Широкое распространение в СМИ информации об эпидемии гриппа H1N1 помогло снизить скорость распространения заболевания. Статья ученых из Шенскийского педагогического университета и Йоркского университета (Канада) на эту тему была опубликована в журнале Journal of Theoretical Biology.
В целом, предположение о том, что распространение информации об эпидемиях в СМИ может помешать росту числа болеющих, довольно тривиально. Однако ученые изучили влияние медиа на практике на примере эпидемии H1N1.
Исследование проводилось в Китае в провинции Шэньси, население которой составляет почти 36 миллионов человек. Исследователи сравнивали число госпитализаций с количеством и длительностью новостных сообщений об эпидемии.
В первой части работы, ученые в течение трех месяцев собирали сообщения из восьми больших новостных сайтов, содержащие ключевой запрос «A/H1N1». Параллельно исследователи собирали сведения о госпитализациях, связанных со случаями гриппа.
В результате, они обнаружили, что среднее число ежедневных новостных сообщений на вебсайтах было связано с числом госпитализаций с временной задержкой в три-четыре дня (коэфициент кросскорреляции = 0,5, p < 0,01). Большое число сообщений вело к снижению случаев госпитализации и наоборот. Затем ученые выделили четыре наиболее популярных сайта, и выяснили, что они сильнее других влияют на распространение эпидемий, так как пользователи получают информацию преимущественно из популярных ресурсов (коэффициент кросскорреляции = 0,63, p < 0,01).
Также подтвердилось, что длительность сообщений тоже имеет значение. Число случаев госпитализации снижалось в два раза, когда в течение десяти дней происходил рост длительности сообщений о заболевании.
По мнению ученых, это связано с тем, что СМИ влияет на поведение людей: они становятся более осторожны, избегают контактов с больными, что приводит к снижению скорости распространения эпидемии. Более долгие сообщения имеют более сильное влияние и, как результат, заболевает меньшее количество человек.
В дальнейшем исследователи планируют изучить, как влияет фактор разрыва во времени между новостями и изменением количества госпитализированных на распространение эпидемии.
Кристина Уласович