Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

KOVİD-19 PANDEMİ SÜRECİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE SOSYAL AĞ ANALİZİNİN KULLANIMI

Yıl 2020, Sayı: 4, 1 - 13, 30.11.2020
https://doi.org/10.46236/jovosst.790127

Öz

İnsanlık tarihinde geniş coğrafyalara yayılan ve toplu ölümlere neden olan pek çok salgın hastalık yaşanmıştır. Bu hastalıkların ortaya çıkmasının önlenmesi, izlenmesi ve kontrol altına alınması yıllarca birincil öneme sahip halk sağlığı sorunu olarak görülmüştür. Temas ağları, enfeksiyonların popülasyonda yayılmasını görselleştirmek, modelleme yaklaşımlarının temelini oluşturmak ve müdahale için kilit bireyleri tanımlamak için kullanılmaktadır. Bu çalışmada bulaşıcı hastalıkların yayılmasını anlamak için sosyal ağ analizlerinin sağladığı olanaklar ele alınmaktadır. Hem epidemiyolojide kullanılan tekniklere hem de sosyal ağ analizinde yeni perspektifler açan son çalışmalara odaklanılmıştır. Sosyal ağ analizi temaslar arasındaki çok sayıda ara bağlantı ve yoğun döngüsel şekilleri göstererek enfekte vaka hastaları ve temaslar arasında yakın ilişkiler olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca temas ağırlıkları kullanılarak, bireysel enfeksiyon riskinin tahmin edilebileceği ve koruyucu aşılama gibi hedefe yönelik müdahalelerin etkin bir şekilde uygulanabileceği görülmüştür. Sosyal ağ analizi aracılığı ile elde edilen kilit bilgiler Kovid-19 denetleyicileri için ileriyi tahmin etmeye olanak sağlayarak salgın hastalıların yayılımını önlemeye yardımcı olabilir.

