في مارس 2020، خلت فرنسا: توقف الناس عن الذهاب إلى العمل والمدارس والمقاهي، وامتلأت الشوارع بالصمت. نظر علماء الأوبئة إلى الرسوم البيانية وأدركوا أن الفيروس لا ينتشر من تلقاء نفسه، بل عبر المصافحات والمحادثات ورحلات المترو. ولكن كيف يمكن توقع عدد الاتصالات التي ستبقى للشخص إذا أعلنت الحكومة قيودًا جديدة؟ بحثوا عن إجابة لهذا السؤال بتحالف غير معتاد: نموذج لغوي ونموذج رياضي للوباء.

يعمل النموذج اللغوي هنا كمترجم يقرأ ملخص الأخبار ويقرر كيف سيتصرف الشخص العادي. يُعرض عليه الاتصالات التي كانت لدى الناس قبل الجائحة، ويُوصف له الوضع الحالي: هل المدارس مغلقة؟ هل اللقاءات مسموحة؟ كم عدد الأشخاص في المستشفيات؟ يجيب النموذج عن أي من هذه الاتصالات سيحتفظ به وأيها سيقطعها. تُجمع هذه القرارات في جدول يوضح عدد الاتصالات التي تحدث بين الفئات العمرية المختلفة. يُسمى هذا الجدول مصفوفة الاتصال العمرية (age-specific contact matrix)، وهي التي تتحكم في كيفية انتقال الفيروس من شخص إلى آخر في المحاكاة الحاسوبية.

لا تقتصر المحاكاة على حساب الإصابات فحسب، بل ترسل النتائج مرة أخرى إلى النموذج اللغوي. يرى النموذج أن عدد المستشفيات زاد، وفي الجولة التالية يقلص الاتصالات بشكل أكبر. تنشأ حلقة تغذية راجعة حيث يؤثر سلوك الناس وانتشار الفيروس على بعضهما البعض. في السابق، كان علماء الأوبئة يحددون هذه الاستجابات يدويًا بقواعد صارمة، لكن الآن يقوم النموذج اللغوي بذلك بمرونة، بالاعتماد على نص وصف السياسة. أُطلق على هذا النهج اسم GABLE، وهو اختصار لـ Generative Adaptive Behavioral Layer for Epidemics، أي الطبقة السلوكية التكيفية التوليدية للأوبئة.

اختبر الباحثون ثلاثة نماذج لغوية: GPT-4o mini وGemini 2.5 Flash وGrok 3 mini. أعادت جميعها إنتاج الصورة العامة: انخفضت الاتصالات بشكل حاد أثناء عمليات الإغلاق، وتعافت جزئيًا بينها. بلغ الارتباط مع بيانات التنقل 0.60 إلى 0.85. لكن البنية العمرية اختلفت: على سبيل المثال، خلال الإغلاق الثاني، حافظ Gemini 2.5 Flash على اتصالات أكثر للبالغين ولكن أقل للمراهقين مقارنة بما أظهرته بيانات التنقل. ومع ذلك، أعادت جميع النماذج إنتاج الموجات الإجمالية لدخول المستشفيات بهامش خطأ لا يتجاوز 2.3–3.6%.

ظهرت النتيجة الرئيسية في التنبؤ قصير المدى على مدى أربعة أسابيع. أظهر GABLE مع GPT-4o mini متوسط درجة الفاصل الزمني الموزون 1298 مقابل 2443 للتنبؤات القائمة على التنقل و3047–4148 للطرق الإحصائية. وهذا يعني أن التوقعات أصبحت أكثر دقة، وأن فواصل الثقة 95% غطت القيم الحقيقية في 96.2% من الحالات. علاوة على ذلك، أتاح الأسلوب تقييم عواقب إجراءات لم تُطبق بعد. كان تأخير الإغلاق لمدة أسبوعين يزيد الاتصالات بنسبة 46% ودخول المستشفيات بنسبة 45.8%، بينما كانت الإجراءات القصوى تخفضهما بنسبة 17.2% و14.0% على التوالي.

في السابق، كان من غير الواضح كيفية نمذجة السلوك التكيفي للناس أثناء الوباء دون افتراضات جامدة ودون بيانات لحظية عن الاتصالات الحقيقية. الآن أصبح واضحًا أن النماذج اللغوية يمكنها توليد مصفوفات اتصال عمرية معقولة، تحسّن التنبؤات بدخول المستشفيات وتسمح بمقارنة عواقب السياسات غير المطبقة بعد. أُدمج الأسلوب في حلقة تغذية راجعة مع نموذج وبائي ميكانيكي: يقرر النموذج الاتصالات التي يجب الحفاظ عليها، ويستجيب الوباء بكيفية تأثير ذلك على الانتشار. قد يفيد هذا علماء الأوبئة وسلطات الصحة العامة في التقييم السريع لسيناريوهات التدخل عندما لا تتوفر بيانات حديثة عن الاتصالات. عندما تخلو فرنسا من جديد، ستساعد هذه الأداة في سماع كيفية استجابة الناس للقواعد الجديدة، قبل أن تظهر المؤشرات في أسرة المستشفيات.