معلومة

هل يوجد قانون Zipf في علم الأوبئة؟


هل هناك حالات يظهر فيها قانون Zipf في علم الأوبئة؟

لقد صنفت مقاطعات الصين حسب الحالات المؤكدة لفيروس كورونا (2020-01-30 14:29):

4586, 428, 311, 278, 277, 200, 165, 162, 145, 142, 129, 114, 101, 101, 78, 70, 65, 63…

ثم حاولت تطبيق قانون Zipf عليها. تمكنت من الحصول على ملاءمة جيدة لجزء منها باستخدام x_n دولار = 1600 / ن دولار:

4586, 428, 311, 278, 277, 200, 165, 162, 145, 142, 129, 114, 101, 101, 78, 70, 65, 63…

1600, 800, 533, 400, 320, 266, 229, 200, 178, 160, 146, 133, 123, 114, 107, 100, 94, 89…

الملاءمة ليست جيدة جدًا ، لكنها جيدة بما يكفي لتكون ممتعة. يجعلني أعتقد أنه قد تكون هناك مواقف في الأمراض المعدية حيث يظهر قانون Zipf. وبواسطة (Cristelli et al ، 2012) ، أتوقع أن يكون هذا الوضع مرجحًا بشكل خاص في الأماكن التي يوجد بها قدر كبير من التكامل الاقتصادي والاجتماعي.

لقد بحثت في Google Scholar بعبارات مثل "Zipf infectious disease" ، لكن لم أحصل على أي شيء مثير للاهتمام.


مبدأ أقل جهد

ال مبدأ أقل جهد هي نظرية واسعة تغطي مجالات متنوعة من علم الأحياء التطوري إلى تصميم صفحات الويب. إنه يفترض أن الحيوانات والناس وحتى الآلات المصممة جيدًا ستختار بشكل طبيعي المسار الأقل مقاومة أو "الجهد". يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالعديد من المبادئ المماثلة الأخرى: انظر مبدأ العمل الأقل أو المواد الأخرى المدرجة أدناه. ربما يكون هذا معروفًا أو على الأقل موثقًا بين الباحثين في مجال علم المكتبات والمعلومات. ينص مبدأهم على أن العميل الباحث عن المعلومات سوف يميل إلى استخدام طريقة البحث الأكثر ملاءمة في أقل وضع متاح دقة. يتوقف سلوك البحث عن المعلومات بمجرد العثور على الحد الأدنى من النتائج المقبولة. هذه النظرية صحيحة بغض النظر عن كفاءة المستخدم كباحث ، أو مستوى خبرته في الموضوع. أيضًا ، تأخذ هذه النظرية في الاعتبار خبرة المستخدم السابقة في البحث عن المعلومات. سيستخدم المستخدم الأدوات الأكثر شيوعًا وسهولة في الاستخدام للعثور على النتائج. يُعرف مبدأ أقل جهد بأنه "وصف حتمي للسلوك البشري". [1] ينطبق مبدأ أقل جهد ليس فقط في سياق المكتبة ، ولكن أيضًا على أي نشاط للبحث عن المعلومات. على سبيل المثال ، يمكن للمرء استشارة زميل عام في القاعة بدلاً من متخصص في مبنى آخر ، طالما كانت إجابات الاختصاصي ضمن عتبة القبول.

مبدأ أقل جهد مماثل للمسار الأقل مقاومة.


تعرف شخص يمكن الإجابة؟ شارك رابطًا لهذا السؤال عبر البريد الإلكتروني أو Twitter أو Facebook.

Stack Exchange Inc. ومواقعها بما في ذلك Medical Sciences Stack Exchange ليست ممارسة طبية أو مقدم رعاية صحية ولا تقدم نصائح طبية. لا تؤيد شركة Stack Exchange Inc. ومواقعها بما في ذلك Medical Sciences Stack Exchange أو توصي بأي من مقدمي الرعاية الصحية الذين يشرفون على هذا الموقع أو يساهمون فيه. استشر طبيبك للحصول على المشورة الطبية. المعلومات والآراء التي يتم مشاركتها هنا لا تعكس وجهات نظر Stack Exchange Inc. ولا يتم توفيرها أو اعتمادها من قبل Stack Exchange Inc.

لا تشارك المعلومات الطبية الشخصية أو التاريخ الطبي أو أي تفاصيل أخرى محددة حول الأعراض الطبية لشخص ما أو حالته وما إلى ذلك (سواء كانت لك أو أي شخص تعرفه) على هذا الموقع أو أي موقع من مواقع Stack Exchange. هذا موقع عام وجميع المنشورات على هذا الموقع يمكن رؤيتها من قبل أي شخص ويمكن مشاركتها بحرية مع الآخرين.

Medical Sciences Stack Exchange هو لتبادل المعلومات فقط ، وليس بديلاً عن المشورة الطبية أو التشخيص الفردي أو العلاج من قبل مقدم الرعاية الصحية. الاتصالات في Medical Sciences Stack Exchange ليست اتصالات خاصة / خاصة ولا تنشئ علاقة بين الطبيب والمريض. إخلاء كامل ومزيد من المعلومات حول هذا الموقع هنا.


قوانين القوة: Zipf و معكوس Zipf للتجزئة الآلية وتصنيف الكتل داخل تصوير الثدي بالأشعة السينية

أصبح سرطان الثدي هو الشكل الرائد للسرطان بين النساء في جميع أنحاء العالم ، في الواقع ، لا توجد طرق فعالة للوقاية من هذا المرض في الوقت الحالي ، لذلك فإن الفحص المبكر والاكتشاف هو المفتاح لزيادة نجاح العلاج ، وبالتالي الحد من انتشاره. معدلات الوفيات المرتبطة بها. يهدف هذا العمل إلى تحسين أداء طرق الكشف والتشخيص الحالية بمساعدة الكمبيوتر (CADe / CADx) لسرطان الثدي والتي تتضمن تطبيق تكنولوجيا الكمبيوتر في تحليل وفهم تصوير الثدي بالأشعة السينية لهذا الغرض ، ونحن نتعامل مع قوانين القوة: Zipf وعكس Zipf. تكمن أصالة هذا البحث في مساهمة قوانين القوة في تحليل صور الثدي الشعاعية ، فهي المحاولة الأولى لاستخدامها في مجال تجزئة وتصنيف كتل تصوير الثدي بالأشعة السينية ، وفي الواقع ، تميز هذه القوانين التعقيد البنيوي للنسيج داخل تصوير الثدي بالأشعة السينية وتوفر المنحنيات Zipf و معكوس Zipf اللذان يحملان معلومات مهمة يمكن استخدامها لاكتشاف وتصنيف الكتل الشعاعية للثدي على طول مجموعة جديدة من الميزات التركيبية المستخرجة من منحنيات Zipf و Zipf المعكوسة. وفقًا لتجاربنا التي أجريت على قاعدة بيانات التصوير الشعاعي للثدي المستخدمة في إطار مشروع ثنائي بين جامعتنا ومستشفى CHU في الجزائر ، يمكننا أن نؤكد أن نهجنا القائم على قوانين Zipf و Zipf المعكوس هو نهج قوي وفعال للكشف عن كتل الثدي الشعاعية الآلية. والتصنيف.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


الدرس الأول: مقدمة في علم الأوبئة

كما هو الحال مع جميع المساعي العلمية ، تعتمد ممارسة علم الأوبئة على نهج منهجي. بعبارات بسيطة للغاية ، فإن عالم الأوبئة:

  • العد الحالات أو الأحداث الصحية ويصفها من حيث الزمان والمكان والشخص
  • يقسم عدد الحالات من خلال المقام المناسب لحساب المعدلات و
  • يقارن هذه المعدلات بمرور الوقت أو لمجموعات مختلفة من الناس.

قبل عد الحالات ، يجب على عالم الأوبئة أن يقرر ماهية الحالة. يتم ذلك عن طريق تطوير تعريف الحالة. ثم ، باستخدام تعريف الحالة هذا ، يجد عالم الأوبئة المعلومات ويجمعها حول مرضى الحالة. يقوم عالم الأوبئة بعد ذلك بإجراء علم الأوبئة الوصفي عن طريق وصف الحالات بشكل جماعي وفقًا للزمان والمكان والشخص. لحساب معدل المرض ، يقسم عالم الأوبئة عدد الحالات على حجم السكان. أخيرًا ، لتحديد ما إذا كان هذا المعدل أكبر مما يتوقعه المرء عادةً ، وإذا كان الأمر كذلك لتحديد العوامل المساهمة في هذه الزيادة ، يقارن عالم الأوبئة المعدل من هذه المجموعة السكانية بالمعدل في مجموعة مقارنة مناسبة ، باستخدام تقنيات علم الأوبئة التحليلية. يتم وصف هذه الإجراءات الوبائية بمزيد من التفصيل أدناه. المهام اللاحقة ، مثل الإبلاغ عن النتائج والتوصية بكيفية استخدامها في إجراءات الصحة العامة ، لا تقل أهمية ، ولكنها خارج نطاق هذا الدرس.

تحديد القضية

قبل عد الحالات ، يجب على عالم الأوبئة أن يقرر ما يحسبه ، أي ما يسمى الحالة. لذلك ، يستخدم عالم الأوبئة تعريف الحالة. تعريف الحالة هو مجموعة من المعايير القياسية لتصنيف ما إذا كان الشخص يعاني من مرض معين ، أو متلازمة ، أو حالة صحية أخرى. تم تطوير بعض تعريفات الحالات ، لا سيما تلك المستخدمة في المراقبة الوطنية ، واعتمادها كمعايير وطنية تضمن إمكانية المقارنة. يضمن استخدام تعريف حالة موحد متفق عليه أن تكون كل حالة متساوية ، بغض النظر عن وقت حدوثها أو مكانها أو من حددها. علاوة على ذلك ، يمكن مقارنة عدد الحالات أو معدل المرض الذي تم تحديده في وقت أو مكان واحد مع العدد أو المعدل من وقت أو مكان آخر. على سبيل المثال ، مع تعريف الحالة القياسي ، يمكن لمسؤولي الصحة مقارنة عدد حالات مرض الليستريات التي حدثت في مقاطعة فورسيث بولاية نورث كارولينا في عام 2000 مع العدد الذي حدث هناك في عام 1999. أو يمكنهم مقارنة معدل داء الليستريات في مقاطعة فورسيث في 2000 بالمعدل الوطني في نفس العام. عندما يستخدم كل شخص نفس تعريف الحالة القياسي ويلاحظ اختلاف ، فمن المحتمل أن يكون الاختلاف حقيقيًا وليس نتيجة الاختلاف في كيفية تصنيف الحالات.

للتأكد من أن جميع الإدارات الصحية في الولايات المتحدة تستخدم نفس تعريفات الحالة للمراقبة ، اعتمد مجلس الدولة وعلماء الأوبئة الإقليمية (CSTE) ومركز السيطرة على الأمراض والأطراف المعنية الأخرى تعريفات حالة قياسية للأمراض المعدية الواجب الإبلاغ عنها. (25) هذه يتم مراجعة التعاريف حسب الحاجة. في عام 1999 ، لمعالجة الحاجة إلى تعريفات وأساليب مشتركة لمراقبة الأمراض المزمنة على مستوى الولاية ، تبنى المجلس الأعلى للتعليم ، ورابطة مديري برامج الأمراض المزمنة في الولايات والأقاليم ، ومراكز مكافحة الأمراض والوقاية منها تعريفات معيارية لـ 73 مؤشرًا للأمراض المزمنة. (29)

غالبًا ما تكون تعريفات الحالات الأخرى ، لا سيما تلك المستخدمة في التحقيقات المحلية في تفشي المرض ، مصممة وفقًا للوضع المحلي. على سبيل المثال ، قد يتطلب تعريف الحالة الذي تم تطويره لتفشي مرض فيروسي تأكيدًا معمليًا حيث تتوفر مثل هذه الخدمات المخبرية ، ولكن من المحتمل ألا يكون ذلك إذا لم تكن هذه الخدمات متاحة بسهولة.

مكونات تعريف الحالة للتحقيقات في تفشي المرض

يتكون تعريف الحالة من معايير سريرية ، وأحيانًا قيود على الوقت والمكان والشخص. تشمل المعايير السريرية عادةً الاختبارات المعملية التأكيدية ، إن وجدت ، أو مجموعات من الأعراض (شكاوى ذاتية) ، وعلامات (نتائج جسدية موضوعية) ، ونتائج أخرى. من المرجح أن تحدد تعريفات الحالة المستخدمة أثناء التحقيقات في حالات التفشي قيودًا على الوقت والمكان و / أو الشخص أكثر من تلك المستخدمة في المراقبة. قارن تعريف الحالة المستخدم لمراقبة مرض الليستريات (انظر الإطار أدناه) مع تعريف الحالة المستخدم أثناء التحقيق في تفشي مرض الليستريات في ولاية كارولينا الشمالية في عام 2000. (25 ، 26)

يتطلب كل من تعريف حالة المراقبة الوطنية وتعريف حالة الفاشية وجود مرض متوافق سريريًا وتأكيدًا معمليًا له الليسترية المستوحدة من موقع معقم عادة ، لكن تعريف حالة الفاشية يضيف قيودًا على الزمان والمكان ، مما يعكس نطاق التفشي.

تعريف حالة مرض الليستريات والمراقبة

تسبب العدوى الليسترية المستوحدة، والتي قد تنتج أيًا من العديد من المتلازمات السريرية ، بما في ذلك الإملاص ، أو داء الليستريات عند الوليد ، أو التهاب السحايا ، أو تجرثم الدم ، أو الالتهابات الموضعية

معايير المختبر للتشخيص

عزل L. monocytogenes من موقع معقم بشكل طبيعي (على سبيل المثال ، الدم أو السائل النخاعي أو ، بشكل أقل شيوعًا ، المفصل أو الجنبي أو السائل التامور)

مؤكد: حالة متوافقة سريريًا تم تأكيدها مختبريًا

المصدر: مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها. تعريفات الحال بالنسبة للمصابين بأمراض معدية تحت المراقبة الصحية العامة. توصيات وتقارير MMWR 1997: 46 (RR-10): 49-50.

Listeriosis و [مدش] التحقيق في اندلاع

مرض متوافق سريريا مع L. monocytogenes معزول

  • من موقع معقم بشكل طبيعي
  • في أحد سكان وينستون سالم بولاية نورث كارولينا
  • بدأت في الفترة ما بين 24 أكتوبر 2000 و 4 يناير 2001

المصدر: MacDonald P ، Boggs J ، Whitwam R ، Beatty M ، Hunter S ، MacCormack N ، et al. مضاعفات الولادة المرتبطة بالليستيريا المرتبطة بالجبن المكسيكي محلي الصنع ، نورث كارولينا ، أكتوبر 2000 [ملخص]. المؤتمر السنوي الخمسون لخدمة الذكاء الوبائي 2001 23 أبريل و ndash27 أتلانتا ، جورجيا.

تتطلب العديد من تعريفات الحالة ، مثل تلك الموضحة لمرض الليستريات ، تأكيدًا معمليًا. هذا ليس ضروريًا دائمًا ، ولكن في الواقع ، بعض الأمراض ليس لها نتائج مختبرية مميزة. متلازمة كاواساكي ، على سبيل المثال ، هي مرض طفولي مصحوب بحمى وطفح جلدي ليس له سبب معروف ولا توجد نتائج مختبرية مميزة على وجه التحديد. لاحظ أن تعريف الحالة الخاص به (انظر الإطار أدناه) يستند إلى وجود الحمى ، وأربع على الأقل من خمس نتائج إكلينيكية محددة ، وعدم وجود تفسير أكثر منطقية.

متلازمة كاواساكي وتعريف حالة [مدش]

مرض حموي يزيد عن أو يساوي 5 أيام ومدة ، مع ما لا يقل عن أربعة من النتائج الجسدية الخمسة التالية ولا يوجد تفسير آخر أكثر منطقية للنتائج السريرية المرصودة:

  • حقن الملتحمة الثنائية
  • تغيرات في الفم (حمامي في الشفتين أو البلعوم أو لسان الفراولة أو تشقق الشفتين)
  • تغيرات في الأطراف الطرفية (وذمة ، حمامي ، تقشر معمم أو محيط بالزغب)
  • متسرع
  • اعتلال العقد الليمفاوية العنقية (على الأقل عقدة ليمفاوية واحدة أكبر من أو تساوي 1.5 سم في القطر)

معايير المختبر للتشخيص

مؤكد: حالة تتوافق مع تعريف الحالة السريرية

تعليق: إذا اختفت الحمى بعد بدء العلاج بالجلوبيولين بأشعة جاما عن طريق الوريد ، فقد تكون الحمى أقل من 5 أيام ومدتها ، وقد يظل تعريف الحالة السريرية مستوفياً.

المصدر: مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها. تعريفات الحال بالنسبة للمصابين بأمراض معدية تحت المراقبة الصحية العامة. توصيات وتقارير MMWR 1990: 39 (RR-13): 18.

المعايير في حالة التعاريف

قد يحتوي تعريف الحالة على عدة مجموعات من المعايير ، اعتمادًا على مدى التأكد من التشخيص. على سبيل المثال ، أثناء التحقيق في حالة محتملة أو تفشي مرض الحصبة ، قد يتم تصنيف الشخص المصاب بالحمى والطفح الجلدي على أنه مصاب بحالة حصبة مشتبه بها أو محتملة أو مؤكدة ، اعتمادًا على دليل الإصابة بالحصبة (انظر الإطار أدناه ).

