| Аннотация | Глобальная пандемия коронавирусной инфекции COVID-19, разразившаяся в начале 2020 г., стала серьезным испытанием для всего человечества и для Китая. Эпидемия сопровождалась массовой миграцией в самой густонаселенной стране мира перед Праздником весны Чуньцзе (春节) 25 января 2020 г. Это еще более усугубило положение. Учеными из Китая и других стран были проведены масштабные исследования с применением Больших данных с целью установления взаимосвязи между количеством мигрантов и общим количеством подтвержденных случаев заболевания. Данная статья ставит целью определить вклад этих работ, выполненных с применением таких методов, как масштабно-инвариантная сеть, корреляционный анализ и байесовский подход и представить рекомендации для дальнейших исследований о внедрении научных инноваций для решения проблем миграции в условиях пандемии. В работе дается обзор основных идей зарубежных ученых, рассмотрены применявшиеся ими методы исследования, выявлены их преимущества и недостатки, представлены рекомендации для дальнейших исследований роли миграции в распространении инфекционных заболеваний. Новизна заключается в обзоре подобных методов, ранее не применявшихся в аналогичных исследованиях российскими демографами. В частности, использование Больших данных позволило ученым установить, что покинувшее Ухань население являлось основным источником передачи вируса в другие города и регионы Китая. Метод масштабно-инвариантной сети дал возможность провести анализ временного и пространственного распространения случаев заболевания, который показывает, что в провинции Хубэй, где было зарегистрировано наибольшее количество случаев заболевания и смертей, их рост быстро замедлился. В других «горячих точках», напротив, количество заболевших изначально было не высоким, но рост числа случаев заболеваний в начале эпидемии продолжался. Применение Байесовского подхода в исследованиях позволило ученым доказать, что больше внимания следует уделять устранению негативных социально-экономических последствий эпидемии среди мигрантов как особо уязвимой группы и предоставлять им своевременную медицинскую помощь, в том числе психологическую. |
|---|