Математики проанализировали глобальные данные о COVID-19, чтобы выявить две константы, которые могут резко изменить уровень заражения в стране.
Международная группа исследователей под руководством профессора Александра Горбаня из Университета Лестера использовала доступные данные из 13 стран для определения скорости стрессовой реакции, или «мобилизации», и скорости спонтанного истощения, или «демобилизации», пишет medicalxpress.com.
Их результаты, опубликованные в Scientific Reports, показывают, что социальный стресс, который сильно различается в разных странах, изучаемых, является движущей силой многоволновой динамики вспышек COVID-19.
В исследовании были проанализированы данные из Китая, США, Великобритании, Германии, Колумбии, Италии, Испании, Израиля, России, Франции, Бразилии, Индии и Ирана - и внесены вклад в предложенную исследовательской группой новую систему моделей, сочетающую динамику устоявшаяся концепция социального стресса с классическими моделями эпидемии.
Александр Горбань - профессор прикладной математики в Лестерском университете и директор Центра искусственного интеллекта, анализа данных и моделирования. Профессор Горбань сказал:
«Мы попытались использовать пандемию для исследования и количественной оценки социальных и культурных различий между странами. Мы измерили, насколько страны изменчивы в двух процессах: мобилизация людей для рационального защитного поведения и исчерпание этой мобилизации с разрушением рационального поведения. Это серьезный урок для развития образования, для планирования реальной политики и тому подобного. Почему мобилизация в Германии и Израиле была значительно быстрее, чем в Великобритании? Почему, согласно опубликованным данным об эпидемии, некоторые страны быстро мобилизовались, но демобилизовался тоже очень быстро (Иран)? Как мы можем убедить людей мобилизовать и поддерживать их рациональное поведение? Когда и как мы должны обучать наших детей этим навыкам? И сколько мы готовы платить за эти способности? Наше исследование показывает, что мы должны ответить на эти и многие другие вопросы».
Для каждой страны, проанализированной в исследовании, исследователи изучили данные за 200 дней из 100 подтвержденных случаев COVID-19 в каждой стране. Они расширили модель SIR для распространения болезни, которая учитывает количество инфицированных людей по сравнению с количеством «выздоровевших» и «восприимчивых» членов населения, учитывая различные модели человеческого поведения.
Каждая страна продемонстрировала ту или иную форму модели первой и второй волны, хотя модель не учитывает факторы, которые становятся важными позже, включая постоянное совершенствование методов биологической защиты (таких как вакцинация), экономические тенденции и вирусные мутации. В течение первых 200 дней динамика вспышки в основном определяется заразностью вируса и поведением людей.
Таким образом, исследователи определили, что большая разница в распространении COVID-19 между странами вызвана социальными различиями в ответ на устоявшуюся социологическую концепцию социального стресса.
Это говорит о том, что «восприимчивые» люди пройдут цикл из трех режимов; незнание (жизнь без ограничений); сопротивление (люди сознательно и активно практикуют меры социального дистанцирования; и истощение (истощение способности человека следовать мерам социального дистанцирования).
Скорость, с которой этот цикл повторяется, во многом определяется скоростью реакции населения на стресс и скоростью, с которой население истощается из-за мер социального дистанцирования. Колумбия, Иран и США показали самые высокие показатели «истощения» из стран, участвовавших в исследовании, при этом в Великобритании этот показатель был средним.
Уровень реакции на стресс в Китае был самым высоким из 13 проанализированных стран, что свидетельствует о быстром и резком распространении вируса среди населения - после большого первоначального всплеска заболеваемость и заболеваемость резко снизились из-за единой реакции общества.
Профессор Виктор Казанцев, руководитель команды Университета Лобачевского, участвовавшей в исследовании, и заведующий кафедрой нейротехнологий Нижнего Новгорода, Россия, сказал:
«Пандемии COVID-19 позволили людям лучше понять наше поведение в глобальных стрессовых ситуациях. Эти знания помогут человечеству выжить и дальше. Наша работа - шаг в извлечении этих новых знаний из данных COVID-19».
Доктор Иннокентий Кастальский из Университета Лобачевского и Института прикладной физики РАН добавил:
«Эта работа является первым шагом в сочетании моделирования социального стресса с динамикой эпидемий. Мы также должны учитывать динамику иммунитета, вирусную эволюцию и экономику. Такие модели предоставят нам инструменты для количественной оценки различных ситуаций, оценки решений, и разыгрывать различные сценарии in silico для разработки противоэпидемических стратегий, специфичных для конкретного общества: страны, региона или социальной группы».
Исследователи заявляют, что классификация стран по их способности мобилизовать людей для защитного противоэпидемического поведения и поддерживать эту мобилизацию в течение значительного времени может помочь в прогнозировании динамики будущих эпидемических вспышек и в управлении их воздействием на население.
Студенты из Лестера программы MSc «Анализ данных для бизнес-аналитики» также будут использовать модели, представленные в документе, для дальнейшего анализа эпидемий во всех странах ООН.
«Социальный стресс определяет многоволновую динамику вспышек COVID-19» опубликовано в Scientific Reports.
