“Pandemi Bir Mahkumun İkilem Oyunudur”

Ekolojist Madhur Anand ve matematiksel biyolog olan kocası Chris Bauch, pandemi oyununu izlemek ve davranış kalıplarını tartışmak için Guelph, Ontario’daki evden çalışarak baharın kapatılması sırasında en iyi şekilde konumlanmışlardı. hepimiz güvende tutmaya ve devam etmeye çalıştığımız için, onların toplumunda ve ötesinde.

Evdeki ofisleri 45 dakikalık sürüş yerine sadece bir duvarla ayrılmıştır. Dr. Anand, Guelph Üniversitesi’ndeki yeni Guelph Çevre Araştırmaları Enstitüsü’nün direktörüdür ve Dr. Bauch, Waterloo Üniversitesi’nde bir laboratuvar işletmektedir. Çiftin işbirliğine dayalı araştırması genellikle insan davranışı ve çevre sistemleri arasındaki karşılıklı etkileşime odaklanıyor – örneğin kirlilik, ormansızlaşma ve iklim değişikliği gibi. Bu dinamikler yavaş yavaş ortaya çıkarken, salgın hızlı değişimin akut bir örneğini sağladı.

Dr. Anand, “Toplumsal değişim, kolayca deneyebileceğiniz türden bir şey değil,” dedi. Ama burada büyük bir sosyal deneyin ortasındaydık. ”

Birçok bilim insanı gibi, araştırmalarını Covid-19’a yönlendirdiler. Doktora öğrencisi Peter Jentsch tarafından yönetilen ve şu anda akran değerlendirmesi altında olan sonuçtaki çalışma, aşı önceliklendirmesine baktı: En çok canı kurtarmak için, önce aşıyı kim yaptırmalı?

Bulaşıcı hastalık çalışmaları devam ederken, metodolojileri biraz atipikti çünkü oyun teorisini uyguladı, insanların bir grup içinde stratejik kararları nasıl aldıklarını matematiksel bir modelleme yöntemi. Her bireyin seçenekleri vardır, ancak her seçimin getirisi başkaları tarafından yapılan seçimlere bağlıdır. Bu, “mahkum ikilem oyunu” olarak adlandırılan şeydir – oyuncular ihanete karşı işbirliğini tartar ve genellikle kamu yararı için optimalin altında bir sonuç üretir.

Pandemi, bu tür seçimlerin günlük karmaşıklığını sunar. Dr. Bauch, herkesin halk sağlığı tavsiyelerine uyduğunu bir düşünün: Maskeler taktılar, sosyal olarak mesafeli, ellerini yıkadılar, evde kalma emirlerini uyguladılar. “Bu durumda önemli ölçüde azalmış enfeksiyon riski vardır” dedi.

Ancak rejimden kaçmak için her zaman değiş tokuşlar ve cazibeler vardır. Maskeler can sıkıcıdır. El yıkamak sıkıcıdır. Sarılmaya ihtiyacın var.

Dr. Bauch, “Pandemi bir mahkumun tekrar tekrar oynanan ikilem oyunudur” dedi. Derslerde bencillik erdemi yaratan Ayn Rand ile Star Trek karakteri Spock arasında bir kıyaslama yapar ve “Pek çoğunun ihtiyaçları azınlığın ihtiyaçlarından ağır basar. ”

Şimdi aşı bir koruyucu katman daha ekliyor. Aşılamanın algılanan yararları ve maliyetleri genellikle güvenlik ve yan etkilerle ilgili endişeler olarak ifade edilir. Aşılama konusunda kararsızsanız, aşı kampanyaları hız kazandıkça enfeksiyon oranlarının düştüğünü fark ederek, aşı yaptırmanın artık çok önemli olmadığına karar verebilirsiniz.

