A space-time model for analyzing contagious people based on geolocation data using inverse graphs - Merino-Córdoba, Salvador; Döllner, Jürgen; Martínez, Javier; Guzmán-Navarro, Francisco; Guzmán-Sepúlveda, Rafael; Lara-Fernández, Juan de Dios (AIMS Mathematics, 2023)
Los dispositivos móviles nos proporcionan una importante fuente de datos que capturan los movimientos espaciales de los individuos y nos permiten derivar patrones generales de movilidad para una población a lo largo del tiempo. En este artículo, presentamos una base matemática que nos permite armonizar datos de geolocalización móvil utilizando geometría diferencial y teoría de grafos para identificar patrones de comportamiento espacial. En particular, nos centramos en modelos programados utilizando Sistemas de Álgebra Informática y basados en un modelo espacio-temporal que permite describir los patrones de contagio a través de patrones de movimiento espacial. Además, mostramos cómo se puede utilizar el enfoque para desarrollar algoritmos para encontrar el "paciente cero" o, respectivamente, para identificar la selección de candidatos que tienen más probabilidades de ser contagiosos.
Keywords: Enfermedades infecciosas - Transmisión - Modelos matemáticos; Epidemiología - Modelos matemáticos; Spatial epidemiology; Disease transmission; Mining contact information; Human movement patters; Spatial analysis; COVID-19; Inverse graph