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Difusão de inovações tecnológicas

O mesmo modelo logístico descrevendo adoção de tecnologia em vez de população.

Ordem
Tipo
não linear
Métodos
separaveis
Aplicações
difusão de inovações, sociologia, epidemiologia

Antes distoModelos populacionais

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)p(t) a proporção de adotantes, de modo que 0p10 \leq p \leq 1 e 1p1 - 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=1K = 1:

p(t)=p0p0+(1p0)exp(at).p(t) = \frac{p_0}{p_0 + (1 - p_0)\exp(-a t)}.

Essa forma é correta mas desajeitada: os dois parâmetros, aa e p0p_0, se misturam. Há uma reescrita que os separa e que revela a geometria da curva.

Demonstração— forma canônica da curva logística

Da definição de tt^\ast vem exp(at)=(1p0)/p0\exp(a t^\ast) = (1 - p_0)/p_0. Substituindo no denominador da forma canônica:

1+exp(at)exp(at)=1+1p0p0exp(at)=p0+(1p0)exp(at)p0.1 + \exp(-at)\exp(at^\ast) = 1 + \frac{1 - p_0}{p_0}\exp(-at) = \frac{p_0 + (1-p_0)\exp(-at)}{p_0}.

Invertendo, obtém-se exatamente p0/[p0+(1p0)exp(at)]p_0/[p_0 + (1-p_0)\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=0,1p = 0{,}1 exige 1+exp(a(tt))=101 + \exp(-a(t - t^\ast)) = 10, isto é, exp(a(tt))=9\exp(-a(t - t^\ast)) = 9, ou tt=(ln9)/at - t^\ast = -(\ln 9)/a.

Analogamente, p=0,9p = 0{,}9exp(a(tt))=1/9\exp(-a(t - t^\ast)) = 1/9, ou tt=(ln9)/at - t^\ast = (\ln 9)/a.

A diferença é 2ln9/a=ln81/a2\ln 9/a = \ln 81/a, e tt^\ast — o único lugar onde p0p_0 entrava — se cancelou.

Fim da demonstração.

Explore o efeito de aa abaixo. Repare que mexer na condição inicial desloca a curva; mexer em aa 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(1p)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\alpha ajustável: leve α\alpha a zero e veja a solução que parte de p0=0p_0 = 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(1p)p(1-p) significa

Vale registrar o padrão, porque ele vai voltar.

O termo p(1p)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, pp é a proporção de adotantes.
  • Em epidemiologia, pp 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, pp 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.

  1. básicocronologia da adoçãono espírito de Braun §1.6

    Uma cooperativa introduz uma técnica nova. No início do acompanhamento, 2%2\% dos produtores a usam, e estima-se a=0,5a = 0{,}5 ao ano.

    (a) Em quanto tempo metade da cooperativa terá adotado?

    (b) E 90%90\%?

    (c) Se a estimativa inicial fosse 4%4\% em vez de 2%2\%, como as duas respostas mudariam?

    Dica

    Use a forma canônica: tt^\ast responde (a) de imediato, e (b) sai de tt^\ast mais meio tempo de decolagem.

    Resolução

    (a) Metade é exatamente tt^\ast:

    t=10,5ln ⁣(0,980,02)=2ln4923,8927,78 anos.t^\ast = \frac{1}{0{,}5}\ln\!\left(\frac{0{,}98}{0{,}02}\right) = 2\ln 49 \approx 2 \cdot 3{,}892 \approx 7{,}78 \text{ anos}.

    (b) Da demonstração do tempo de decolagem, p=0,9p = 0{,}9 ocorre em t+(ln9)/at^\ast + (\ln 9)/a:

    t=7,78+2,1970,57,78+4,3912,2 anos.t = 7{,}78 + \frac{2{,}197}{0{,}5} \approx 7{,}78 + 4{,}39 \approx 12{,}2 \text{ anos}.

    (c) Com p0=0,04p_0 = 0{,}04:

    t=2ln246,36 anos,t^\ast = 2\ln 24 \approx 6{,}36 \text{ anos},

    e 90%90\% em 6,36+4,3910,86{,}36 + 4{,}39 \approx 10{,}8 anos.

    O padrão. Dobrar p0p_0 adiantou tudo em cerca de 1,41{,}4 ano — que é (ln2)/a=0,693/0,5(\ln 2)/a = 0{,}693/0{,}5. As duas respostas se moveram pelo mesmo tanto, porque p0p_0 só translada a curva. O intervalo entre os dois marcos não mudou nada.

  2. 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%10\% para 90%90\% dos produtores em 66 anos.

    (a) Estime aa.

    (b) Com esse aa, quanto tempo a adoção levou para ir de 1%1\% a 10%10\%?

    (c) Compare com a resposta de (b) para o intervalo de 90%90\% a 99%99\%, e explique o resultado.

    Dica

    Em (b) e (c), a forma canônica torna as contas quase idênticas — repare em como pp e 1p1-p se trocam.

    Resolução

    (a) Pela proposição do tempo de decolagem, Δt=ln81/a\Delta t = \ln 81/a, logo

    a=ln816=4,39460,732 ao ano.a = \frac{\ln 81}{6} = \frac{4{,}394}{6} \approx 0{,}732 \text{ ao ano}.

