通過人群跟踪傳染病聽起來像是一項艱鉅的任務，看似無限的相互作用可能在任何一天都可以傳播病原體。
但是一種新技術可能會給瘋狂帶來一種方法。
該方法提供了一種方法來記錄成對人之間的緊密互動。它可以更清楚地說明，確切的感染性疾病（例如普通感冒，，，，流感咳嗽可以在一群人研究人員說，即使是通過整個人口。
賓夕法尼亞州立大學生物學家MarcelSalthé和他的團隊使用788名高中生，教師和工作人員作為一個封閉的人群的榜樣，設計了一種方法來計算典型日子內發生的可能分類疾病的互動。
“這並不是您可以進行民意調查並問人們，'今天有多少個不同的人呼吸了您，持續了多久？'我們知道我們必須系統地弄清楚人與人的聯繫數量。”他說。
研究人員要求志願者在脖子上掛在掛繩上的火柴盒大小的傳感器設備上花費一個上課時間。
然後，志願者們去上課，穿過大廳並與其他人聊天。
歸根結底，Salthé的團隊收集了Motes，並記錄了發生了多少莫特 - 對手互動，以及每次互動持續了多長時間。
薩拉塞說：“即使人們不說話，他們也可能在彼此的方向上打噴嚏和咳嗽，互相碰撞並繞過病原體。”
Salthé和他的團隊發現，將單個互動定義為任何時間近距離近20秒或更長時間，發現互動的總數為762,868。
峰值互動發生在班級之間的時代，當時戴著戴著摩爾的志願者在前往下一堂課的途中在大廳里四處走動。
令人驚訝的是，研究人員沒有發現與其他小組相比，與其他人相比，接觸數量非常高的人。眾所周知，這種稱為超級宣傳者的人在疾病傳播的動力學中非常重要。
薩拉塞說：“在我們的實驗中，儘管可能有更多互動活動的孩子，但大多數人都有大約相同的高水平互動。”
他說，雖然學校確實可能是感冒和流感的溫床，但由於接觸模式，個人學生的接觸風險似乎並沒有變化。
來自Motes的數據也證實了一個重要的社會網絡理論：該接觸事件不是隨機的。社區中存在許多“封閉的三角形”。
薩拉塞說：“如果人A與人B有聯繫，並且B與C人接觸，則很有可能A和C彼此接觸。”
他說：“說明這些三角形的真實數據僅提供了一條信息，以幫助我們跟踪疾病的實際傳播方式。”
諸如他的網絡數據可能有助於指導公共衛生計劃，例如疫苗接種策略和預防教育。
結果將於本週發表在美國國家科學院的雜誌論文集。
傳遞： 一種新技術可能有助於跟踪傳染病的傳播，例如流感和普通感冒。
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