Исследователи назвали самоизоляцию самой действенной мерой в противостоянии пандемии
Математическое моделирование показало, что закрытие государственных границ - действенная мера в условиях пандемии коронавируса, однако самоизоляция граждан - еще более эффективная.
С помощью математического моделирования получены новые данные о механизмах развития эпидемий, подобных нынешней пандемии коронавируса. Сравнив эффективность самоизоляции с закрытием границ, ученые назвали ее более эффективной мерой. Работа опубликована на портале arxiv.org.
В конце марта 2020 года, за несколько дней до массового введения в России ограничений на социальные контакты, международная группа ученых опубликовала исследование моделей распространения эпидемий в кластеризованных сложных сетях. В работе приняли участие сотрудники МФТИ и ВШЭ, Института химической физики им. Н. Н. Семёнова, Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича и Междисциплинарного российско-французского Центра Понселе. Этой проблемой группа ученых занимается около восьми лет, а актуальность исследования в период пандемии нового коронавируса стала случайной.
Авторы работы изучили развитие вирусной эпидемии на сетях (графах) трех видов:
а) случайная сеть, где контакты между индивидуумами ничем не ограничены и задаются по случайному распределению;
б) сеть "i" с заданными одномоментно кластерами, внутри которых контакты разрешены (модель человеческого общества с закрытыми государственными границами, не допускающими свободных контактов между жителями соседних стран);
в) сеть "e", в которой кластеризация возникает в результате процесса самоизоляции индивидуумов, которые стремятся контактировать только с близким кругом, и люди этого круга общаются между собой.
"Насколько хорошо наши модели описывают реальное распространение вируса в социальной сети - вопрос неочевидный", - подчеркнул соавтор опубликованной работы, руководитель специализации "Квантовая теория поля" кафедры теоретической астрофизики и квантовой теории поля МФТИ Александр Горский. Он сообщил и о том, что более детальный анализ невозможен без использования реальных данных о структурах социальных сетей и о распространении вируса.
