Kucharski Las reglas del contagio

1. Auflage 2020
ISBN: 978-84-122264-6-1
Verlag: Capitán Swing Libros
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark

E-Book, Spanisch, 352 Seiten

Reihe: Ensayo

Un virus mortal se extiende repentinamente en la población, un movimiento político se acelera y luego desaparece rápidamente, una idea avanza como un incendio forestal, cambiando nuestro mundo para siempre... El mundo está más interconectado que nunca, nuestras vidas están formadas por brotes de enfermedades, de desinformación o incluso de violencia que aparecen, se propagan y se desvanecen a una velocidad desconcertante. Los brotes parecen estar impulsados por la aleatoriedad y leyes ocultas, y para comprenderlas debemos comenzar a pensar como matemáticos. El epidemiólogo Adam Kucharski ofrece explicaciones sobre el comportamiento humano y sobre cómo podemos mejorar para predecir lo que sucederá a continuación, y nos revela cómo los nuevos enfoques matemáticos están transformando lo que sabemos sobre el contagio, desde las iniciativas revolucionarias que ayudaron a abordar la violencia armada en Chicago hasta la verdad detrás de la difusión de noticias falsas. Y en el camino, explica cómo las innovaciones y las emociones pueden extenderse a través de nuestras redes de amistad, lo que las enfermedades de transmisión sexual nos pueden decir sobre la banca y por qué algunas predicciones de brotes se equivocan.

Profesor asociado y miembro del Departamento de Epidemiología de Enfermedades Infecciosas de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. Su investigación utiliza modelos matemáticos y estadísticos para comprender los brotes de enfermedades y los efectos del comportamiento social y la inmunidad en la transmisión y el control. De 2013 a 2017 obtuvo un Premio de Desarrollo Profesional del Consejo de Investigación Médica en Bioestadística. Gran parte de su trabajo consiste en desarrollar nuevos enfoques matemáticos y estadísticos para comprender la dinámica de los brotes de enfermedades infecciosas, y está particularmente interesado en cómo combinar diferentes fuentes de datos para descubrir la dinámica de transmisión y el impacto de las intervenciones. Esta investigación cubre infecciones de transmisión directa como la gripe y el ébola, así como los arbovirus como el dengue y el virus del Zika. La participación pública también es una parte importante de su trabajo: además de organizar eventos en escuelas, museos y festivales, ha trabajado en varios proyectos que vinculan la ciencia ciudadana con la recopilación de datos a gran escala. Es miembro de TED y ganador en 2016 del Premio Rosalind Franklin a la Mejor Conferencia y del Premio Wellcome Trust Science Writing 2012. Ha escrito para medios como The Observer, Financial Times, Scientific American y New Statesman.

Autoren/Hrsg.

Kucharski, Adam

Weitere Mitwirkende

Herreros, Francisco

Leseproben

Introducción

Hace unos pocos años, provoqué accidentalmente un pequeño brote de información falsa. En mi trayecto diario al trabajo, un amigo informático me envió una foto de archivo de un grupo de personas con pasamontañas inclinadas en torno a una mesa. Nos pusimos a bromear acerca de cómo en las noticias los artículos sobre el pirateo informático a menudo incluían fotos preparadas de gente de aspecto malvado. Pero esta foto, debajo de un titular sobre los mercados ilegales online, llegaba mucho más lejos: además de pasamontañas, había una pila de drogas, y un hombre que parecía no llevar pantalones. Parecía todo muy surrealista, muy inexplicable.

Decidí tuitearlo. «Esta foto es fascinante en muchos sentidos», escribí,[1] señalando todas las peculiaridades de la imagen. Los usuarios de Twitter parecieron estar de acuerdo, y en pocos minutos docenas de personas habían compartido y dado «me gusta» a mi mensaje, incluidos varios periodistas. Y entonces, justo cuando estaba empezando a preguntarme hasta dónde se iba a propagar, algunos usuarios señalaron que había cometido un error. No era una foto de archivo; era una imagen congelada de un documental sobre comercio de drogas en las redes sociales. Lo que, visto desde la distancia, tiene mucho más sentido (aparte de la ausencia de pantalones).

