Просмотр исходного текста страницы Моделирование эволюции числа наркозависимых в социальной сети

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.