الحصبة (Rubeola) و [مدش] 1996 تعريف الحالة

مرض يتميز بكل ما يلي:

  • طفح جلدي معمم يستمر لأكثر من أو يساوي 3 أيام
  • درجة حرارة أكبر من أو تساوي 101.0 درجة فهرنهايت (أكبر من أو تساوي 38.3 درجة مئوية)
  • السعال والزكام أو التهاب الملتحمة

معايير المختبر للتشخيص

  • اختبار مصلي إيجابي للجسم المضاد للجلوبيولين المناعي M للحصبة ، أو
  • ارتفاع كبير في مستوى الأجسام المضادة للحصبة بواسطة أي مقايسة مصلية قياسية ، أو
  • عزل فيروس الحصبة من عينة سريرية

تعليق: يجب الإبلاغ عن الحالات المؤكدة إلى النظام الوطني لمراقبة الأمراض الواجب الإبلاغ عنها. مصدر الحالة المستوردة هو خارج الدولة أو الولاية. تحدث بداية الطفح الجلدي في غضون 18 يومًا بعد دخول الولاية القضائية ، ولا يمكن ربط المرض بالانتقال المحلي. يجب تصنيف الحالات المستوردة على النحو التالي:

  • دولي. حالة مستوردة من دولة أخرى
  • خارج الدولة. حالة تم استيرادها من دولة أخرى في الولايات المتحدة. يجب استبعاد احتمال تعرض المريض داخل حالة إقامته أو إقامتها ، لذلك يجب أن يكون المريض خارج الحالة باستمرار طوال فترة التعرض المحتمل (على الأقل 7-18 يومًا قبل ظهور الطفح الجلدي) أو كان لديه أحد الأنواع التالية من التعرض أثناء وجوده خارج الولاية: أ) الاتصال وجهًا لوجه مع شخص لديه حالة محتملة أو مؤكدة أو ب) حضور في نفس المؤسسة مثل شخص مصاب بحالة الحصبة ( على سبيل المثال ، في مدرسة أو فصل دراسي أو مركز رعاية نهارية).

يتم تعريف حالة السكان الأصليين على أنها حالة حصبة غير مستوردة. يجب تصنيف الحالات المرتبطة بالحالات المستوردة على أنها أصلية إذا حدث التعرض للحالة المستوردة في الدولة المبلغة. يجب تصنيف أي حالة لا يمكن إثبات استيرادها على أنها أصلية.

المصدر: مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها. تعريفات الحال بالنسبة للمصابين بأمراض معدية تحت المراقبة الصحية العامة. توصيات وتقارير MMWR 1997: 46 (RR-10): 23 & ndash24.

قد يتم تصنيف الحالة على أنها مشتبه بها أو محتملة أثناء انتظار توفر نتائج المختبر. بمجرد أن يقدم المختبر التقرير ، يمكن إعادة تصنيف الحالة على أنها إما مؤكدة أو & ldquonot حالة ، & rdquo اعتمادًا على نتائج المختبر. في خضم التفشي الكبير لمرض ناجم عن عامل معروف ، قد يتم تصنيف بعض الحالات بشكل دائم على أنها مشتبه بها أو محتملة لأن المسؤولين قد يشعرون أن إجراء الاختبارات المعملية على كل مريض لديه صورة سريرية متسقة وتاريخ من التعرض (على سبيل المثال ، جدري الماء) غير ضروري بل ومهدر. يجب ألا تعتمد تعريفات الحالة على نتائج الثقافة المخبرية وحدها ، لأن الكائنات الحية توجد أحيانًا دون أن تسبب المرض.

تعديل تعريفات الحالة

يمكن أن تتغير تعريفات الحالة أيضًا بمرور الوقت مع الحصول على مزيد من المعلومات. تم نشر تعريف الحالة الأول لمرض السارس ، بناءً على الأعراض السريرية وإما الاتصال بحالة أو السفر إلى منطقة ينتقل فيها السارس ، في التقرير الأسبوعي للمرض والوفيات CDC & rsquos (MMWR) في 21 مارس 2003 (انظر الإطار أدناه). 27) بعد أسبوعين تم تعديله بشكل طفيف. في 29 مارس ، بعد أن تم تحديد أن فيروس كورونا الجديد هو العامل المسبب ، تم نشر تعريف مؤقت لحالة المراقبة يتضمن معايير معملية لإثبات الإصابة بفيروس كورونا المرتبط بالسارس. بحلول يونيو ، تغير تعريف الحالة عدة مرات. تحسبًا لموجة جديدة من القضايا في عام 2004 ، تم نشر تعريف حالة منقح وأكثر تعقيدًا في ديسمبر 2003. [28)

تعريف الحالة الأولية لمراكز مكافحة الأمراض والوقاية منها (CDC) لمتلازمة الجهاز التنفسي الحادة الوخيمة (سارس) و [مدش] 21 مارس 2003

مرض الجهاز التنفسي مجهول السبب مع ظهوره منذ 1 فبراير 2003 ، والمعايير التالية:

  • درجة حرارة موثقة و GT 100.4 & degF (& GT38.0 & degC)
  • واحد أو أكثر من الأعراض المصاحبة لأمراض الجهاز التنفسي (مثل السعال وضيق التنفس وصعوبة التنفس أو النتائج الشعاعية للالتهاب الرئوي أو متلازمة الضائقة التنفسية الحادة)
  • الاقتراب من الأشخاص *في غضون 10 أيام من ظهور الأعراض مع شخص يخضع للتحقيق أو يشتبه في إصابته بالسارس أو السفر في غضون 10 أيام من ظهور الأعراض إلى منطقة بها انتقال موثق للسارس على النحو المحدد من قبل منظمة الصحة العالمية (WHO)

* مُعرَّف بأنه اعتنى بإفرازات الجهاز التنفسي و / أو سوائل جسم شخص يشتبه في إصابته بالسارس أو عاش معه أو كان على اتصال مباشر به.

المصدر: مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها. اندلاع المتلازمة التنفسية الحادة الوخيمة و ndashworldwide ، 2003. MMWR 2003: 52: 226 & ndash8.

الاختلاف في تعريفات الحالة

قد تختلف تعريفات الحالة أيضًا وفقًا للغرض من تصنيف حدوث المرض. على سبيل المثال ، يحتاج مسؤولو الصحة إلى معرفة ما إذا كان لدى أي شخص أعراض الطاعون أو الجمرة الخبيثة في أقرب وقت ممكن حتى يتمكنوا من البدء في التخطيط للإجراءات التي يجب اتخاذها. بالنسبة لمثل هذه الأمراض المعدية النادرة ولكن التي يحتمل أن تكون شديدة الخطورة ، والتي من المهم تحديد كل حالة محتملة لها ، يستخدم مسؤولو الصحة تعريفًا حساسًا للحالة. تعريف الحالة الحساسة هو تعريف واسع أو & ldquoloose ، & rdquo على أمل التقاط معظم الحالات الحقيقية أو كلها.على سبيل المثال ، تعريف الحالة لحالة مشتبه بها من الحصبة الألمانية (الحصبة الألمانية) هو & ldquoA أي مرض طفح جلدي معمم من البداية الحادة. & rdquo (25) هذا التعريف واسع جدًا ، ولن يشمل جميع حالات الحصبة الألمانية فحسب ، بل يشمل أيضًا الحصبة وجدري الماء والطفح الجلدي لأسباب أخرى مثل الحساسية من الأدوية. لذا في حين أن ميزة تعريف الحالة الحساسة هي أنه يشمل معظم أو كل الحالات الحقيقية ، فإن العيب هو أنه يتضمن أحيانًا أمراضًا أخرى أيضًا.

من ناحية أخرى ، عادة ما يريد المحقق الذي يدرس أسباب تفشي المرض أن يتأكد من أن أي شخص مدرج في الدراسة مصاب بالفعل بالمرض. سيفضل هذا المحقق تعريف حالة محدد أو & ldquostrict & rdquo. على سبيل المثال ، في حالة اندلاع السالمونيلا عدوى Agona ، سيكون المحققون أكثر عرضة لتحديد مصدر العدوى إذا شملوا فقط الأشخاص الذين تم التأكد من إصابتهم بهذا الكائن الحي ، بدلاً من تضمين أي شخص مصاب بالإسهال الحاد ، لأن بعض الأشخاص قد يكون لديهم إسهال من جهة مختلفة. لانى. في هذا الإعداد ، تتمثل العيوب الوحيدة للتعريف الصارم للحالة في اشتراط اختبار كل شخص تظهر عليه الأعراض والتقليل من العدد الإجمالي للحالات إذا لم يتم اختبار بعض الأشخاص المصابين بداء السلمونيلات.

تمرين 1.4

استخدم المحققون في تفشي مرض دودة الخنزير تعريفًا للحالة مع الفئات التالية:


ديناميات في نموذج تطوري وبائي بسيط لتطور مرحلة العدوى الأولية بدون أعراض

تُظهر مسببات الأمراض مجموعة متنوعة غنية من استراتيجيات تاريخ الحياة ، التي تشكلت عن طريق الانتقاء الطبيعي. من الخصائص المهمة لتاريخ حياة العامل الممرض هو الميل للحث على مرحلة غير مصحوبة بأعراض ولكنها منتجة (انتقالية) في بداية العدوى. تخضع هذه الخاصية لمقايضات معقدة ، تتراوح من الاعتبارات المناعية إلى العمليات الاجتماعية على مستوى السكان. نحن نهدف إلى تصنيف الديناميات التطورية لمثل هذا السلوك غير المصحوب بأعراض لمسببات الأمراض (يشار إليها فيما بعد باسم "الكمون") من أجل توحيد علم الأوبئة والتطور لاستراتيجية تاريخ الحياة هذه. نحن نركز على نموذج وبائي بسيط مع مرحلتين معديتين ، حيث يمكن أن يكون المضيف في المرحلة الأولى بدون أعراض جزئيًا أو كليًا. من الناحية المناعية ، هناك مفاضلة بين الانتقال والتقدم في هذه المرحلة الأولى. بالنسبة للمفاضلات التعسفية ، نشتق شروطًا مختلفة تضمن إما إستراتيجية واحدة مستقرة تطوريًا واحدة على الأقل (ESS) عند صفر أو بعض أو أقصى زمن انتقال للمرحلة الأولى أو ، ربما بشكل مفاجئ ، استراتيجية مفردة تطورية واحدة على الأقل غير مستقرة. في هذه الحالة الأخيرة ، هناك ثبات بين زمن انتقال صفري وغير صفري (ربما الحد الأقصى). ثم نثبت بعد ذلك تفرد الاستراتيجيات الفردية التطورية الداخلية لقانون القوة والمقايضات الأسية: وهكذا ، فإن الثباتية تكون دائمًا بين صفر وأقصى زمن انتقال. بشكل عام ، يمكن تلخيص نماذج العدوى متعددة المراحل السابقة بنموذج واحد يتضمن عمليات تطورية تعمل على الكمون. نظرًا لأن التغييرات الصغيرة في قيم المعلمات يمكن أن تؤدي إلى انتقالات مفاجئة في الديناميكيات التطورية ، يمكن أن يكون لاستراتيجيات مكافحة الأمراض المناسبة تأثير كبير على تطور زمن انتقال المرحلة الأولى.

الكلمات الدالة: مرحلة العدوى عديمة الأعراض التحليل التطوري إستراتيجيات تاريخ حياة الممرض.

بيان تضارب المصالح

يعلن المؤلفون أي مصلحة متنافسة.

الأرقام

رسم تخطيطي لنموذج SIIRS ...

رسم تخطيطي لنموذج SIIRS. S ، أنا 1 ، أنا 2 ، ...

مخططات المقايضات. الأول…

مخططات المقايضات. قد تظهر المرحلة الأولى من العدوى على أنها أقل ...

مخططات النتائج التطورية المحتملة ...

مخططات النتائج التطورية المحتملة للكمون λ. ( أ ) ال…

رسم تخطيطي توضيحي "لمرحلة ...

تخطيطي توضيحي لـ "مخطط الطور" النوعي على α 1 ، ∞ δ ...

ملخص النتائج الوبائية تبعا ...

ملخص للنتائج الوبائية اعتمادًا على المعيار البيئي والاجتماعي (ESS) للكمون. إذا * ...


ديناميكي الأنظمة

نظام هو ببساطة الاسم الذي يُعطى لكائن تمت دراسته في مجال ما وقد يكون مجرّدًا أو ملموسًا أوليًا أو مركبًا خطيًا أو غير خطي بسيطًا أو معقدًا معقدًا أو فوضويًا. مركب الأنظمة هي أنظمة مركّبة للغاية ، مبنية من عدد كبير جدًا من الوحدات الفرعية المتفاعلة بشكل متبادل (والتي غالبًا ما تكون مركبة بحد ذاتها) والتي تؤدي تفاعلاتها المتكررة إلى سلوك ثري وجماعي يغذي سلوك الأجزاء الفردية. فوضوية يمكن أن تحتوي الأنظمة على عدد قليل جدًا من الوحدات الفرعية المتفاعلة ، لكنها تتفاعل بطريقة تنتج ديناميكيات معقدة للغاية. بسيط تحتوي الأنظمة على أجزاء قليلة جدًا تتصرف وفقًا لقوانين بسيطة جدًا. معقد يمكن أن تحتوي الأنظمة على أجزاء كثيرة جدًا أيضًا ، لكنها تلعب أدوارًا وظيفية محددة وتسترشد بقواعد بسيطة جدًا. يمكن للأنظمة المعقدة أن تنجو من إزالة الأجزاء من خلال التكيف مع التغيير لتكون قوية ، ويجب أن تبني الأنظمة الأخرى التكرار في النظام (على سبيل المثال عن طريق احتواء نسخ متعددة من جزء). سيكون نظام الرعاية الصحية الكبير قوياً لاستبعاد ممرضة واحدة لأن بقية أعضاء النظام سوف يتكيفون للتعويض & # x02014 ومع ذلك ، فإن إضافة المزيد من الممرضات لا يجعل النظام أكثر كفاءة بالضرورة. 23 ، 24 ، 37 من ناحية أخرى ، من الواضح أن قطعة معقدة من التكنولوجيا الطبية ، مثل ماسح التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني ، لن تنجو من إزالة مكون رئيسي. يظهر سلوك النظام الفوضوي عشوائيًا ، ولكن يتم إنشاؤه بواسطة عمليات حتمية بسيطة وغير عشوائية: التعقيد في التطور الديناميكي (الطريقة التي يتغير بها النظام بمرور الوقت مدفوعة بالتكرارات العديدة لبعض القواعد البسيطة جدًا) ، بدلاً من النظام نفسه. 59 ، 60

تمتلك الأنظمة الخصائص التي يتم تمثيلها بواسطة المتغيرات أو الأشياء التي يمكن ملاحظتها: الكميات التي تحتوي على مجموعة من القيم المحتملة مثل عدد الأشخاص في مجموعة سكانية ، وضغط الدم للفرد ، وطول الفترة بين الاستشارات ، وما إلى ذلك. تصف القيم المأخوذة بواسطة متغيرات النظام في لحظة زمنية متغيرات النظام حالة. غالبًا ما يتم تمثيل الحالة بنقطة في الفضاء الهندسي (فضاء الطور) ، مع محاور مقابلة للمتغيرات. ثم تتوافق الإحداثيات مع تخصيصات معينة من القيم لكل متغير. يحدد عدد المتغيرات أبعاد كل من المساحة والنظام. تمثل كل نقطة في فضاء الطور طريقة يمكن أن يكون بها النظام في وقت واحد ، بما يتوافق مع تخصيص قيم معينة للمتغيرات في لحظة. قد تتضمن الحالة الصحية العامة للفرد ، على سبيل المثال ، قيمًا لسعة الرئة ومعدل ضربات القلب والدم ومستويات السكر # x02010 وما إلى ذلك. المسار عبر فضاء الطور يتوافق مع أ مسار للنظام ، أو طريقة يمكن أن يتطور بها النظام بمرور الوقت & # x02014 على سبيل المثال ، التغيير في الحالة الصحية للشخص بمرور الوقت (هي نفسها وظيفة للعديد من المتغيرات الأخرى).

أ نظام ديناميكي هو نظام تتطور حالته (ومتغيراته) بمرور الوقت ، ويقوم بذلك وفقًا لبعض القواعد. تعتمد كيفية تطور النظام بمرور الوقت على كل من هذه القاعدة وشروطها الأولية & # x02014 ، أي حالة النظام في وقت أولي. يؤدي إدخال هذه الحالة الأولية في القواعد إلى إنشاء حل (مسار عبر مساحة الطور) ، والذي يشرح كيف سيتغير النظام بمرور الوقت يتم إنشاء الفوضى عن طريق تغذية الحلول مرة أخرى في القاعدة كشرط أولي جديد. بهذه الطريقة ، من الممكن تحديد الحالة التي سيكون عليها النظام في وقت معين في المستقبل (يقدم أبراهام وشو 61 مقدمة رسومية واضحة بشكل استثنائي للعديد من جوانب نظرية الأنظمة الديناميكية ، بما في ذلك الفوضى).

الأنظمة المعقدة والفوضوية كلاهما أمثلة على ديناميكي غير خطي الأنظمة. أ خطي يتميز النظام برضا مبدأ التراكب. ينص مبدأ التراكب على أنه إذا كان كل من A و B كلاهما حلين لبعض الأنظمة (الطرق التي يمكن أن يتطور بها النظام) ، فإن مجموعهما A & # x0002b B & # x02014 يشير إلى أن النظام الخطي يمكن أن يتحلل إلى أجزائه وكل منها تم حل الجزء بشكل منفصل لإنشاء الحل الكامل. بالنسبة للأنظمة غير الخطية ، هذا غير ممكن بسبب ظهور المصطلحات غير الخطية ووظائف المتغيرات مثل sin (x) و x 3 و xy. بهذا المعنى ، فالكل هنا أكبر من مجموع أجزائه. بالنظر إلى هذا ، فإن النظام غير الخطي هو نظام لا تتناسب مدخلاته مع المخرجات: لن يؤدي التغيير الصغير (الكبير) في بعض المتغيرات أو مجموعة المتغيرات بالضرورة إلى تغيير صغير (كبير) في النظام. هذا النوع من السلوك معروف جيدًا للمشاركين في أبحاث التدخل: التدخلات الكبيرة ، في بعض المتغيرات ، ليس بالضرورة أن يكون لها تأثير كبير على بعض متغيرات النتائج ذات الاهتمام. وبالمثل ، يمكن أن يكون للتدخل الصغير نتائج كبيرة وغير متوقعة. 24 ، 25

نظام (أو عملية) حتمية إذا كان من الممكن تحديد مساراتها السابقة والمستقبلية بشكل فريد (أي جميع النقاط التي مرت بها وسوف تمر عبرها) من حالتها الأولية (الحالية). النظام هو شبه & # x02010 حتمية إذا كان من الممكن تحديد مستقبلها وليس مسارها الماضي بشكل فريد. ان غير حتمي النظام هو واحد بدون مسار مستقبلي فريد ، بحيث يكون التطور عشوائيًا. غالبًا ما يكون من الممكن معرفة ما إذا كان النظام حتميًا أم لا من خلال فحص السلاسل الزمنية يولد ، يرسم الدول في أوقات مختلفة. قد تتوافق نقاط البيانات في السلسلة الزمنية مع قياسات مستويات السكر في الدم ومؤشرات صحة السكان وما إلى ذلك. إذا تم العثور على نقاط متطابقة بشكل وثيق في أماكن مختلفة في السلسلة ، فسيتم التحقيق في السلسلة لمعرفة ما إذا كانت النقاط التالية متطابقة بشكل وثيق أيضًا. ومن ثم ، تُبذل محاولات للاستدلال من انتشار النقاط على نوع النظام أو العملية التي ولّدتها.

