En estos tiempos en que el Covid-19 inunda nuestra vida y nuestras conversaciones nos resulta curioso reflexionar sobre las similitudes entre el contagio de enfermedades y el proceso de difusión de innovaciones. Previamente ya hemos comentado ciertos parecidos razonables en el vocabulario. Ahora nos detenemos en la aplicación del modelo de difusión de innovaciones a la trasmisión de la Covid-19.

El modelo de Bass.

El matemático Bass (Bass, 1969) propuso un modelo de difusión de innovaciones que parte de la premisa de que la probabilidad de adopción de una innovación por parte de un consumidor en un momento t depende del número de adoptantes previos, y lo expresó según la siguiente formulación:

P(t) = p + (q/m)·Y(t)

Donde P(t) es la probabilidad de que un individuo adopte una innovación e Y(t) es el número total de adoptantes en el momento t. Los parámetros m, p y q son constantes y representan el número total de posibles adoptantes, el coeficiente de innovación y el coeficiente de imitación, respectivamente.

El coeficiente de innovación refleja el impacto inicial de la innovación, es decir, la probabilidad de adoptar un producto cuando no hay usuarios previos. Este impacto depende de influencias externas, como la promoción, publicidad y comunicación masiva durante el lanzamiento. En el caso de la trasmisión de un virus, la influencia externa serían los animales que trasmiten la enfermedad a los humanos. En términos del modelo de Bass, el coeficiente de innovación en el caso de la Covid-19 reflejaría la primera trasmisión del virus de animales a humanos, un valor presumiblemente bajo porque todo empieza por un paciente 0: el primer contagiado.

El coeficiente de imitación indica el impacto de los individuos que ya han adoptado el producto. Refleja el grado en el que los individuos que ya han adoptado la innovación contagian a los potenciales adoptantes. Este coeficiente suele oscilar entre 0’4 y 0’5 (Munuera y Rodríguez, 2020). En el caso de la Covid-19, sin embargo, el coeficiente sería bastante más elevado. Según los investigadores alemanes Diebner y Timmesfeld (2020), la tasa básica de reproducción (R0) del SARS-CoV-2, se encuentra entre 2 y 3, es decir, cada persona infectada podría contagiar entre 2 y 3 personas. Imaginemos que una persona es capaz de contagiar a dos personas cada hora. De esta forma, tendríamos 2x personas contagiadas después de x horas. En 5 horas podríamos tener 32 contagiados. Estaríamos hablando de la velocidad de contagio.

Factores que influyen en el ritmo de expansión.

En el proceso de difusión de innovación existen factores que favorecen la difusión de la innovación y otros disuasorios que la limitan, al igual que existen factores que potencian o inhiben el ritmo de expansión del virus. Sin embargo, los objetivos perseguidos por epidemiólogos y empresarios son bien distintos. Los primeros se centran en potenciar los factores que frenan el ritmo de contagio y reducir la expansión del virus hasta la extinción de la enfermedad, mientras que los segundos, tratan de alcanzar el máximo número de personas “contagiadas” por una innovación y, por tanto, hacen hincapié en los factores que aceleran su ritmo de difusión.

Los factores que aceleran la adopción de una innovación son su ventaja relativa frente a productos/servicios previos; su compatibilidad con los valores e ideas del sistema social donde se introduce; la facilidad para observar sus beneficios y la posibilidad de hacer una prueba. En el lanzamiento de un nuevo producto o servicio las empresas se esfuerzan por destacar los beneficios que aporta y cómo se adapta a nuestro estilo de vida y animan a los potenciales usuarios a probarlo.

En el caso de la Covid-19 podríamos observar su “ventaja relativa” en la transmisión a través de aerosoles, lo que provoca que el contagio sea más fácil que en el caso de otros virus en los que se necesita el contacto físico directo. Por otra parte, se trata de un virus que es muy compatible con nuestro modo de vida. La elevada movilidad de la población, los desplazamientos y el elevado contacto social potencian la expansión del virus. En este caso, las instituciones nos han obligado a cambiar nuestro estilo de vida para que los contagios no se produzcan.

En cuanto a los factores que frenan o ralentizan la adopción de una innovación se encuentran el riesgo percibido por el consumidor de tomar una decisión errónea, el coste y la complejidad de la innovación. Así, para evitar el contagio y que el virus acelere su ritmo de expansión, las instituciones nos alertan de los riesgos de contraer la enfermedad y tratan de evitar que la población minimice las consecuencias del contagio y lo asimile a una simple gripe. En cuanto al coste y la complejidad, contraer el virus no es nada complejo, de ahí que la Organización Mundial de la Salud haya establecido una serie de medidas para hacer más difícil la transmisión como la cuarentena de 14 días, el distanciamiento social, el uso de mascarillas, la limpieza de fómites o el lavado de manos con jabón.

En definitiva, estamos ante un modelo aplicado a dos objetivos opuestos: mientras que las empresas tratan de maximizar el impacto inicial de la innovación (coeficiente de innovación), potenciar los factores que aceleran la difusión y minimizar los factores disuasorios, los epidemiólogos luchan por todo lo contrario: evitar cualquier impacto inicial y frenar la transmisión hasta que la enfermedad desaparezca.

 

Carmen Camarero y Víctor Temprano

Bass, F. M. (1969). A new product growth for model consumer durables. Management Science, 15(5), 215-227.

Diebner, H. H. & Timmesfeld, N. (2020). Exploring COVID-19 Daily Records of Diagnosed Cases and Fatalities Based on Simple Nonparametric Methods. Infectious Disease Reports, 13(2), 302-328.

Munuera Alemán, J. L., & Rodríguez Escudero, A. I. (2020). Estrategias de marketing. Un enfoque basado en el proceso de dirección. ESIC.