Data science and Complex networks seminar

The next seminar on Data science, complex networks and mathematical modelling will be be on the 17th of Nov. from 15:15.

The place of this seminar will be the 1st floor meeting room of the Arpad ter building! (instead of the 2nd floor seminar room!)

The language of this seminar will be Hungarian!

Előadó: Brys Zoltán (LAM, BME-TMIT): Hálózatkutatás a népegészségügy és a gyógyszeripari marketing területén. Esetismertetés és áttekintés. A gyógyszerfelírások, a pattanások és fejfájás valóban "szociálisan fertőznek"?

Kivonat: A gráfelmélet a fertőző betegségek terjedésének modellezésében régóta használt módszer és fontos eredményeket tárt fel (Epstein, Balcan, Lilrejos stb.). A fehérje-fehérje interakciós hálózat elemzése pedig a bioscience szerves részévé vált (genetika, epigenetika, gyógyszerfejlesztés stb.) A képalkotó eljárások és az optogenetika terjedésével a neurológiában is egyre inkább használt a gráfelmélet.

A népegészségügy területén nagy vitát váltott ki Christakis és Fowler 2007-es felvetése, amely szerint a noncommunicable diseases egyik jelentős okaként számon tartott elhízás és dohányzás "szociálisan fertőz". A felvetés jelentős kritikát kapott, főként statisztikai (Lyons) és szociálpszichológiai/szociológiai (Buda) területen. Cohen-Cole és mtsai (Yale) szellemes közleményében hasonló módszertannal bizonyította, hogy Christakisék logikájával hálózatos hatások érvényesülnek a pattanások és fejfájások terjedésében is.

A hálózatelemzés ígérete, hogy egyfajta "theory of everything", mindent magyarázó "csodamódszer" lesz, nem látszik beigazolódni. Sajnos az egyes hálózatelemzéssel dolgozó sztárszerzők a "csodamódszer" birtokában könnyen és észrevétlenül (és biztosan nem tudatosan) negligálták a társadalomtudományokban és a társtudományokban felhalmozott tudásvagyont (pl. szociológia, addiktológia stb.). Az előadó egy valós gyógyszeripari Clinical Opion Leader detektálási eset ismertetése kapcsán próbálja bemutatni, hogy a népegészségügyhöz hasonló folyamat látszik a gyakorlati tudományok területén, különösen a marketing az adatelemzés területére. Az előadó személyes meglátása szerint a hálózatelemzés hype-fázisa lassan lejár és a módszer valódi értéke lassan kibontakozni, ami jelentősen kisebb, mint az ígéret volt, de így is rendkívül jelentős.

Irodalom:

Epstein JM. Modelling to contain pandemics. Nature, 2009; 460:687 doi: 10.1038/460687a

Balcan D, Hu H, Goncalves B et al. Seasonal transmission potential and activity peaks of the new influenza A(H1N1): a Monte Carlo likelihood analysis based on human mobility. BMC Med., 2009; 10,7:45. doi: 10.1186/1741-7015-7-45.

Lyons, Russell.  “The spread of evidence-poor medicine via flawed social-network analysis,” Stat., Politics, Policy 2, 1 (2011), Article 2. DOI: 10.2202/2151-7509.1024

Cohen-Cole, E. and Fletcher, J.M. Detecting Implausible Social Network Effects in Acne, Height, and Headaches: Longitudinal Analysis. British Medical Journal, 2008, 337: a2533.

Brys, Z, Buda, B, Pluhár. Hálózatkutatás a medicinában és határterületein. Lege Artis Medicinae, LAM, 2012; 22: 445–449.

Buda, B: Kapcsolathálozatok - Lege Artis Medicinae,LAM 2011;21 (5):402–403.

Szántó, Z: Fizikusok, bélyeggyűjtők, BUKSZ 2010:200-213

Sulyok M, Buda B, Gaspar Cs: Jövő kiszámítható eLitMed, http://elitmed.hu/ilam/hirvilag/villanasok_kritikai_reflexioban_1004 5/