Dinámica espacial para la propagación del SARS-COV-2 en Brasil

• Manoel Camilo Souza Netto ^[1] ; Angel Freddy Godoy Viera ^[2] ; Adilson Pinto ^[2]
  1. [1] PGCIN/UFSC, Agente da Polícia Federal
  2. [2] PGCIN/UFSC
• Localización: Revista Interamericana de Bibliotecología, ISSN 0120-0976, Vol. 44, Nº. 3, 2021
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Spatial Dynamics for Spreading Sars-COV-2 in Brazil
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• Resumen
  • español

    Este estudio expone brevemente el problema de la pandemia SARS-CoV-2 que recae sobre la humanidad. Informa que las pandemias pueden volverse rutinarias, considerando que el intercambio viral entre especies ha ocurrido con mayor frecuencia debido a la presencia regular del hombre en varios ecosistemas. Presenta una breve caracterización del transporte interestatal de pasajeros en Brasil. Describe el concepto de PageRank, una métrica que clasifica las páginas web. Recuerda los conceptos de programación y correlación. Obtiene, a través de datos abiertos, información sobre el transporte interestatal e internacional en Brasil. Crea, en forma de grafos, una red de flujo de pasajeros y realiza un análisis exploratorio preliminar. En paralelo y semánticamente, la red creada con la web calcula su métrica PageRank y establece su correlación con la fecha de la primera infección en cada Unidad Federativa de Brasil. Finalmente, se esboza una predictibilidad de los días ordinales en los que se infectaría cada Unidad Federativa mediante regresión lineal; se destaca que, además de los cálculos, la metodología tiene más relevancia como resultado presentado.

  • English

    This paper exposes the problem of the current SARS-CoV-2 pandemic that is plaguing humanity. It reports that authors claim that pandemics can become routine, considering that the viral exchange between species has occurred more frequently due to the regular presence of man in various ecosystems. It presents a brief characterization of interstate passenger transport in Brazil. Describes the concept of PageRank, a metric that classifies web pages. Reminds the concepts of scheduling and correlation. It obtains, via open data, information on interstate and international transport in Brazil. It creates, in the form of a graph, a passenger flow network and performs a preliminary exploratory analysis there. Semantically paralleling the network created with the web, it calculates its PageRank metric and establishes its correlation with the date of the first infection in each Federative Unit in the country. Finally, it outlines a predictability of the ordinal days when each Federative Unit would be infected by means of linear regression, highlighting that, in addition to the calculations, the methodology has more relevance as a result presented.