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当应用于社会接触地图时，Gulbenkian科学家最近开发的方法已被证明可用于研究病毒如何在社会中传播以及我们如何阻止它们。公共卫生专家已经在利用发表在《PLOS Computational Biology》上的这些新发现来研究猴痘和等疾病的传播。

社会的组织方式影响着不同的现象，从信息的传递到传染病的传播。我们通过社交和交通网络彼此建立的联系越多，传播就越受欢迎。为了研究复杂系统(如社会)的动态，我们可以从现实世界的数据中推断出这些网络——其中代表个人的节点通过线连接。但是，这些网络通常很大，很密集，操作起来很麻烦。

在之前的工作中，Gulbenkian de Ciência研究所(IGC)的Luís M. Rocha小组找到了一种通过提取骨干来简化网络的方法。这种方法背后的原理非常简单：它找到到达网络中其他每个点的最短路径，并删除多余的替代方案。但是我们如何找到这些较短的路径呢?

IGC的博士后Rion B. Correia解释说：“在我们生活的三维世界中，我们习惯于从最短路径的角度思考，例如，如何通过最短/最快的路线从家到工作。但在多维系统(增加交通、多种交通方式和道路建设)中，最短路径不一定是两点之间的直接路径。即使有无数种方法可以从A到B，通过这种方法，研究人员也可以专注于最重要的路径。从那时起，研究人员将其应用于研究各种网络，从基因相互作用到大脑中的基本通信途径。

现在，该团队通过在真实的人类接触中进行测试，将这种方法提升到了一个新的水平。为此，他们使用了近3人之间先前记录的接触，在各种社交环境中使用可穿戴接近传感器，包括学校，医院和艺术展览。然后，他们将这些联系数据转换为社交网络，其中链接代表人们在一起花费的时间。

研究人员得出结论，社交联系网络的骨干非常小。“这意味着人类社区中的许多联系都是多余的，”这项研究的第一作者Correia解释说。令人惊讶的是，这个骨干仍然保留了社区结构，这源于人们倾向于聚集在群体中。它比其他方法做得更好。

骨干网减少到原始网络的6%-20%，使人们更容易理解社区如何组织和研究简单的传输动态。在这项研究中，研究人员证明，骨干是一种可靠的工具，可以解释病毒感染等过程如何在人群中传播，并确定最相关的社会接触以阻止传染。但社会系统支柱的影响远远超出了流行病学。

路易斯强调说：“最近的大流行表明，我们的社会生活和整体公共卫生在很大程度上取决于从微小病原体的分子网络到我们所有的交通、健康、经济、生态和治理网络的跨尺度相互作用。“我们对骨干网的基础研究为将最小的病毒与最强大的经济联系起来的网络研究增加了另一种工具。只有通过对这些系统如何相互作用的基本理解，我们才能解决这些二十一世纪的问题，“他总结道。