Математики сопоставили динамику вспышек COVID-19 с поведением людей в 13 странах

Математики проанализировали глобальные данные по COVID-19, чтобы определить две константы, которые могут радикально изменить уровень заболеваемости в той или иной стране. Международная группа исследователей под руководством профессора Александра Горбаня из Университета Лестера использовала имеющиеся данные из 13 стран для определения скорости стрессовой реакции общества на происходящие изменения. Результаты исследования, опубликованные в журнале Scientific Reports, показывают, что социальный стресс, который широко варьировался в разных странах, определяет многоволновую динамику вспышек COVID-19. В ходе исследования были проанализированы данные из Китая, США, Великобритании, Германии, Колумбии, Италии, Испании, Израиля, России, Франции, Бразилии, Индии и Ирана, что способствовало созданию предложенной исследовательской группой новой системы моделей, сочетающих динамику установленной концепции социального стресса с классическими моделями эпидемий. Александр Горбань - профессор прикладной математики Лестерского университета 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 изменчивы страны в двух процессах: мобилизация людей для рационального защитного поведения и истощение этой мобилизации с разрушением рационального поведения". Это серьезный урок для развития образования, для планирования реальной политики и тому подобных вещей". Почему в Германии и Израиле мобилизация прошла значительно быстрее, чем в Великобритании? Почему, согласно опубликованным данным об эпидемии, некоторые страны быстро мобилизовались, но также быстро демобилизовались (Иран)? "Как мы можем убедить людей мобилизоваться и сохранить рациональное поведение? Когда и как мы должны обучать наших детей этим навыкам? И сколько мы готовы заплатить за эти способности? Наше исследование показывает, что мы должны ответить на эти и многие другие вопросы". Для каждой страны, анализируемой в исследовании, ученые изучили 200 дней данных, начиная с момента 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, путем учета различных форм поведения людей. Каждая страна продемонстрировала некоторую форму первой и второй волны, хотя модель не учитывает факторы, которые становятся важными позже, включая постоянное совершенствование методов биологической защиты (например, вакцинацию), экономические тенденции и вирусные мутации. В течение первых 200 дней динамика вспышки определяется в основном контагиозностью вируса и поведением людей. Поэтому исследователи определили, что большая разница между распространением COVID-19 между странами вызвана социальными различиями, через реакцию на установленную социологическую концепцию социального стресса. Согласно этой концепции, "восприимчивые" люди проходят через 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 повторения этого цикла в значительной степени определяется скоростью реакции населения на стресс и скоростью, с которой население истощается в результате мер социального дистанцирования. Колумбия, Иран и США показали самые высокие показатели "истощения" среди стран, участвовавших в исследовании, а Великобритания - средний показатель. Показатель стрессовой реакции Китая был самым высоким из 13 проанализированных стран, что отражает быстрое и драматическое распространение вируса среди человеческой популяции - после большого первоначального всплеска заболеваемость и количество случаев резко снизились благодаря высоко унифицированной реакции общества. Профессор Виктор Казанцев, руководитель группы Университета Лобачевского, участвовавшей в исследовании, и заведующий кафедрой нейротехнологий, Нижний Новгород, Россия, сказал: "Пандемия COVID-19 заставила людей лучше понять наше поведение в глобальных стрессовых ситуациях. Эти знания помогут человечеству выживать и дальше. Наша работа является шагом в извлечении этих новых знаний из данных COVID-19". Доктор Иннокентий Кастальский из Университета Лобачевского и Института прикладной физики Российской академии наук добавил: "Эта работа - первый шаг в объединении моделирования социального стресса с динамикой эпидемий. Мы также должны учитывать динамику иммунитета, эволюцию вирусов и экономику. Такие модели дадут нам инструменты для количественной оценки различных ситуаций, оценки решений и проигрывания различных сценариев "in silico" для разработки противоэпидемических стратегий, специфичных для конкретного общества: страны, региона или социальной группы".