يمكن أيضًا استخدام الوقت & # x02010series للإشارة إلى ما إذا كان النظام فوضويًا أم معقدًا أم لا: وقت النظام الفوضوي & # x02010series لديه كسورية& # x02010 مثل البنية ، مما يعني أنها تبدو متشابهة في مقاييس مختلفة (خاصية تعرف أيضًا باسم تشابه & # x02010: خذ لقطة من السلسلة الزمنية التي تغطي فترة زمنية معينة ثم التقط لقطة أخرى تغطي فترة زمنية أكبر بكثير وسيبدو الاثنان متشابهين). الفركتلات هي في الحقيقة مجرد نسخة مكانية من الفوضى ، النوع المثير للاهتمام من الفوضى هو النوع الزمني. يعد استنتاج التعقيد من وقت & # x02010series أكثر صعوبة ولكن يمكن القيام به (وهذا يتضمن البحث ارتباطات قانون القوة في البيانات انظر أدناه).

المفهوم ذو الصلة هو أن جاذب. 45 بعد تدخل في نظام (تغيير قيمة بعض المتغيرات) ، يستغرق الأمر بعض الوقت حتى يستقر في سلوكه & # x0201cnormal & # x0201d. يُعرف المسار الذي تم تتبعه في فضاء الطور خلال هذه الفترة باسم a عابر (أو ال بدء & # x02010up عابر). الحالة التي تصل إليها بعد ذلك تتوافق مع السلوك الطبيعي للنظام: نقاط فضاء الطور المقابلة لهذا الشكل من جاذب النظام. إذا كان الجاذب نقطة لا تتحرك ، فإنها تُعرف باسم أ نقطة ثابتة. غالبًا ما يصف هؤلاء الجاذبون أنظمة مشتتة (تلك التي تفقد الطاقة & # x02014 على سبيل المثال ، بسبب الاحتكاك). بشكل عام ، ومع ذلك ، من الممكن التفكير في الجاذب على أنه ما يتصرف به النظام بعد اجتيازه لمرحلة عابرة.

هناك أنواع أخرى من الجاذبات. على سبيل المثال ، يُعرف الجاذب الذي يصف نظامًا يتنقل بشكل دوري على نفس مجموعة الحالات ، ولا يستريح أبدًا ، باسم دورة محدودة. لا يحتاج النظام إلى جاذب واحد ، إما أن يكون لمساحة الطور عدد من الجاذبات التي تعتمد & # x0201cattractivity & # x0201d على الظروف الأولية للنظام (أي حالة النظام في البداية).

تُعرف مجموعة النقاط & # x0201cpulled & # x0201d تجاه جاذب معين باسم حوض الجذب. من المهم ملاحظة أنواع الجاذب التي تمت مناقشتها أعلاه (النقاط الثابتة والدورات المحددة) هو أن النقاط الأولية القريبة من بعضها البعض تظل قريبة حيث تتطور كل منها وفقًا لنفس القواعد. تم انتهاك هذه الخاصية بسبب & # x02010called جاذبات غريبة التي تتباعد فيها نقاط الإغلاق أضعافا مضاعفة بمرور الوقت. مثل هؤلاء الجاذبون أيضا غير دوري الأنظمة الموصوفة بجاذبات غريبة لا تنتهي في حالة مستقرة ولا تكرر نفس نمط السلوك (مثال يمكن ملاحظته بسهولة في المنزل هو صنبور ماء مقطر مضبوط على تدفق معين ، وليس مرتفعًا جدًا وليس أيضًا قليل). الأنظمة الفوضوية لها جاذبات غريبة الأنظمة المعقدة لها مساحات طور متطورة ومجموعة من الجاذبات المحتملة.

تم تطبيق هذه المفاهيم على نطاق واسع ودقيق وناجح في العلوم الطبية الحيوية. 42 ، 47 ، 48 يبدو أن النتيجة العامة لهذه التحقيقات هي أن الفوضى مرتبطة بـ & # x0201c صحة جيدة & # x0201d: تحدث الأمراض (مثل الدماغ والقلب والرئتين) عندما تصبح الديناميكيات مستقرة ويكون الجاذب حدًا دورة. 42 ، 46 ، 49 ، 50 أمراض القلب ، الصرع ، القطبية الثنائية وما إلى ذلك تعتبر كذلك الأمراض الديناميكية من حيث أنها غير مرتبطة بشيء يمكن أن يظهر في لحظة (مثل ذراع مكسور) ، ولكنها تظهر فقط بمرور الوقت. 43 هذا هو السبب في أن الفوضى مناسبة للغاية.


الاتجاهات والتنبؤ بالحدوث اليومي لعدوى فيروس كورونا الجديد في الصين ومقاطعة هوبي ومدينة ووهان: تطبيق لقانون فار

خلفية: أدى التفشي الأخير لفيروس كورونا الجديد (2019-nCoV) إلى إصابة عشرات الآلاف من المرضى في الصين. تنبأت الدراسات بالاتجاهات المستقبلية لحدوث عدوى 2019-nCoV ، لكنها بدت غير ناجحة. قانون فار هو نظرية / ممارسة كلاسيكية لعلم الأوبئة للتنبؤ بالأوبئة. لذلك ، استخدمنا نموذجًا قائمًا على قانون Farr وتحققنا من صحته للتنبؤ بالحدوث اليومي لعدوى 2019-nCoV في الصين ومنطقتين عاليتي الحدوث.

أساليب: استخرجنا بيانات الإصابة 2019-nCoV في الصين ومقاطعة هوبي ومدينة ووهان من مواقع لجنتي الصحة الصينية وهوبي. تم تطوير نموذج يستند إلى قانون فار باستخدام البيانات المتاحة في 8 فبراير 2020 ، ويستخدم للتنبؤ بالحدوث اليومي لعدوى 2019-nCoV في الصين ومقاطعة هوبي ومدينة ووهان بعد ذلك.

نتائج: لاحظنا 50،995 (37،001 في 8 فبراير أو قبله) في الصين من 16 يناير إلى 15 فبراير 2020. وقد بلغ الحدوث اليومي ذروته في الصين ، وهوبي بروفيدنس ، ومدينة ووهان ، ولكن مع منحدرات هبوط مختلفة. في حالة عدم حدوث تغييرات كبيرة ، يُظهر نموذجنا أن الإصابة اليومية لـ 2019-nCoV ستنخفض إلى رقم واحد بحلول 25 فبراير للصين ومقاطعة هوبي ، ولكن بحلول 8 مارس لمدينة ووهان. ومع ذلك ، فإن فترات الثقة المتوقعة بنسبة 75 ٪ للوقوع اليومي في جميع مناطق الاهتمام الثلاثة كان لها اتجاه تصاعدي. تتطابق الاتجاهات المتوقعة بشكل عام مع البيانات التي تم جمعها مستقبلاً ، مما يؤكد فائدة هذه النماذج.

الاستنتاجات: تُظهر هذه الدراسة أن معدل الإصابة اليومي بـ 2019-nCoV في الصين ومقاطعة هوبي ومدينة ووهان قد بلغ ذروته وكان يتناقص. ومع ذلك ، هناك احتمال للاتجاه التصاعدي.

الكلمات الدالة: الصين تتجه حدوث جائحة فيروس كورونا الجديد.


الدرس الأول: مقدمة في علم الأوبئة

الفرضية الحاسمة لعلم الأوبئة هي أن المرض والأحداث الصحية الأخرى لا تحدث بشكل عشوائي في السكان ، ولكن من المرجح أن تحدث في بعض أفراد السكان أكثر من غيرهم بسبب عوامل الخطر التي قد لا يتم توزيعها بشكل عشوائي في السكان. كما ذكرنا سابقًا ، فإن أحد الاستخدامات المهمة لعلم الأوبئة هو تحديد العوامل التي تعرض بعض الأعضاء لخطر أكبر من الآخرين.

التسبب بالشىء

تم اقتراح عدد من النماذج المسببة للمرض. من بين أبسطها الثالوث الوبائي أو المثلث ، النموذج التقليدي للأمراض المعدية. يتكون الثالوث من خارجي وكيلات، حساسة مضيف، و بيئة يجمع المضيف والوكيل معًا. في هذا النموذج ، ينتج المرض عن التفاعل بين العامل والمضيف الحساس في بيئة تدعم انتقال العامل من المصدر إلى ذلك المضيف. يتم عرض طريقتين لتصوير هذا النموذج في الشكل 1.16.

العوامل البيئية والمضيف والعامل مترابطة في مجموعة متنوعة من الطرق المعقدة لإنتاج المرض. تتطلب الأمراض المختلفة توازنات وتفاعلات مختلفة لهذه المكونات الثلاثة. عادة ما يتطلب تطوير تدابير الصحة العامة المناسبة والعملية والفعالة للسيطرة على المرض أو الوقاية منه تقييم جميع المكونات الثلاثة وتفاعلاتها.

الشكل 1.16 الثالوث الوبائي

وكيلات يشير في الأصل إلى كائن حي دقيق معدي أو ممرض: فيروس أو بكتيريا أو طفيلي أو ميكروب آخر. بشكل عام ، يجب أن يكون العامل موجودًا حتى يحدث المرض ، ومع ذلك ، فإن وجود هذا العامل وحده لا يكفي دائمًا للتسبب في المرض. تؤثر مجموعة متنوعة من العوامل على ما إذا كان التعرض لكائن ما سيؤدي إلى المرض ، بما في ذلك إمراض الكائن الحي و rsquos (القدرة على إحداث المرض) والجرعة.

بمرور الوقت ، تم توسيع مفهوم العامل ليشمل الأسباب الكيميائية والفيزيائية للمرض أو الإصابة. وتشمل هذه الملوثات الكيميائية (مثل ملوث L-tryptophan المسؤول عن متلازمة فرط الحمضات والألم العضلي) ، وكذلك القوى الفيزيائية (مثل القوى الميكانيكية المتكررة المرتبطة بمتلازمة النفق الرسغي). في حين أن الثالوث الوبائي يعتبر نموذجًا مفيدًا للعديد من الأمراض ، فقد ثبت أنه غير مناسب لأمراض القلب والأوعية الدموية والسرطان والأمراض الأخرى التي يبدو أن لها العديد من الأسباب المساهمة دون سبب واحد ضروري.

مضيف يشير إلى الإنسان الذي يمكن أن يصاب بالمرض. يمكن لمجموعة متنوعة من العوامل الجوهرية للمضيف ، والتي تسمى أحيانًا عوامل الخطر ، أن تؤثر على تعرض الفرد و rsquos ، أو القابلية ، أو الاستجابة لعامل مسبب. غالبًا ما تتأثر فرص التعرض بالسلوكيات مثل الممارسات الجنسية والنظافة والخيارات الشخصية الأخرى بالإضافة إلى العمر والجنس. تتأثر القابلية والاستجابة لعامل ما بعوامل مثل التركيب الجيني ، والحالة التغذوية والمناعية ، والتركيب التشريحي ، ووجود المرض أو الأدوية ، والتركيب النفسي.

بيئة يشير إلى العوامل الخارجية التي تؤثر على العامل وفرصة التعرض. تشمل العوامل البيئية العوامل الفيزيائية مثل الجيولوجيا والمناخ ، والعوامل البيولوجية مثل الحشرات التي تنقل العامل ، والعوامل الاجتماعية والاقتصادية مثل الازدحام ، والصرف الصحي ، وتوافر الخدمات الصحية.

الأسباب المكونة والفطائر السببية

نظرًا لأن نموذج البيئة العامل - المضيف - لم يعمل جيدًا للعديد من الأمراض غير المعدية ، فقد تم اقتراح العديد من النماذج الأخرى التي تحاول حساب الطبيعة متعددة العوامل للسببية.تم اقتراح أحد هذه النماذج من قبل روثمان في عام 1976 ، وأصبح يُعرف باسم الفطائر السببية. (42) هذا النموذج موضح في الشكل 1.17. يظهر العامل الفردي الذي يساهم في إحداث المرض على شكل قطعة من الفطيرة. بعد سقوط كل قطع الفطيرة في مكانها ، تكون الفطيرة كاملة و [مدش] ويحدث المرض. يتم استدعاء العوامل الفردية أسباب المكون. الفطيرة الكاملة ، والتي يمكن اعتبارها مسارًا سببيًا ، تسمى أ سبب كاف. قد يكون للمرض أكثر من سبب كافٍ ، حيث يتكون كل سبب كافٍ من عدة أسباب مكونة قد تتداخل أو لا تتداخل. يُطلق على المكون الذي يظهر في كل فطيرة أو مسار اسم ملف سبب ضروريلأنه بدونه لا يحدث المرض. لاحظ في الشكل 1.17 أن سبب المكون A هو سبب ضروري لأنه يظهر في كل فطيرة.

الشكل 1.17 فطائر روثمان ورسكووس السببية

المصدر: Rothman KJ. الأسباب. Am J Epidemiol 1976104: 587 & ndash592.

قد تتضمن أسباب المكون عوامل المضيف الجوهرية بالإضافة إلى العامل والعوامل البيئية لثلاثي البيئة العامل المضيف. نادرًا ما يكون سبب المكون الفردي سببًا كافيًا في حد ذاته. على سبيل المثال ، حتى التعرض لعامل شديد العدوى مثل فيروس الحصبة لا يؤدي دائمًا إلى مرض الحصبة. قد تلعب حساسية المضيف وعوامل المضيف الأخرى دورًا أيضًا.

من ناحية أخرى ، قد يتسبب العامل الذي عادة ما يكون غير ضار في الأشخاص الأصحاء في حدوث مرض مدمر في ظل ظروف مختلفة. المتكيسة الرئوية الجؤجؤية هو كائن حي يستعمر الجهاز التنفسي لبعض الأشخاص الأصحاء بشكل غير ضار ، ولكنه يمكن أن يسبب التهابًا رئويًا مميتًا في الأشخاص الذين ضعفت أجهزة المناعة لديهم بسبب فيروس نقص المناعة البشرية (HIV). تواجد المتكيسة الرئوية الجؤجؤية لذلك فإن الكائنات الحية هي سبب ضروري ولكنه ليس سببًا كافيًا للالتهاب الرئوي بالمتكيسات الرئوية. في الشكل 1.17 ، سيتم تمثيله بواسطة سبب المكون A.

كما يشير النموذج ، قد ينتج مرض معين عن مجموعة متنوعة من الأسباب أو المسارات الكافية المختلفة. على سبيل المثال ، قد ينتج سرطان الرئة عن سبب كافٍ يتضمن التدخين كعنصر مكون. ومع ذلك ، فإن التدخين ليس سببا كافيا في حد ذاته ، لأن ليس كل المدخنين يصابون بسرطان الرئة. كما أن التدخين ليس سببًا ضروريًا ، لأن جزءًا صغيرًا من ضحايا سرطان الرئة لم يدخنوا أبدًا. افترض أن سبب المكون (ب) هو التدخين وأن السبب (ج) هو الأسبستوس. السبب الكافى يشمل كلا من التدخين (ب) والأسبستوس (ج). يشمل السبب الكافي الثاني التدخين بدون الأسبستوس ، والسبب الكافي الثالث يشمل الأسبستوس بدون تدخين. ولكن نظرًا لأن سرطان الرئة يمكن أن يتطور لدى الأشخاص الذين لم يتعرضوا أبدًا للتدخين أو الأسبستوس ، فإن النموذج المناسب لسرطان الرئة يجب أن يُظهر على الأقل فطيرة سبب كافية واحدة لا تشتمل على المكون B أو المكون C.

لاحظ أن إجراءات الصحة العامة لا تعتمد على تحديد كل سبب مكون. يمكن تحقيق الوقاية من المرض عن طريق منع أي مكون منفرد لسبب كاف ، على الأقل من خلال هذا المسار. على سبيل المثال ، فإن الإقلاع عن التدخين (المكون ب) من شأنه أن يمنع الإصابة بسرطان الرئة لأسباب كافية 1 و 2 ، على الرغم من أن بعض سرطان الرئة قد يستمر من خلال سبب كاف ثالث.

تمرين 1.8

اقرأ صحيفة حقائق الجمرة الخبيثة في الصفحتين التاليتين ، ثم أجب عن الأسئلة أدناه.

  1. صف سببه من حيث العامل والمضيف والبيئة.
    1. وكيلات:
    2. مضيف:
    3. بيئة:

    عامل الخطر / النتيجة الصحية

    1. _____ ارتفاع ضغط الدم / السكتة الدماغية
    2. _____ اللولبية الشاحبة / مرض الزهري
    3. _____ اكتب شخصية / مرض قلبي
    4. _____ تلامس الجلد مع حمض / حرق قوي

    صحيفة وقائع الجمرة الخبيثة

    الجمرة الخبيثة مرض معدي حاد يحدث عادة في الحيوانات مثل الماشية ، ولكن يمكن أن يصيب البشر أيضًا. تأتي الجمرة الخبيثة البشرية في ثلاثة أشكال ، اعتمادًا على طريق العدوى: الجمرة الخبيثة الجلدية (الجلد) والجمرة الخبيثة الاستنشاقية والجمرة الخبيثة المعوية. تحدث الأعراض عادة في غضون 7 أيام بعد التعرض.

