Este simulador possibilita que você explore de forma interativa os efeitos do distânciamento social na transmissão de uma doença contagiosa. Cada circulo representa uma pessoa que pode estar saudável (branco), imune (amarelo), infectada (vermelho), or morta (cinza). Uma pessoa saudável é infectada quando ela colide com uma pessoa infectada. Após o periodo de infecção, a pessoa ou morre ou se torna permanentemente imune.
Mova os cpntroles para a esquerda ou direita para alterar os parâmetros e observar o que acontece. Segue abaixo uma explicação detalhada.
| Distânciamento social | % | ||
| Mortalidade | 3% | ||
| Duração da infecção | 2.0s |
| ○ saudável | ● imune | ● doente | ● morto | tempo |
| % | % | % | % | s |
Distânciamento social controla qual o nivel de distânciamento social aplicado pela população. Em 0% não há nenhum distânciamento e as pessoas se movem com velocidade máxima, havendo varias oportunidades de contato entre elas. Em 100% todos se mantem parados e não há contato.
Mortalidade é a probabilidade de uma pessoa doente morrer. Se você definir para 0% ninguém morre, enquanto uma mortalidade de 100% significa que qualquer um que se infectar irá morrer.
Duração da infecção determina por quanto tempo uma pessoa permanece infectada. Um tempo mair permite que uma pessoa tenha mais oportunidades de espalhar a infeção. Como a simulação roda em uma velocidade acelerada, o tempo é medido em segundos.
A simulação propositalemnte assume várias suposições simplificadas, entre elas: não há periodo de incubação; as pessoas são contagiosas durante todo o tempo da doença; e a probabilidade de passar a infeção através do contato é de 100%.
O autor da simulação é Andrej
Bauer.
A ideia veio do
artigo
no Washington Post, escrito por Harry Stevens.
O código fonte está disponivel livremente no Github no projeto social-distancing-simulator.
Por favor ajude a melhorar o código e traduzir para seu idioma.
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Aviso legal: O propósito dessa simulação é inteiramente educacional. Ela demonstra a complexidade do distânciamento social durante uma epidemia em termos de um modelo matemático artificial. Ela não deve ser usada para tirar conclusões sobre doenças contagiosas reais.