La tesis doctoral de Jorge P. Rodríguez García analiza la movilidad utilizando datos empíricos y el modelado de procesos en redes 

La movilidad facilita la rápida difusión de ideas, innovaciones o ayuda, pero también supone un desafío con una doble vertiente: encontrar las formas más eficientes para realizar los desplazamientos, así como analizar cómo el movimiento puede reforzar procesos no deseados como la propagación de enfermedades. Para abordar estos desafíos, es necesario tanto incrementar la potencia en el análisis de datos empíricos, cada vez más abundantes en el contexto del Big Data, así como estudiar modelos que reproduzcan dinámicas como la propagación de enfermedades, aumentando nuestra capacidad de control y predicción.

En la tesis doctoral de Jorge P. Rodríguez García, realizada en el Instituto de Física Interdisciplinaria y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB) y defendida en la Universidad de las Illes Balears, se estudia la movilidad bajo el espíritu de estos dos desafíos, desde el análisis de datos empíricos hasta el modelado de procesos en redes de movilidad.

Históricamente, los investigadores de movimiento animal, especialmente en el caso de animales marinos, han hecho esfuerzos encomiables para desarrollar sus estudios utilizando pequeños conjuntos de datos porque su recolección era cara en términos de recursos humanos y dispositivos. Sin embargo, el desarrollo de nuevos transmisores, más ligeros y baratos, está acelerando la toma de datos, conduciendo a una mayor disponibilidad de datos.

¿Cómo se mueven los animales marinos?

Dentro de este contexto, mediante colaboraciones interdisciplinarias se ha analizado el movimiento de animales marinos, dentro de la colaboración Marine Megafauna Movement Analytical Program (https://mmmap.wordpress.com). En primer lugar, estudiamos el caso de los elefantes marinos del sur, mostrando que los elefantes marinos se mueven de forma aleatoria y errática en las zonas visitadas más frecuentemente, mientras que realizan movimientos más rectilíneos y a mayores velocidades en los corredores que comunican esas zonas, utilizando la memoria para guiarse en migraciones del orden de miles de kilómetros. De hecho, se puede observar cómo algunos individuos muestran una migración a través de tramos similares a los de migraciones realizadas con una anterioridad de varios meses.

A continuación, se analizó el movimiento de 50 especies marinas, buscando las variables que explican por qué los animales se mueven de una forma u otra. Por ejemplo, dada la masa, o la zona en la que un individuo se mueve, o algunas características como si su especie es social, nuestra pregunta es cuáles de estas variables están relacionadas con el movimiento observado.

El resultado principal es que una parte importante del comportamiento observado está asociada con el lugar en el que los animales se mueven, de tal forma que en la costa despliegan un movimiento más sinuoso y con unas velocidades ampliamente variables, mientras que en el océano abierto se mueven con una velocidad constante y en línea recta. Teniendo en cuenta que la costa representa un ecosistema cambiante debido al impacto de las actividades humanas, este resultado nos transmite dos conclusiones: por un lado, la adaptabilidad de los animales, que pueden modificar su régimen de comportamiento según el lugar en el que se encuentran; y, por otro, el peligro de perder patrones de comportamiento que pueden ser claves para las especies debido al cambio en los hábitats costeros.

¿Hay una velocidad óptima para la transmisión de enfermedades?

La segunda parte de la tesis de Jorge P. Rodríguez analiza procesos dinámicos y modelos de movilidad. Hoy en día, los transportes juegan un papel fundamental en la propagación de enfermedades a escala global, permitiendo a los patógenos viajar miles de kilómetros en pocas horas. Este riesgo requiere la formulación de modelos simples que revelen los mecanismos de propagación de enfermedades a través del movimiento de sus portadores.

Mediante un modelo abstracto, se muestra cómo, contra la intuición, hay algunos casos en los cuáles si los sujetos se mueven lentamente, una enfermedad infectará a menos individuos que si no se movieran. Este resultado muestra cómo existe una velocidad óptima para la que las enfermedades afectan al mínimo número de sujetos. Además, se utilizan datos reales sobre qué individuos están en contacto en un hospital y en qué momento para describir el proceso de transmisión de infecciones nosocomiales. Los resultados muestran que la presencia de menos contactos por la noche y la repetición del mismo contacto (por ejemplo, un médico y un enfermero del mismo equipo están en contacto muy frecuentemente), favorecen la aparición de cambios bruscos en el sistema, que son traducidos en que una pequeña modificación (por ejemplo, un cambio de temperatura) puede dar lugar a un cambio no gradual en el número de afectados.

Referencia bibliográfica

• Rodríguez, J. P., Fernández-Gracia, J., Thums, M., et al. (2017). Big data analyses reveal patterns and drivers of the movements of southern elephant seals. Scientific Reports, 7(1), 112.
• Rodríguez, J. P., Ghanbarnejad, F., Eguíluz, V. M. (2017). Risk of coinfection outbreaks in temporal networks: A case study of a hospital contact network. Frontiers in Physics, 5, 46.
• Sequeira, A. M., Rodríguez, J. P., Eguíluz, V. M., et al. (2018). Convergence of marine megafauna movement patterns in coastal and open oceans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(12), 3072-3077.

Fitxa de la tesi doctoral

• Títol: The complexity of movement: empirical data analysis and modelling of dynamical processes
• Autor: Jorge Pablo Rodríguez García
• Programa de doctorat: Física
• Director: Víctor Martínez Eguiluz 

Fecha de publicación: 14/11/2018