    (b) Na forma canônica, p=0,01p = 0{,}01 corresponde a exp(a(tt))=99\exp(-a(t - t^\ast)) = 99 e p=0,10p = 0{,}10 a exp(a(tt))=9\exp(-a(t-t^\ast)) = 9. A diferença de tempos é

    1aln ⁣(999)=ln110,7322,3980,7323,3 anos.\frac{1}{a}\ln\!\left(\frac{99}{9}\right) = \frac{\ln 11}{0{,}732} \approx \frac{2{,}398}{0{,}732} \approx 3{,}3 \text{ anos}.

    (c) Para p=0,90p = 0{,}90 e p=0,99p = 0{,}99, os valores de exp(a(tt))\exp(-a(t-t^\ast)) são 1/91/9 e 1/991/99, e a diferença de tempos é de novo ln(11)/a3,3\ln(11)/a \approx 3{,}3 anos.

    Por que são iguais. A logística é simétrica: a substituição p1pp \mapsto 1 - p junto com t2ttt \mapsto 2t^\ast - t deixa a curva invariante. Os 9%9\% finais custam exatamente o mesmo que os 99 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 aa não os representa.

  3. avançadomodelo de Bassno espírito de Braun §1.6

    Resolva o modelo com influência externa

    dpdt=(α+βp)(1p),p(0)=0,\frac{dp}{dt} = (\alpha + \beta p)(1 - p), \qquad p(0) = 0,

    com α,β>0\alpha, \beta > 0.

    Em seguida, verifique que p(0)=0p(0) = 0 e p(0)=αp'(0) = \alpha, e explique por que essa segunda igualdade é o ponto do modelo.

    Dica

    Frações parciais em 1(α+βp)(1p)\dfrac{1}{(\alpha + \beta p)(1-p)}. Os dois denominadores somam de forma conveniente: β(1p)+(α+βp)=α+β\beta(1-p) + (\alpha + \beta p) = \alpha + \beta.

    Resolução

    Frações parciais. Procuramos AA e BB com

    1(α+βp)(1p)=Aα+βp+B1p.\frac{1}{(\alpha + \beta p)(1 - p)} = \frac{A}{\alpha + \beta p} + \frac{B}{1 - p}.

    Multiplicando pelos denominadores, A(1p)+B(α+βp)=1A(1-p) + B(\alpha + \beta p) = 1. Igualando coeficientes: em pp, A+Bβ=0-A + B\beta = 0; constante, A+Bα=1A + B\alpha = 1. Logo A=BβA = B\beta e B(α+β)=1B(\alpha + \beta) = 1:

    A=βα+β,B=1α+β.A = \frac{\beta}{\alpha + \beta}, \qquad B = \frac{1}{\alpha + \beta}.

    Integrando. Note que Adpα+βp=Aβln(α+βp)\int \frac{A\,dp}{\alpha + \beta p} = \frac{A}{\beta}\ln(\alpha + \beta p), e A/β=BA/\beta = B. Assim os dois termos saem com o mesmo fator:

    1α+β[ln(α+βp)ln(1p)]=t+C.\frac{1}{\alpha + \beta}\Bigl[\ln(\alpha + \beta p) - \ln(1 - p)\Bigr] = t + C.

    Constante. Em t=0t = 0 com p=0p = 0: o colchete vale lnα\ln \alpha, logo C=lnα/(α+β)C = \ln\alpha/(\alpha+\beta). Escrevendo s=α+βs = \alpha + \beta e exponenciando:

    α+βp1p=αexp(st).\frac{\alpha + \beta p}{1 - p} = \alpha\exp(s t).

    Isolando pp. Com E=exp(st)E = \exp(st):

    α+βp=αEαEpp(β+αE)=α(E1),\alpha + \beta p = \alpha E - \alpha E p \quad\Longrightarrow\quad p\,(\beta + \alpha E) = \alpha(E - 1),  p(t)=1exp(st)1+βαexp(st),s=α+β.  \boxed{\;p(t) = \frac{1 - \exp(-s t)}{1 + \dfrac{\beta}{\alpha}\exp(-s t)}, \qquad s = \alpha + \beta.\;}

    (A última forma vem de dividir numerador e denominador por αE\alpha E.)

    Verificações. Em t=0t = 0 o numerador se anula, logo p(0)=0p(0) = 0. ✓

    Para p(0)p'(0), é mais rápido usar a equação original do que derivar a solução:

    p(0)=(α+β0)(10)=α.p'(0) = (\alpha + \beta \cdot 0)(1 - 0) = \alpha.

    Por que isso importa. Na logística pura, p0=0p_0 = 0p(0)=0p'(0) = 0 e a solução fica presa no zero. Aqui a adoção parte com velocidade α\alpha, 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\alpha e β\beta são estimados separadamente, e a razão β/α\beta/\alpha 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

  1. 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

Plataforma de estudo de matemática e suas aplicações. As fontes de cada tópico ficam listadas ao fim da respectiva página.