Kauno technologijos universiteto, Socialinių, humanitarinių mokslų ir menų fakultetas, mokslo grupė „Pilietinė visuomenė ir darnus vystymasis“, A. Mickevičiaus g. 37, 44244 Kaunas, Lietuva
Analizuodami COVID-19 grėsmes, mokslininkai atkreipė dėmesį į įvairių demografinių ir socioekonominių charakteristikų visuomenės grupes, kurios skirtingai suvokia ir patiria infekcijos plitimo rizikas. Straipsnyje analizuojamas Lietuvos gyventojams būdingas COVID-19 rizikos subjektyvus suvokimas bei objektyvieji COVID-19 plitimą ir sergamumą lemiantys socioekonominiai veiksniai. Straipsnyje dėmesys kreipiamas į veiksnius, siejamus su socialiniu pažeidžiamumu. Reprezentatyvios gyventojų apklausos rezultatai rodo, kad mažiausiai COVID-19 grėsme yra susirūpinę vyrai, vidutinio darbingo amžiaus žmonės ir verslininkai, o statistiniai duomenys rodo, kad ekonomiškai aktyvūs ir gausesniuose namų ūkiuose gyvenantys žmonės turi didesnę tikimybę susirgti. Šio tyrimo rezultatai nurodo į didžiausius objektyviai vertinamo ir subjektyviai suvokiamo pažeidžiamumo neatitikimus ir taip padeda sprendimų priė-mėjams optimizuoti pastangas bei veiksmingiau valdyti COVID-19 plitimo grėsmę, pirmenybę teikiant toms sritims, kur, remiantis analizės rezultatais, pažeidžiamumas yra didžiausias.
Pasauliui išgyvenant globalią koronaviruso (SARS-CoV-2) sukeltą COVID-19 ligos pandemiją, valstybių sveikatos, socialinės apsaugos ir ekonominės sistemos susiduria su itin dideliais iššūkiais. Sudėtinga situacija, peržengianti nacionalinių valstybių sienas, didinanti nerimą dėl ateities, stabdanti socialinį gyvenimą, implikuoja U. Becko (1999) rizikos visuomenės idėjas.
2020 m. Jungtinių Tautų Organizacija (JTO) šią COVID-19 pandemiją įvardijo kaip visos žmonijos ekonominę ir socialinę krizę, atkreiptas dėmesys, kad ligos protrūkis paveikia visus gyventojų segmentus, o didžiausią įtaką patiria tie, kurie ir iki krizės buvo labiausiai pažeidžiami (pvz., gyvenantys skurde, vyresnio amžiaus) (United Nations 2020). Mokslininkai pabrėžia, kad įvairių natūralių ar antropogeninės kilmės nelaimių metu socialiai pažeidžiamoms gyventojų grupėms kyla didesnė sveikatos problemų rizika (Coelho et al. 2020; Karaye, Horney 2020). Tyrimai Europoje, JAV ir kt. atskleidė, kad yra ryšys tarp demografinių, socialinių ir ekonominių charakteristikų, bei COVID-19 atvejų plitimo ir ser-gamumo (Karaye, Horney 2020; Khazanchi et al. 2020; Sannigrahi et al. 2020). Sociologiniu požiūriu pandemija traktuotina kaip sisteminė rizika, nes ji pasižymi aukštu neapibrėžtumo bei kompleksiškumo lygiu ir paveikia visą socialinę sistemą, o ne atskiras jos dalis (Renn et al. 2020). Socialinio atsako į pandemiją analizė suteikia įžvalgų ir apie kitas globalias sistemines rizikas, pavyzdžiui, klimato krizę.
Lietuvoje COVID-19 atvejų paplitimas nėra tolygus nei pagal erdvinę struktūrą (terito-riniai netolygumai), nei vertinant užsikrėtimų atvejų skaičių skirtingose socialinėse grupėse(socialiniai netolygumai). Mokslinių publikacijų, vertinančių socialinius COVID-19 plitimo veiksnius ar socialinį COVID-19 rizikos suvokimą Lietuvoje, rengiant straipsnį nebuvo. Vykdant Lietuvos mokslo tarybos finansuojamus projektus atliktų tyrimų rezultatai jau buvo paviešinti renginiuose, pavyzdžiui, apie COVID-19 krizės valdymą ir politinį atsaką (Bortkevičiūtė ir kt. 2021) bei apie COVID-19 padarinius visuomenės saugumui (Janušauskienė ir kt. 2020), tačiau nėra tirtas rizikos suvokimas ar socialiniai veiksniai. Konceptualius rizikos suvokimo tyrimus Lietuvoje yra vykdę A. Rimaitė ir L. Rinkevičius (2008), A. Balžekienė(2009). Lietuvoje trūksta platesnių tyrimų apie socialinio pažeidžiamumo sąsajas su įvairiomis natūralios ar antropogeninės kilmės grėsmėmis.
