Опубликовано : Сен 03, 2020

Отображение плюсов и минусов ограничений, связанных с пандемией

quarantine
Кредит: Unsplash/CC0 Public Domain

Пандемии приносят боль. Но также и рецепты по их сдерживанию: от закрытия школ до полной изоляции, любой утвержденный правительством подход к смягчению воздействия COVID-19 предполагает компромисс между спасенными жизнями и потерянными рабочими местами. К сожалению, трудно предсказать двойные экономические и медицинские последствия такой политики. До нынешнего момента.

Экономисты Стэнфордской высшей школы бизнеса Мохаммад Акбарпур и Шошана Вассерман вместе с Коди Куком, доктором философии. Кандидат в Stanford GSB и его коллеги из нескольких других университетов (см. врезку) разработали компьютерную модель, которая может впервые оценить совокупные последствия для здоровья и благосостояния различных ответных мер политики на пандемию коронавируса.

Вычисляя влияние различных политик на разных этапах, исследователи смогли предсказать влияние различных стратегий открытия бизнеса на жизнь и средства к существованию.

От тарифов на перегрузку до COVID-19

До появления COVID-19 Акбарпур и Вассерман думали об использовании данных о местоположении мобильных телефонов для изучения цен на перегрузки. Когда разразилась пандемия, Акбарпур и Вассерман заподозрили, что одни и те же данные, которые позволяют исследователям создавать компьютерные популяции виртуальных людей, которые перемещаются и взаимодействуют как настоящие, могут быть использованы для моделирования ее распространения.

Они были правы.

Используя комбинацию данных о мобильных телефонах и демографических данных, предоставленных стартапом Replica, занимающимся планированием транспорта, команда построила виртуальные версии Нью-Йорка, Сакраменто и Чикаго и нанесла на карту контакты между людьми, когда они делали такие вещи, как работа, ходить в школу и покупать продукты

Добавив медицинские, демографические и профессиональные данные, полученные из электронных медицинских карт и профессиональных опросов, исследователи смогли разделить людей в виртуальных городах на сотни различных типов, например 40-летних мужчин с диабетом, которые работают на производстве, или 50-летние женщины, работающие в сфере технологий и страдающие ожирением, и т. д.

Затем они подсчитали все контакты, которые каждый тип людей будет иметь с другими людьми в среднем за день, и загрузили эту информацию в эпидемиологическую модель. Модель предсказывала, сколько людей заболеют, поместят в карантин и убьют по мере распространения коронавируса.

Применяя разные политики (например, оставляя всех, кроме основных работников, дома, и заставляя людей работать удаленно, если это возможно), исследователи могли изменить результаты для каждой группы. Благодаря уникальной комбинации медицинских и профессиональных данных, которые они использовали, они смогли оценить все, от общего количества госпитализаций и смертей до общего количества потерянных рабочих дней по каждому сценарию.

Чикаго — это не Сакраменто

Пытаясь вновь открыть свои города, чиновники изо всех сил пытались ответить на два основных вопроса: как соотносятся медицинские и экономические результаты различных стратегий открытия? И варьируются ли эти результаты от места к месту?

«Мы хотели решить эту проблему с помощью данных, — говорит Вассерман.

Модель показала, что так называемое осторожное возобновление работы без формальных ограничений рабочих мест приведет к наибольшему количеству смертей, но не к наименьшим потерям занятости — предположительно потому, что даже люди, которые полностью свободны работать, не могут этого сделать, если они больны, помещены в карантин или мертвы.

Требование, чтобы люди работали из дома, когда это возможно, могло бы значительно снизить количество смертей и лишь незначительно увеличить количество потерянных рабочих дней. То же самое потребовало бы, чтобы студенты и рабочие приходили в школу или работали в разные смены или дни.

Но влияние такой политики сильно различается от города к городу.

«Существует огромная разница между тем, что одна и та же политика может делать в Сакраменто, и тем, что она может делать в Чикаго», — говорит Акбарпур.

Например, модель предсказывала, что удаленная работа людей в Чикаго снизит смертность на 40 процентов по сравнению с исходным сценарием возврата к нормальному состоянию. Но это уменьшило бы их только на 20 процентов в Нью-Йорке и вряд ли вообще в Сакраменто.

Даже влияние личных добровольных практик, таких как маскировка и социальное дистанцирование, различается от города к городу.

В целом модель показала, что маскировка более эффективна в снижении смертности, чем любая отдельная политика, утвержденная правительством. Но в то время как маски должны были снизить количество инфекций только на 10 процентов, чтобы спасти больше жизней, чем политика работы на дому в Нью-Йорке или Сакраменто, им нужно было снизить инфекцию как минимум на 50 процентов, чтобы достичь того же результата в Чикаго.

Команда связала эти различия с множеством факторов: от общего числа контактов между людьми до времени самой пандемии (т. е. от того, сильно ли пострадал город на раннем этапе или пощадили на потом), влияющих на результаты на местном уровне. .

В результате, говорит Акбарпур, хотя общие рекомендации остаются в основном такими же, местные рецепты будут отличаться.

Дальнейшие действия

В настоящее время команда добавляет в свою модель данные о расе и доходе, чтобы изучить неодинаковое влияние политики на разные демографические группы.

Они также планируют сравнить последствия закрытия определенных видов бизнеса (например, ресторанов и маникюрных салонов) и оценить побочный эффект подавления целых секторов экономики (например, что произойдет с бариста в кофейнях, если офисные работники все работают из дома?).

И недавно они запустили веб-сайт, который позволяет пользователям сравнивать потенциальное воздействие различных сочетаний политик на экономику и здоровье людей в растущем списке симулируемых городов. (Теперь у них есть реплики данных для Канзас-Сити, и они надеются на дальнейшее расширение.)

«Есть надежда, что политики воспользуются этим, чтобы изучить, что может произойти», — говорит Вассерман. «Но если они действительно хотят принимать решения, они должны вкладывать время и ресурсы, чтобы сделать что-то, адаптированное к их ситуации»./P>

Spread the love

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *