Matemáticas para huir de los zombies.

La investigadora Anabel Forte explica, con mucho humor, cómo los modelos estadísticos nos ayudan incluso en las circunstancias más insospechadas.

Anabel Forte
Anabel Forte. Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat de València

La noche de los muertos vivientes, de George A. Romero, infectó la imaginería colectiva con una pandemia zombi , que se extendió por la cultura popular hasta conformar una de las pesadillas recurrentes de este último siglo. En 1968, este director y guionista consiguió revivir un concepto proveniente del vudú hasta convertirlo en un género de cine en sí mismo, el género Z. Desde entonces, caminantes, infectados y reanimados han estado propagándose por películas, series, videojuegos, libros y hasta parques temáticos.

Tratados como una pandemia más, acaban de protagonizar incluso un modelo matemático, el presentado por la científica Anabel Forte recientemente en la Universidad Autónoma de Madrid. Durante su charla en el congreso BYMAT (Bringing Young Mathematicians Together), organizado estos días con la colaboración de la Fundación BBVA, la investigadora del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Valencia mezcló en ¿Dónde huir cuando atacan los zombis? realidad y modelo; matemáticas y muertos vivientes.

La idea de la charla nació cuando la serie The Walking Dead estaba de moda y salieron un par de artículos especulando sobre cómo se moverían los zombies, a qué velocidad, dónde habría que esconderse… Pero lo que tenían detrás era un modelo matemático basado en ecuaciones diferenciales que intenta explicar cómo se extienden las epidemias. Los zombies llaman mucho la atención, pero el modelo serviría para cualquier epidemia.

Y no solo para eso: también para decidir qué dosis de un medicamento vas a tomar, por ejemplo. Hay un modelo que trata el cuerpo como “cajas” separadas. Lo que vemos es cómo se comporta el flujo entre una caja y otra, cuánto tardaríamos en procesarlo y eliminarlo. En este modelo, las “cajas” son el tipo de persona. Tendríamos la caja de sanos, en la que en principio estaría todo el mundo. Después, la caja de infectados, que son poquitos. Y están en contacto. La clave es cómo se pasa de un estado a otro, y en el caso de los zombies es muy divertido porque puedes contar con variables como si corren o se arrastran, si el mordisco es intenso o superficial… De ahí al paso de infectado a muerto, y de muerto a revivido y nuevamente infectado, etc…

En realidad, son modelizaciones para explicar un proceso real: cómo se extiende una epidemia, cómo funciona un corazón, cómo se expande el flujo piroclástico de un volcán… Como nuestro conocimiento es reducido, siempre queda un hueco entre la realidad y el modelo. Lo que Anabel Forte hace es intentar rellenar ese hueco utilizando la estadística y la probabilidad. Intenta dar mejores herramientas para mejorar las predicciones. En el caso de, por ejemplo, el cáncer se trataría de ver cómo se producen los movimientos de células dentro del cuerpo humano y entender como se comportan. Hay varios modelos fisiológicos, su equipo ha empezado a ver cuál es el modelo matemático detrás del latido del corazón. Una vez tienes datos sobre pacientes sanos y enfermos, puedes intentar entender qué diferencias hay entre unos estados y otros. Consiste en realidad en modelizar mediante las matemáticas los procesos y completarlo con modelización estadística para llegar a entender mejor qué está pasando.

Se conocen como modelos SIR: SucceptibleInfected Removed. Y se aplican para entender los flujos monetarios entre otras cosas. Muchas veces se hace un modelo muy complejo que intenta explicar lo mejor posible una realidad, pero luego resulta que hay mucha incertidumbre. Se trata de entender qué te están intentando decir los datos y el modelo no consigue reflejar. Más que procesar como tal, en nuestro campo queremos explicar cómo funciona el proceso que genera los datos. En el modelo que estudia los volcanes, por ejemplo, trabaja gente de física y de materiales para valorar el tipo de montaña, cómo descenderá el flujo piroclástico… y se generan modelos muy, muy complejos que son muy interesantes. Luego, los datos te servirán para confirmar ese modelo.


FUENTE: El Mundo

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