在一场疾病暴发中，“第一感染源”是首个被感染的人，找到他们则能帮助阻止这场疾病。然而，不完整的数据意味着那个人通常很难被追踪到。如今，一种算法能在这场追击中派上用场。

来自克罗地亚萨格勒布大学的Mile Sikic及其同事关注的是这样一种场景：由被感染和未被感染的人组成一个网络，但你不知道感染在何时或者谁之间传播。这可以是性传播感染（STI）、信息在一个社会网络中的扩散，或者在激活之前处于休眠状态的电脑病毒。

该团队的算法模拟了通过上述网络的潜在扩散，并将其与真实数据比较，以计算某个人是第一感染源的几率。如果恰好一个人拥有100%的可能性，你就找到了起源。不过，如果多个人有得分，随后你需要更多数据找到第一感染源。

结果证实，如果传染快速传播，起源会更容易找到。“如果传播过程比较慢，你会失去一些类型的信息。”Sikic说。

研究团队利用来自巴西一家网站的STI数据测试了这种方法。在该网站上，人们会匿名发表关于和性工作者相遇的评论。他们发现，有60%的时间上述算法能正确辨认出第一感染源，或者只差一点点。