DİNAMİK AĞLARDA HASTALIK YAYILMA ANALİZİ

Abstract

Covid-19 hastalığının hızlı şekilde pandemi seviyesine yükselmesi nedeniyle tüm dikkatler epidemiyoloji alanına çevrilmiştir. Epidemiyoloji alanında sıklıkla kullanılan SIR temelli kompartıman tipi tahmin modellerinin bazı sınırlılıkları bulunmaktadır. Bunlardan birisi topluluğun homojen ve tüm bireylerin aynı özelliğe sahip olduklarının varsayılmasıdır. Yapılan çalışmada, topluluklarda hastalık yayılımı ile ilgili öngörü sahibi olmak amacıyla geleneksel yöntemlere alternatif olarak kullanılabilecek güncel yöntemler ele alınmaktadır. Gerçek hayatta topluluk heterojen yapıda ve bireyler farklı niteliklere sahip olduğu için ilk olarak bireylere ait temel merkezilik değerleri elde edilmiştir. Farklı bir yaklaşım olarak Louvain yöntemi ile topluluk içerisindeki alt topluluklar ortaya çıkarılarak bireylerin temel merkezilik değerleri hesaplanmıştır. Son olarak Node2Vec yöntemi ile bireylere ait öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Elde edilen veriler çok kriterli karar destek yöntemlerinden TOPSIS yöntemine girdi olarak verilmiştir. Bireylere ait yeni özniteliklerin eklenebilmesi, değiştirilebilmesi gibi değişikliklere uyum sağlaması amacıyla TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Enfekte bireylerin seçimi rastgele şeklinde, bağışık bireylerin seçimi ise TOPSIS sonucu elde edilen sıralamalara göre yapılmıştır. Enfekte ve bağışık bireylerin seçimi sonrasında ağdaki hastalık yayılımı izlenerek simülasyon sonucu ortaya çıkan toplam enfekte birey sayıları hesaplanmıştır. Tüm örneklere ait simülasyonlar sonucu elde edilen enfekte birey değerleri karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Sonuç olarak, insan- insan etkileşimine göre oluşturulan iki veri seti için en iyi sonuç Louvain ile TOPSIS yönteminin birleşiminden elde edilmiştir. Sosyal medyadaki arkadaşlık ilişkilerine göre oluşturulan diğer veri setinde ise derece merkeziliği yöntemi başarılı olmuştur. Çalışmanın genel olarak ilgili alanda Türkçe literatüre katkı sağlayacağı ve kullanılan yöntem ve teknikler sayesinde hastalık yayılımının yavaşlatılması veya durdurulması amacıyla yapılacak önleme faaliyetlerinde (örneğin izolasyon, aşı vb.) kullanılacak olan kısıtlı imkanların en etkili şekilde uygulanması için karar vericilere, uygulayıcılara birey seçiminde yardımcı olacağı düşünülmektedir