In Reaktion auf sinkende Impfquoten und den Rückgang bisher kontrollierter Krankheiten wie Masern in den USA und Kanada hat ein Forschungsteam der Universität Waterloo unter Leitung von Professor Chris Bauch, Lehrstuhl für Angewandte Mathematik, ein neues Verfahren entwickelt, um Krankheitsausbrüche frühzeitig vorherzusagen. Das Verfahren nutzt soziale Medien, insbesondere öffentliche Beiträge auf X (ehemals Twitter), um Anzeichen von wachsender Impfzögerlichkeit zu identifizieren – ein frühes Warnsignal, das möglicherweise vor dem tatsächlichen Krankheitsverlauf auftreten kann. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die lediglich die Anzahl skeptischer Tweets zählen, setzt das Team auf die mathematische Theorie des „Tipping Points“ – dem Moment, an dem ein System abrupt in einen neuen Zustand übergeht. Diese Theorie wird hier auf soziale Dynamiken angewandt: Genau wie ein Ökosystem bei Überdüngung plötzlich von Algen überwuchert wird, kann auch die Gesellschaft bei einer kritischen Masse an Impfzögerlichkeit plötzlich die Herdenimmunität verlieren. Die Forscher trainierten ein maschinelles Lernmodell an Daten aus Kalifornien kurz vor dem großen Masernausbruch 2014. Während traditionelle Ansätze kaum Vorwarnzeit boten, ermöglichte die Tipping-Point-Analyse eine deutlich frühere Erkennung von Veränderungstendenzen. Die Validierung erfolgte durch Vergleich mit vergleichbaren Regionen, in denen keine Ausbrüche auftraten. Das Modell ist anpassungsfähig und könnte auch auf Plattformen wie TikTok oder Instagram angewendet werden, erfordert jedoch mehr Rechenleistung zur Analyse von Bild- und Videoinhalten. Ziel ist es, ein praktisches Werkzeug für Gesundheitsbehörden zu schaffen, um Risikogebiete zu identifizieren und präventiv zu reagieren. Die Arbeit ist Teil der Forschungsinitiative „Societal Futures“ und des TRuST-Programms der Universität Waterloo, das interdisziplinär an der Wiederherstellung des Vertrauens in Wissenschaft arbeitet. Industrieexperten sehen in der Methode einen bedeutenden Fortschritt im Bereich präventiver Gesundheitsüberwachung. „Die Integration mathematischer Dynamikmodelle mit sozialen Medien-Daten eröffnet neue Möglichkeiten, gesellschaftliche Dynamiken als Frühwarnsystem zu nutzen“, sagt ein Experte für digitale Gesundheitsforschung. Die Universität Waterloo positioniert sich damit als Vorreiter in der Anwendung angewandter Mathematik für gesellschaftliche Herausforderungen. Die Forschung unterstreicht, dass mathematische Modelle nicht nur für biologische Systeme, sondern auch für soziale Phänomene wie Misstrauen gegenüber Wissenschaft nützlich sind.