Em 1933, praticamente nenhum agricultor do meio-oeste americano plantava milho
híbrido. Dez anos depois, quase todos plantavam. No meio desses dez anos, o
gráfico da proporção de adotantes contra o tempo desenhou um S — e o mesmo S
apareceu, com inclinações diferentes, em cada estado onde a semente foi
introduzida.
Não há nada de biológico nisso. Ninguém nasce nem morre. Mesmo assim, a equação
que descreve o fenômeno é a que acabamos de resolver para populações, e vale
entender por quê: a estrutura matemática vem da forma como a informação se
transmite, não do que está sendo transmitido.
Como uma tecnologia se espalha
Suponha uma inovação — semente híbrida, trator, antibiótico, aplicativo — que
já foi adotada por alguns membros de uma comunidade fechada. Seja p(t) a
proporção de adotantes, de modo que 0≤p≤1 e 1−p é a
proporção dos que ainda não adotaram.
A hipótese de modelagem é a seguinte: quem ainda não adotou só o faz depois de
ter contato com quem já adotou. Se os encontros são aleatórios e a comunidade é
bem misturada, o número de encontros por unidade de tempo entre um adotante e
um não adotante é proporcional ao produto das duas proporções.
A solução, e a forma canônica
Pelo tópico anterior, com K=1:
p(t)=p0+(1−p0)exp(−at)p0.
Essa forma é correta mas desajeitada: os dois parâmetros, a e p0, se
misturam. Há uma reescrita que os separa e que revela a geometria da curva.
Demonstração— forma canônica da curva logística
Da definição de t∗ vem exp(at∗)=(1−p0)/p0. Substituindo no
denominador da forma canônica:
Invertendo, obtém-se exatamente p0/[p0+(1−p0)exp(−at)], que é a solução
já conhecida.
∎Fim da demonstração.
Daí sai um número que se mede bem em dados reais.
Demonstração— tempo de decolagem
Na forma canônica, p=0,1 exige 1+exp(−a(t−t∗))=10, isto é,
exp(−a(t−t∗))=9, ou t−t∗=−(ln9)/a.
Analogamente, p=0,9 dá exp(−a(t−t∗))=1/9, ou
t−t∗=(ln9)/a.
A diferença é 2ln9/a=ln81/a, e t∗ — o único lugar onde p0
entrava — se cancelou.
∎Fim da demonstração.
Explore o efeito de a abaixo. Repare que mexer na condição inicial desloca a
curva; mexer em a a deforma.
Passe o cursor para ver a solução por um ponto; clique para fixá-la.Toque no gráfico para fixar a solução que passa pelo ponto.
O defeito estrutural do modelo
Há um problema com a equação p′=ap(1−p) que não é de ajuste, e sim de
lógica.
A causa é a hipótese de contágio puro: se a única via de adoção é o contato com
um adotante, não há como o primeiro existir. A correção é admitir uma segunda
via — propaganda, extensão rural, imprensa —, que age sobre os não adotantes
independentemente de quantos adotantes existam.
Este é o modelo de Bass, de 1969, e ainda é o que se usa em previsão de vendas
de produtos novos. Ele é separável, e a resolução fica como exercício ao fim do
tópico. O ponto conceitual está no que muda:
Compare os dois campos. Aqui, com α ajustável: leve α a zero e
veja a solução que parte de p0=0 deixar de sair do lugar.
Passe o cursor para ver a solução por um ponto; clique para fixá-la.Toque no gráfico para fixar a solução que passa pelo ponto.
O que a estrutura p(1−p) significa
Vale registrar o padrão, porque ele vai voltar.
O termo p(1−p) aparece sempre que um processo se propaga por contato entre
quem já tem e quem ainda não tem, numa população fechada e bem misturada. O
que se propaga pode ser uma semente, um boato, um vírus.
Em difusão de inovações, p é a proporção de adotantes.
Em epidemiologia, p é a proporção de infectados, e o modelo mais simples
de epidemia — sem recuperação — é literalmente esta equação. Com recuperação,
ele vira o sistema SIR, tratado no módulo de sistemas
autônomos.
Em genética de populações, p é a frequência de um alelo.
A hipótese de mistura homogênea é o que todos esses casos têm em comum, e é
também a primeira coisa que se abandona quando se quer realismo: pessoas se
encontram em redes, não em coquetéis perfeitos.
Exercícios
O terceiro exercício resolve o modelo de Bass do zero. É a mesma técnica da logística, com uma fração parcial a mais — vale fazer com papel.
básicocronologia da adoçãono espírito de Braun §1.6
Uma cooperativa introduz uma técnica nova. No início do acompanhamento, 2%
dos produtores a usam, e estima-se a=0,5 ao ano.
(a) Em quanto tempo metade da cooperativa terá adotado?
(b) E 90%?
(c) Se a estimativa inicial fosse 4% em vez de 2%, como as duas respostas
mudariam?
