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数学家们分析了全球新冠肺炎数据，找出了两个可以显著改变一个国家感染率的常数
由莱斯特大学的亚历山大·戈班教授领导的一个国际研究小组使用了来自13个国家的可用数据来确定压力反应率，即“动员”和自发衰竭率，即“复员”
他们发表在《科学报告》上的发现表明，社会压力——在所研究的国家中差异很大——驱动了新冠肺炎疫情的多波动态
该研究分析了来自中国、美国、英国、德国、哥伦比亚、意大利、西班牙、以色列、俄罗斯、法国、巴西、印度和伊朗的数据，并为研究团队提出的新模型系统做出了贡献，该系统将社会压力的既定概念的动力学与经典的流行病模型相结合
亚历山大·戈班是莱斯特大学应用数学教授，也是人工智能、数据分析和建模中心主任
戈班教授说: “我们试图利用疫情进行研究，量化国家之间的社会和文化差异
我们测量了不同国家在两个过程中的变化情况:动员人们采取理性的保护行为，以及随着理性行为的破坏而耗尽这种动员
“这对教育的发展、对现实政治的规划以及类似的事情都是一个严肃的教训
为什么德国和以色列的动员速度明显快于英国？为什么根据公布的疫情数据，有的国家动员很快，但复员也很快(伊朗)？ “我们如何才能说服人们调动和保持他们的理性行为？我们应该在什么时候，如何教孩子这些技能？而我们愿意为这些能力付出什么呢？我们的研究表明，我们必须回答这些和许多其他问题
" 对于研究中分析的每个国家，研究人员检查了200天的数据，从每个国家100例新冠肺炎确诊病例来看
他们对疾病传播的SIR模型进行了扩展，该模型通过考虑人类行为的各种模式，将受感染个体的数量与人群中“康复”和“易感”成员的数量进行了比较
每个国家都展示了某种形式的第一波和第二波模式，尽管该模型没有考虑到后来变得重要的因素，包括生物保护方法的持续改进(如疫苗接种)、经济趋势和病毒突变
在最初的200天里，疫情的动态主要取决于病毒的传染性和人们的行为
因此，研究人员通过对社会压力这一既定社会学概念的回应，确定了新冠肺炎在国家之间传播的巨大差异是由社会差异造成的
这表明“易感”个体将经历三种模式的循环；无知(生活没有限制)；抵抗(个人自觉积极地实行社会距离措施；和疲惫(人遵循社交距离标准的能力的耗尽)
这种循环重复的速度很大程度上是由一个群体的压力反应速度，以及一个群体被社会距离测量耗尽的速度驱动的
在这项研究中，哥伦比亚、伊朗和美国显示出最高的“耗尽率”，英国处于中间水平
在分析的13个国家中，中国的压力应对率最高，反映出病毒在人群中迅速而剧烈的传播——在最初的大规模激增之后，由于高度统一的社会应对，病例和发病率急剧下降
参与这项研究的罗巴切夫斯基大学团队负责人、俄罗斯下诺夫哥罗德神经技术部门负责人维克多·卡赞采夫教授说: “新冠肺炎大流行让人们更好地理解了我们在全球压力下的行为
这些知识将帮助人类进一步生存
我们的工作是从新冠肺炎数据中提取新知识的一步
" 博士；医生
来自罗巴切夫斯基大学和俄罗斯科学院应用物理研究所的Innokentiy Kastalskiy补充道: “这项工作是将社会压力建模与流行病动力学相结合的第一步
我们还应该考虑免疫、病毒进化和经济学的动态
这样的模型将为我们提供量化不同情况、评估解决方案的工具，并展示不同的“电脑”场景，以制定针对特定社会(国家、地区或社会群体)的抗疫策略
" 研究人员表示，根据动员人们采取保护性抗疫行为和在相当长的时间内保持这种动员的能力对国家进行分类，有助于预测未来疫情的动态，并管理其对人口的影响
来自商业情报数据分析理学硕士项目的莱斯特学生也将使用论文中提出的模型进一步分析所有联合国国家的流行病
《科学报告》发表了《社会压力驱动新冠肺炎疫情的多波动态》
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