    جلدية: تحدث معظم عدوى الجمرة الخبيثة (حوالي 95٪) عندما تدخل البكتيريا جرحًا أو تآكلًا على الجلد بعد التعامل مع الماشية المصابة أو المنتجات الحيوانية الملوثة. تبدأ عدوى الجلد على شكل نتوء مرتفع مثير للحكة يشبه لدغة حشرة ولكن في غضون يوم واحد وندش 2 يوم تتطور إلى حويصلة ثم قرحة غير مؤلمة ، يبلغ قطرها عادة 1 و 3 سم ، مع وجود منطقة نخرية سوداء مميزة (تموت) في المركز. قد تتضخم الغدد الليمفاوية في المنطقة المجاورة. حوالي 20٪ من حالات الجمرة الخبيثة الجلدية غير المعالجة ستؤدي إلى الوفاة. الوفيات نادرة مع العلاج المناسب بمضادات الميكروبات.

    الاستنشاق: الأعراض الأولية مثل أعراض البرد أو الأنفلونزا ويمكن أن تشمل التهاب الحلق وحمى خفيفة وآلام في العضلات. بعد عدة أيام ، قد تتطور الأعراض إلى سعال وانزعاج في الصدر ومشاكل شديدة في التنفس وصدمة. غالبا ما يكون استنشاق الجمرة الخبيثة قاتلا. 11 حالة متعلقة بالبريد كانت استنشاق 5 (45٪) من 11 مريضا ماتوا.

    معوي: العلامات الأولية للغثيان وفقدان الشهية والقيء والحمى يتبعها آلام في البطن وقيء من الدم وإسهال شديد. تؤدي الجمرة الخبيثة المعوية إلى الوفاة في 25٪ إلى 60٪ من الحالات.

    في حين أن معظم حالات الإصابة بالجمرة الخبيثة بين البشر ناتجة عن ملامسة حيوانات مصابة أو منتجات حيوانية ملوثة ، يمكن أيضًا استخدام الجمرة الخبيثة كسلاح بيولوجي. في عام 1979 ، يُعتقد أن العشرات من سكان سفيردلوفسك في الاتحاد السوفيتي السابق قد لقوا حتفهم بسبب استنشاق الجمرة الخبيثة بعد إطلاق غير مقصود للهباء الجوي من منشأة للأسلحة البيولوجية. في عام 2001 ، وقعت 22 حالة من الجمرة الخبيثة في الولايات المتحدة من رسائل تحتوي على جراثيم الجمرة الخبيثة التي تم إرسالها بالبريد إلى أعضاء الكونجرس وشبكات التلفزيون وشركات الصحف.

    تسبب البكتيريا الجمرة الخبيثة عصيات الجمرة الخبيثة. تشكل بكتيريا الجمرة الخبيثة قشرة واقية تسمى البوغ. توجد جراثيم الجمرة الخبيثة بشكل طبيعي في التربة ويمكن أن تعيش لسنوات عديدة.

    يتم تشخيص الجمرة الخبيثة عن طريق العزل الجمرة الخبيثة من الدم أو الآفات الجلدية أو إفرازات الجهاز التنفسي أو عن طريق قياس الأجسام المضادة المحددة في دم الأشخاص المشتبه بهم في الحالات.

    هل يوجد علاج للجمرة الخبيثة؟

    تستخدم المضادات الحيوية لعلاج الأنواع الثلاثة من الجمرة الخبيثة. يجب أن يبدأ العلاج مبكرًا لأن المرض يكون أكثر عرضة للوفاة إذا تأخر العلاج أو لم يتم إعطاؤه على الإطلاق.

    ما مدى انتشار الجمرة الخبيثة وأين توجد؟

    تعتبر الجمرة الخبيثة أكثر شيوعًا في المناطق الزراعية في أمريكا الجنوبية والوسطى وجنوب وشرق أوروبا وآسيا وأفريقيا ومنطقة البحر الكاريبي والشرق الأوسط ، حيث تصيب الحيوانات. عندما تصيب الجمرة الخبيثة البشر ، فإنها عادة ما تكون نتيجة التعرض المهني للحيوانات المصابة أو منتجاتها. الجمرة الخبيثة التي تحدث بشكل طبيعي أمر نادر الحدوث في الولايات المتحدة (28 حالة تم الإبلاغ عنها بين عامي 1971 و 2000) ، ولكن تم تحديد 22 حالة مرتبطة بالبريد في عام 2001.

    تحدث العدوى بشكل شائع في الفقاريات السفلية البرية والمنزلية (الأبقار والأغنام والماعز والإبل والظباء والحيوانات العاشبة الأخرى) ، ولكنها يمكن أن تحدث أيضًا عند البشر عندما يتعرضون للحيوانات المصابة أو أنسجة الحيوانات المصابة.

    كيف تنتقل الجمرة الخبيثة؟

    يمكن أن تصيب الجمرة الخبيثة الإنسان بثلاث طرق: دخول جراثيم الجمرة الخبيثة من خلال شق في الجلد ، أو استنشاق جراثيم الجمرة الخبيثة ، أو عن طريق تناول اللحوم الملوثة وغير المطبوخة جيدًا. لا تنتقل الجمرة الخبيثة من شخص لآخر. عادة ما يكون شكل الجمرة الخبيثة الجلدي (& ldquocutaneous & rdquo) ناتجًا عن ملامسة الماشية المصابة أو الحيوانات البرية أو المنتجات الحيوانية الملوثة مثل الجثث أو الجلود أو الشعر أو الصوف أو اللحوم أو وجبة العظام. شكل الاستنشاق يأتي من استنشاق الأبواغ من نفس المصادر. يمكن أيضًا أن تنتشر الجمرة الخبيثة كعامل إرهابي بيولوجي.

    من هم الأكثر عرضة للإصابة بالجمرة الخبيثة؟

    القابلية للإصابة بالجمرة الخبيثة عالمية. تؤثر الجمرة الخبيثة التي تحدث بشكل طبيعي على الأشخاص الذين يتسبب عملهم في اتصالهم بالماشية أو منتجات الماشية. وتشمل هذه المهن الأطباء البيطريين ، وعمال مناولة الحيوانات ، وعمال المجازر ، والعمال. كان يطلق على استنشاق الجمرة الخبيثة اسم مرض Woolsorter & rsquos لأن العمال الذين استنشقوا جراثيم من الصوف الملوث قبل تنظيفه أصيبوا بالمرض. يمكن أيضًا اعتبار الجنود والأهداف المحتملة الأخرى لهجمات الجمرة الخبيثة الإرهابية البيولوجية في خطر متزايد.

    هل هناك طريقة للوقاية من العدوى؟

    في البلدان التي تنتشر فيها الجمرة الخبيثة وتكون مستويات التطعيم لقطعان الحيوانات منخفضة ، يجب على البشر تجنب ملامسة الماشية والمنتجات الحيوانية وتجنب تناول اللحوم التي لم يتم ذبحها وطهيها بشكل صحيح. كما تم ترخيص لقاح الجمرة الخبيثة للاستخدام في البشر. تفيد التقارير أنه فعال بنسبة 93٪ في الحماية من الجمرة الخبيثة. يتم استخدامه من قبل الأطباء البيطريين والمختصين والجنود وغيرهم ممن قد يكونون أكثر عرضة لخطر التعرض ، ولكنه غير متاح لعامة الناس في هذا الوقت.

    بالنسبة للشخص الذي تعرض للجمرة الخبيثة ولكنه لم يمرض بعد ، تستخدم المضادات الحيوية مع لقاح الجمرة الخبيثة للوقاية من المرض.


    تأثير ماثيو في البيانات التجريبية

    يصف تأثير ماثيو الظاهرة المتمثلة في أن الأغنياء في المجتمعات يميلون إلى أن يصبحوا أكثر ثراءً والأقوياء أكثر قوة. يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمفهوم الارتباط التفضيلي في علم الشبكة ، حيث من المقرر أن تحصل العقد الأكثر ارتباطًا على العديد من الروابط في المستقبل أكثر من العقد المساعدة. تصف الميزة التراكمية والنجاح - الخبز - أيضًا حقيقة أن الميزة تميل إلى توليد المزيد من المزايا. المفهوم وراء العديد من قوانين القوة والسلوك المتدرج في البيانات التجريبية ، وهو في قلب التنظيم الذاتي عبر العلوم الاجتماعية والطبيعية. هنا ، نستعرض منهجية قياس الارتباط التفضيلي في البيانات التجريبية ، وكذلك ملاحظات تأثير ماثيو في أنماط التعاون العلمي ، والشبكات الاجتماعية والتقنية والبيولوجية ، وانتشار الاستشهادات ، وظهور التقدم العلمي والأثر ، والوظيفة. طول العمر ، وتطور الكلمات والعبارات الإنجليزية الشائعة ، وكذلك في التعليم ونمو الدماغ. نناقش أيضًا ما إذا كان تأثير ماثيو ناتجًا عن الصدفة أو التحسين ، على سبيل المثال يتعلق بالمثلية في النظم الاجتماعية أو الفعالية في الأنظمة التكنولوجية ، ونحدد الاتجاهات المحتملة للبحث في المستقبل.

    1 المقدمة

    يقول إنجيل القديس ماثيو: "لأن الذين لديهم المزيد سيعطى" (متى 25:29). تقريبًا ، بعد ألفي عام ، استوحى عالم الاجتماع روبرت ك. ميرتون [1] من هذه الكتابة وصاغ "تأثير ماثيو" لشرح التناقضات في الاعتراف الذي تلقاه العلماء البارزون والباحثون المجهولون لعمل مماثل. قبل بضع سنوات ، لاحظ الفيزيائي وعالم المعلومات ديريك جيه دي سولا برايس [2] الظاهرة نفسها عند دراسة شبكة الاستشهادات بين الأوراق العلمية ، إلا أنه استخدم عبارة الميزة التراكمية للوصف. يتم استخدام المفهوم اليوم لوصف النمط العام لعدم المساواة المعزز ذاتيًا والمتعلق بالثروة الاقتصادية أو السلطة السياسية أو المكانة أو المعرفة أو في الواقع أي مورد آخر نادر أو ذو قيمة [3]. وهذا النوع من التنظيم الذاتي القوي هو الذي يتجاوز خصوصيات الأنظمة الفردية الذي غالبًا ما يؤدي إلى ظهور قانون القوة ، حيث يختلف احتمال قياس قيمة معينة لكمية معينة عكسًا كقوة لتلك القيمة [4]. تظهر قوانين القوة على نطاق واسع في الفيزياء وعلم الأحياء وعلوم الأرض والكواكب والاقتصاد والتمويل وعلوم الكمبيوتر والديموغرافيا والعلوم الاجتماعية [5-8]. على الرغم من عدم وجود أصل واحد لسلوك قانون السلطة - فقد تم اقتراح العديد من النظريات والنماذج لشرح ذلك [9-27] - يمكن تقديم حجة قوية لكون تأثير ماثيو مسؤولًا في كثير من الحالات. الغرض من هذه المراجعة هو إجراء مسح منهجي للبحوث التي تبلغ عن تأثير ماثيو في البيانات التجريبية.

    في الإنصاف ، يرتبط تأثير ماثيو ارتباطًا وثيقًا بالعديد من المفاهيم الأخرى في العلوم الاجتماعية والطبيعية ، ومن المثير للجدل ما إذا كان الاسم الذي نستخدمه في الغالب خلال هذه المراجعة هو الأكثر ملاءمة. كانت عملية Yule ، المستوحاة من ملاحظات إحصائيات الأصناف البيولوجية [28] ، في الواقع الأولى في سلسلة من الآليات القابلة للتطبيق على نطاق واسع وذات الصلة الوثيقة لتوليد قوانين الطاقة التي اعتمدت بشكل أساسي على افتراض أن ميزة صغيرة في البداية في الأرقام قد كرة الثلج بمرور الوقت [29]. قانون جبرات للنمو النسبي [30] ، المستوحى من افتراض أن حجم المشروع ونموه مترابطان ، يسبق أيضًا التقديم الرسمي لتأثير ماثيو. استنادًا إلى قاعدة النمو النسبي ، صاغ سيمون [31] نموذج نمو عشوائي مع الداخلين الجدد لحساب قانون Zipf [4]. كما تم توضيح مفهوم النمو النسبي بدقة في كتاب شومبيتر نظرية التنمية الاقتصادية [32]. ولكن من حيث الشعبية والتأثير الأخير ، فإن التعلق التفضيلي سيكون دون جدال أكثر المصطلحات ملاءمة للاستخدام. استنتج Barabási & amp Albert [16] أن العقدة الجديدة التي تنضم إلى شبكة يمكنها من حيث المبدأ الاتصال بأي عقدة موجودة مسبقًا. ومع ذلك ، فإن المرفق التفضيلي يفرض أن اختياره لن يكون عشوائيًا تمامًا ، ولكنه متحيز خطيًا بعدد الروابط التي تمتلكها العقد الموجودة مسبقًا مع العقد الأخرى. يؤدي هذا إلى إحداث تأثير ثري يزداد ثراءً ، مما يسمح للعقد الأكثر ارتباطًا بالحصول على مزيد من الروابط على حساب نظيراتها الأقل ارتباطًا. ومن ثم ، بمرور الوقت ، تتحول العقد ذات الدرجة الكبيرة إلى محاور ويتبع توزيع الاحتمالات للدرجات عبر الشبكة بأكملها قانون الطاقة. على الرغم من أن هذا الإعداد ضعيف نوعًا ما لأن أي عدم خطي في معدل التعلق قد يؤدي إما إلى إزالة المحاور أو إنشاء محاور عملاقة [33،34] ، فإن مفهوم الارتباط التفضيلي جنبًا إلى جنب مع نموذج "العالم الصغير" بواسطة Watts & amp Strogatz [35 ] ، ساعد بلا شك في الدخول في عصر علم الشبكات [36-51].

    نستخدم مصطلح "أثر ماثيو" لأسباب عملية ولتكريم الرواية التاريخية للأحداث ، على الرغم من أن الكتابة الشهيرة في إنجيل القديس متى كان لها معنى مختلف بشكل كبير في ذلك الوقت. تم اقتراح أنه "بالنسبة لجميع أولئك الذين لديهم ، سيتم منح المزيد" النمو الروحي الضمني وتنمية المواهب ، بدلاً من فهم اليوم الأكثر ماديًا "الغني يزداد ثراءً والفقير يصبح أكثر فقرًا" [3] . ومع ذلك ، في الوقت الحاضر ، يتم تقدير تأثير متى أيضًا في التعليم [52] ، لذلك تم الحفاظ على بعض المعنى الأصلي على ما يبدو. مهما كانت المصطلحات المستخدمة ، يجب أن يكون الفهم هو أن تأثير ماثيو يقف هنا ، على الأقل بشكل فضفاض ، لجميع المفاهيم المذكورة أعلاه ، بما في ذلك الميزة التراكمية والنمو النسبي والارتباط التفضيلي. يتم عرض توضيح لتأثير ماثيو في الشكل 1.

    الشكل 1. شرح تأثير ماثيو. (أ) بدءًا من ثلاث دوائر صغيرة من نفس الحجم تقريبًا (نقطة صغيرة على اليسار) ، بمرور الوقت ، تنمو الفروق الأولية (وسط) ، حتى تصبح ضخمة في النهاية (على اليمين). في البداية ، يبلغ قطر الدائرة الزرقاء 5 ، وقطر الدائرة الزرقاء الفاتحة 4 وقطر الدائرة السماوي 3. بافتراض أن النمو يتناسب مع الحجم ، فقد تصبح الدوائر خلال كل خطوة زمنية أكبر بعامل مكافئ لها القطر الحالي. بعد الخطوة الأولى (الوسط) ، نحصل على الأحجام 25 و 16 و 9 على التوالي. بالاستمرار بالمعدل نفسه ، بعد الخطوة الزمنية الثانية (يمينًا) ، لدينا أحجام 625 و 256 و 81. من الواضح أن مثل هذا الإجراء يخرج بسرعة من الحدود التي يمكن تخيلها بسهولة. (ب) أخذ اللوغاريتم بنفس الأقطار بمرور الوقت (وضربه في 150 لأغراض التصور فقط) يكشف أنه ، على مقياس اللوغاريتم ، تنمو جميع الدوائر في القطر خطيًا بمعامل 2 خلال كل خطوة زمنية من اليسار إلى اليمين ، و تظل الاختلافات النسبية الأولية في الحجم دون تغيير بمرور الوقت. يتجلى هذا الحفاظ على النسب في الحجم اللوغاريتمي كخط مستقيم على مقياس لوغاريتمي - توزيع قانون القوة. في المثال التخطيطي المصور ، يمكن أن يمثل قطر الدوائر أي شيء ، من العدد الأولي للمتعاونين إلى معرفة القراءة والكتابة خلال سنوات التكوين. (نسخة ملونة على الإنترنت.)