Kaynakça

  • Anderson, R. M. ve May, R. M. (1992). Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control, Oxford University Press.
  • Anderson, R. M. (2013). The Population Dynamics of İnfectious Diseases: Theory and Applications, Springer.
  • Backer, J. A., Klinkenberg, D. ve Wallinga, J. (2020). “Incubation Period of 2019 Novel Coronavirus (2019-Ncov) Infections Among Travellers From Wuhan, China, 20–28 January 2020”, Eurosurveillance, 25(5), 2000062.
  • Barabási, A. L. ve Elhüseyni, N. (2010). İş Hayatında, Bilimde ve Günlük Yaşamda Bağlantılar, Optimist Yayım Dağıtım.
  • Bell, D. C., Atkinson, J. S. ve Carlson, J. W. (1999). “Centrality Measures for Disease Transmission Networks”, Socialnetworks, 21(1), 1-21.
  • Beşirbellioğlu, B. A. SARS Kuşkulu ve Damlacık Çekirdeği İle Bulaşan İnfeksiyonlarda DAS Yönetimi.
  • Borgatti, S. P. (1995). “Centrality and AIDS”, Connections, 18(1), 112-114.
  • Borgatti, S. P., Everett, M. G. ve Johnson, J. C. (2018). Analyzing social Networks, Sage.
  • Campbell, E. ve Salathé, M. (2013). “Complex Social Contagion Makes Networks More Vulnerable to Disease Outbreaks”, Scientific Reports, 3, 1905.
  • Chang, H., Su, B. B., Zhou, Y. P. ve He, D. R. (2007). “Assortativity and Act Degree Distribution of Some Collaboration Networks”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 383(2), 687-702.
  • Christakis, N. A. ve Fowler, J. H. (2010). “Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Out Breaks”, PloSone, 5(9).
  • Christley, R. M., Pinchbeck, G. L., Bowers, R. G., Clancy, D., French, N. P., Bennett, R. ve Turner, J. (2005). “Infection in Social Networks: Using Network Analysis to İdentify High-Risk Individuals”, AmericanJournal of Epidemiology, 162(10), 1024-1031.
  • Corner, L. A. L., Pfeiffer, D. U. ve Morris, R. S. (2003). “Social Network Analysis of Mycobacterium Bovis Transmission Among Captive Brushtail Possums (Trichosurus Vulpecula)”, Preventive Veterinary Medicine, 59(3), 147-167.
  • Çetin, E., Kiremitci, B., ve Yurt, İ. D. (2009). “Matematiksel Epidemiyoloji: Pandemik A/H1N1 Gribi Vakası”, IstanbulUniversityJournal of the School of Business Administration, 38(2).
  • De Nooy, W., Mrvar, A. ve Batagelj, V. (2018). Exploratory Social Network Analysis With Pajek: Revised and Expanded Edition For Updated Software (Vol. 46), Cambridge University Press.
  • Diekmann, O., De Jong, M. C. M. ve Metz, J. A. J. (1998). “A Deterministic Epidemic Model Taking Account of Repeated Contacts Between The Same Individuals”, Journal of Applied Probability, 35(2), 448-462.
  • Eames, K. T., Read, J. M. ve Edmunds, W. J. (2009). “EpidemicPredictionandControl in WeightedNetworks”, Epidemics, 1(1), 70-76.
  • Enright, J. ve Kao, R. R. (2018). “Epidemics on DynamicNetworks”, Epidemics, 24, 88-97.
  • Firestone, S. M., Christley, R. M., Ward, M. P. ve Dhand, N. K. (2012). “Adding The Spatial Dimension to The Social Network Analysis of an Epidemic: Investigation of The 2007 Outbreak of Equine Influenza in Australia”, Preventive Veterinary Medicine, 106(2), 123-135.
  • Freeman, L. C. (1977). “A set of Measures of Centrality Based on Betweenness”, Sociometry, 35-41.
  • Giebultowicz, S., Ali, M., Yunus, M. ve Emch, M. (2011). “A Comparison of Spatial And Social Clustering of Cholera in Matlab, Bangladesh”, Health &Place, 17(2), 490-497.
  • Girvan, M.,& Newman, M. E. (2002). “Community Structure in Social And Biological Networks”, Proceedings of The National Academy of Sciences, 99(12), 7821-7826.
  • Gürsakal, N. (2009). Sosyal Ağ Analizi: Pajek Ucinet Ve Gmine Uygulamalı, Dora yayınları.
  • Haraldsdottir, S., Gupta, S. ve Anderson, R. M. (1992). “Preliminary Studies of Sexual Networks in A Male Homosexual Community in Iceland”, Journal of Acquired İmmune Deficiency Syndromes, 5(4), 374-381.
  • Harary, F.,& Norman, R. Z. (1953). Graph Theory as A Mathematical Model in Social Science (p. 45), Ann Arbor: University of Michigan, Institute for Social Research.
  • Haydon, D. T., Chase–Topping, M., Shaw, D. J., Matthews, L., Friar, J. K., Wilesmith, J. ve Woolhouse, M. E. J. (2003). “The Construction and Analysis of Epidemic Trees With Reference to The 2001 UK Foot and Mouth Outbreak”, Proceedings of The Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, 270(1511), 121-127.
  • Haythornthwaite, C. (2005). “Social Network Methods and Measures For Examining E-Learning”, Social Networks, 2005, 1-22.
  • Keeling, M. J. ve Eames, K. T. (2005). “Networks andEpidemicModels”, Journal of theRoyalSocietyInterface, 2(4), 295-307.
  • Masuda, N. ve Holme, P. (2013). “Predicting and Controlling Infectious Disease Epidemics Using Temporal Networks”, F1000Prime Reports, 5.
  • May, R. M. ve Lloyd, A. L. (2001). “Infection Dynamics On Scale-Free Networks”, Physical Review E, 64(6), 066112.
  • McElroy, R.D., Rothenberg, R.B., Varghese, R., Woodruff, R., Minns, G.O., Muth, S.Q., Lambert, L.A. ve Ridzon, R.(2003). “A Network-Informed Approach to İnvestigating A Tuberculosis Outbreak: Implications For Enhancing Contact Investigations”, The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 7(12), 486-493.
  • Moreno, Y., Pastor-Satorras, R. ve Vespignani, A. (2002). “Epidemic Outbreaks In Complex Heterogeneous Networks”, The European Physical Journal B-Condensed Matter and Complex Systems, 26(4), 521-529.
  • Newman, M. E. (2000). “Models of The Small World”, Journal of Statistical Physics, 101(3-4), 819-841.
