Моделирование эволюции числа наркозависимых в социальной сети

Материал из Социодинамики
Перейти к: навигация, поиск

Наркомания — хроническое прогредиентное заболевание, вызванное употреблением наркотических веществ. По классификации МКБ-10 она относится к диагнозам V класса, к блоку психические расстройства и расстройства поведения, связанные с употреблением психоактивных веществ, категории с F11.0 по F14.9.

Эволюция числа наркозависимых является критерием девиантности того или иного общества. Моделирование эволюции числа наркозависимых позволяет спрогнозировать развитие ситуации с учетом экономических, социальных, политических и других внешних сил.

В рамках web-центра задачи моделирования развития наркоситуации выполняет прикладной пакет SD/DrugAddict.

Назначение SD/DrugAddict определяет необходимость решения следующих задач:

1) анализ структуры наркомании и выявление наиболее существенных факторов, влияющих на ее уровень;

2) моделирование процесса развития наркомании; построение системы прогнозируемых показателей;

3) анализ динамики наркомании и выявление тенденций ее развития; прогнозирование конкретных и обобщенных показателей.

В рамках модели, реализуемой в SD/DrugAddict, выделяют следующие группы населения в социальной структуре незаконного оборота наркотиков:

1) население, имеющее иммунитет к наркомании;

2) население, входящее в группу риска;

3) наркозависимые, состоящие на учете с диагнозом синдрома зависимости от наркотических веществ;

4) лица, принимающие психоактивные вещества и не состоящие под наблюдением;

5) распространители наркотических веществ.

Описание переходов между состояниями рассматривается в терминах цепи Маркова. В пакете SD/DrugAddict используются такие прогностические индикаторы, влияющие на уровень развития наркомании, как уровень безработицы, уровень заработных плат, число браков и разводов, а также удовлетворенность жителей территории своим статусом и жизненными перспективами.

Задачей пакета SD/DrugAddict является предоставление инструментов для построения оценок прогноза распространения наркомании на территории в зависимости от сценария социально-экономического и эмоционально-психологического развития территории. Таким образом, автоматизируемый посредством программы процесс включает в себя:

1) осуществление доступа к данным по исходным статистическим показателям;

2) подготовку данных корреляционного и регрессионного анализа исходных показателей;

3) прогнозирование исходных показателей;

4) вычисление главных компонентов на основе исходных показателей;

5) оценку параметров моделей регрессии вероятностей начала приема наркотиков для лиц группы риска;

6) прогнозирование состава и численности наркозависимых лиц посредством применения матричных моделей социальной динамики.

Исходя из назначения программы выделяются следующие требования к пользовательскому интерфейсу:

1) предоставление возможности корректировки исходного сценария социально-экономического и эмоционально-психологического развития людей на моделируемой территории;

2) предоставление возможности выбора метода прогнозирования исходных показателей;

3) предоставление возможности выбора числа главных компонентов;

4) вывод результатов прогнозирования в следующем виде:

a. гистограммы структуры населения на соответствующий период;

b. графики временных рядов численности соответствующих групп населения;

c. графики вероятностей начала приема наркотических средств;

d. табличные результаты расчетов.

Согласно общему описанию модели процесса распространения наркомании, входными данными являются наборы данных, содержащих ретроспективную информацию по:

1) социально-демографическим индикаторам самоощущения неблагополучия;

2) численности и возрастному составу населения;

3) численности и возрастному составу родившихся на рассматриваемой территории;

4) численному и возрастному составу мигрантов на рассматриваемой территории;

5) численности и возрастному составу лиц, состоящих на учете с диагнозом синдрома зависимости от наркотических или психоактивных веществ;

6) численности и возрастному составу лиц, впервые в жизни поставленных на учет с диагнозом синдрома зависимости от наркотических или психоактивных веществ;

7) раскрываемости преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотиков,

8) показателям социологических исследований на тему оценки населением распространенности наркомании.

Помимо ретроспективной информации входными данными являются сценарные значения социально-демографических индикаторов самоощущения неблагополучия, численности родившихся, сальдо миграции, определенных на период прогнозирования.

Выходными данными являются результаты выполнения алгоритма:

1) прогнозные данные численности и состава населения;

2) прогнозные данные численности и состава наркозависимых.

Для функционирования пакета SD/DrugAddict необходима рабочая станция или узел кластера на базе процессора не менее Pentium IV, свободное дисковое пространство – не менее 150 МБ, объем оперативной памяти – не менее 2048 МБ.


Литература:

1. Боев. Б.В. Современные этапы математического моделирования процессов развития и распространения инфекционных заболеваний // Эпидемиологическая кибернетика: модели, информация, эксперименты. М., 1991. С. 6–13.

2. Боев Б.В., Бондаренко В.М. Прогностическая модель распространения наркомании и ВИЧ-инфекции среди молодежи // Микробиология. 2001. № 5. С. 76–81.

Личные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Навигация
Инструменты