    لاحظ Barabási & amp Albert [16] في عملهم الأساسي بالفعل أنه يجب اكتشاف المرفق التفضيلي بسهولة في نمو شبكة فهرسة البيانات التي تم حلها بمرور الوقت. بسبب الارتباط التفضيلي ، فإن العقدة التي تكتسب اتصالات أكثر من عقدة أخرى ستزيد من اتصالها بمعدل أعلى ، وبالتالي سيزداد الاختلاف الأولي في الاتصال بين عقدتين بشكل أكبر مع نمو الشبكة ، بينما ستنمو درجة العقد الفردية يتناسب مع الجذر التربيعي للوقت. يتعلق هذا المنطق أيضًا بما يسمى بميزة المحرك الأول ، والتي تم العثور عليها مسؤولة عن النجاح التسويقي الملحوظ لبعض المنتجات السابقة للوقت [53] ، فضلاً عن الإشادة الشعبية بالبحث العلمي الرائد على الرغم من حقيقة أن غالبًا ما يكون أقل شمولاً من دراسات المتابعة [54]. كانت شبكات التعاون العلمي ، حيث يرتبط باحثان في حالة نشرا بحثًا معًا ، من بين البيانات التجريبية الأولى حيث تم اختبار مفهوم المرفقات التفضيلية وتأكيده [55-60]. وسرعان ما تبع ذلك تقارير عن الارتباط التفضيلي وسلوك القياس الناتج في تطور شبكة البروتين [61] وتطور شبكات التمثيل الغذائي [62،63] ، والإنترنت [57] والشبكة العالمية [20] ، وتراكم الاستشهادات [ 57،64-70] والتأثير العلمي [71،72] ، تكوين صداقات جديدة وتطور الشبكات الاجتماعية والتقنية [57،73-79] ، نمو السكان وحجم المدينة [14،15،80] ، تطور الكود المصدري [81] والكلمات والعبارات الإنجليزية الأكثر شيوعًا [82] ، في الشبكات الجنسية [83] ، بالإضافة إلى طول العمر الوظيفي للفرد [84] ، على سبيل المثال لا الحصر. كما أن الحجج الأقل دعمًا من الناحية الكمية ، ولكن مع ذلك ، المؤيدة لتأثير ماثيو تأتي أيضًا من التعليم ، حيث يوجد دليل على أن أوجه القصور المبكرة في معرفة القراءة والكتابة قد تتسبب في مشاكل مدى الحياة في تعلم مهارات جديدة [52] ، وكذلك من علم الأعصاب الإدراكي ، حيث تم الافتراض أنه يمكن استغلال التأثير عن طريق التدخلات التي تهدف إلى تحسين نمو الدماغ للأطفال ذوي الوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض [85]. سنراجع ملاحظات تأثير ماثيو في البيانات التجريبية بدقة في الأقسام اللاحقة ، لكننا أولاً نقوم بمسح المنهجية المستخدمة بشكل شائع لقياس الارتباط التفضيلي.

    2. قياس التعلق التفضيلي

    قد تكون ملاحظة قانون القوة في البيانات التجريبية [8] مؤشرًا على تأثير متى.الأهم من ذلك ، عدم العثور على توزيع قانون السلطة أو على الأقل توزيع ذي ذيل مرتبط به سوف يزيف تأثير ماثيو ، لكن العكس لا يصح بالضرورة. تتوافق مراقبة توزيع قانون القوة مع تأثير ماثيو ، ولكن في الواقع يمكن للعديد من العمليات الأخرى أيضًا توليد توزيعات قانون الطاقة [6،7،86]. التوزيع الاحتمالي للكمية x الذي يطيع قانون السلطة هو

    بشكل عام ، للتأهل كوصف مناسب للبيانات التجريبية ، دالة كثافة الاحتمال ص(x) ∼ 1/x 1 + ميكرومتر يجب أن تعقد ضمن نطاق كبير بما فيه الكفاية من x القيم الممتدة على مدى عقدين أو ثلاثة عقود على الأقل. من المستحسن أيضًا أن يفهم المرء أصل الانحرافات عن قانون القوة ، والتي تظهر غالبًا في طرفي التوزيع. ومن الجدير أيضًا أن نشير إلى أن ميكرومتر = 1 ، يُشار إلى توزيع قانون السلطة عادةً باسم قانون Zipf [4] ، في حين أن دالة التوزيع التراكمي هي قانون باريتو [87،88]. ال ميكرومتر = 1 الحالة خاصة لأنها تقع على الحد الفاصل بين المتوسط ​​غير المشروط المتقارب والمتباعد لـ x. في حين أن العديد من الآليات الفيزيائية المختلفة قد تكون في أصل قوانين القوة في الأنظمة المعقدة ، إلا أنها قد تؤدي إلى أسباب مختلفة على نطاق واسع ميكرومتر [6،7،86] ، التعلق التفضيلي هو بالتأكيد مرشح قابل للتطبيق.

    ومع ذلك ، يتطلب قياس المرفقات التفضيلية بيانات تم حلها بمرور الوقت. نحتاج إلى أن نكون قادرين على قياس المعدل الذي تحصل به جميع الكيانات (العقد والأوراق والأشخاص) التي تشكل النظام المدروس على الكمية المقاسة x (الروابط والاقتباسات والثروة). بافتراض التغيير في x خلال فترة زمنية قصيرة Δر هو Δx، آلية المرفق التفضيلي تفترض ذلك

    أين أ هو معدل التعلق و γ يحدد اللاخطية لنواة المرفق x γ. معدل التعلق أ يعتمد على الوقت. على وجه الخصوص ، الافتراض الأساسي الكامن وراء تأثير ماثيو هو ذلك أ ينمو بشكل متناسب مع القيمة المتزايدة لـ x، كما هو موضح تخطيطيًا في الشكل 1. ومع ذلك ، فإن آلية الارتباط التفضيلي ستؤدي إلى توزيع قانون السلطة x القيم المعطاة بواسطة المعادلة (2.1) فقط إذا γ = 1 ، عندما تكون نواة المرفقات خطية [16]. انحرافات γ أقل أو أعلى من 1 ينتج عنه ارتباط تفضيلي فرعي وخطي فائق ، على التوالي. المرفق التفضيلي الفرعي يؤدي إلى قطع أسي ممتد ، بينما γ & gt 1 يؤدي في النهاية إلى حصول كيان واحد من النظام على احتكار كامل [33،34]. بلغة الشبكات المتنامية ، γ & gt 1 يعني أن عقدة واحدة ستتصل بمرور الوقت تقريبًا بجميع العقد الأخرى المتاحة ، بينما بالنسبة لتراكم الاستشهادات للأوراق العلمية ، قد يؤدي النمو التحفيزي الفائق الخطي إلى الخلود عن طريق انتقال طور ديناميكي يؤدي إلى تباعد عمر الاقتباس للأوراق التي تم الاستشهاد بها بشدة [70،89]. يمكن ملاحظة الاختلافات ، التي تم إنشاؤها بواسطة أشكال مختلفة من المرفقات التفضيلية ، في لمحة في بنية الشبكات الناتجة ، كما هو موضح في الشكل 2.

    الشكل 2. رسم توضيحي لنمو الشبكة من خلال مرفق تفضيلي. نبدأ بثلاث عقد ، كل منها بوصلة واحدة إلى إحدى العقد الأخرى (مجموعة صغيرة على اليسار). بعد ذلك ، في كل خطوة زمنية ، تصل عقد جديدة وتتصل بعقدة موجودة باحتمالية تتناسب مع x γ (انظر المعادلة (2.2)). هنا، x هي درجة العقد. بعد 300 (مركز) و 1000 (يمين) خطوة زمنية ، مرفق تفضيلي فرعي مع γ = 0.5 ينتج عن الشبكتين العلويتين ، الارتباط التفضيلي الخطي مع γ = 1 ينتج عن الشبكتين الأوسطتين ، في حين أن الارتباط التفضيلي الفائق مع γ = 1.5 ينتج عن الشبكتين السفليتين ، على التوالي. يتوافق حجم العقد ولونها (من السماوي إلى الأزرق) مع درجتها في مقياس اللوغاريتم. يؤدي الارتباط التفضيلي الفرعي إلى ظهور قطع أسي ممتد ، مما يؤدي إلى شبكات أكثر تجانسًا إلى حد ما من الارتباط التفضيلي الخطي. ومع ذلك ، فإن الاختلافات طفيفة نسبيًا من الناحية البصرية. من ناحية أخرى ، يفضل التفضيل الفائق الخطي ظهور "المحاور العملاقة" التي تجذب تقريبًا جميع العقد التي تشكل الشبكة. يمكن الاطلاع على التطور الزمني الكامل للشبكات الثلاث على http://youtu.be/XcGn2KYEmVM و http://youtu.be/kfuD53o1yKQ و http://youtu.be/vB8yI-WrlRg لـ γ = 0.5, γ = 1 و γ = 1.5 على التوالي. مقاطع فيديو لـ γ = 0.25 و γ = 2 ، التي تتوافق مع المرفقات التفضيلية الفرعية والخطية الفائقة الأكثر تطرفًا ، متوفرة أيضًا على http://youtu.be/85pZodfi4VM و http://youtu.be/85R_AGXk2Ko. (نسخة ملونة على الإنترنت.)

    يعد التطبيق المباشر للمعادلة (2.2) إشكاليًا لأن النمو الذي يحكمه الارتباط التفضيلي هو عملية عشوائية بطبيعتها. لا يشير هذا البيان بالضرورة إلى أصل المرفق التفضيلي - الذي يخضع لنقاش يتطور ببطء ولكنه مثير جدًا للاهتمام حول ما إذا كان تأثير ماثيو ناتجًا عن الحظ الغبي أو التحسين [90] - ولكن ببساطة إلى حقيقة أنه ، بغض النظر عن الأصل ، سيكون هناك حتما مخالفات قوية في الطريق x ينمو بمرور الوقت لكل كيان معين في النظام. في الواقع ، أظهرت نظرية Yule لتوزيعات قانون القوة في المجموعات التصنيفية [29] ونظرية Champernowne لمعادلات التكرار العشوائية [91] أن هناك روابط مهمة بين قانون Zipf [4] والنمو العشوائي. وبشكل أكثر تحديدًا ، فإن نموذج النمو التحفيزي له في الواقع الشكل

    تم اقتراح التراكم بواسطة Jeong وآخرون. [57] ، الذي استخدمه لاختبار مفهوم الارتباط التفضيلي في عدد من الشبكات التجريبية المختلفة. لأداء التراكم ، على المرء ببساطة أن يحسب

    من ناحية أخرى ، تم اقتراح المتوسط ​​من قبل نيومان [55] ، الذي درس النمو والتعلق التفضيلي في شبكات التعاون العلمي. في هذه الحالة ، يقوم المرء ببساطة بتخزين البيانات x، بحساب متوسط ​​معدل النمو لكل حاوية على مجموعة الكيانات التي x يقع داخل حاوية معينة (يشار إليها بواسطة) ويقارن أخيرًا الرسم البياني الناتج مع توقع المعادلة (2.3). يتطلب تطبيق هذه الطريقة أن يختار المرء عدد الصناديق لتغطية الفاصل الزمني لـ x القيم و Δر لا يلزم أيضًا أن تكون أفضل دقة زمنية متوفرة في مجموعة البيانات التجريبية. يمكن للمرء استخدام Δر التي تكون أكبر لتخفيف التقلبات التي قد تكون بسبب الزيادات الصغيرة والمتقطعة في x عبر فترات زمنية قصيرة. بشكل عام ، يجب أن يكون من الممكن تحديد عدد الصناديق و Δر مثل هذا على حد سواء أ و γ يمكن تركيبها على أساس λ = فأس γ عند التخطيط λ في الاعتماد على x. تم استخدام هذه الطريقة أو أحد أشكالها في [60،64،66،71،74،75،82].

    في حين أن التراكم والتوسيط هما أكثر الطرق تطبيقاً لقياس الارتباط التفضيلي في البيانات التجريبية ، إلا أنهما ليسا الوحيدين المتاحين. نشير إلى Golosovsky & amp Solomon [89] للحصول على معالجة متعمقة ومقارنة بين الطريقتين ، بالإضافة إلى طريقة تحكم إضافية للتحقق من الاتساق الداخلي للمتوسط ​​والتراكم. تم اقتراح نهج إضافي متسق ذاتيًا لقياس الارتباط التفضيلي في الشبكات في [92] ، كما تم اعتماد منهجية مونت كارلو لسلسلة ماركوف مؤخرًا أيضًا [69]. سيجد القراء المهتمون مزيدًا من التفاصيل حول كيفية تحسين قياس المرفق التفضيلي إذا كان الشخص يمتلك بيانات مفصلة بشكل استثنائي في [81] ، بينما نواصل هنا مراجعة تأثير ماثيو في البيانات التجريبية التي تنبع من مجموعة رائعة من الأنظمة المختلفة.

    3. التعاون العلمي

    نبدأ بشبكات التعاون العلمي ، حيث كانت أول بيانات تجريبية حيث تم اختبار الآليات المُحدَّدة لتوزيعات درجة قانون الطاقة في الشبكات [55-57]. شبكات التعاون العلمي هي مثال جميل للشبكات الاجتماعية [36،39،93،94] ، حيث يُعتبر باحثان متصلين إذا نشرا بحثًا معًا. والجدير بالذكر ، لكي تكون الشبكة الاجتماعية ممثلة لما تمثله - حساب للتفاعل البشري - فإن التعريف المتسق للمعارف أمر مهم. وبينما قد يكون من الصعب تحديد الصداقة أو العدو بطريقة متسقة ودقيقة ، فإن التعاون العلمي موثق بدقة في المنتج النهائي ، مما يسمح بتعريف دقيق للترابط وبناء الشبكة الاجتماعية.

    تم تسليط الضوء على دراسة التعاون العلمي من خلال الأعمال الأساسية لنيومان [95-98] ، الذي أنشأ شبكات من الاتصالات بين الباحثين باستخدام بيانات من MEDLINE وأرشيف Los Alamos e-Print Archive و NCSTRL. وهكذا تمت تغطية البحوث الطبية الحيوية والفيزياء وعلوم الكمبيوتر بشكل شامل ، مما ساعد في الكشف عن أن بعض الخصائص الهيكلية المكتشفة لهذه الشبكات تتمتع بدرجة عالية من العالمية تتجاوز التخصصات العلمية ، في حين أن الخصائص الأخرى لأنماط التعاون ، من ناحية أخرى ، هي مجال معين. والجدير بالذكر أنه تم توضيح أن شبكات التعاون تشكل "عوالم صغيرة" [97] ، حيث يتم فصل أزواج الباحثين المختارين عشوائيًا عن طريق مسار قصير فقط من المعارف الوسيطة [35]. علاوة على ذلك ، كشف متوسط ​​درجة المؤلفين وتوزيعها عن وجود التجمعات في الشبكات ، مما سلط الضوء على عدد من الاختلافات الواضحة في أنماط التعاون بين المجالات المختلفة. تمت أيضًا دراسة بنية شبكة التعاون في مجال العلوم الاجتماعية [58] ، مما يدل على أن جوهرًا متماسكًا هيكليًا في العلوم الاجتماعية ينمو باطراد منذ أوائل الستينيات.

    عمليًا ، بالتزامن مع البحث حول الخصائص الهيكلية لشبكات التعاون العلمي ، كان البحث حول التطور الزمني لشبكات التعاون العلمي يتكشف أيضًا. في [55] ، درس نيومان بشكل تجريبي نمو شبكات التعاون العلمي في الفيزياء والبيولوجيا ، مستخدمًا البيانات مرة أخرى من Los Alamos e-Print Archive و MEDLINE. لقد تبين أن احتمال تعاون زوج من العلماء يزداد مع عدد المتعاونين الآخرين المشتركين بينهما ، وأن احتمال اكتساب عالم معين لمتعاونين جدد يزيد مع عدد المتعاونين السابقين معه - وهي خاصية مميزة لـ تأثير ماثيو. كما هو مبين في الشكل 3 ، الذي نعيد إنتاجه من [55] ، فإن الاحتمال النسبي لمتعاون جديد يزيد عمليًا بشكل خطي مع عدد المتعاونين الحاليين. هذا صحيح بشكل خاص بالنسبة للجزء الأول من المنحنى ، ولكن نظرًا لأنه لا يمكن لأي شخص التعاون مع عدد لا حصر له من الأشخاص في فترة زمنية محدودة ، فإن الاحتمال ينخفض ​​إلى x (هنا تدل على درجة المؤلفين) تصبح كبيرة. ومن المثير للاهتمام ، أن هذه النقطة تبدو حول 150 متعاونًا في الفيزياء (داخليًا) و 600 في الطب الحيوي (اللوحة الرئيسية) ، مما يشير إلى الاختلافات المذكورة أعلاه في أنماط التعاون بين التخصصات العلمية.

    الشكل 3. تأثير ماثيو في شبكات التعاون العلمي. المصور هو الاحتمال النسبي بأن الحافة الجديدة في الشبكة ستتصل بمؤلف مع عدد معين من المتعاونين السابقين. تعرض اللوحة الرئيسية نتائج قاعدة بيانات MEDLINE ، بينما تعرض اللوحة الداخلية نتائج أرشيف الطباعة الإلكترونية في لوس ألاموس. في كلتا الحالتين ، يزداد الاحتمال النسبي لمتعاون جديد خطيًا في البداية مع عدد المتعاونين الحاليين ، ولكن هناك حدًا محددًا ميدانيًا يحدث عند حوالي 600 متعاون في الطب الحيوي (اللوحة الرئيسية) و 150 متعاونًا في الفيزياء (داخلي) ، والتي تتعلق بالحدود الأساسية للتعاون العلمي. (مقتبس من [55] بإذن من الجمعية الفيزيائية الأمريكية.)

