Karsai Márton: Fertőzésterjedések adatalapú modellezése, avagy hálózatok a koronavírus-járvány modellezésének szolgálatában – videón az előadás

Az alábbi videóra kattintva megnézheti a felvételt:

A koronavírust elsősorban társas érintkezéseink során kaphatjuk el, így szociális hálózataink kulcsfontosságú szerepet játszanak a járvány terjedésének megértésében és megállításában. A globális koronavírus-járvány messzire ható következményekkel járó döntések gyors meghozatalára kényszeríti a járványügyi szakembereket: Érdemes-e bezárni az iskolákat? Az időseket védjük nagyobb erővel, vagy a fiatalok közti kontaktusokat próbáljuk meg csökkenteni? Hasonló vagy egészen más stratégiát érdemes-e alkalmazni, ha Budapesten vagy a vidéki nagyvárosokban terjed a vírus? Ilyen és ehhez hasonló kérdésekre a járványterjedési modellek adhatják meg a választ.

A sikeres modellezéshez azonban pontos és friss adatokra van szükség, amelyek nemcsak az emberek pillanatnyi szokásairól, hanem kapcsolati és mobilitási mintázataikról, valamint azok változásáról is pontos képet adnak. Egy ilyen adatgyűjtést elősegítő rendszert és az abból kinyert eredményeket mutatja be dr. Karsai Márton, a Közép-európai Egyetem Hálózat- és Adattudományi Tanszékének egyetemi docense, aki a koronavírus-járvány által okozott kapcsolattartási és társadalmi változásokat kutató, a Szegedi Tudományegyetem munkatársai által működtetett Magyar Adatszolgáltató Kérdőív (MASZK) adatelemző csoportjának vezetője.

A kutató előadásában az egyszerű fertőzési elmélettől eljut a modern, adatalapú gyakorlatig, különös figyelmet fordítva a koronavírus-világjárvánnyal kapcsolatos legújabb eredményekre. Ezenkívül szó esik majd arról, hogy milyen eredmények várhatóak egy hazai hálózatalapú modell alapján, amelyet a Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézettel való együttműködésben fejleszt.