Imagina una multitud de peatones, donde cada uno va por su camino, pero a veces tropieza con otros. Si uno de cada tres lleva un traje protector que no deja pasar el contagio, la enfermedad se propaga de manera muy distinta. Los científicos construyeron un modelo computacional de esa multitud: 3000 partículas que se mueven solas, se repelen entre sí y se infectan en contacto cercano.
Antes, las epidemias se calculaban con ecuaciones donde todas las personas están mezcladas uniformemente, como el azúcar en el té. Pero en la vida real la gente camina y se aglomera. En el nuevo modelo, cada partícula es una persona con su propia velocidad y giros aleatorios. Un agente susceptible se infecta si permanece cerca de un enfermo el tiempo suficiente, mientras que uno protegido no se infecta en absoluto. Los científicos variaron la proporción de protegidos del 0% al 50% y la densidad de la multitud, cambiando el tamaño del área.
¿Por qué ocurre esto? En una multitud dispersa, la gente se encuentra con menos frecuencia, así que cada protección actúa con más fuerza. En una multitud densa, los encuentros frecuentes contrarrestan en parte el efecto protector. Antes no estaba claro cómo interactúan la protección y la densidad, porque los modelos antiguos no consideraban el movimiento. Ahora se ve que, en zonas poco densas, la vacunación o las mascarillas producen un mayor efecto que en zonas densas. Esto puede ayudar a planificar medidas en ciudades y granjas, donde la densidad y la protección varían de un lugar a otro.
La multitud vuelve a dispersarse, pero ahora queda claro: uno de cada tres con traje protector no solo cambia el número de infectados, sino la propia ley que rige la propagación de la epidemia.
En el modelo, con una fracción de protegidos exactamente del 30%, el tiempo para alcanzar el pico de la epidemia se desplaza de 138 a 161 unidades adimensionales, es decir, la protección no solo reduce la altura del pico, sino que también lo retrasa notablemente.