Šiame straipsnyje pristatomo tyrimo objektas – COVID-19 rizikos suvokimas ir paplitimą bei sergamumą lemiantys socialinio pažeidžiamumo veiksniai. Tikslas – įvertinti subjektyvų COVID-19 rizikos suvokimą ir objektyvias socialinio pažeidžiamumo veiksnių sąsajas su COVID-19 plitimu bei sergamumu. Uždaviniai: išanalizuoti Lietuvos gyventojams būdingą COVID-19 rizikos suvokimą; patikrinti socialinio pažeidžiamumo veiksnių sąsajas su COVID-19 plitimo ir sergamumo rodikliais; atrasti stipriausią veiksnį ir patikrinti jo poveikio geografinį pasiskirstymą (erdvinį nuoseklumą).
Straipsnyje remiamės socialinio pažeidžiamumo (angl. social vulnerability) koncepcija. Sociologine prasme mus domina, kaip socialinės hierarchinės struktūros iškreipia rizikos pasiskirstymą. Pažeidžiamumą suprantame kaip kumuliatyvų reiškinį, kai nepalanki socialinėpadėtis stiprina visuomenės sveikatos rizikas, ir šia prasme socialinis pažeidžiamumas tampa COVID-19 rizikos daugikliu.
2020 m. spalio mėn., kai buvo vykdomi šiame straipsnyje pristatomi tyrimai, Lietuvoje buvo fiksuojamas nuosekliai didėjantis naujų ligos atvejų skaičius, situacija buvo plačiai aprašoma žiniasklaidoje, buvo artėjama prie antrosios susirgimų bangos. Nacionalinio lygmens rizikos valdymo priemonės dar nebuvo įgyvendintos, bet jos jau buvo viešai aptarinėjamos (pvz., judėjimo ribojimai, barų ir restoranų darbo laiko ribojimai ir kt.). Ši objektyvi situacija svarbi siekiant geriau suprasti mūsų tyrimo rezultatų kontekstą.
Straipsnyje pirmiausia trumpai pristatome teorinį pagrindimą, tada analizuojame Lietuvos gyventojų apklausos rezultatus ir galiausiai pateikiame veiksnių analizę bei diskutuojame apie vieno iš socioekonominių veiksnių poveikio geografinį pasiskirstymą.
SOCIALINIO PAŽEIDŽIAMUMO SĄSAJOS SU COVID-19 RIZIKOMIS
Rizikos studijose socialinis pažeidžiamumas suprantamas kaip namų ūkių socialinės ir ekonominės ypatybės, kurios turi įtakos jų gebėjimui pasirengti, numatyti pavojų, įveikti rizikas ir atsigauti po krizės (Highfield, Peacock, Van Zandt 2014). Pažeidžiamumas apibūdina žmonių galimybių ir pasirinkimų mažėjimą (United Nations Development Programme, Malik 2014). Pažeidžiamumas susiklosto istoriškai dėl ilgametės nepalankios padėties, visuomenės nuostatų ir kultūrinių stereotipų. Jis dažniausiai yra susijęs su skirtingomis socialinėmis pozicijomis dėl lyties, tautybės, amžiaus ir kt. (United Nations Development Programme, Malik 2014). Pažeidžiamos grupės paprastai susiduria su daugybe persidengiančių rizikų. Pastaruo-ju metu aktualu diskutuoti apie COVID-19 rizikų persidengimą su įvairiais socialinio pažei-džiamumo aspektais.
