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Resumen de Physics of interdependent dynamical processes

David Soriano Paños

  • La emergencia de fenómenos colectivos a escalas macroscópicas no observados en escalas microscópicas cuestiona la validez de las teorías reduccionistas. Para explicar estos fenómenos se necesitan enfoques sistémicos que den cuenta de los patrones de interacción no triviales existentes entre los constituyentes de los sistemas sociales, biológicos o económicos, lo que ha dado lugar al nacimiento de la disciplina conocida como ciencia de los sistemas complejos. Una vía habitual para caracterizar los sistemas complejos ha sido la búsqueda de la conexión entre la estructura de interacciones y el comportamiento colectivo observado en sistemas reales mediante el estudio individual de dinámicas aisladas. No obstante, los sistemas complejos no son inmutables y se encuentran constantemente intercambiando información mediante estímulos internos y externos. Esta tesis se centra en la adaptación de modelos sobre diferentes dinámicas en el campo de los sistemas complejos para caracterizar el impacto de este flujo de información, ya sea entre escalas microscópicas y macroscópicas de un mismo sistema o mediante la existencia de interdependencias entre procesos dinámicos que se propagan de forma simultánea.

    La primera parte de la tesis aborda el estudio dinámicas acopladas en redes de contacto estáticas. Adaptando los modelos compartimentales introducidos en el siglo XX a la naturaleza de cada dinámica, caracterizamos cuatro problemas diferentes: la propagación de patógenos que interactúan, cuya coexistencia puede ser beneficiosa o perjudicial para su evolución, el control de brotes epidémicos con el uso del rastreo de contactos digital, la aparición de movimientos sociales desencadenados por pequeñas minorías sociales bien coordinadas y la competencia entre honestidad y la corrupción en las sociedades modernas. En todas estas dinámicas, encontramos que el flujo de información cambia las propiedades críticas del sistema así como algunas de las conclusiones extraídas sobre el papel de la estructura de contactos al estudiar cada dinámica de forma individual.

    La segunda parte de la tesis se centra en el impacto de la movilidad recurrente en la propagación de epidemias en entornos urbanos. Derivamos un modelo sencillo que permite incorporar fácilmente la distribución de la población en las ciudades reales y sus patrones habituales de desplazamiento sin ninguna pérdida de información. Demostramos que los efectos de las políticas de contención basadas en la reducción de la movilidad no son universales y dependen en gran medida de las características estructurales de las ciudades y los parámetros epidemiológicos del virus circulante en la población. En particular, descubrimos y caracterizamos un nuevo fenómeno, el detrimento epidémico, que refleja el efecto beneficioso de la movilidad en algunos escenarios para contener un brote epidémico. Por último, exploramos tres casos de estudio reales, mostrando que nuestro modelo permite capturar algunos de los mecanismos que han convertido a los núcleos urbanos en importantes focos de contagio en recientes epidemias y que el modelo desarrollado puede servir como base para desarrollar marcos teóricos más realistas que reproducen la evolución de distintas enfermedades como la COVID-19 o el dengue.


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