Dr. Bauch, “Bazı insanlar ‘bekle ve gör oyunu’ oynayabilir,” dedi. Etkili bir şekilde aşılanmamayı seçen insanlar, aşılamayı tercih eden insanlar tarafından üretilen virüs bulaşma oranının azalmasının avantajlarından yararlanarak ücretsiz bir yolculuk elde ederler. Ancak ücretsiz yolculuklar toplu bir tehdit oluşturur.

Dr. Bauch, “Mahkumun ikilemi bu,” dedi. Enfeksiyon seviyeleri düşük olduğunda, insanlar daha az risk altında hissederler, korumalarını bırakırlar ve sonra enfeksiyon seviyeleri tekrar yükselir; Davranışımız ile virüs arasındaki gelgit, salgın dalgalara neden olur. “Bu mutsuz ortama düştük,” dedi.

Müştereklerin trajedisi

John von Neumann, bir matematikçi. sol ve oyun teorisi fikrini geliştiren ekonomist Oskar Morgenstern. Kredi. . . Corbis, Getty Images üzerinden, solda; Ralph Morse / The LIFE Picture Collection, Getty Images aracılığıyla

Oyun teorisinin kökenleri, matematikçi John von Neumann ve ekonomist Oskar Morgenstern’in 1944 tarihli “Theory of Games and Economic Behavior” adlı kitabında bulunabilir. Uygulamalar evrimden psikolojiye ve bilgisayar bilimlerine kadar çeşitlilik göstermektedir; “The Game Theorist’s Guide to Parenting adlı bir kitap bile var. ”

Dr. Bauch, bir epidemiyolog ve Yale Bulaşıcı Hastalık Modelleme ve Analiz Merkezi direktörü Alison Galvani dahil olmak üzere meslektaşları ile oyun teorisi ve epidemiyolojik modellemeyi birleştiren öncü bir çalışma yaptı.

Dr. Galvani bir e-postada, “Tamamen kişisel çıkarlara dayalı aşılama kararları, genel olarak toplum için optimal olandan daha düşük bir aşı kapsamına yol açabilir” dedi.

Bireysel getiriyi maksimize eden kişisel çıkar stratejisine Nash dengesi denir. Dr. Galvani’nin daha sonraki araştırmaları psikolojik verileri içeriyordu ve aşılama kararlarının fedakarlıktan etkilenebileceğini, böylece Nash dengesinin ötesinde alımı artırıp kamu yararına hizmet ettiğini gösterdi.

Bununla birlikte, oyun teorisinin insanların karar verirken rasyonel olduklarını varsaydığını belirtti. Korku, aşılamayı “bir salgının yayılmasını önlemek için yetersiz olan güvencesiz seviyelere” bastırabilir.

Aşılamayı incelemek için oyun teorisini kullanan bir 2019 araştırması, aşı tereddütünün “histerezis” adı verilen matematiksel bir mekanizma ile açıklanabileceğini gösterdi. “Genel anlamda, histerez, kuvvet kaldırıldıktan sonra bile bir kuvvetin etkileri devam ettiğinde meydana gelir – tepki gecikir. Manyetik alana maruz kalan ataçlar alan kapatıldıktan sonra hala birbirine yapışıyor; İşsizlik oranları iyileşme ekonomisinde bile yüksek kalabilir.

Benzer şekilde, bir aşının güvenli ve etkili olduğu kabul edildikten sonra bile, alım oranları genellikle düşük kalır.

Dartmouth College’da matematik alanında doktora öğrencisi olan Xingru Chen ve makalenin yazarlarından biri olan matematikçi ve biyomedikal veri bilimcisi (yakın zamanda benzer bir yaklaşımı sosyal uzaklık ikilemine uygulayan).

Bayan Chen, “Ortakların trajedisi olarak bilinen temel bir soruna indirgeniyor,” dedi. “Bireysel çıkarlarda ve toplumsal çıkarlarda bir yanlış hizalama var. “Histerezis etkisinin üstesinden gelmek için aşılamanın bir fedakarlık eylemi olarak teşvik edilmesi gerektiğini söyledi – kişinin salgını yenmeye kişisel katkısı.

