FYI.

This story is over 5 years old.

Tech

Wiskundigen berekenen dat zombies nooit zullen winnen

Wiskunde kan blijkbaar prima gebruikt worden om een zombie-apocalyps te beschrijven.
Scene uit Night of the Living Dead. Still via Wikipedia

Wiskunde kan blijkbaar best gebruikt worden om een zombie-apocalyps te beschrijven.

In een paper dat gepubliceerd is op arXiv, proberen wiskundigen Caitlyn Witkowski en Brian Blais een mathematisch model te maken van een zombie-uitbraak aan de hand van populaire films. Hun werk borduurt voort op dat van Philip Munz van Carleton University, die in 2009 een soortgelijk paper schreef met de titel "When Zombies Attack!: Mathematical Modeling of an Outbreak of Zombie Infection."

Advertentie

Munz gebruikte daarbij het traditionele SIR-model voor besmettelijke ziekten, waarbij SIR refereert aan drie menselijke subpopulaties gedurende een epidemie: vatbare (S) en geïnfecteerde individuen (I), en mensen die afstand hebben genomen van de geïnfecteerde groep (R). Witkowski en Blais stellen echter dat Munz' de R-populatie incorrect modelleert. In plaats daarvan ontwikkelden ze een nieuw model voor groepen die zich verwijderd hebben van de infectie dat deels gebaseerd is op - wat anders? - zombiefilms.

"Een belangrijk gevolg van het gebruik van deze term R, is dat er geen permanent afstandelijke subpopulatie bestaat," schrijven ze. "In hun model sterven zombies nooit echt." Maar iedereen die wel eens een zombiefilm gekeken heeft, weet dat zombies gewoon (nog een keer) dood kunnen. Als je hun hoofd afhakt of een priem in hun hoofd steekt, dan gaan ze net als mensen gewoon de pijp uit.

Dit is essentieel, schrijven de auteurs, omdat in Munz' model mensen nooit kunnen winnen. "De aanname is dat de gezonde R-populatie onvermijdelijk deel zal worden van de zombiepopulatie. Dat betekent dat de zombiepopulatie altijd zal winnen, terwijl de andere twee populaties altijd afnemen," schrijven ze. "We vinden dat deze aanname niet klopt met  bestaande voorstelling van zombies in populaire cultuur, waardoor conclusies die daaraan verbonden worden onjuist zijn."

Wat ze daarmee in mensentaal willen zeggen is dat zombies uit de vergelijking verwijderd kunnen worden. Gebaseerd op bewijs uit de echte wereld komt niet elke zombie weer tot leven om meer hersenen te eten. "Bovendien is er geen analoog voor het terugkeren van zombies in echte ziekten, waardoor de toepassing van het Munz model gelimiteerd blijft tot amusementsdoeleinden."

Advertentie

De vergelijkingen die Witkowski en Blais opstelden zijn gebaseerd op urenlang films kijken terwijl ze de zombies nauwgezet catalogiseerden. Uit deze aantekeningen concludeerden de wiskundigen dat er twee basismodellen bestaan van zombie-uitbraken, de ene gerepresenteerd door de film Night of the Living Dead en de andere door Shaun of the Dead.

Academische onderzoeken naar zombies komen vaker voor dan je misschien denkt. Ik heb in 2009 bijvoorbeeld een college op de universiteit gevolgd over zombies. De lessen bestonden voornamelijk uit talloze woensdagavonden Romero-films kijken en papers schrijven over The Walking Dead. Maar Witkowski en Blais suggereren dat hun paper niet alleen een intellectueel oefening is, maar ook potentie heeft om ingezet te worden in de echte wereld.

Het belang van het paper is volgens de auteurs tweeledig. Ten eerste gebruiken ze een "vermakelijk voorbeeld" om mensen te laten lezen over een ingewikkeld wiskundig onderwerp. Ten tweede, en misschien belangrijker, hebben de schrijvers het idee dat het bestuderen van fictionele representaties van epidemiën kan leiden tot nieuwe inzichten en analyses van ziekten in de echte wereld.

Door het SIR-model en Google-data over influenza-uitbraken te gebruiken, bevestigen de auteurs dat hetzelfde proces dat ze gebruikten om zombies te onderzoeken, gebruikt kan worden om de verspreiding van griep of andere besmettelijke ziekten te modelleren.

Onthoud dus de volgende keer dat je een zombieflick kijkt dat het niet alleen een duistere en verontrustende film is over de opkomst van ondode herseneters, maar ook een kans om te leren over hoe ziekten werken.

@heyiamlex