RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Проблемы управления

Пробл. управл., 2023, выпуск 5, страницы 68–77 (Mi pu1327)

Моделирование отношения социума к введению мер эпидемической безопасности в условиях пандемии
И. М. Ажмухамедов, Д. А. Мачуева

ЛИТЕРАТУРА

1. М. Н. Асатрян, Э. Р. Герасимук, Д. Ю. Логунов и др, “Прогнозирование динамики заболеваемости COVID-19 и планирование мероприятий по вакцинопрофилактике населения Москвы на основе математического моделирования”, Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии, 97:4 (2020), 289–302 [Asatryan, M.N., Gerasimuk, E.R., Logunov, D.Yu. et al., “Predicting the dynamics of Covid-19 incidence and planning preventive vaccination measures for Moscow population based on mathematical modeling”, Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology, 97:4 (2020), 289–302 (In Russian)]
2. Vytla, V., Ramakuri, S. K., Peddi, A. et al, “Mathematical models for predicting Covid-19 pandemic: a review”, Journal of Physics: Conference Series, 1797 (2021)  crossref
3. Rahman, A., Kuddus, M. A., Ip, R. H.L., Bewong, M., “A review of COVID-19 modelling strategies in three countries to develop a research framework for regional areas”, Viruses, 13 (2021), 2185  crossref
4. В. Ю. Осипов, С. В. Кулешов, А. А. Зайцева, А. Ю. Аксенов, “Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования”, Информатика и автоматизация, 20:5 (2021), 1065–1089  mathnet [Osipov, V.Yu., Kuleshov, S.V., Zaytseva, A.A., Aksenov, A.Yu., “Approach for the COVID-19 epidemic source localization in Russia based on mathematical modeling”, Informatics and Automation, 20:5 (2021), 1065–1089 (In Russian)]
5. О. И. Криворотько, С. И. Кабанихин, Н. Ю. Зятьков и др, “Математическое моделирование и прогнозирование COVID-19 в Москве и Новосибирской области”, Сибирский журнал вычислительной математики, 23:4 (2020), 395–414  mathnet [Krivorot'ko, O.I., Kabanikhin, S.I., Zyat'kov, N.Yu., et al., “Mathematical Modeling and Forecasting of COVID-19 in Moscow and Novosibirsk Region”, Numerical Analysis and Applications, 23:4 (2020), 395–414 (In Russian)]
6. А. Е. Мартьянова, И. М. Ажмухамедов, “SEIRD-модель динамики распространения вирусных инфекций с учетом возникновения новых штаммов”, Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, 2022, № 4 (60), 36–43 [Martyanova, A.E., Azhmukhamedov, I.M., “SEIRD model describing the dynamics of the spread viral infections considering the appearance of new strains”, Caspian journal: control and high technologies, 2022, no. 4 (60), 36–43 (In Russian)]
7. В. В. Захаров, Ю. Е. Балыкина, “Балансовая модель эпидемии COVID-19 на основе процентного прироста”, Информатика и автоматизация, 20:5 (2021), 1034–1064  mathnet [Zakharov, V.V., Balykina, Yu.E., “Balance model of COVID-19 epidemic based on percentage growth rate”, Informatics and Automation, 20:5 (2021), 1034–1064 (In Russian)]
8. В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко, А. Ф. Агеева, “Моделирование эпидемии COVID-19 преимущества агент-ориентированного подхода”, Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, 13:4 (2020), 58–73 [Makarov, V.L., Bakhtizin, A.R., Sushko, E.D., Ageeva, A.F., “COVID-19 epidemic modeling - advantages of an agent-based approach”, Economic and social changes: facts, trends, forecast, 13:4 (2020), 58–73 (In Russian)]
9. В. Л. Соколовский, Г. Б. Фурман, Д. А. Полянская, Е. Г. Фурман, “Пространственно-временное моделирование эпидемии COVID-19”, Анализ риска здоровью, 2021, № 1, 23–37 [Sokolovsky, V.L., Furman, G.B., Polyanskaya, D.A., Furman, E.G., “Spatio-temporal modeling of COVID-19 epidemic”, Health risk analysis, 2021, no. 1, 23–37 (In Russian)]
10. Uttrani, S., Nanta, B., Sharma, N., Dutt, V., “Modeling the impact of the COVID-19 pandemic and socioeconomic factors on global mobility and its effects on mental health”, Artificial intelligence, machine learning, and mental health in pandemics: a computational approach, Chapter 08, 1st edition, Elsevier, Amsterdam, 2022, 189–208  crossref
