiunque di noi può essere collegato a qualunque altra persona attraverso non più di sei connessioni. In realtà questo non dà un'idea precisa delle relazioni che vengono realmente instaurate. Fra me e il presidente degli Stati Uniti potrebbero esserci solo sei passi, ma non è detto che io abbia molte possibilità di prendere un caffè con Barack Obama e nemmeno di contrarre da lui un raffreddore o l'influenza.

Chiacchierate e starnuti sono però tutti tipi di interazioni che ognuno di noi può instaurare nell'ambito dei nostri rapporti sociali quotidiani. Già, perché tornando alla domanda iniziale, il collegamento fra la struttura delle reti sociali (quelle reali ovviamente) e la diffusione delle epidemie e della pandemie esiste. A tal punto da aver generato un nuovo paradigma nella ricerca sulla diffusione degli agenti patogeni. Oggi infatti l'epidemiologia, l'analisi sociale e la matematica delle reti complesse si fondono in un unico campo di studio finalizzato all'elaborazione di nuovi strumenti per la previsione delle epidemie. Gli infiniti social network definiscono insieme un'unica tela mondiale. E in un mondo globale si può isolare una delle miriadi di reti di interconnessione ed analizzarne la struttura e i movimenti per prevedere la dinamica spazio-temporale di diffusione di una malattia infettiva.

Nel seguente video una simulazione al calcolatore mette in relazione la diffusione della peste bubbonica nella Germania del XIV secolo con i tempi e i modi di diffusione di una epidemia nel XXI secolo.



Una delle reti globali più importanti a questo scopo è quella costituita dal traffico aereo. Oggi questa è sicuramente una delle vie principali di diffusione di un agente patogeno come un virus. Quali ruolo ricopre esattamente la rete globale del trasporto aereo nella diffusione di un'epidemia? Se si costruisce una rete dettagliata del traffico aereo planetario, i milioni di voli che vengono compiuti ogni settimana fra alcune centinaia fra i maggiori scali, si ottiene un modello virtuale che riproduce con buona approssimazione la situazione reale.

Nel video il modello illustra la pervasività della rete di voli aerei mondiali.



E' possibile ideare una previsione di diffusione di un'epidemia a partire da questo modello? Questo è stato fatto nel caso della SARS, la sindrome respiratoria acuta causata da un virus del genere Coronavirus emerso alla fine del 2002 nella provincia del Guandong in Cina e diffusosi a Hong Kong e poi in Vietnam e in altri paesi come Usa e Canada.

La SARS, insieme alle pandemie influenzali, costituisce uno degli esempi paradigmatici di malattia infettiva emergente e si presta ad essere studiata secondo i principi della teoria delle reti. La simulazione inizia con lo scoppio di un'epidemia in una località come Hong Kong e la sua diffusione nel pianeta attraverso il traffico aereo. Se si sovrappone il risultato della simulazione con la mappa reale dei casi confermati di SARS nel mondo, nella primavera del 2003, si scopre che, seppure con alcune differenze, coincidono in modo sorprendente. Uno studio di questo tipo è stato compiuto da Dirk Brockmann (Northwestern Universit ) e colleghi.

Un approccio epidemiologico basato sulle reti può essere applicato anche a comunità locali come città o università. Un virus utilizza come vie di diffusione i links che connettono gli individui in una rete di amicizie e frequentazioni, più o meno strette. All'interno di questa rete vi saranno persone che costituiscono nodi di particolare importanza, dotati di più connessioni di altri e che contribuiscono quindi in modo significativo alla diffusione del contagio.

Ma disegnare tutti i nodi e i link di un social network può essere difficile e richiedere molto tempo.
Nicholas Christakis e James Fowler, rispettivamente dell'Università di Harvard e dell'Università della California, hanno provato ad ovviare il problema servendosi del “paradosso dell'amicizia”. Osservato dal sociologo Scott Feld nel 1991, esso recita sostanzialmente che, in media, i nostri amici hanno più amici di quelli che abbiamo noi. Paradossale, appunto.
Ma si spiega facilmente col fatto che è più probabile essere amici di persone che hanno già molti link attorno a loro.

I due ricercatori hanno monitorato all'interno dell'Harvard College i casi di influenza registrati fra il settembre e il dicembre del 2009, casi attribuibili soprattutto al virus H1N1 della pandemia volgarmente detta “suina”. Dopo aver contattato circa trecento studenti hanno chiesto, ad ognuno di loro di nominare alcuni amici. Il gruppo iniziale di persone contattate ha costituito il gruppo di controllo, mentre nel secondo gruppo sono stati raccolti gli “amici” ovvero gli studenti citati almeno una volta dal primo gruppo.

E' stato visto che il gruppo “amici” ha iniziato a manifestare i sintomi due settimane prima del gruppo casuale iniziale e 46 giorni prima del picco epidemico stimato. La novità sta dunque nel fatto che si potrebbero utilizzare alcuni gruppi di persone come “sensori” in grado di anticipare gli eventi.

Prevedere il futuro, in un senso generico, è tutt'oggi impossibile. E nemmeno la teoria delle reti e l'epidemiologia matematica possono servire a costruire sfere di cristallo. La realtà è complessa, in un senso anche più ampio di quello K e non si possono sicuramente far rientrare in un unico modello tutte le variabili in gioco. Ma sicuramente queste ricerche ci forniscono un'arma in più da brandire di fronte alla minaccia, sempre incombente, di una nuova pandemia.


Riferimenti base

Albert-László Barabási, Link. La scienza delle reti, 2004 Giulio Einaudi Editore

SARS: FAQs Ministero della Salute.

Influenza: INFLUWEB , Epicentro ISS , Darwin Flu (sito collegato alla rivista Darwin)


Riferimenti avanzati

V. Colizza et al., Predictability and epidemic pathways in global outbreaks of infectious diseases: the SARS case study, BMC Medicine, 2007

V. Colizza et al., The role of the airline transportation network in the prediction and predictability of global epidemics , Prooceedings of the National Academy of Sciences USA, 2006

N. Christakis, J. Fowler, Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Outbreaks, PLoS ONE, 2010

Dirk Brockmann: http://rocs.northwestern.edu/projects/forecast.html

Barabasi Lab: reti biologiche

ANTONIO SCALARI

Ha frequentato per tre anni la Facoltà di Medicina dell'Università di Modena e Reggio Emilia, per poi trasferirsi nel corso di laurea in Scienze biologiche, dove si è laureato con un indirizzo di studi di biologia cellulare e molecolare.
Prima della laurea ha trascorso un periodo di stage presso l'Istituto Europeo di Oncologia di Milano, occupandosi di cellule staminali della ghiandola mammaria di topo. Oggi sta concludendo il corso di laurea magistrale in Genomica funzionale presso l'Università di Trieste, dove ha svolto un progetto di tesi sul virus A/H1N1 responsabile della pandemia di influenza cosiddetta “suina”.

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