Koronavirüs oyun teorisi çalışmasının müteakip bir yinelemesi, aşı uyumluluğunun önlenen ölüm sayısını nasıl etkilediğini araştırdı. Aynı zamanda bir yazar ve şair olan Dr. Anand, nüfusun küçük bir alt kümesinin aşı yaptırmamayı seçmesi hepimizi etkilediğini söyledi. “Felaketleri Öngörmek İçin Yeni Bir Dizin” adlı kitabı, bilimsel makalelerindeki sözcüklerden oluşan bulunmuş şiirleri içeriyor.

(“Çoğunluğun Stratejisi” adlı şiir, mevcut çalışmaya ilham veren insan-çevre sistemleri hakkındaki ilk makalesinden alınmıştır. Son satır: “denge bulmanın fiyatı artıyor.”)

London School of Hygiene and Tropical Medicine’de bulaşıcı hastalık epidemiyoloğu Sebastian Funk, koronavirüs çalışmasının bir salgın sırasında yayılmayı sınırlamayı amaçlayan müdahalelerin insan davranışını nasıl etkileyebileceğini değerlendirmenin önemini güzel bir şekilde vurguladığını söyledi. “Bunu bulaşıcı hastalık bulaşma modellerinden hariç tutmak büyük bir sınırlama olabilir” dedi.

Dr. Funk ve diğerleri, farkındalığın yayılmasının salgın hastalıkların şeklini nasıl değiştirebileceğini araştırdılar.

Bauch, bulaşıcı hastalık modellerinin genellikle insan davranışının akışını takdir edemediğini ve bunun yerine sabit olduğunu söyledi. Ancak, insanların modellemek için çok karmaşık olmadığını da ekledi: “Bu bakış açısını, dünyanın dünyanın merkezi olduğunu düşündüğümüzden beri, ‘insanların özel olduğu’ fikrinin son kalıntısı olarak görüyorum. Evren. ”

Bir doz “gerçekçilik”

Dr. Anand ve Dr. Bauch evde saklanırken, 11 ve 13 yaşlarındaki çocuklarının bazı pandemi araştırmalarına nezaret ettiler ve bir dizi “yetişkinler eğitim alıyor” videosu hazırladılar. İlki, eğriyi düzleştirmenin arkasındaki matematiği araştırdı, en sonuncusu Google elektronik tabloları ile basit bir salgın modelinin nasıl yapılacağını açıklıyor.

Bu arada, öğrencileri Bay Jentsch, istilacı türlere oyun teorisini uygulayan, istilacı bir böcek olan zümrüt kül kurdu yayılmasına bakan bir makale sunmuştu. Dr. Anand ve Dr. Bauch, bundan sonra oyun teorisi modelini Covid-19 aşılama önceliklendirmesine hedeflemesini önerdi.

Aşılar iki şekilde işleyebilir.

“Doğrudan koruma” aşılanan kişileri korur – örneğin, sağlık hizmetleri ve temel çalışanlar gibi yüksek riskli kişileri, altta yatan tıbbi sorunları olan kişileri ve yaşlı yetişkinleri. Doğrudan koruma açısından, çalışma 60 yaşın üzerindeki insanlara odaklandı.

“Dolaylı koruma” aşılanan kişilerin temaslarını korur; Yüksek riskli nüfus, kendileri hastalığa karşı daha az savunmasız olsalar bile, daha genç insanlar gibi virüsü bulaştırma olasılığı en yüksek olan bireylerin aşılanmasıyla korunmaktadır.

Çalışmanın metodolojisi iki tür modeli birleştirdi. Bunlardan biri, mevsimsellik, yaşa göre enfeksiyona yatkınlık ve aşının performansındaki farklılıklar gibi faktörleri etkileyen, onlarca yıldır kullanılan, epidemiyolojik bir virüs bulaşma modeliydi.

