Массовая миграция и эпидемия COVID-19 в Китае в период праздника весны 2020 г.

Научная статья
  • Анна Владимировна Бояркина Восточный институт – Школа региональных и международных исследований Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россия aboyarkina@gmail.com ORCID ID http://orcid.org/0000-0001-9819-8171
    Elibrary Author_id 834659
    ResearchID R-8794-2018
Для цитирования
Бояркина А. В. Массовая миграция и эпидемия COVID-19 в Китае в период праздника весны 2020 г. // ДЕМИС. Демографические исследования. 2021. Том 1. № 2. С. 113-125. DOI: https://doi.org/10.19181/demis.2021.1.2.9

Аннотация

Глобальная пандемия коронавирусной инфекции COVID-19, разразившаяся в начале 2020 г., стала серьезным испытанием для всего человечества и для Китая. Эпидемия сопровождалась массовой миграцией в самой густонаселенной стране мира перед Праздником весны Чуньцзе (春节) 25 января 2020 г. Это еще более усугубило положение. Учеными из Китая и других стран были проведены масштабные исследования с применением Больших данных с целью установления взаимосвязи между количеством мигрантов и общим количеством подтвержденных случаев заболевания. Данная статья ставит целью определить вклад этих работ, выполненных с применением таких методов, как масштабно-инвариантная сеть, корреляционный анализ и байесовский подход и представить рекомендации для дальнейших исследований о внедрении научных инноваций для решения проблем миграции в условиях пандемии. В работе дается обзор основных идей зарубежных ученых, рассмотрены применявшиеся ими методы исследования, выявлены их преимущества и недостатки, представлены рекомендации для дальнейших исследований роли миграции в распространении инфекционных заболеваний. Новизна заключается в обзоре подобных методов, ранее не применявшихся в аналогичных исследованиях российскими демографами. В частности, использование Больших данных позволило ученым установить, что покинувшее Ухань население являлось основным источником передачи вируса в другие города и регионы Китая. Метод масштабно-инвариантной сети дал возможность провести анализ временного и пространственного распространения случаев заболевания, который показывает, что в провинции Хубэй, где было зарегистрировано наибольшее количество случаев заболевания и смертей, их рост быстро замедлился. В других «горячих точках», напротив, количество заболевших изначально было не высоким, но рост числа случаев заболеваний в начале эпидемии продолжался. Применение Байесовского подхода в исследованиях позволило ученым доказать, что больше внимания следует уделять устранению негативных социально-экономических последствий эпидемии среди мигрантов как особо уязвимой группы и предоставлять им своевременную медицинскую помощь, в том числе психологическую.
Ключевые слова:
Китай, COVID-19, мигранты, миграция в период Праздника весны, масштабно-инвариантная сеть, корреляционный анализ, байесовская модель

Биография автора

Анна Владимировна Бояркина, Восточный институт – Школа региональных и международных исследований Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россия
кандидат политических наук, доцент Академического департамента английского языка

Литература

Chen Zeliangl, Zhang Qi, Lu Yi, Guo Zhong-Min, Zhang Xi, Zhang Wen-Jun, Guo Cheng, Liao Cong- Hui, Li Qian-Lin, Han Xiao-Hu, Lu Jia-Hai. Distribution of the COVID-19 epidemic and correlation with population emigration from Wuhan, China. Chinese Medical Journal. 2020. Vol. 133, No. 9. Pp. 1044–1050. DOI: 10.1097/CM9.0000000000000782.

Connolly C., Keil R., Ali S. H. Extended urbanisation and the spatialities of infectious disease: Demographic change, infrastructure and governance. Urban Studies. Urban Studies. 2020. Vol. 58, No. 3. Pp. 245–263. DOI: 10.1177/0042098020910873.

Ivakhnyuk I. Coronavirus pandemic challenges migrants worldwide and in Russia. Population and Economics, ARPHA Platform. 2020. Vol. 4, No. 2. Pp. 49–55. DOI: 10.3897/popecon.4.e53201.

Liu Zihan, Zhao Yanjie, Feng Yuan, Zhang Qinge, Zhong Baoliang, Cheung T., Hall B. J., Xiang Yutao. Migrant workers in China need emergency psychological interventions during the COVID-19 outbreak. Globalization and Health. 2020. Vol. 16, No. 1. Pp. 1–3. DOI: 10.1186/s12992-020-00608-w.

Nishiura H., Jung Sung-mok, Linton N. M., Kinoshita R., Yang Yichi, Hayashi K, Kobayashi T., Yuan Baoyin, Akhmetzhanov A. R. The extent of transmission of novel coronavirus in Wuhan, China, 2020. Journal of Clinical Medicine. 2020. February Vol. 9, No. 2. P. 330. DOI: 10.3390/jcm9020330.

Shen Jianfa. Covid-19 and inter-provincial migration in China. Eurasian Geography and Economics. 2020. Vol. 61, No. 4–5. Pp. 620–626. DOI: 10.1080/15387216.2020.1820355.

Song Wenyu, Zang Pan, Ding Zhongxing, Fang Xinyu, Zhu Liguo, Zhu Ya, Bao Changjun, Chen Feng, Wu Ming, Peng Zhihang. Massive migration promotes the early spread of COVID-19 in China: a study based on a scale-free network. Infectious of Poverty. 2020. Vol. 9, No. 109. Pp. 1–8. DOI: 10.1186/s40249- 020-00722-2.

Zhu Na, Zhang Dingyu, Wang Wenling, Li Xingwang, Yang Bo, Song Jingdong, Zhao Xiang, Huang Baoying, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. The New England Journal of Medicine. 2020, Vol. 382, No. 8. Pp. 727–733. DOI: 10.1056/NEJMoa2001017.

张新,林晖,朱长明,王劲峰,李满春,徐成东,胡茂桂,孟斌,曹春香。COVID-19疫情早期中 国确诊时间的时空特征及动态过程分析 // 武汉大学学报。第45 卷第6期202年6月第791–797 页。[Чжан Синь, Линь Хуэй, Чжу Чанмин, Ван Цзиньфэн, Ли Маньчунь, Сюй Чэндун, Ху Маогуй, Мэн Бинь, Цао Чуньсян. Анализ временных и пространственных характеристик и динамического процесса ранней диагностики COVID-19 в Китае // Вестник Уханьского университета. 2020. No45(6). С. 791–797]. DOI: 10.13203/j.whugis20200255.
Статья

Поступила: 19.02.2021

Опубликована: 21.05.2021

Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:

APA
Бояркина, А. В. (2021). Массовая миграция и эпидемия COVID-19 в Китае в период праздника весны 2020 г. ДЕМИС. Демографические исследования, 1(2), 113-125. https://doi.org/10.19181/demis.2021.1.2.9
Раздел
Региональная демография