Con epidemie di malattie trasmesse per via aerea come il morbillo che si verificano con frequenza crescente, modellare il funzionamento del processo di diffusione nelle reti di contatto dinamiche è un'area di ricerca sempre più importante per l'epidemiologia. Un team che include i ricercatori della Macquarie University Mohammad Shahzamal, Raja Jurdak, e Bernard Mans ha sviluppato un modello di diffusione computazionale che supera i limiti precedenti nell'acquisizione di una visione accurata della possibile diffusione dell'infezione. La ricerca è stata pubblicata in Royal Society Scienza Aperta .

La maggior parte dei modelli di diffusione presuppone che sia gli individui infetti che quelli suscettibili siano presenti nello stesso spazio e tempo fisico per una trasmissione inter-nodo, o trasmissione a livello individuale, verificare. Però, quando una persona che sta incubando o mostra sintomi attivi di una malattia trasmessa per via aerea rilascia particelle infettive, (attraverso starnuti o tosse per esempio), questi possono indugiare nell'aria per un po' di tempo, continuando a infettare gli altri anche dopo che quella persona ha lasciato l'area.

Gli attuali modelli di diffusione non possono catturare le trasmissioni che avvengono attraverso interazioni indirette. Di conseguenza, i modelli epidemiologici finora disponibili non hanno tenuto conto delle trasmissioni per questa interazione indiretta, riducendone sia la precisione che l'efficacia.

I ricercatori hanno sviluppato un modello di diffusione computazionale - stesso luogo e diffusione basata sulla trasmissione temporale (SPDT) - che considera i collegamenti di trasmissione per queste interazioni indirette.

Questo modello cambia le dinamiche della rete in cui la connettività tra gli individui varia man mano che il collegamento, come una malattia trasmessa per via aerea, diventa meno concentrato nell'area. Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno modellato i comportamenti di diffusione dell'SPDT utilizzando reti di contatto basate sui dati per simulare la diffusione di malattie trasmesse per via aerea. Il modello SPDT aumenta significativamente la dinamica di diffusione con un alto tasso di trasmissione della malattia. Perché rendono la connettività sottostante più densa e più forte includendo trasmissioni indirette, I modelli SPDT sono più realistici dei modelli SPST (stesso luogo e tempo stesso) per lo studio di varie epidemie di malattie trasmesse per via aerea.

I ricercatori hanno anche scoperto che le dinamiche di diffusione, compresi i collegamenti indiretti, non erano riproducibili dagli attuali modelli SPST basati su collegamenti diretti, anche se entrambe le reti SPDT e SPST assumono la stessa connettività sottostante. Questo perché le dinamiche di trasmissione dei collegamenti indiretti sono diverse da quelle dei collegamenti diretti. Questi risultati evidenziano l'importanza dei collegamenti indiretti per la previsione di epidemie di malattie trasmesse per via aerea.

Il modello può essere applicato anche a campi così diversi come la sicurezza informatica, ecologia e marketing:ovunque possano verificarsi trasmissioni tra i nodi tramite interazioni indirette, sia da particelle infettive nello spazio fisico che da informazioni nello spazio virtuale. Per esempio, un nuovo membro può ancora vedere le informazioni pubblicate da un membro esistente di una piattaforma di social media, anche se il nuovo membro non era presente quando l'informazione è stata pubblicata. Anche la diffusione del messaggio della regina nelle colonie di formiche sociali e la diffusione del polline nell'ambiente seguono un meccanismo simile. In questi scenari, gli attuali modelli di diffusione possono perdere eventi di trasmissione significativi durante le interazioni indirette ritardate.