Un poco avergonzado, colgué una rectificación, y el interés pronto decayó. Pero incluso en ese corto espacio de tiempo, casi cincuenta mil personas habían visto mi tuit. Dado que mi trabajo es el análisis de los brotes epidémicos, me entró curiosidad sobre lo que acababa de suceder. ¿Por qué mi tuit se propagó tan rápidamente al principio? ¿Realmente fue la rectificación lo que frenó su propagación? ¿Qué habría ocurrido si hubiese pasado más tiempo antes de que alguien descubriese el error?

Preguntas de ese tipo afloran continuamente en muchos campos. Cuando pensamos en el contagio, tendemos a imaginarnos enfermedades infecciosas o contenido viral online. Pero los brotes pueden referirse a muchas cosas. Pueden implicar cosas que causan daño —como virus informáticos, violencia o crisis financieras— o beneficios —como las innovaciones y la cultura—. Algunos de esos brotes comenzarán con infecciones tangibles, como en el caso de los patógenos biológicos y los virus informáticos; otros con ideas y creencias abstractas. En algunos casos los brotes escalarán rápidamente; en otras ocasiones tardarán en crecer. Algunos crearán patrones inesperados, y, mientras esperamos a ver qué ocurre a continuación, estos patrones generarán conmoción, curiosidad o incluso miedo. Teniendo todo esto en cuenta, una pregunta obvia es: ¿por qué los brotes surgen —y decaen— de la forma en que lo hacen?

Cuando la Primera Guerra Mundial ya duraba tres años y medio, apareció una nueva amenaza letal. Mientras el ejército alemán lanzaba su Ofensiva de Primavera en Francia, al otro lado del Atlántico había empezado a morir gente en Camp Funston, una transitada base militar situada en Kansas. La causa era un tipo nuevo de virus de la gripe, que posiblemente había saltado de los animales a los humanos de una granja cercana. Durante 1918 y 1919, la infección se convertiría en una epidemia global —conocida también como pandemia— que mataría a alrededor de cincuenta millones de personas. La cifra final de muertes sería el doble de la de toda la Primera Guerra Mundial.[2]

A lo largo del siglo siguiente habría otras cuatro pandemias de gripe. Antes de la aparición de la COVID-19, la gente a veces me preguntaba: ¿cómo será la próxima pandemia? Desgraciadamente era difícil de decir, porque las anteriores pandemias de gripe han sido todas ligeramente distintas. Ha habido distintas cepas del virus, y los brotes han golpeado con mayor dureza algunos sitios que otros. De hecho, en mi área de investigación tenemos un dicho: «Si has visto una pandemia, entonces has visto… una pandemia».[3]

Nos enfrentamos al mismo problema ya estemos estudiando la expansión de una enfermedad, un patrón online o cualquier otra cosa; un brote no se parecerá necesariamente a otro. Lo que necesitamos es una forma de separar las características que sean específicas de un brote particular de los principios subyacentes que llevan al contagio, una forma de ir más allá de las explicaciones simplistas y de descubrir qué está realmente detrás de los patrones que observamos en los brotes.

Este es el objetivo del libro. Al explorar contagios en diferentes esferas de la vida, entenderemos qué es lo que hace que las cosas se propaguen y por qué los brotes adoptan unas formas determinadas. Al mismo tiempo, veremos las conexiones emergentes entre problemas aparentemente no relacionados: desde las crisis bancarias, la violencia con armas de fuego y las noticias falsas hasta la evolución de las enfermedades, la adicción a los opiáceos y la desigualdad social. Además de explorar aquellas ideas que nos pueden ayudar a enfrentarnos a los brotes, nos detendremos en esas situaciones poco frecuentes que están cambiando la forma en la que pensamos en los patrones de infecciones, creencias y comportamiento.

