El estudio de redes por medio de teoría de grafos, por ejemplo, nos puede llevar a mejor entender la distribución de información a través de la red. Un caso muy particular es la dinámica en el contagio de enfermedades. Dependiendo del contacto que cada nodo tenga con otros nodos de la red, esto influirá directamente en el esparcimiento del contagio.
Sin embargo, configurar grafos de redes sociales no es un tema simple, dado que estas redes tienden a esparcirse muy rápidamente, y en un contexto social es muy raro el caso donde todos los contactos entre agentes estén restringidos a solo unos cientos de individuos. Cualquier estudio de distribución de contactos debe incluir varios miles de agentes para poder contener alguna información de valor.
Dentro de este contexto, existen estudios para intentar explicar dinamicas de contagio al tomar solo algunas muestras de la poblacion y estudiar sus relaciones de primer nivel.
The study of Networks through graph theory, for instance, can lead us to better understand the distribution of information within a network. A very particular case is the instance of contageous outbreaks. Depending on the contact each node has with other nodes, this will directly influence the contagious outbreak development.
However, making the graph distribution even of a very simple group is no easy task., since contacts tend to radiate very quickly, and it is a very rare instance where all possible contacts can be reduced to a few hhundred individuals. Any study on the distribution of contacts will include at least a few thousand individuals to deliver any meaningful information.
Within this context, there has been the development of studies to substantiate the possibility of making approximations to the dynamics of contageous outbreaks through the use of sample individuales and the study of only these individual's first tier contacts.
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