11. М. Ю. Сорокин, Е. Д. Касьянов, Г. В. Рукавишников и др, “Психологические реакции населения как фактор адаптации к пандемии COVID-19”, Обозрение психиатрии и медицинской психологии, 2020, № 2, 87–94 [Sorokin M.Yu., Kasyanov E.D., Rukavishnikov G.V. et al., “Psychological reactions of the population as a factor of adaptation to the COVID-19 pandemic”, Obozrenie psikhiatrii i meditsinskoi psikhologii, 2020, no. 2, 87–94 (In Russian)]
12. Н. А. Беляков, С. Ф. Багненко, В. В. Рассохин и др, Эволюция пандемии COVID-19, монография, Балтийский медицинский образовательный центр, СПб, 2021, 409 с. [Belyakov, N.A., Bagnenko, S.F., Rassokhin, V.V. et al., Ehvolyutsiya pandemii COVID-19, monograph, Baltiiskii medi-tsinskii obrazovatel'nyi tsentr, St. Petersburg, 2021, 409 pp. (In Russian)]
13. Simoy, M. I., Aparicio, J. P., “Socially structured model for COVID-19 pandemic: design and evaluation of control measures”, Computational and Applied Mathematics, 41:1 (2022)  crossref
14. Nowzari, C., Preciado, V. M., Pappas, G. J., “Analysis and control of epidemics: a survey of spreading processes on complex networks”, IEEE Control Systems Magazine, 36 (2016), 26–46  crossref
15. Merler, S., Ajelli, M., Fumanelli, L. et al, “Spatiotemporal spread of the 2014 outbreak of Ebola virus disease in Liberia and the eff ectiveness of non-pharmaceutical interventions: a computational modelling analysis”, The Lancet Infectious Diseases, 15:2 (2015), 204–211  crossref
16. Gubar, E., Taynitskiy, V., Fedyanin, D., Petrov, I., “Hierarchical epidemic model on structured population: diffusion patterns and control policies”, Computation, 10:31 (2022)  crossref
17. Fenichel, E. P., “Economic considerations for social distancing and behavioral based policies during an epidemic”, J. Health Econ., 32:2 (2013), 440–451  crossref
18. Flache, A., Mas, M., Feliciani, T. et al, “Models of social influence: towards the next frontiers”, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 20:4 (2017) http://jasss.soc.surrey.ac.uk/20/4/2.html
19. Д. А. Губанов, И. В. Петров, А. Г. Чхартишвили, “Многомерная модель динамики мнений в социальных сетях: индексы поляризации”, Проблемы управления, 2020, № 3, 26–33  mathnet [Gubanov, D.A., Petrov, I.V., Chkhartishvili, A.G., “Multidimensional model of opinion dynamics in social networks: polarization indices”, Control Sciences, 2020, no. 3, 26–33 (In Russian)]
20. Zhang, L., Li, K., Liu, J., “An information diffusion model based on explosion shock wave theory on online social networks”, Appl. Sci., 2021, no. 11  crossref
21. Gubanov, D. A., “A study of a complex model of opinion dynamics in social networks”, Journal of Physics: Conference Series, 1740 (2021), 1–6 https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1740/1/012040/pdf
22. Gubanov, D. A., Kozitsin, I. V., Chkhartishvili, A. G., “Face mask perception during the COVID-19 pandemic: an observational study of Russian online social network VKontakte”, Advances in Systems Science and Applications, 21:3 (2021), 91–100
23. Milov, O., Yevseiev, S., Milevskyi, S. et al, “Critical points of information influence in social networks”, III International Scientific and Practical Conference «Information Security And Information Technologies» (Kirovograd, 2021) https://ceur-ws.org/Vol-3200/paper18.pdf
24. Al-Oraiqat, A., Ulichev, O. S., Meleshko, Ye. et al, “Modeling strategies for information influence dissemination in social networks”, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2022, no. 13 (91), 2463–2477  crossref
25. Perra, N., Rocha, L. E., “Modelling opinion dynamics in the age of algorithmic personalization”, Scientific reports, 9 (2019), 7261
26. Parsegov, S. E., Proskurnikov, A. V., Tempo, R., Friedkin, N. E., “Novel multidimensional models of opinion dynamics in social networks”, IEEE Transactions on Automatic Control, 62:5 (2017), 2270–2285
27. Kozitsin, I. V., “Formal models of opinion formation and their application to real data: evidence from online social networks”, The Journal of Mathematical Sociology, 46 (2020), 120–147  crossref
28. Azhmukhamedov, I. M., Machueva, D. A., Alisultanova, E. D., “Mathematical modeling of information management of social systems in emergencies”, Advances in Economics, Business and Management Research, 156 (2020), 695–701


© МИАН, 2026