Dica
Use a forma canônica: t∗ responde (a) de imediato, e (b) sai de t∗ mais meio tempo de decolagem.
Resolução
(a) Metade é exatamente t∗:
t∗=0,51ln(0,020,98)=2ln49≈2⋅3,892≈7,78 anos.
(b) Da demonstração do tempo de decolagem, p=0,9 ocorre em
t∗+(ln9)/a:
t=7,78+0,52,197≈7,78+4,39≈12,2 anos.
(c) Com p0=0,04:
t∗=2ln24≈6,36 anos,
e 90% em 6,36+4,39≈10,8 anos.
O padrão. Dobrar p0 adiantou tudo em cerca de 1,4 ano — que é
(ln2)/a=0,693/0,5. As duas respostas se moveram pelo mesmo tanto,
porque p0 só translada a curva. O intervalo entre os dois marcos não mudou
nada.
intermediárioestimativa de parâmetro a partir de dadosno espírito de Braun §1.6
Registros de vendas mostram que a adoção de um equipamento agrícola passou de
10% para 90% dos produtores em 6 anos.
(a) Estime a.
(b) Com esse a, quanto tempo a adoção levou para ir de 1% a 10%?
(c) Compare com a resposta de (b) para o intervalo de 90% a 99%, e
explique o resultado.
Dica
Em (b) e (c), a forma canônica torna as contas quase idênticas — repare em como p e 1−p se trocam.
Resolução
(a) Pela proposição do tempo de decolagem, Δt=ln81/a, logo
a=6ln81=64,394≈0,732 ao ano.
(b) Na forma canônica, p=0,01 corresponde a
exp(−a(t−t∗))=99 e p=0,10 a exp(−a(t−t∗))=9. A
diferença de tempos é
a1ln(999)=0,732ln11≈0,7322,398≈3,3 anos.
(c) Para p=0,90 e p=0,99, os valores de exp(−a(t−t∗)) são
1/9 e 1/99, e a diferença de tempos é de novo ln(11)/a≈3,3
anos.
Por que são iguais. A logística é simétrica: a substituição
p↦1−p junto com t↦2t∗−t deixa a curva invariante.
Os 9% finais custam exatamente o mesmo que os 9 pontos iniciais.
E aqui está a previsão que se pode confrontar com a realidade: os últimos
retardatários costumam demorar mais do que a simetria prevê. Isso é
evidência contra a hipótese de população homogênea — na prática há produtores
sistematicamente menos alcançáveis, e o modelo de um só a não os representa.
avançadomodelo de Bassno espírito de Braun §1.6
Resolva o modelo com influência externa
dtdp=(α+βp)(1−p),p(0)=0,
com α,β>0.
Em seguida, verifique que p(0)=0 e p′(0)=α, e explique por que essa
segunda igualdade é o ponto do modelo.
Dica
Frações parciais em (α+βp)(1−p)1. Os dois denominadores somam de forma conveniente: β(1−p)+(α+βp)=α+β.
Resolução
Frações parciais. Procuramos A e B com
(α+βp)(1−p)1=α+βpA+1−pB.
Multiplicando pelos denominadores, A(1−p)+B(α+βp)=1. Igualando
coeficientes: em p, −A+Bβ=0; constante, A+Bα=1. Logo
A=Bβ e B(α+β)=1:
A=α+ββ,B=α+β1.
Integrando. Note que ∫α+βpAdp=βAln(α+βp), e A/β=B. Assim os dois termos
saem com o mesmo fator:
α+β1[ln(α+βp)−ln(1−p)]=t+C.
Constante. Em t=0 com p=0: o colchete vale lnα, logo
C=lnα/(α+β). Escrevendo s=α+β e
exponenciando:
(A última forma vem de dividir numerador e denominador por αE.)
Verificações. Em t=0 o numerador se anula, logo p(0)=0. ✓
Para p′(0), é mais rápido usar a equação original do que derivar a solução:
p′(0)=(α+β⋅0)(1−0)=α.
Por que isso importa. Na logística pura, p0=0 dá p′(0)=0 e a
solução fica presa no zero. Aqui a adoção parte com velocidade α, que é
exatamente a taxa da influência externa.
O modelo, portanto, contém a explicação do próprio começo: os primeiros
adotantes são os alcançados pela propaganda, e só depois o contágio assume. Em
dados de vendas, α e β são estimados separadamente, e a razão
β/α diz se o produto se espalha por boca a boca ou por publicidade —
que é uma informação de negócio extraída de uma equação de primeira ordem.
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Fontes deste tópico
Martin Braun. Differential Equations and Their Applications: An Introduction to Applied Mathematics, 4ª ed. Springer-Verlag, 1993.
§1.6 · p. 39-46 (PDF: p. 55–62)
Mostra a mesma estrutura matemática da logística governando um fenômeno social — bom antídoto contra decorar equação por contexto.
fontes/EDO/Differential Equations and The - Braun, Martin_7579.pdf