  • Newman, M. E. (2003). “The Structure And Function Of Complex Networks”, SIAM review, 45(2), 167-256.
  • Newman, M. (2010). Networks, Oxford university press.
  • Olinky, R.,& Stone, L. (2004). Unexpected epidemic thresholds in heterogeneous networks: The role of disease transmission. Physical Review E, 70(3), 030902.
  • Olinky, R. ve Stone, L. (2004). “Unexpected Epidemic Thresholds in Heterogeneous Networks: The Role Of Disease Transmission”, Physical Review E, 70(3), 030902.
  • Ortiz-Pelaez, A., Pfeiffer, D. U., Soares-Magalhaes, R. J. ve Guitian, F. J. (2006). “Use of Social Network Analysis To Characterize The Pattern of Animal Movements In The Initial Phases of The 2001 Foot And Mouth Disease (FMD) Epidemic In The UK”, Preventive Veterinary Medicine, 76(1-2), 40-55.
  • Pastor-Satorras, R., Vázquez, A. ve Vespignani, A. (2001). “Dynamical and Correlation Properties of The Internet”, Physical Review Letters, 87(25), 258701.
  • Pastor-Satorras, R., Castellano, C., Van Mieghem, P. ve Vespignani, A. (2015). “Epidemic Processes In Complex Networks”, Reviews of Modern Physics, 87(3), 925.
  • Porphyre, T., Stevenson, M., Jackson, R. veMckenzie, J. (2008). “Influence of Contact Heterogeneity on TB Reproduction Ratio R0 in A Free-Living Brushtail Possum Trichosurus Vulpecula Population”, Veterinary Research, 39(3), 1.
  • Pržulj, N. (2007). “Biological Network Comparison Using Graphlet Degree Distribution”, Bioinformatics, 23(2), 177-183.
  • Ravasz, E. ve Barabási, A. L. (2003). “Hie rarchical Organization In Complex Networks”. Physical review E, 67(2), 026112.
  • Rothenberg, R. B., Potterat, J. J. ve Woodhouse, D. E. (1996). “Personal Risk Taking and The Spread of Disease: Beyond Core Groups”, Journal of Infectious Diseases, 174(Supplement_2), 144-149.
  • Saeedian, M., Khalighi, M., Azimi-Tafreshi, N., Jafari, G. R. ve Ausloos, M. (2017). “Memory Effects on Epidemic Evolution: The Susceptible-Infected-Recovered Epidemic Model”, Physical Review E, 95(2), 022409.
  • Salathé, M. ve Jones, J. H. (2010). “Dynamics and Control of Diseases In Networks With Community Structure”, Plos Computational Biology, 6(4).
  • Scott, J. (1988). “Sosyal ağ analizi”, Sosyoloji, 22 (1), 109-127.
  • Seña, A. C., Muth, S. Q., Heffelfinger, J. D., O’Dowd, J. O., Foust, E. ve Leone, P. (2007). “Factors and The Sociosexual Network Associated With A Syphilis Outbreak In Rural North Carolina”, Sexually Transmitted Diseases, 34(5), 280-287.
  • Shao, H., Hossain, K. S. M., Wu, H., Khan, M., Vullikanti, A., Prakash, B. A., ... ve Ramakrishnan, N. (2016). “Forecasting The Flu: Designing Social Network Sensors For Epidemics”, Arxiv Preprint Arxiv:1602.06866.
  • Shafiee, H., Wang, S., Inci, F., Toy, M., Henrich, T. J., Kuritzkes, D. R. ve Demirci, U. (2015). “Emerging Technologies For Point of-Care Management of HIV İnfection”, Annual Review of Medicine, 66, 387-405.
  • Shirley, M. D. F. ve Rushton, S. P. (2005). “Where Diseases And Networks Collide: Lessons To Be Learnt From A Study of The 2001 Foot-And-Mouth Disease Epidemic”, Epidemiology & Infection, 133(6), 1023-1032.
  • Small, M., Walker, D. M. ve Tse, C. K. (2007). “Scale-Free Distribution of Avian Influenza Outbreaks”, Physical Review Letters, 99(18), 188702.
  • Smieszek, T., Fiebig, L. ve Scholz, R. (2010). “Models of Epidemics: When Contact Repetition And Clustering Should Be Included”, Das Gesundheitswesen, 72(08/09), V119.
  • Tichy, N. M., Tushman, M. L. ve Fombrun, C. (1979). “Social Network Analysis For Organizations”, Academy of Management Review, 4(4), 507-519.
  • Tunalı, V. (2016). Sosyal Ağ Analizine Giriş. Ankara: Nobel Yayıncılık.
  • Vázquez, A., Pastor-Satorras, R. ve Vespignani, A. (2002). “Large-Scale Topological And Dynamical Properties Of The Internet”, Physical Review E, 65(6), 066130.
  • Wasserman, S. ve Faust, K. (1994). Social Network Analysis:Methods and Applications (Vol. 8), Cambridge University Press.
  • Watts, D. J. ve Strogatz, S. H. (1998). “Collective Dynamics of ‘Small-World’ Networks”, Nature, 393(6684), 440.
  • Webb, C. R. (2005). “Farm Animal Networks: Unraveling The Contact Structure of The British Sheep Population”, Preventive Veterinary Medicine, 68(1), 3-17.
  • Wellman, B. ve Berkowitz, S. D. (1988). Social Structures: A Network Approach (Vol. 2), CUP Archive.
  • World Health Organization (WHO). (2003). Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS): Status of The Outbreak And Lessons For The Immediate Future. World Health Organization, Geneva, Http://Www.Who.İnt/Csr/Sars/Resources/En/İndex.Html.
  • World Health Organization (WHO). (2009). New İnfluenza A (H1N1) Virusinfections: Global Surveillance Summary, May 2009. Wkly Epidemiol. Rec. 84, 173–184.
  • World Health Organization (WHO). (2020). WHO Statement Regarding Cluster of Pneumoniacases In Wuhan, China. Https://Www.Who.İnt/China/News/Detail/09-01-2020-Who-Statement-Regarding-Cluster-of-Pneumonia-Cases-In-Wuhan-China.
Toplam 63 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Ekonomi
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Sevim Unutulmaz 0000-0002-2286-9458

Murat Ali Dulupçu

Yayımlanma Tarihi 30 Kasım 2020
Gönderilme Tarihi 5 Eylül 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA Unutulmaz, S., & Dulupçu, M. A. (2020). KOVİD-19 PANDEMİ SÜRECİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE SOSYAL AĞ ANALİZİNİN KULLANIMI. Türkiye Mesleki Ve Sosyal Bilimler Dergisi(4), 1-13. https://doi.org/10.46236/jovosst.790127