Ich erinnere mich, dass im Frühjahr, als die COVID-Pandemie begann, alle von all den mathematischen Modellierungswerkzeugen fasziniert waren, die die Ausbreitung des Virus vorhersagen. Es schien, dass endlich ein bisschen Mathematik in den Mainstream kommt. Nun änderte sich die Situation drastisch – alle Werkzeuge, die (zumindest in Polen) verwendet wurden, versagten bei der Vorhersage der zweiten Welle.

A posteriori ist es ziemlich klar, dass diese Werkzeuge auf fehlerhaften Annahmen beruhten. Die meisten Vorhersagetools verwenden eine Mean-Field-Approximation, die den Kaskadenprozess deterministisch macht. Bei einem solchen Ansatz kann die Unsicherheit nur als Folge unseres Mangels an genauer Kenntnis der Parameter des Prozesses auftreten. Wie wir in unseren Artikeln gezeigt haben (HT 2016, WWW 2017), müssen wir die stochastische Natur dieser Prozesse einbeziehen, um das Risiko, dass sie sich auf einen großen Teil des Netzwerks ausbreiten, richtig zu modellieren. Obwohl diese Ergebnisse für die Informationsverbreitung gelten, zeigen sie die Notwendigkeit, einen neuen Modellierungsrahmen zu entwickeln. Die gute Nachricht ist, dass unser Team bei MIM Solutions gerade die Information vom Nationalen Wissenschaftszentrum erhalten hat, dass wir einen Zuschuss zur Fortsetzung dieser Forschungslinie erhalten.

Das ist eine große Sache für uns, denn zum ersten Mal überhaupt haben wir uns als Unternehmen um einen Zuschuss für die Grundlagenforschung beworben. #covid19research #modeling