Empecemos con la forma de un brote. Cuando los investigadores de las enfermedades nos enteramos de la existencia de una nueva amenaza, una de las primeras cosas que hacemos es dibujar lo que denominamos una curva del brote —una gráfica que muestra cuántos casos han aparecido a lo largo del tiempo—. Aunque su forma puede variar mucho, normalmente incluirá cuatro estadios principales: estallido inicial, crecimiento, pico y declive. En algunos casos, estos estadios aparecerán varias veces; cuando la pandemia de la «gripe aviar» llegó al Reino Unido en abril de 2009, creció rápidamente a comienzos del verano, alcanzó un pico en julio y después creció y alcanzó un nuevo pico a finales de octubre (descubriremos por qué en capítulos posteriores del libro).

A pesar de la existencia de estos diferentes estadios de un brote, la atención a menudo se circunscribe al estallido inicial. La gente quiere saber por qué escaló el brote, cómo empezó y quién fue el responsable. Retrospectivamente, es tentador conjurar explicaciones y narrativas, como si el brote hubiese sido inevitable y pudiese suceder de nuevo y de la misma manera. Pero si simplemente enumeramos las características de infecciones o patrones que han tenido éxito, terminaremos con una imagen incompleta de cómo funcionan realmente los brotes. La mayoría de las cosas no empiezan con un estallido: por cada virus de la gripe que salta de los animales a los humanos y se propaga al mundo entero en forma de pandemia, hay millones que no infectan a nadie. Por cada tuit que pasa a ser viral, hay muchos más que no lo consiguen.

Incluso aunque un brote estalle, eso es solo el comienzo. Intente imaginar la forma de un brote en particular. Podría tratarse de una enfermedad epidémica, o de la propagación de una idea nueva. ¿A qué velocidad crece? ¿Por qué crece tan rápidamente? ¿Cuándo alcanza su pico? ¿Hay solo un pico? ¿Cuánto dura la fase de declive?

En lugar de aproximarnos al estudio de los brotes en términos de si estallan o no, necesitamos saber cómo medirlos y cómo predecirlos. Tomemos por ejemplo la epidemia de ébola de 2014 en África Occidental. Después de propagarse a Sierra Leona y Liberia desde Guinea, los casos empezaron a aumentar drásticamente. Los análisis iniciales llevados a cabo por nuestro equipo sugerían que la epidemia se estaba doblando cada dos semanas en las áreas más afectadas.[4] Esto quería decir que, si actualmente había cien casos, podría haber doscientos más en una quincena y otros cuatrocientos en un mes. Por ello, las agencias sanitarias debían responder rápidamente: cuanto más tardasen en combatir la epidemia, mayores esfuerzos de contención de esta serían necesarios. En suma, esto suponía que abrir un nuevo centro de tratamiento de la enfermedad de manera inmediata equivalía a abrir cuatro un mes después.

Figura 1. Pandemia de gripe en el Reino Unido, 2009. Fuentes: Eames, K. T. D. et al., «Measured dynamic social contact patterns explain the spread of H1N1V Influenza», PLOS Computational Biology, 2012; Agencia de Protección de la Salud, Epidemiological report of pandemic (H1N1) 2009 in the UK, Londres, 2010.

Algunos brotes crecen a una escala aún más rápida. En mayo de 2017, el virus informático WannaCry infectó ordenadores en todo el mundo, incluidos sistemas cruciales del Servicio Nacional de Salud británico. En sus estadios iniciales, el ataque duplicaba su magnitud casi cada hora, y finalmente afectó a más de doscientos mil ordenadores en ciento cincuenta países.[5] Otros tipos de tecnología tardan más en propagarse. Cuando las grabadoras de vídeo se popularizaron, a comienzos de la década de 1980, el número de propietarios de estas solo se duplicaba cada cuatrocientos ochenta días,...