Los brotes virales se pueden prevenir si al menos el 60% de la población cumple con la utilización de las mascarillas en todo momento y mantener la distancia de seguridad, según la principal conclusión de un estudio publicado hoy en Chaos, por un equipo multidisciplinar de investigadores de las universidades de Nueva York y Politécnico de Turín.
Maurizio Porfiri, profesor de la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York y autor principal de este trabajo, afirma que “por sí solos, ni la distancia social ni el uso de mascarillas son suficientes para detener la propagación del Covid-19, a menos que casi toda la población se adhiera a esta medida única”.
Sin embargo, este investigador subraya que “si una fracción significativa de la población respeta ambas medidas, la propagación viral se puede prevenir sin la vacunación masiva”.
Es bien sabido que un modelo de red abarca nodos o puntos de datos y bordes o enlaces entre nodos. Estos modelos se utilizan en aplicaciones que van desde el marketing hasta el seguimiento de la migración de aves.
El modelo de estos investigadores italo-estadunidenses se basa en un marco susceptible, expuesto y cada nodo representa el estado de salud de una persona. Los bordes se refieren a contactos potenciales entre pares de individuos.
Como describen en su trabajo, este modelo tiene en cuenta la variabilidad de la actividad, lo que significa que unos pocos nodos muy activos son responsables de gran parte de los contactos de la red.
Esto refleja la suposición validada de que la mayoría de las personas tienen pocas interacciones y solo unas pocas interactúan con muchas otras. También se probaron escenarios de distanciamiento social sin el uso de máscara y viceversa, estableciendo las medidas como variables separadas.
Mascarillas y distancia
El modelo se basó en datos de movilidad de teléfonos móviles y encuestas de Facebook obtenidas del Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud de la Universidad de Washington. Los datos demostraron que las personas que usan máscaras también son las que tienden a reducir su movilidad.
Sobre la base de esta premisa, los nodos se dividieron en individuos que usualmente emplean mascarillas y respetan la distancia de seguridad y aquellos cuyo comportamiento permanece prácticamente sin cambios por una epidemia o pandemia.
Utilizando datos recopilados por el rotativo The New York Times para medir la efectividad del modelo, los investigadores analizaron los casos acumulados per cápita en los 50 estados y en el Distrito de Columbia entre el 14 de julio de 2020 (cuando los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Atlanta recomendaron oficialmente el uso de mascarillas) hasta el 10 de diciembre.
“Los Estados que registraron el mayor número de infecciones el otoño pasado también fueron aquellos en los que la gente cumplió menos con las pautas de salud pública, por lo que cayeron muy por encima del umbral epidémico predicho por nuestro modelo”, detalla el profesor Porfiri.
Este equipo de científicos estuvo integrado, además de Porfiri, por Brandon M. Behring, de la Universidad de Nueva York, y el profesor Alessandro Rizzo, del Politécnico de Turín. Rizzo es un reconocido especialista en redes y sistemas complejos, robótica cooperativa, modelado y control basado en datos.
El pasado mes de marzo, Advanced Theory and Simulations dedicó la portada a otra investigación del equipo del profesor Porfiri, sobre la propagación de Covid-19 en la ciudad de New Rochelle.
Reconocimiento facial con mascarillas
Por otra parte, en Royal Society Open apareció días atrás un estudio de científicos de las universidades de Greenwich, Reading y Lincoln, dirigido por el profesor Noyes, especialista en psicología cognitiva, en el que concluye que las mascarillas apenas dificultan el reconocimiento facial de las personas que las llevan.
El trabajo consistió en tres experimentos que probaron el reconocimiento de rostros familiares, el de un rostro desconocido (comparación de imágenes o coincidencia de rostros) y el de emociones. Los investigadores compararon el reconocimiento facial y el de emociones para rostros sin ocultación, rostros con mascarillas y rostros con gafas de sol, algo mucho más común que las mascarillas y, con frecuencia, una cuestión de elección en lugar de una necesidad.
“Las personas suelen identificar muy bien los rostros de los que conocen bien. Sin embargo -explica este investigador- descubrimos que las mascarillas reducían la precisión. No hubo diferencia en identificar los rostros con mascarillas en comparación con las caras de personas con gafas de sol. La precisión en la tarea de reconocimiento facial familiar se mantuvo alta, alrededor del 90%, incluso para aquellos rostros con mascarillas”.
El profesor Noyes continúa diciendo que “las comparaciones de rostros son mucho más difíciles si son desconocidos para el que tiene que identificarlos. Al comparar rostros desconocidos, tanto las mascarillas como las gafas de sol redujeron la precisión de identificación”.
Por último, este científico asevera que los resultados de su trabajo demuestran que “la mitad inferior de la cara es importante para la identificación facial y el reconocimiento de emociones. ¡No todo está en los ojos!”.
