[ca] Observem contagis en tots els nivells de la Natura. La difusió de malalties infeccioses és l'exemple paradigmàtic d'un procés de contagi. A més, comportaments, creences, opinions, entre d'altres, són entitats contagioses –mediades per mecanismes com la imitació o la pressió de grup– que poblen l'esfera social humana. En general, el contagi es propaga mitjançant interaccions locals entre individus. Per tant, si i com emergeix un contagi està profundament relacionat amb la complexa xarxa d'interaccions socials. A diferència dels contagis biològics, la transmissió en els contagis socials requereix generalment exposició a múltiples fonts contagioses (p. ex., individus amb un comportament donat). En conseqüència, la dinàmica de contagi en una interacció entre tres o més individus no és descomponible en una col·lecció d'interaccions diàdiques. Donada l'organització grupal de la vida social, tenir en compte la manca de descomponibilitat és crucial per descriure i entendre adequadament els contagis socials, així com els biològics, ja que típicament coevolucionen amb els primers. Aquesta tesi, superant les limitacions inherents de descripcions diàdiques tradicionals, desenvolupa enfocaments teòrics per connectar l'organització grupal de les interaccions locals –codificades en xarxes d'ordre superior– al comportament a gran escala dels contagis socials i biològics. Mitjançant tècniques de física estadística i teoria de sistemes dinàmics, caracteritzem diverses formes en què les interaccions grupals impacten significativament aquests contagis. Presentem tres contribucions principals. Primer, al tenir en compte les correlacions dinàmiques locals, demostrem com tant el punt crític per al desenvolupament de contagis extensos com la grandària dels brots estan estrictament relacionats amb el grau de superposició entre les interaccions diàdiques i d'ordre superior i amb la força d'aquestes últimes. Segon, elaborem un model general que inaugura l'estudi de sistemes d'ordre superior adaptatius, portant-nos a descobrir fenòmens exclosos en models de parelles. Per últim, desvetllem com el caràcter contextual del comportament profilàctic dels individus, variable entre grups, pot canviar l'evolució d'una epidèmia.

[en] We observe contagions at all levels of Nature. The spread of infectious diseases–mediated by pathogens–is the paradigmatic example of a contagion process. Moreover, behaviors, beliefs, opinions, rumors, or conventions, among others, are contagious entities–mediated by mechanisms such as imitation or peer pressure–populating the human social sphere. Regardless of its nature, a contagion spreads via local interactions among individuals. If and how an extensive spread emerges is thus deeply related to the complex network of social interactions. Differently than in biological contagions, transmission in social contagions often requires exposure to multiple contagious sources (e.g., individuals with a given behavior). Consequently, the contagion dynamics within a group (higher-order) interaction involving three or more individuals is generally not decomposable into a collection of pairwise interactions. Given the group organization of social life, accounting for the lack of decomposability becomes crucial to describe and understand social contagions adequately, as well as biological ones, as these typically coevolve with the former. This thesis, overcoming inherent limitations of traditional dyadic descriptions, develops theoretical approaches to bridge the group organization of local interactions–encoded in higher-order networks–to the large-scale behavior of social and biological contagions. Using statistical physics and dynamical systems theory techniques, we characterize various ways group interactions significantly impact contagion dynamics. We put forward three main contributions. Firstly, by accounting for local dynamical correlations, we demonstrate how both the critical point marking the onset of extensive spreads and the outbreak size are strictly related to the degree of overlap between dyadic and higher-order interactions and to the strength of the latter. Secondly, we develop a general framework that paves the way for the study of adaptive higher-order systems, enabling us to discover novel phenomena excluded in pair-based approaches. Lastly, recognizing the ecological notion of indirect modification as a more general higher-order mechanism, we unveil how the contextual character of prophylactic behavior can remarkably change the evolution of an epidemic.