Исследование ВШЭ: инфицированных ковидом сравнили с хищниками, а еще здоровых — с добычей

© CC0 Public Domain


На факультете экономических наук НИУ ВШЭ адаптировали математическую модель начала ХХ века об отношениях хищников и их жертв для прогнозирования распространения ковида. Так, эта модель поможет определять, можно или нет снимать действующие антиковидные ограничения.

Как сообщает РБК, научная статья была опубликована в журнале Eurasian Economic Review еще летом, но ВШЭ объявило о публикации только сейчас. Уточняется, что базовая модель, которую используют для описания развития эпидемий, не учитывает фактор ограничении, и поэтому плохо подходит именно для ситуации с коронавирусом.

Поэтому в ВШЭ взяли за основу модель Лотки-Вольтерры, созданную еще в 1925-26 годах. В рамках этой модели переменная, обозначающая количество добычи, адаптирована для ситуации с ковидом и показывает долю людей, которые могут заболеть. Переменная, определяющая долю хищников, показывает долю уже инфицированных ковидом.

Выяснилось, что скорость, с которой сокращается доля здоровых, зависит от эффективности вводимых властями ограничений, а рост доли заразившихся — от масштаба эпидемии, доли еще не переболевших, строгости ограничений и вероятности заражения в то время, когда пандемия уже угаснет. Сначала адаптированную модель проверили на данных о распространении лихорадки Эбола в 2014-15 годах и только затем применили к ковиду (на примере 20 стран, состоящих в ВОЗ).

Исследование показало, что в большинстве стран мощность второй волны пандемии напрямую зависела от того, как быстро власти снимали ограничения. К примеру, в Китае, где достаточно жесткие меры держали до момента спада заболеваемости, поражающая сила пандемии существенно снизилась. И напротив, в США, которые сейчас являются мировым лидером по общему числу выявленных случаев ковида, отмечены «ярко выраженные различия в отношении к мерам по самоизоляции.

То есть данная модель показывает, что активные действия властей по предотвращению распространения инфекции действительно оказались связаны с уменьшением числа заболевших. Также ученые увидели, что отдельные социальные факторы, в первую очередь привычки общества, серьезно влияют на эффективность вводимых властями антиковидных ограничений.

Напомним, ранее математики СПбГУ сообщили, что разработали собственную модель прогнозирования течения пандемии коронавируса. По пессимистичному сценарию предполагалось, что к середине ноября суточное число новых случаев заражения достигнет 35 тыс., по оптимистичному — 26,5 тыс. Однако реальность уже превзошла худшие прогнозы математиков — порог в 36 тыс. этот показатель перешагнул 21 октября и с тех пор меньше 36 тыс. заболевших в сутки в России выявляли только один раз, 24 октября (35 тыс. 660).