社会压力驱动COVID-19疫情的多波次动态

流行病动态取决于疫情期间人们行为的改变。在疫情初期，人们不了解该病毒；随后，在疫情爆发与警报后，他们开始遵守限制措施，疫情传播可能减弱。随着时间推移，部分人因限制措施感到疲惫/沮丧并不再遵守（耗竭），尤其当新增病例数下降时。休息一段时间后，他们可能再次遵守限制。但在此暂停期间，第二波疫情可能到来且比第一波更强。基于SIR模型的研究无法预测所观察到的快速退出第一波疫情的现象。应考虑社会动态。第二波的出现同样取决于社会因素。已有许多考虑免疫力随时间减弱、病毒演化、疫苗接种及其他医学与生物学细节的SIR模型推广，然而这些更精细的模型无法解释具有不同内在社会文化特征国家间疫情曲线的明显差异。在我们的工作中，提出了一套COVID-19大流行模型，将社会压力动态与经典流行病模型相结合。社会压力由社会物理学工具描述。将动态SIR型模型与一般适应综合征（警觉-抵抗-耗竭）三阶段经典框架结合，得以高精度描述13个国家的可用统计数据。找到了对应模型与数据最佳拟合的动力学常数集合。它们刻画了社会动员抗疫努力并随时间维持该集中度的能力，并可进一步助力制定特定于某社会的策略。