    تكشف نظرة فاحصة على النتائج المعروضة في الشكل 3 أن طريقة المتوسط ​​المستخدمة تحقق نتائج فعلية γ = 1.04 لـ MEDLINE و γ = 0.89 لأرشيف Los Alamos e-Print Archive ، والذي يتوافق مع المعادلة (2.2) مع مرفق تفضيلي فائق الخط وشبه الخطي قليلاً ، على التوالي. دراسة وثيقة الصلة أجراها باراباسي في نفس الوقت تقريبًا وآخرون. [56] ، والتي استندت إلى جميع المجلات ذات الصلة في الرياضيات وعلم الأعصاب ، أنتجت أيضًا أدلة على الارتباط التفضيلي الفرعي مع γ = 0.8. دعم نمو شبكة التعاون العلمي في سلوفينيا [60] ودراسة التأليف المشترك المستندة إلى مجلات علم الأعصاب [57] أيضًا مفهوم الارتباط التفضيلي الفرعي ، وكلاهما يقدم تقارير γ = 0.79. الأخفض γ تم الإبلاغ عن القيمة بواسطة Tomassini & amp Luthi [59] ، الذي أظهر أن التطور الزمني لشبكة التأليف المشترك للبرمجة الجينية يحكمه γ = 0.76. ومع ذلك ، عكس الوقت أو التبديل العشوائي للترتيب الذي تم بناء شبكات التأليف المشترك به داخل نافذة الدقة Δر أسفرت γ = 0.88 و γ = 0.85 على التوالي. مجتمعة ، تفضل هذه النتائج مفهوم الارتباط التفضيلي الفرعي قليلاً الذي يحكم نمو شبكات التعاون العلمي ، ولكن كما أشار نيومان بشكل صحيح [55] ، قد يكون لهذا الاختلاف تأثير ضئيل كبديل عن الارتباط التفضيلي الخطي. كما يتضح من Krapivsky وآخرون. [33] ومراجعته في الفقرة 2 ، يؤدي الارتباط التفضيلي الفرعي إلى قطع أسي ممتد في توزيع الدرجة الناتج ، ولكن يوجد حد فاصل مماثل بالفعل في توزيع الدرجات نتيجة للانحراف عن السلوك الخطي لـ كبيرة بما فيه الكفاية x في الشكل 3. في الواقع ، تم الإبلاغ عن نفس الانحراف أيضًا لنمو شبكة التعاون العلمي في سلوفينيا [60] ، مما يوفر دليلًا على أن الارتباط التفضيلي الفرعي يترجم بدقة إلى حد ما إلى توزيع الدرجة المتوقعة.

    بغض النظر عن هذه التفاصيل ، فإن الأدلة الدامغة تدعم تأثير ماثيو في شبكات التعاون العلمي بشكل كامل ، مما يشير إلى أنه بمرور الوقت من المتوقع أن تنمو الاختلافات الأولية في عدد المتعاونين وتؤدي إلى فصل قوي بين المؤلفين. في نهاية المطاف ، يكتسب بعض الأفراد المئات بينما يكتسب الآخرون حفنة قليلة من المتعاونين خلال حياتهم المهنية العلمية.

    4. الشبكات الاجتماعية والتقنية والبيولوجية

    من الواضح أن شبكات التعاون العلمي التي تمت مراجعتها أعلاه هي أيضًا أمثلة رئيسية للشبكات الاجتماعية ، وبالتالي ستكون مناسبة لهذا القسم ، لكننا منحناهم قسمًا منفصلاً نظرًا لدورهم السابق في اختبار الارتباط التفضيلي في البيانات التجريبية. ومع ذلك ، هناك عدد من الشبكات الاجتماعية التقنية الأخرى [57،73-76،78-81] والبيولوجية [61،63] ، حيث أتاح توافر البيانات التي تم حلها زمنيًا اختبار تأثير ماثيو. كان تطور الشبكات الاجتماعية والتقنية على وجه الخصوص في بؤرة الاهتمام لعقود من الزمان [99]. القفزات الأخيرة في التقدم في توافر "البيانات الضخمة" الموثوقة والنمذجة الرياضية وأدوات المعلوماتية تتيح فهمًا أعمق لعمليات العدوى ونقاط التحول الناشئة والظواهر المتتالية وغير الخطية ذات الصلة التي تدعم الخصائص الأكثر إثارة للاهتمام للأنظمة الاجتماعية التقنية [100،101] .

    تم الإبلاغ عن تأثير ماثيو في الشبكات الاجتماعية والتقنية أولاً بواسطة Jeong وآخرون. [57] ، الذين اقترحوا في ذلك الوقت أيضًا التراكم (انظر المعادلتين (2.4) و (2.5)) لقياس الارتباط التفضيلي في البيانات التي تم حلها بمرور الوقت والتي تصف نمو الشبكة. بالإضافة إلى شبكة التعاون العلمي (§3) وشبكة الاستشهادات (§5) ، فقد أظهروا أن تطور شبكة الممثلين السينمائيين وتطور الأنظمة المستقلة التي تشكل الإنترنت يخضعان لتفضيل شبه خطي التعلق. على غرار تعريف شبكة التعاون العلمي ، في شبكة الممثلين السينمائيين ، يتم توصيل اثنين من الممثلين إذا كانوا قد عملوا معًا في فيلم. تتكون الشبكة التي تم التحقيق فيها من جميع الأفلام والممثلين من عام 1892 حتى عام 1999 ، واتضح أن النمو تميز γ = 0.81. وبالمثل كما هو الحال من خلال التعاون العلمي ، هنا أيضًا يمكن ربط الطابع دون الخطي قليلاً للمرفق التفضيلي بالقيود الواضحة في عدد الجهات الفاعلة المشتركة التي يمكن للفرد حشدها على مدار حياته ، وهذا يُترجم أيضًا إلى القطع الأسي المتوقع- في توزيع الدرجة الناتجة عن الجهات الفاعلة. والجدير بالذكر ، تم الإبلاغ أيضًا عن مرفق تفضيلي في شبكة الممثلين السينمائيين في [76]. من أجل الإنترنت ، جيونج وآخرون. [57] استخدموا البيانات التي قدمتها NLANR ، وقد لاحظوا ارتباطًا تفضيليًا فائق الخطي قليلًا يتميز به γ = 1.05. كما يتضح من أمثلة نمو الشبكة الموضحة في الشكل 2 ، فإن مثل هذه الانحرافات الصغيرة عن γ = 1 يؤدي إلى انحرافات يصعب التعرف عليها (لاحظ أنه في الأمثلة الموضحة ، استخدمنا γ = 0.5 للخط الفرعي و γ = 1.5 للارتباط التفضيلي الفائق الخطي) ، وبالتالي يمكن للمرء بحسن نية أن يستنتج تأثير ماثيو باعتباره وصفًا أكثر عمومية للآلية التي تحكم نمو هذه الشبكات.

    بالإضافة إلى الإنترنت ، فقد ثبت أن شبكة الويب العالمية ذات الصلة تعرض سلوكًا مدهشًا للأثرياء يصبحون أكثر ثراءً مدفوعًا بمنافسة الروابط على الويب [20،75]. ومن المثير للاهتمام ، على الرغم من أن توزيع الاتصال عبر الويب بالكامل قريب من قانون السلطة الخالص ، Pennock وآخرون. [20] ذكرت أن التوزيع ضمن مجموعات صفحات الويب الخاصة بفئة معينة يكون عادةً أحادي الوسائط على مقياس سجل ، مع موقع الوضع ، وبالتالي مدى ظاهرة الثراء الثراء ، المتفاوتة عبر الفئات المختلفة. كما تم اقتراح نموذج توليدي بسيط ، يشتمل على مزيج من الارتباط التفضيلي والموحد لوصف هذه الملاحظات [20].

    الشبكات الاجتماعية على الإنترنت ، مثل موسوعة الإنترنت ويكيبيديا [74] ، وأنظمة لوحة النشرات [76] ، وخدمات الشبكات الاجتماعية مثل فليكر ، وياهو! 360 درجة أو Facebook الشهير الآن [73،77] ، وكذلك بيانات المدونات الصغيرة الطولية [78] تظهر أيضًا دليلاً على تأثير ماثيو. يمكن وصف نمو ويكيبيديا ، على سبيل المثال ، بالقواعد المحلية مثل آلية المرفقات التفضيلية ، على الرغم من حقيقة أن المستخدمين الأفراد المسؤولين عن تطورها يمكنهم التصرف عالميًا على الشبكة [74]. كشفت الأبحاث أيضًا أن الإغلاق الثلاثي - إذا اتبعت أليس بوب وبوب يتبع تشارلي ، فإن أليس ستتبع تشارلي - ليس آلية رئيسية لإنشاء روابط اجتماعية في الشبكات عبر الإنترنت كما افترض في البداية.تكشف بيانات المدونات الصغيرة الطولية عن استراتيجيات أكثر تعقيدًا يستخدمها المستخدمون عند توسيع دوائرهم الاجتماعية [78]. على وجه الخصوص ، بينما تؤثر بنية الشبكة على انتشار المعلومات بين المستخدمين ، تتشكل الشبكة بدورها من خلال نشاط الاتصال هذا. يشير هذا إلى آلية إنشاء ارتباط حيث من المرجح أن تتبع أليس تشارلي بعد رؤية العديد من رسائل تشارلي. ونغ وآخرون. [78] خلص إلى أن الإغلاق الثلاثي له تأثير قوي على تكوين الارتباط ، ولكن الاختصارات القائمة على حركة المرور هي عامل رئيسي آخر في تفسير تطور الشبكة. يمكن تلخيص سلوكيات إنشاء الروابط من خلال تصنيف المستخدمين في فئات مختلفة بخصائص هيكلية وسلوكية مميزة ، كما هو موضح في الشكل 4. يميل المستخدمون المشهورون والنشطون والمؤثرون إلى إنشاء اختصارات قائمة على حركة المرور ، مما يجعل عملية نشر المعلومات أكثر كفاءة في الشبكة [78]. والجدير بالذكر أن موضوع الارتباط التفضيلي في الشبكات عبر الإنترنت قد تم مؤخرًا استقصائه بشكل شامل في [79] ، حيث سيجد القراء المهتمون العديد من الأمثلة الإضافية والمعلومات المثيرة للاهتمام المتعلقة تحديدًا بهذا النوع من البيانات التجريبية.

    الشكل 4. التوسع في الدوائر الاجتماعية عبر الإنترنت محكوم بالمستخدمين الذين يستخدمون العديد من استراتيجيات إنشاء الروابط الفردية المختلفة. في الواقع ، يتم أخذ معايير مختلفة بنسب مختلفة في الاعتبار عند تحديد من سيتم الاتصال به بعد ذلك. ترميز المؤامرة الثلاثية الموضحة نسب استراتيجيات إنشاء الروابط المختلفة لأنواع مختلفة من المستخدمين (انظر وسيلة الإيضاح) من حيث الهيكل (صبنية)، حركة المرور (صحركة المرور) والفرصة (صعشوائي). مجتمعة ، قد تؤدي هذه الاستراتيجيات إلى ظهور تأثير ماثيو وتؤدي إلى شبكات تفاعل اجتماعي غير متجانسة بقوة. (مقتبس من [78] بإذن من ACM.)

    بالإضافة إلى المشهد الشاسع للشبكات الاجتماعية عبر الإنترنت ، هناك أيضًا العديد من الأنظمة الاجتماعية والتقنية التي لا توجد عبر الإنترنت فقط ، ولكن لا يزال من الممكن الحصول على بيانات مفيدة بشأنها. روزنفيلد وآخرون. [80] ، على سبيل المثال ، قدم طريقة لتعيين المناطق الحضرية تسمى "خوارزمية مجموعة المدن" واستخدمت البيانات التي تم الحصول عليها لفحص قانون Gibrat للنمو النسبي [30]. يفترض الأخير أن المتوسط ​​والانحراف المعياري لمعدل نمو المدن ثابتان ومستقلان عن حجم المدينة. كشفت الدراسة أن البيانات تختلف عن قانون جبرات وأن الانحراف المعياري يتناقص كقانون قوة فيما يتعلق بحجم المدينة. سمحت "خوارزمية City Clustering" بدراسة العملية الأساسية المؤدية إلى هذه الانحرافات ، والتي ثبت أنها تنشأ من وجود ارتباطات مكانية بعيدة المدى في النمو السكاني. قبل هذا البحث التجريبي ، جابيكس [14] وبراكمان وآخرون. [15] وضع نظريًا بالتفصيل الآليات الكامنة وراء نمو المدينة ، بما في ذلك بشكل بارز قانون Zipf.

    مايلرت وآخرون. [81] ، من ناحية أخرى ، استفاد من البيانات التفصيلية حول تطور مشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر في توزيعات لينكس. لقد أظهروا أن الشبكة الناتجة عن عشرات الآلاف من الحزم المتصلة تخضع بدقة لقانون Zipf على أربعة أوامر من حيث الحجم ، وأن هذا يرجع إلى النمو النسبي العشوائي. وبالتالي تقدم الدراسة مثالًا رائعًا لنظام تكيفي معقد منظم ذاتيًا يخضع لتأثير ماثيو.

    كانت شبكات الاتصال الجنسي أيضًا موضوعًا للبحث المتعلق بتأثير ماثيو [83،102]. على وجه الخصوص ، دي بلاسيو وآخرون. [83] اختبروا تخمين المرفق التفضيلي عن طريق تقنية ملائمة تعظيم التوقع تعتمد على الاحتمالية القصوى ، والتي تم استخدامها لنمذجة شركاء جدد على مدى سنة واحدة بناءً على عدد الشركاء في الفترات السابقة البالغة 2 و 4 سنوات ، وكذلك العمر. تم تعديل نموذج التفضيل التفضيلي لمراعاة عدم التجانس الفردي في الميل لإيجاد شركاء جدد ومُلائم لبيانات المسح النرويجية حول الرجال والنساء من جنسين مختلفين. كشف البحث عن ارتباط تفضيلي دون الخطي يحكم نمو شبكات الاتصال الجنسي بمقدار 0.5 γ ≤ 0.7 ، والذي يشبه التعاون العلمي وشبكات الممثلين السينمائيين التي تمت مراجعتها أعلاه ، من المحتمل أن يكون له علاقة بالحدود المادية للاتصالات الجنسية. ومن المثير للاهتمام أن انخفاض قيمة γ قد تشير إلى أن القيود المفروضة على العدد الأقصى الممكن للشركاء الجنسيين أكبر من القيود المفروضة على عدد المتعاونين أو الممثلين المشاركين في فيلم ، مما يؤدي إلى قطع أسي أقوى في التوزيعات الاحتمالية المقابلة - وهو استنتاج يبدو بالتأكيد أنه صدى مع الواقع. علاوة على ذلك ، خلصت دراسة سابقة أجراها جونز وأمبير هاندكوك [102] إلى أن قياس توزيعات الدرجة الجنسية والافتراض الأساسي للارتباط التفضيلي هو في الواقع غير ملائم للغاية للبيانات الناتجة عن العديد من شبكات الاتصال الجنسي المختلفة. وهذا بدوره له آثار مهمة على الحد من انتقال الأمراض المنقولة عن طريق الاتصال الجنسي ، على سبيل المثال عن طريق استخدام الواقي الذكري أو العلاج عالي الفعالية بمضادات الفيروسات القهقرية ، حيث يمكن أن تؤدي مثل هذه التدخلات إلى جعل السكان تحت التحول الوبائي ، حتى في السكان الذين يظهرون درجات كبيرة. عدم التجانس السلوكي.

    لاختتام هذا القسم ، نستعرض أمثلة على تأثير ماثيو في الشبكات البيولوجية ، حيث فيما يتعلق بالشبكات الاجتماعية والتقنية ، الأمثلة قليلة نسبيًا. ال خميرة الخميرة تحتوي شبكة تفاعل البروتين والبروتين [103] على هيكل خالٍ من المقاييس ، وقد أظهر آيزنبرغ وأمبير ليفانون [61] أنه كلما كان البروتين أقدم كلما كان أفضل ارتباطًا به ، وأن عدد التفاعلات التي يكتسبها البروتين أثناء تطوره يتناسب مع اتصالها. وهكذا ، باستخدام مقارنة الجينوم المتقاطع ، تُظهر الدراسة بشكل قاطع أن تطور شبكات البروتين يحكمه الارتباط التفضيلي الخطي. يواصل أيزنبرغ وأمبير ليفانون [61] استنتاج أن الارتباط التفضيلي مفهوم مهم في عملية التطور ، لأنه يؤدي ديناميكيًا إلى تكوين مجمعات ومسارات بروتينية كبيرة ، والتي تقدم تنظيمًا ووظائف عالية التعقيد.

    تمت دراسة تأثير ماثيو أيضًا في شبكات التمثيل الغذائي [62،63] ، والتي هي في قلب التفاعلات بين المركبات الكيميائية الحيوية في الخلايا الحية. ضوء وآخرون. [62] حددت أنماط اتصال الإنزيمات في شبكة التمثيل الغذائي لـ الإشريكية القولونية، مما يدل على أن الإنزيمات التي لها ممثل في حقيقيات النوى لديها درجة متوسطة أعلى ، بينما الإنزيمات التي يتم تمثيلها فقط في بدائيات النوى ، وخاصة الإنزيمات الموجودة فقط في βγ-البكتيريا البروتينية ، لديها درجة أقل من المتوقع عن طريق الصدفة. الأهم من ذلك ، كشف البحث أن حوافًا جديدة تضاف إلى الإنزيمات شديدة الارتباط بمعدل أسرع من الإنزيمات ذات الدرجة المنخفضة ، وهو ما يتوافق مع تأثير ماثيو. كان التفسير البيولوجي المقترح للارتباط التفضيلي المرصود في نمو شبكات التمثيل الغذائي هو أن الإنزيمات الجديدة التي تم إنشاؤها من خلال تكرار الجينات تحافظ على بعض المركبات المشاركة في التفاعل الأصلي طوال تطورها المستقبلي. على الرغم من أن فهم أسباب وعواقب التصميم المحدد لشبكات التمثيل الغذائي لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا في علم الأحياء ، إلا أن فايفر وآخرون. [63] أظهرت أن الملاحظات التجريبية المبلغ عنها ، ولا سيما الوجود المميز للمستقلبات المحورية مثل ATP أو NADH ، يمكن تفسيرها من خلال عمليات المحاكاة الحاسوبية التي تتضمن في البداية عددًا قليلاً فقط من الإنزيمات متعددة الوظائف. ثم ، من خلال اختيار معدلات النمو التي تحكمها الآليات البيوكيميائية الأساسية ، تظهر المحاور تلقائيًا من خلال عملية تكرار الإنزيم والتخصص.