Bir oyun teorisi modeli olan diğeri, insan davranışını hesaba kattı ve Mart’tan Kasım’a kadar Ontario’da kimin nereye ve ne zaman gittiğini ortaya çıkaran Google verilerini kullandı. Bu veriler, insanların zaman içinde sosyal mesafeye ve diğer halk sağlığı tavsiyelerine ne kadar sıkı sıkıya bağlı kaldığını tahmin eden bir vekil olarak kullanıldı.

Araştırmacılar ilk olarak kombine modelleri için bir çeşit test yaptılar ve bunu Mart’tan Kasım’a kadar olan pandemi dalgalarının zaman çizelgesiyle karşılaştırdılar. İyi bir uyum buldular; modelin tahminleri davranışsal gerçekliğimizi doğru bir şekilde yansıtıyordu: İlkbaharda Covid-19 vakaları arttıkça, insanların perakende, eğlence ve işyeri destinasyonlarında geçirdiği süre azaldı; Yaz boyunca vakalar aniden değil, yavaş yavaş kayboldu, bu da insanların tepenin düzleşmesini gördükçe korumalarını gevşettiklerini gösteriyordu.

Bu, “insan popülasyonunun davranışını basit modellerle modelleyebileceğinizi” gösteriyor Dr. Bauch.

Daha sonra araştırmacılar, özellikle aşıların önceliklendirilmesine yönelik farklı yaklaşımların etkililiğini yansıtmak için, önünde ne olduğunu görmek için modellerini çalıştırdılar.

Model, aşılar pandeminin yeterince erken döneminde, örneğin Ocak-Mart 2021 arasında mevcutsa (her hafta nüfusun yüzde 2,5’i aşılanarak), doğrudan korumanın daha fazla ölümü önleyeceğini buldu. Ancak aşılar daha sonra, örneğin temmuzdan eylül ayına kadar mevcut değilse, o zamana kadar daha fazla doğal bağışıklık sağlanmışsa, dolaylı koruma ölüm oranını azaltmada daha etkili olacaktır.

(Elbette, modelin tahminlerinde sınırlamalar ve belirli koşullar vardır. Belki de en önemlisi, çalışma Covid-19 aşılarının sadece hastalığı değil, aynı zamanda bulaşmayı da engellediğini varsaymaktadır – bu hala bir bilinmemektedir.)

Ayrıca, Google verilerinden modellenen insan davranışını hesaba katmadan, yalnızca geleneksel modelin bir sürümünü çalıştırdılar; bunun yerine davranışın sabit olduğu varsayıldı.

Bu senaryoda, pandemik dalgaların zamanlaması çok farklı çıktı; İnsanların nasıl davrandığını hesaba katmanın, zaman içinde kaç kişinin enfekte olduğuna dair tahminler üzerinde ve dolayısıyla en etkili aşılama stratejileri üzerinde büyük bir etkisi oldu.

Oyun teorisini birleştiren Bay Jentsch, ilginç bir “gerçekçilik dozu” enjekte ettiğini söyledi. İnsanların günlük varoluşun iniş ve çıkışlarına nasıl tepki verdiğini ve eylemlerimizin nasıl fark yarattığını gösteriyor. Bir şemsiye ordusu havayı değiştirmez, ancak aşılama koronavirüsü yenmede güçlü bir güç olabilir.

Şu anda Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri’nde aşılama kampanyaları doğrudan koruma yaklaşımını izliyor. Dr Bauch, koronavirüsün paylaşılan sınırın güneyinde daha yaygın olması nedeniyle, “dolaylı korumaya” geçiş “için en iyi zaman, ABD’de daha erken gerçekleşebilir” dedi.

Ayrıca, “dolaylı koruma, zengin ülkeler olur olmaz aşı olmayacak düşük ve orta gelirli ülkeler için yararlı bir yol olabilir. ”

[ Facebook’taki Science Times sayfası gibi. | Kaydolun Science Times haber bülteni.]