Hoe kunnen datamodellen ons helpen om betere keuzes in exit-strategieën te maken?

De beslissingen die aan de basis liggen van onze transitie naar ‘het nieuwe normaal’ worden genomen onder grote onzekerheid, op basis van beperkt bewijsmateriaal, en terwijl er voortdurend nieuwe inzichten beschikbaar komen. Deze beslissingen kunnen wel leiden tot ingrijpende interventies in onze systemen, en we zullen te maken krijgen met onderlinge afhankelijkheden die onmogelijk te voorzien waren. Het stellen van de juiste vragen, de keuze van de juiste data, en het combineren van die data in complexe modellen en simulaties maken het mogelijk om goed geïnformeerde keuzes te maken op weg naar het nieuwe normaal.

De impact van coronavirus op mobiliteit en vice versa

Het coronavirus heeft een dramatisch effect op de reispatronen. We zien een afname van het gebruik van auto's en openbaar vervoer en een toename van het aantal wandel- en fietstochten. Ook wordt er veel meer online gewinkeld. Aan de hand van reisgegevens kunnen we de impact van de verschillende maatregelen op de mobiliteit analyseren en vergelijken. Omgekeerd draagt personenvervoer waarbij mensen dezelfde faciliteiten en voertuigen delen met medereizigers bij aan de virusverspreiding. Recente studies benadrukken deze risico’s en wijzen op de noodzaak van beperking van het aantal medereizigers waaraan reizigers zowel in tijd als in ruimte wordt blootgesteld.

Hoe COVID-19 zich verspreidt

Het relatief nieuwe vakgebied Network Science is gebaseerd op de fundamentele dualiteit in elk complex systeem: het samenspel tussen functie en structuur. De verspreiding van virussen is een prachtig voorbeeld van Network Science. Als we inzicht hebben in het dynamische transmissieproces en de bijbehorende contacten, kunnen we de verspreiding van een virus berekenen, de impact van interventies beoordelen en mogelijke toekomstscenario's voorspellen.