    5. الاقتباسات

    بعد الانتقال الواسع إلى حد ما ولكن المأمول أن يكون مثيرًا للاهتمام من شبكات التعاون العلمي إلى الشبكات الاجتماعية والتقنية والبيولوجية ، قد نعيد التركيز على البحث ، ولا سيما على تراكم الاستشهادات بالأوراق العلمية. يبدو أن الباحثين يسعدون بتقييم نتاجهم العلمي وتأثيره بدقة. من توزيعات الاقتباسات [104-109] ، وشبكات التأليف المشترك [98] وتشكيل فرق البحث [110،111] ، إلى ترتيب الباحثين [112-114] وإمكانية التنبؤ بنجاحهم [72،115-117] - كيف يمكننا هل أصبح العلم علمًا في حد ذاته. ليس من المستغرب أن تكون أنماط تراكم الاقتباسات ، تمامًا مثل تطور وبنية شبكات التعاون العلمي ، تمت دراستها على نطاق واسع خلال العقد الماضي [57،64–68،70،89].

    على الرغم من الملاحظات الأساسية لروبرت ك.ميرتون [1] ، الذي قدم تأثير ماثيو بناءً على التناقضات في الاعتراف التي تلقاها العلماء البارزون والباحثون المجهولون لاكتشافات مماثلة ، وعمل ديريك جيه دي سولا برايس [2] ، الذي كان يدرس شبكة الاستشهادات بين الأوراق العلمية بالفعل في أوائل الستينيات ، كان أول اختبار أكثر صرامة للارتباط التفضيلي في تراكم الاستشهادات يرجع مرة أخرى إلى جيونج وآخرون. [57]. لقد أظهروا أن الاقتباسات من الأوراق المنشورة في رسائل المراجعة البدنية منذ عام 1989 تتراكم عن طريق الارتباط التفضيلي شبه الخطي مع γ = 0.95. بعد ذلك بوقت قصير ، أجرى ريدنر [64] تحليلًا لتاريخ الاقتباس الكامل لمنشورات مراجعة البدنية، في الوقت الممتد 110 سنوات ، وأكدت أيضًا أن المرفق التفضيلي الخطي يبدو أنه يفسر انتشار الاقتباسات. عند الفحص الدقيق ، ألمح التحليل إلى التراكم الفائق الخطي قليلاً ، على الرغم من أن هذا ، بالإضافة إلى احتمال الارتباط التفضيلي الخطي الصارم ، كان في خلاف مع التوزيع اللوغاريتمي الطبيعي المبلغ عنه للاقتباسات. ورقتان من تأليف وانغ وآخرون. [66،67] ، باستخدام الاستشهادات بالبيانات التجريبية للأبحاث المنشورة في مجلة الفيزياء التطبيقية بين عامي 1931 و 2005 ، مجلة الطب التجريبي بين عامي 1900 و 2005 و معاملات IEEE على التحكم الآلي بين عامي 1963 و 2005 ، قدمت نفس النتائج بشكل أساسي ، وهي التقارير γ ≈ 1 لضبط تراكم الاستشهادات. استخدم Eom & amp Fortunato [68] أيضًا تاريخ النشر الكامل لـ مراجعة البدنية ناقص تقييمات الفيزياء الحديثة لدراسة تطور شبكات الاقتباس ، وقد اقترحوا نموذج ارتباط تفضيلي خطي مع جاذبية أولية تعتمد على الوقت والتي تعيد إنتاج توزيعات الاقتباس التجريبية بنجاح بالإضافة إلى حسابات وجود دفعات الاقتباس المرصودة.

    الأهم من ذلك ، أن تراكم الاقتباسات من الأوراق العلمية تمت مراجعته مؤخرًا بواسطة Golosovsky & amp Solomon [70] ، الذي أكد التلميحات التي أبلغ عنها بالفعل Redner [64] ، وهي أن ديناميكيات الاقتباس محكومة مع ذلك من خلال الارتباط التفضيلي الفائق الخطي مع 1.25 ≤ γ ≤ 1.3. استخدم البحث بيانات تاريخ الاقتباس لـ 40 195 ورقة فيزيائية نُشرت في عام واحد ، وتم التأكيد على أنه لا يمكن وصف عملية الاقتباس بأنها سلسلة ماركوف بلا ذاكرة نظرًا لوجود ارتباط كبير بين معدلات الاقتباس الحالية والحديثة للورقة . بناءً على هذه الملاحظات ، تم اقتراح نموذج ديناميكي عشوائي لشبكة استشهاد متنامية بناءً على عملية نقطة مثيرة ذاتيًا ، وقد تم إثبات أنه يمثل بشكل مثالي توزيعات الاقتباس المقاسة. إحدى النتائج المثيرة للاهتمام لهذه النتيجة هي أن النمو التحفيزي الفائق الخطي ينقل الخلود إلى الأوراق البحثية التي تم الاستشهاد بها بشكل كبير عن طريق انتقال المرحلة الديناميكي الذي يؤدي إلى تباين عمر الاستشهاد - بلغة علم الأوبئة ، أصبحت هذه الأوراق مستوطنة [70 ، 89] .

    إن تقديم المزيد من الدعم لاستنتاجات Golosovsky & amp Solomon [70] هي عدة حسابات سابقة للارتباط التفضيلي الفائق الخطي في تراكم الاستشهادات ، ولكن ليس للأوراق العلمية ، بل لبراءات الاختراع [65،69]. فالفيردي وآخرون. [65] ، على سبيل المثال ، درس شبكة الاستشهاد ببراءات الاختراع الناتجة عن براءات الاختراع المسجلة من قبل مكتب براءات الاختراع والعلامات التجارية الأمريكي ، وفي ضوء أوجه التشابه مع شبكات الاستشهاد بالمقالات ، تم التوصل إلى نوع عالمي من الآليات التي تربط الأفكار والتصميمات أيضًا كتطورهم. يمكن تصنيف هذه الآلية على نطاق واسع على أنها تأثير ماثيو ، الذي يحكم كيفية تجميع الائتمان من خلال البحث وكذلك الابتكارات التكنولوجية.

    والجدير بالذكر أن موضوع الارتباط التفضيلي في تراكم الاقتباسات قد تم مؤخرًا مسحه بشكل شامل في [89] ، حيث سيجد القراء المهتمون المزيد من المعلومات المثيرة للاهتمام المتعلقة تحديدًا بهذا النوع من البيانات التجريبية.

    6. التقدم العلمي والأثر

    إن تأثير ماثيو في تطور شبكات التعاون العلمي وفي انتشار الاستشهادات يولد السؤال عما إذا كان التقدم العلمي والتأثير بشكل عام يخضعان لنفس التأثير. إن التوافر المتزايد لكميات هائلة من البيانات الرقمية ، ولا سيما قواعد البيانات الضخمة للكتب الممسوحة ضوئيًا [118] وكذلك النشر الإلكتروني والمحفوظات المعلوماتية [119] ، تغذي الاستكشافات واسعة النطاق للثقافة الإنسانية التي لم يكن من الممكن تصورها حتى قبل عقد من الزمان. ونظرًا لأن العلم هو مركز للعديد من الركائز الأساسية للثقافة الإنسانية ، فإن علم العلوم يتوسع بشكل كبير أيضًا ، مع دراسات حول الاستشهادات العالمية وشبكات التعاون [120] ، والتحليل العالمي "لشبكة الغذاء العلمية" [121] ، والتعرف على أنماط نسالة في تطور العلوم [122] ، وبلغت ذروتها في أطالس العلم المقنعة بصريًا [123] والمعرفة [124].

    ركوب موجة التوافر المتزايد للبيانات الرقمية هو أيضًا دراسة التأثير العلمي ، الذي يكتسب زخمًا سريعًا [72،116،117،125،126]. كشفت الأبحاث الحديثة ، على سبيل المثال ، عن "عدم وجود دعاية سيئة" في العلوم حيث أن الأوراق المنتقدة هي في الواقع ذات تأثير كبير [125] ، وأن التوليفات غير النمطية في العلوم لديها فرصة أكبر لإحداث تأثير كبير [126]. كما تم وضع حدود واضحة على إمكانية التنبؤ بالتأثير المستقبلي في العلوم [116،117] ، خلافًا للتنبؤات المفرطة في التفاؤل التي تم الإبلاغ عنها سابقًا [115]. وانغ وآخرون. [72] اقترح مؤخرًا نموذجًا ميكانيكيًا لتقدير التأثير العلمي طويل المدى ، والذي يسمح بانهيار تاريخ الاقتباس للأوراق من مختلف المجلات والتخصصات في منحنى واحد ، مما يشير إلى أن جميع الأوراق تميل إلى اتباع نفس التوقيت العالمي نمط. كشفت الدراسة أن النموذج اللوغاريتمي الطبيعي المقترح بدون مرفق تفضيلي قادر على التقاط سجل الاقتباس لأوراق التأثير الصغيرة فقط بشكل صحيح ، بينما تتطلب نمذجة أنماط الاقتباس للأوراق ذات التأثير المتوسط ​​والعالي تشغيل مرفق تفضيلي. في الواقع ، مكّن النموذج الفريق من عمل تنبؤ تحليلي لعتبة الاقتباس عندما يصبح المرفق التفضيلي مناسبًا ، والذي تم الإبلاغ عنه بأنه يساوي 8.5 [72]. ومن ثم ، فإن تأثير الأوراق التي تتجاوز هذا الحد سيستفيد من تأثير ماثيو ، في حين أن الأوراق التي تحتوي على عدد أقل من الاستشهادات لن تستفيد منها. وانغ وآخرون. [72] أكد أيضًا أن التنبؤ التحليلي المبلغ عنه في اتفاق وثيق مع النتيجة التجريبية بأن الارتباط التفضيلي محجوب بالجاذبية الأولية للأوراق التي تحتوي على أقل من سبع اقتباسات ، كما ورد سابقًا بواسطة Eom & amp Fortunato [68].

    ومع ذلك ، فإن توفر النص الرقمي يتيح أيضًا ملاحظة الامتداد النصي لتأثير متى في معدلات الاقتباس ، أو بدلاً من ذلك ، النسخة "الدلالية" واسعة النطاق لتأثير ماثيو في العلم [71]. باستخدام المعلومات المقدمة في العناوين والملخصات لأكثر من نصف مليون منشور نشرتها الجمعية الفيزيائية الأمريكية خلال الـ 119 عامًا الماضية ، ومن خلال تحديد جميع الكلمات والعبارات الفريدة وتحديد أنماط استخدامها الشهرية ، من الممكن الحصول على معلومات قابلة للقياس الكمي. نظرة ثاقبة لاتجاهات اكتشاف الفيزياء من نهاية القرن التاسع عشر إلى اليوم ( نعارض -gram لمنشورات الجمعية الفيزيائية الأمريكية متاح في http://www.matjazperc.com/aps). كشف البحث أن مقادير الاتجاهات الصاعدة والهابطة تؤدي إلى توزيعات ثقيلة الذيل ، وأن ظهورها يرجع إلى تأثير ماثيو. يشير هذا إلى أن صعود وسقوط النماذج العلمية مدفوعان بمبادئ قوية للتنظيم الذاتي ، والتي تؤدي بمرور الوقت إلى اختلافات كبيرة في تأثير الاكتشافات الخاصة على التقدم اللاحق. كما تم إجراء بحث مماثل بواسطة Pfeiffer & amp Hoffmann [127] ، الذي قام بتحليل الأنماط الزمنية للجينات في المنشورات العلمية التي تستضيفها PubMed. لاحظوا أن الباحثين ينشرون في الغالب على الجينات التي ظهرت بالفعل في العديد من المنشورات. قد تكون هذه استراتيجية مجزية للباحثين ، لأن هناك علاقة إيجابية واضحة بين تواتر الجين في المنشورات العلمية وتأثير هذه المنشورات [127]. بطريقة ما ، يمكن هندسة تأثير ماثيو ، أو على الأقل تسهيله ، من خلال التركيز على "الموضوعات الساخنة" في مجال بحث معين.

    يكشف الشكل 5 أن تأثير ماثيو في تأثير البحث العلمي يُترجم أيضًا إلى الجغرافيا [71] ، حيث تمكنت الولايات المتحدة وفرق كبيرة في أوروبا من ضبط وتيرة إنتاج أبحاث الفيزياء على مدى فترات طويلة من الزمن ، دون توقف إلا بفعل فترات الحرب. ومع ذلك ، فقد ساهم انهيار الاتحاد السوفيتي ، وسقوط جدار برلين والتغيرات ذات الصلة في النظام العالمي خلال الثمانينيات والتسعينيات ، بشكل كبير في العولمة ، بحيث أصبحت اليوم دول مثل الصين وروسيا وأمريكا الجنوبية وأستراليا تساهم بشكل ملحوظ. لإنتاج الفيزياء. ومع ذلك ، فإن خريطة اقتباس جميلة للعالم أنتجها بان وآخرون. [120] ، حيث يتم قياس وتشويه مساحة كل بلد وفقًا لعدد الاستشهادات الواردة ، لا يزال يكشف عن توزيع جغرافي متحيز بشدة للتأثير. والجدير بالذكر أن التحليل المتعمق للإنتاج العلمي للفيزياء واستهلاكها كشف أنه حتى المدن يمكن تحديدها بناءً على مناصبها القيادية في البحث العلمي [128]. على الرغم من أن البحث على هذا الخط يبدو أنه يركز في الغالب على الفيزياء ، إلا أن المنهجية المطبقة تفتح بالتأكيد إمكانية إجراء دراسات مقارنة عبر مختلف التخصصات ومجالات البحث ، حيث لا يزال تأثير ماثيو إما مؤكدًا أو دحضه.

    الشكل 5. البلدان التي تساهم في البحوث المنشورة في مراجعة البدنية. يرمز اللون إلى متوسط ​​الإنتاجية الشهرية لبلد ما خلال كل سنة معروضة ، وفقًا لمتوسط ​​الإنتاج الشهري للولايات المتحدة الأمريكية خلال عام 2011 (يساوي 565 منشورًا شهريًا - كحد أقصى).تم استخدام جميع الانتماءات ، وفي حالة مشاركة أكثر من دولة في منشور معين ، حصل الجميع على ائتمان متساوٍ. تم تطبيق متوسط ​​متحرك لمدة 12 شهرًا قبل حساب متوسط ​​الإنتاج الشهري لكل بلد. لاحظ أن مقياس اللون لوغاريتمي. يتم عرض خرائط العالم لأربع سنوات تمثيلية ، بينما يمكن الاطلاع على الجدول الزمني الجغرافي الكامل على http://youtu.be/0Xeysi-EfZs. (مقتبس من [71].) (نسخة ملونة على الإنترنت.)

    7. طول العمر الوظيفي

    إن الأدلة الدامغة لصالح تأثير ماثيو في العلوم ، والتي تؤثر على أنماط التعاون وانتشار الاستشهادات والتقدم العلمي والتأثير في نهاية المطاف ، ربما تجعل من غير المفاجئ أن نفس التأثير يؤثر أيضًا على طول العمر الوظيفي. الأهم من ذلك ، ليس فقط طول عمر المهن العلمية ، ولكن أيضًا طول العمر الوظيفي في الرياضة الاحترافية ، كما هو موضح في [84].

    طول العمر الوظيفي هو مقياس أساسي يؤثر على الإرث العام للموظف ، لأن مقياس النجاح بالنسبة لمعظم الأفراد يرتبط ارتباطًا وثيقًا بطول حياتهم المهنية. على وجه الخصوص ، كلما كان الفرد أكثر نجاحًا ، كلما طالت حياته المهنية. باستخدام هذا كدافع ، بيترسن وآخرون. [84] حلل مهن النشر في ست مجلات عالية التأثير ، بما في ذلك طبيعة سجية, علم, وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم, رسائل المراجعة البدنية, نيو انغلاند جورنال اوف ميديسين و زنزانة، بالإضافة إلى الوظائف الرياضية في أربع بطولات دوري مختلفة ، بما في ذلك دوري البيسبول الرئيسي ، والبيسبول الكوري للمحترفين ، والاتحاد الوطني لكرة السلة ، والدوري الإنجليزي الممتاز. قدم البحث الذي تم إجراؤه دليلًا قابلاً للاختبار لصالح تأثير ماثيو ، حيث يؤدي طول العمر والنجاح السابق للفرد إلى ميزة تراكمية في زيادة تطوير حياته المهنية [84]. من وجهة النظر المنهجية ، تجدر الإشارة إلى أنه بالنسبة للعلوم والرياضات الاحترافية ، توجد مقاييس محددة جيدًا تحدد طول العمر الوظيفي والنجاح والبراعة ، والتي تتيح معًا تقييمًا واضحًا وغير متحيز نسبيًا للنجاح العام لكل فرد. الموظف. ومع ذلك ، في العديد من المهن الأخرى ، تكون هذه المعايير أكثر غموضًا بشكل ملحوظ ، وبالتالي قد يكون من الصعب تنفيذ نفس جدول الأعمال البحثي.

    لدعم عرضهم الكمي لتأثير ماثيو في طول العمر الوظيفي ، بيترسن وآخرون. [84] طور أيضًا نموذجًا للتقدم الوظيفي العشوائي قابل للحل تمامًا ، والذي تم توضيحه وتلخيصه بشكل تخطيطي في الشكل 6. تم التحقق من صحة تنبؤات النموذج في حياة 400000 عالم و 20000 رياضي محترف. أكد المؤلفون على أهمية التطوير الوظيفي المبكر ، موضحين أن العديد من المهن تعاني من التقزم بسبب العيب النسبي المرتبط بانعدام الخبرة. يرتبط هذا ارتباطًا وثيقًا بعمليات تأثير ماثيو في التعليم (§9) ، حيث تشير الاختبارات إلى أن التخلف عن القراءة والكتابة خلال سنوات التعليم الابتدائي التكويني يخلق عيوبًا قد يكون من الصعب تعويضها طوال الطريق إلى مرحلة البلوغ [52].

    الشكل 6. تأثير ماثيو في المهن المهنية. التقدم من الوظيفة x إلى منصب وظيفي x يتم إجراء + 1 بمعدل تقدم يعتمد على المركز ز(x) = 1 - إكسب [- (x/xج) γ] ، والذي يزيد من الصفر تقريبًا ويقترب بشكل مقارب من واحد خلال فترة زمنية مميزة xج. ل ، معدل التقدم يتوافق مع ز(x) ∼ x γ، والتي ل γ = 1 هو ansatz التقليدي للربط التفضيلي الخطي (انظر المعادلة (2.2)). مع زيادة معدل التقدم مع زيادة x، يتم أخذ جوهر تأثير ماثيو في الاعتبار لأنه يصبح من الأسهل إحراز تقدم على طول حياة الفرد المهنية. (مقتبس من [84].)

