Dinamik ağlarda hastalık yayılma analizi
Disease spread analysis in dynamic networks
Yazar: YİĞİT ALİŞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Covid-19 hastalığının hızlı şekilde pandemi seviyesine yükselmesi nedeniyle tüm dikkatler epidemiyoloji alanına çevrilmiştir. Epidemiyoloji alanında sıklıkla kullanılan SIR temelli kompartıman tipi tahmin modellerinin bazı sınırlılıkları bulunmaktadır. Bunlardan birisi topluluğun homojen ve tüm bireylerin aynı özelliğe sahip olduklarının varsayılmasıdır. Yapılan çalışmada, topluluklarda hastalık yayılımı ile ilgili öngörü sahibi olmak amacıyla geleneksel yöntemlere alternatif olarak kullanılabilecek güncel yöntemler ele alınmaktadır. Gerçek hayatta topluluk heterojen yapıda ve bireyler farklı niteliklere sahip olduğu için ilk olarak bireylere ait temel merkezilik değerleri elde edilmiştir. Farklı bir yaklaşım olarak Louvain yöntemi ile topluluk içerisindeki alt topluluklar ortaya çıkarılarak bireylerin temel merkezilik değerleri hesaplanmıştır. Son olarak Node2Vec yöntemi ile bireylere ait öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Elde edilen veriler çok kriterli karar destek yöntemlerinden TOPSIS yöntemine girdi olarak verilmiştir. Bireylere ait yeni özniteliklerin eklenebilmesi, değiştirilebilmesi gibi değişikliklere uyum sağlaması amacıyla TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Enfekte bireylerin seçimi rastgele şeklinde, bağışık bireylerin seçimi ise TOPSIS sonucu elde edilen sıralamalara göre yapılmıştır. Enfekte ve bağışık bireylerin seçimi sonrasında ağdaki hastalık yayılımı izlenerek simülasyon sonucu ortaya çıkan toplam enfekte birey sayıları hesaplanmıştır. Tüm örneklere ait simülasyonlar sonucu elde edilen enfekte birey değerleri karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Sonuç olarak, insan- insan etkileşimine göre oluşturulan iki veri seti için en iyi sonuç Louvain ile TOPSIS yönteminin birleşiminden elde edilmiştir. Sosyal medyadaki arkadaşlık ilişkilerine göre oluşturulan diğer veri setinde ise derece merkeziliği yöntemi başarılı olmuştur. Çalışmanın genel olarak ilgili alanda Türkçe literatüre katkı sağlayacağı ve kullanılan yöntem ve teknikler sayesinde hastalık yayılımının yavaşlatılması veya durdurulması amacıyla yapılacak önleme faaliyetlerinde (örneğin izolasyon, aşı vb.) kullanılacak olan kısıtlı imkanların en etkili şekilde uygulanması için karar vericilere, uygulayıcılara birey seçiminde yardımcı olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Due to the rapid escalation of the Covid-19 disease to pandemic levels, all attention has turned to the field of epidemiology. Traditional SIR-based compartmental prediction models frequently used in epidemiology have certain limitations. One of these limitations is the assumption of homogeneity within the community, where all individuals are assumed to have the same characteristics. In this study, alternative methods that could be used instead of traditional approaches to gain insights into disease transmission in communities are discussed. In real life, communities have a heterogeneous structure, and individuals possess different attributes. Therefore, the first step was to obtain fundamental centrality values for individuals. As a different approach, the Louvain method was used to identify sub-communities within the larger community, and the fundamental centrality values of individuals were calculated accordingly. Lastly, the Node2Vec method was employed to extract attribute features for individuals. The obtained data were input into the TOPSIS method, a multi-criteria decision support technique. The TOPSIS method was utilized to accommodate changes such as the addition or modification of new attributes related to individuals. The selection of infected individuals was done randomly, while immune individuals were selected based on the rankings obtained from the TOPSIS results. After the selection of infected and immune individuals, the spread of the disease in the network was monitored, and the total number of infected individuals resulting from the simulation was calculated. The values of infected individuals obtained from simulations for all examples were compared and analyzed. As a result, the combination of the Louvain and TOPSIS methods yielded the best results for two datasets created based on human-human interactions. In the other dataset created based on friendship relationships on social media, the degree centrality method was successful. It is believed that this study will contribute to the Turkish literature in the relevant field and provide decision-makers and implementers with assistance in individual selection for preventive activities aimed at slowing down or stopping the spread of the disease, such as isolation and vaccination, by utilizing limited resources in the most effective way possible.