    8. الكلمات والعبارات الشائعة

    الابتعاد عن الإنتاج العلمي والتأثير إلى الأبد ، في هذا القسم ، نراجع الأبحاث الحديثة المتعلقة بتطور الكلمات والعبارات الإنجليزية الأكثر شيوعًا [82]. خلال الستينيات ، تنازع الاقتصادي هربرت سيمون وعالم الرياضيات بينوا ماندلبروت حول أصل توزيع قانون السلطة لترددات الكلمات في النص [4129-133]. دافع سايمون عن دور العشوائية والتعلق التفضيلي ، بينما جادل ماندلبروت لصالح إطار عمل التحسين [134]. من ناحية أخرى ، كان الاقتراح الأصلي الذي قدمه Zipf هو أن هناك توترًا بين جهود المتحدث والمستمع ، وقد ثبت عن طريق النمذجة الرياضية أن هذا قد يفسر بالفعل أصول القياس في استخدام الكلمات [135]. تطورت الفيزياء البيئية لتغيير اللغة [136] - تطبيق نماذج من الفيزياء الإحصائية والإيكولوجيا النظرية لدراسة ديناميات اللغة - منذ ذلك الحين إلى طريق بحث جميل وحيوي [137-144].

    تم إجراء اختبار مباشر للارتباط التفضيلي في تطور أكثر الكلمات والعبارات الإنجليزية شيوعًا [82] بفضل عمل ميشيل وآخرون. [118] ، والذي كان مصحوبًا بإصدار كمية هائلة من البيانات التي تضمنت مقاييس مستمدة من حوالي 4٪ من الكتب المنشورة على الإطلاق. تتوفر البيانات الأولية ، جنبًا إلى جنب مع إرشادات الاستخدام ، ويتم تحديثها على http://books.google.com/ngrams/datasets باعتبارها تهمًا لـ ن-الجرام التي ظهرت في مختلف مجموعات الكتب على مدى القرون الماضية بقرار سنوي. عن طريق المسح المتكرر لجميع الملفات من مجموعة اللغة الإنجليزية في البحث عن هؤلاء ن-النماذج التي لها أعلى معدل تكرار استخدام في أي عام معين ، من الممكن تحديد الكلمات والعبارات الإنجليزية الأكثر شيوعًا بدقة سنوية. جداول تسرد أعلى 100 وأعلى 1000 وأعلى 10000 ن-grams لجميع السنوات المتاحة منذ 1520 ضمناً ، إلى جانب ترددات الاستخدام السنوية والروابط المباشرة إلى Google Books Ngram Viewer ، متاحة على http://www.matjazperc.com/ngrams. من هذا ، من الممكن استنباط دليل لصالح المرفق التفضيلي كما هو موضح في الشكل 7 ، والذي يشير إلى أنه كلما زاد عدد مرات حدوث أي ن-غرام ، كلما زاد احتمال حدوثه بشكل متكرر أكثر في المستقبل. بتعبير أدق ، خلال القرنين الماضيين ، تتبع النقاط التي تحدد معدل الارتباط اعتمادًا خطيًا ، مما يؤكد أن تأثير ماثيو وراء توزيع قانون القوة لترددات الكلمات في النص ، كما جادل هربرت سيمون. من الواضح أن هذا لا يستبعد إطار عمل التحسين الذي كان يفضله بينوا ماندلبروت ، حيث قد يكون الارتباط التفضيلي نفسه نتيجة التحسين [24 ، 27 ، 90].

    الشكل 7. ظهور الارتباط التفضيلي الخطي في تطور الكلمات والعبارات الإنجليزية الأكثر شيوعًا خلال القرنين الماضيين. تم النظر في فترتين زمنيتين بشكل منفصل ، كما هو موضح في وسيلة إيضاح الشكل. بينما يبدو أن الارتباط التفضيلي كان موجودًا بالفعل خلال الفترة من 1520 إلى 1800 ، فإن الانحرافات الكبيرة عن الاعتماد الخطي (جودة الملاءمة هي 0.05) تشير إلى التناقضات التي ربما أدت إلى تصنيفات شديدة التقلب. يقدم نفس التحليل للقرنين التاسع عشر والعشرين نتائج أكثر حسمًا. للجميع ن، تقع البيانات بشكل جيد على خطوط مستقيمة (جودة الملاءمة هي 0.8) ، مما يشير إلى أن تأثير ماثيو ربما يكون قد شكل التنظيم واسع النطاق لكتابة الكتب الإنجليزية على مدى القرنين الماضيين. (مقتبس من [82].) (نسخة ملونة على الإنترنت.)

    ترتبط إلى حد ما بدراسة الكلمات والعبارات الإنجليزية الأكثر شيوعًا وهي أيضًا دراسة الميمات الشائعة ، والتي جذبت اهتمامًا كبيرًا مؤخرًا [145-151]. وفقًا لدوكينز ، الميمات هي المعادل الثقافي للجينات التي تنتشر عبر الثقافة البشرية عن طريق التقليد [152]. تمت دراسة المنافسة بين الميمات بواسطة ونغ وآخرون. [150] ، من خلال نموذج قائم على الوكيل يفسر ديناميكيات نشر المعلومات ، أظهر أنه في عالم ذي اهتمام محدود ، لا ينتشر سوى عدد قليل من الميمات بينما لا ينتشر معظمها. تتوافق هذه التنبؤات مع البيانات التجريبية من Twitter ، وهي تفسر عدم التجانس الهائل في شعبية واستمرار الميمات على أنه ناتج عن مزيج من المنافسة على اهتمامنا المحدود وبنية الشبكة الاجتماعية ، دون الحاجة إلى افتراض جوهرية مختلفة. القيم بين الأفكار [150]. كما أن دراسة كيفية تنافس الميمات مع بعضها البعض على المورد المحدود والمتقلب لاهتمام المستخدم قد استحوذت أيضًا على انتباه علماء الفيزياء ، الذين أظهروا أن المنافسة بين الميمات يمكن أن تجعل الشبكة الاجتماعية على شفا الحرج [١٥٣] ، حيث قد تكون دقيقة جدًا. يمكن أن تؤدي الاضطرابات إلى انهيار جليدي للأحداث التي تجعل ميمًا معينًا ينتشر بشكل فيروسي [151].

    9. التعليم وما بعده

    بالإضافة إلى الأمثلة التي تمت مراجعتها أعلاه لتأثير ماثيو في البيانات التجريبية ، هناك العديد من الأمثلة المتعلقة على سبيل المثال بالتعليم [52] ونمو الدماغ [85] ، والتي نراجعها هنا بشكل عابر للحصول على تغطية أكثر اكتمالاً للموضوع .

    في تركيبته بعنوان آثار ماثيو في القراءة: بعض نتائج الفروق الفردية في اكتساب معرفة القراءة والكتابة [52] ، يقدم ستانوفيتش إطارًا لتصور تطور الفروق الفردية في القدرة على القراءة ، مع التركيز بشكل خاص على مفاهيم العلاقات المتبادلة - المواقف التي تكون فيها العلاقة السببية بين القدرة على القراءة وكفاءة العملية المعرفية ثنائية الاتجاه ، وعلى الكائن الحي - الارتباط البيئي - حقيقة أن الكائنات ذات الامتيازات التفاضلية تتعرض لتوزيعات غير عشوائية للجودة البيئية. في المقام الأول ، يتم شرح كيفية عمل هذه الآليات لخلق أنماط تحصيل القراءة للأثرياء - الأكثر ثراءً والفقير - الأكثر فقرًا ، ويستخدم الإطار لتوضيح بعض المشكلات المستمرة في الأدبيات المتعلقة بإعاقة القراءة ولتوضيح مفهوم جهود العلاج. في القراءة. بسبب تأثير ماثيو ، قد تؤدي أوجه القصور المبكرة في معرفة القراءة والكتابة إلى مشاكل مدى الحياة في تعلم مهارات جديدة ، وقد يؤدي التخلف عن الركب خلال سنوات الدراسة الابتدائية التكوينية إلى خلق عيوب قد يكون من الصعب تعويضها طوال الطريق إلى مرحلة البلوغ [52]. ومع ذلك ، يجب ملاحظة أن الدرجة التي يثبت بها تأثير متى فعليًا في تطوير القراءة هي موضوع نقاش كبير [154-156].

    إن المراجعة التي أجراها Raizada & amp Kishiyama [85] حول تأثيرات الحالة الاجتماعية والاقتصادية على نمو الدماغ تعتمد أيضًا على تأثير ماثيو ، على وجه الخصوص كآلية إطلاق محتملة لاتجاه تعزيز ذاتي طويل المدى في تدريب الوظيفة التنفيذية لدى الأطفال الصغار ، مع تحسين ضبط النفس مما يتيح مزيدًا من الانتباه والتعلم ، مما سيساعد بدوره في جعل خبرات الطفل التعليمية أكثر إفادة ، وبالتالي تسهيل نمو فكري أكثر. يتشكك المؤلفون في هذا السيناريو "الذي يبدو وردية" ، لكنهم لاحظوا أن التدخلات المحددة التي تهدف إلى تحسين النمو المعرفي للأطفال ذوي الوضع الاجتماعي والاقتصادي المنخفض قد تؤدي إلى التأثير المطلوب. في الواقع يا كوهين وآخرون. [157،158] أظهر أنه حتى المهام الكتابية القصيرة لتأكيد الذات التي تهدف إلى تقليل مشاعر التهديد الأكاديمي لدى طلاب المدارس الثانوية من الأقليات العرقية كان لها تأثير في إنتاج تحسينات كبيرة في متوسط ​​النقاط ، والتي استمرت على مدار عامين - أ إشارة محتملة إلى أن تأثير ماثيو قد بدأ.

    كما هو مذكور في المقدمة ، يتم استخدام المفهوم اليوم على نطاق واسع لوصف النمط العام لعدم المساواة ذاتية التعزيز التي يمكن أن تكون مرتبطة بالثروة الاقتصادية والسلطة السياسية والهيبة والنجومية. على الرغم من أن هذه الأمثلة متجذرة إلى حد ما في الحكايات الشعبية وتفتقر إلى الدعم الكمي الثابت ، إلا أنه يمكن دعمها بحجج معقولة لصالح تأثير ماثيو. فالولادة في براثن الفقر ، على سبيل المثال ، تزيد بشكل كبير من احتمالية البقاء فقيرًا ، وكل عيب إضافي يجعل من الصعب بشكل متزايد الهروب من المأزق الاقتصادي. يساهم تأثير ماثيو أيضًا في عدد من المفاهيم الأخرى في العلوم الاجتماعية التي يمكن وصفها على نطاق واسع بأنها حلزونات اجتماعية. يتحدث الاقتصاديون عن دوامات التضخم والبطالة المتصاعدة والديون المتصاعدة. تمثل هذه الحلزونات حلقات التغذية الراجعة الإيجابية ، حيث تتغذى العمليات على نفسها بطريقة تسبب أنماط نمو غير خطية. لعمل حساب كامل لمثل هذه الأمثلة يتجاوز نطاق هذه المراجعة ، ولذا فنحن مقتنعون بالاستفادة من الكتاب الأخير تأثير ماثيو: كيف تولد الميزة ميزة إضافية بواسطة Rigney [3] ، والتي نوصي بها بشدة القراء المهتمين.

    10. مناقشة

    كما نأمل أن تظهر هذه المراجعة ، فإن تأثير ماثيو محير ولكنه موجود في كل مكان عبر العلوم الاجتماعية والطبيعية. إنه يؤثر على أنماط التعاون العلمي ، ونمو الشبكات الاجتماعية والتقنية والبيولوجية ، وانتشار الاستشهادات ، والتقدم العلمي والتأثير ، وطول العمر الوظيفي ، وتطور الكلمات والعبارات الأكثر شيوعًا ، والتعليم ، بالإضافة إلى العديد من الجوانب الأخرى للإنسان. حضاره. يرجع الأهمية المكتسبة مؤخرًا لتأثير ماثيو بشكل كبير إلى ظهور علم الشبكات [51] ، ومفهوم الارتباط التفضيلي على وجه الخصوص [16]. وفقًا لذلك ، قد يكون عنوان هذه المراجعة أيضًا هو `` الارتباط التفضيلي في البيانات التجريبية '' ، ولكن نظرًا لأن تأثير ماثيو يصف بشكل فضفاض المبدأ العام القائل بأن الميزة تميل إلى الحصول على المزيد من المزايا ، فإن ماثيو البالغ من العمر `` الأغنياء يصبحون أكثر ثراءً ''. فاز التأثير في النهاية بالإرم.

    كانت نظرية الشبكات المتطورة القائمة على النمو والتعلق التفضيلي مدفوعة بأدلة تجريبية واسعة النطاق توثق الطبيعة الخالية من المقاييس لتوزيع الدرجات ، من الخلية إلى شبكة الويب العالمية ، وكانت هذه النظرية ، جنبًا إلى جنب مع التوافر المتزايد باستمرار البيانات الرقمية في مطلع القرن الحادي والعشرين ، والتي أدت في النهاية إلى تطوير منهجية لقياس الارتباط التفضيلي والتطبيق اللاحق لهذه الأساليب على مجموعة متنوعة من الأنظمة المعقدة. على الرغم من أن التقدم الذي تم إحرازه خلال العقد الماضي فيما يتعلق بالنماذج الرياضية القائمة على البيانات للأنظمة المعقدة كان رائعًا حقًا ، إلا أن انفجار البيانات الذي نشهده اليوم سيؤدي بالتأكيد إلى تسريع البحث على طول هذا الخط أكثر. في الواقع ، "البيانات الضخمة" [159] هي الكلمة الرئيسية لأبحاث الأنظمة المعقدة الحالية ، ومن المؤكد أيضًا أن البيانات المفاجئة ستعمل على تعزيز البحث حول تأثير ماثيو. على وجه الخصوص ، توفر البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي ، ولكن أيضًا من علم الأعصاب وكذلك النشر الإلكتروني وأرشيف المعلومات ، العديد من الفرص لاكتشافات علمية رائعة في المستقبل القريب.

    مفاهيم مثل الارتباط التفضيلي والميزة التراكمية وتأثير ماثيو هي في صميم التنظيم الذاتي في علم الأحياء والمجتمعات ، وهي تؤدي إلى ظهور خصائص يستحيل فهمها ، ناهيك عن التنبؤ بها ، على مستوى العوامل المكونة. ترجع أنماط السلوك الجماعية الناشئة إلى عدم تجانس أنماط التفاعل ، ووجود تأثيرات اللاخطية والتغذية المرتدة ، وهنا يجب البحث عن الأسباب الكامنة وراء تأثير ماثيو. هذا ، مع ذلك ، يثير السؤال عما إذا كان تأثير ماثيو ناتجًا عن الصدفة أو التحسين [24 ، 27 ، 90]. بينما تعتمد النماذج النظرية بشكل عام على الحظ الغبي لإصدار قوانين القوة ، في مراجعة الموضوع على بيانات تجريبية ، يجد المرء صعوبة في تصديق أن اختيار متعاون أو شريك جنسي ، أو التوظيف لمنصب مسار الحيازة ، ستترك للصدفة. من المؤكد أن هذه القرارات تعتمد أيضًا على عوامل غير متوقعة ، لكنها في الغالب تستند إلى عوامل مثل الاستئناف المشترك والكفاءة والبراعة. تكتسب الحجة المؤيدة للعشوائية قوة دفع عندما لم يعد الإدراك والتفكير منطقيًا بشكل واضح - ضع في اعتبارك ظهور المحاور في شبكات تفاعل البروتين من خلال تكرار الجينات [160] (انظر أيضًا [61] للاطلاع على مناقشة شاملة). ولكن في كثير من الأحيان ، يكون الخط الفاصل بين الصدفة والفكر أكثر ضبابية ، مثل انتشار الاستشهادات. يخبرنا الفطرة السليمة أنه يجب منح الائتمان عند استحقاق الفضل ، ومع ذلك غالبًا ما يستشهد الباحثون بورقة ما لمجرد الاستشهاد بها عدة مرات من قبل. تم تقديم مناقشة مثيرة للاهتمام حول هذا الأمر مؤخرًا بواسطة Golosovsky & amp Solomon [89] ، الذي استنتج أن مثل هذا الانتشار للاقتباسات والأفكار يشبه العملية الوبائية [161] وآلية النسخ [23]. لقد تم انتقاد الباحث العلمي من Google لتقوية تأثير ماثيو من خلال التركيز بشكل كبير على عدد الاقتباسات في خوارزمية التصنيف الخاصة به [162] ، والتي من خلالها تكتسب الأوراق التي تم الاستشهاد بها بشدة والتي تظهر في المناصب العليا مزيدًا من الاستشهادات بينما لا تظهر الأوراق الجديدة إلا نادرًا في المواضع العليا وبالتالي يكافحون لجمع اقتباسات جديدة. في النهاية ، ينتهي الأمر بالاتفاق مع باراباسي [90] ، الذي أشار إلى أننا لسنا بحاجة إلى الاختيار بين الحظ والعقل في التعلق التفضيلي ، ولكننا نسعى ببساطة نحو فهم أعمق لهذه القوة المحيرة المنتشرة في كل مكان.

    من الواضح أن تأثير ماثيو يقع في واجهة العديد من مجالات البحث المختلفة ، وبينما تم إدراك إمكاناته في مجال الأنظمة المعقدة باعتباره واحدًا من سلسلة من القوانين الأساسية التي تحدد سلوكهم وتحد من سلوكهم ، فإن المفهوم يستحق أيضًا الوصول إليه. جمهور أوسع ولإبلاغ قرارات السياسة العامة التي لها تأثير على عدم المساواة في مجالات مثل الضرائب والحقوق المدنية والسلع العامة [163،164].