2020 m. Europoje atliktas tyrimas atskleidė, kad heterogeniškas COVID-19 atvejų ir mirčių pasiskirstymas Europoje gali būti tiesiogiai siejamas su regionų demografinėmis, kultūrinėmis, ekonominėmis ir netgi klimato savybėmis (Sannigrahi et al. 2020). Pietų Korė-joje išanalizavus skirtumus tarp amžiaus grupių paaiškėjo, kad socialinių kontaktų neriboję 20–39 metų amžiaus žmonės labiausiai prisidėjo prie ligos plitimo šalyje (Yu et al. 2020). JAV atlikti tyrimai atskleidė, kad namų ūkio sudėtis, priklausymas mažumoms, egzistuojantys kalbiniai skirtumai ir kiti individus marginalizuojantys socialiniai veiksniai prisideda prie augančių sveikatos netolygumų (Karaye, Horney 2020). Pastebėta, kad skurdas, nedarbas, didelis namų ūkio gyventojų skaičius, transporto prieinamumas urbanizuotose vietovėse yra susiję su COVID-19 plitimu (Khazanchi et al. 2020). Jungtinėje Karalystėje tarp pažei-džiamiausių ir paveikiausių COVID-19 infekcijai pateko etninės mažumos bei dideli namų ūkiai (Martin et al. 2020). Nustatyta, kad egzistuojantys regionų skirtumai gali būti paaiškinti didesniu gyventojų tankiu (Baser 2020). Didesnis gyventojų pažeidžiamumas taip pat pastebėtas tarp žemesnį išsilavinimą turinčių gyventojų (Coelho et al. 2020). Reikšmingas ryšys tarp COVID-19 atvejų skaičiaus ir pajamų užfiksuotas Ispanijoje, Portugalijoje, Airijoje, Centrinėje Europoje (Sannigrahi et al. 2020).
Remiantis kitų šalių tyrimų praktika ir Lietuvos duomenimis, analizei parinkti objektyvieji rodikliai pristatomi metodikos skiltyje.
TYRIMO METODIKA
COVID-19 rizikos suvokimo rezultatai remiasi reprezentatyvia Lietuvos gyventojų apklausa (N = 2007), atlikta 2020 m. rugsėjo–spalio mėn. (KTU užsakymu, lauko darbus atliko UAB Eurotela). Tyrime buvo taikoma daugiapakopė tikimybinė atranka pasitelkiant geografinį stratifikavimą pagal gyvenamosios vietos dydį ir administracinę priklausomybę. Tyrimo imties struktūra atitinka Lietuvos gyventojų demografinio pasiskirstymo struktūrą (paklaidos ribose). Tyrimo (tiesioginis interviu respondento namuose) anketą sudarė 60 kintamųjų, iš kurių tik keli panaudoti ir pristatomi šiame straipsnyje.
Socialinio pažeidžiamumo kintamųjų sąsajų su COVID-19 plitimu analizei naudoja-me oficialius COVID-19 paplitimo duomenis, skelbtus Registrų centro interneto puslapyje2; COVID-19 paplitimui vertinti – rodiklį „Atvejų skaičius, tenkantis 10 000 gyventojų“; sergamumui – rodiklį „Gydomi COVID-19 pacientai, tenkantys 10 000 gyventojų“. Analizei buvo naudojama 2020 m. spalio 28 d. savivaldybių lygmens statistika (COVID-19 tyrimai 2020), o koreliacinei analizei – savivaldybių lygmens duomenys: vidutinis mėnesinis darbo užmokestis 2020 m. (Darbo užmokestis regionuose 2020); bedarbių procentas nuo darbin-go amžiaus gyventojų 2020-09-01 (Registruotas nedarbas 2020); 65-erių ir vyresnių dalis bei iki 14-os metų dalis 2020 m. (Nuolatinių gyventojų amžiaus struktūra 2020); atvykusieji ir imigrantai 2019 m. (Atvykusieji ir imigrantai 2020); gyventojų tankis 2020 m. (Gyventojų tankis 2020); naudingasis plotas, tenkantis vienam gyventojui (Naudingasis plotas 2020).
COVID-19 RIZIKOS SUVOKIMAS LIETUVOJE
Subjektyvus rizikos suvokimas dažnai remiasi intuityviais, emociniais grėsmių vertinimais ir gali labai skirtis nuo objektyvių rodiklių (Slovic et al. 2004). Vertindami subjektyvų COVID-19 rizikos suvokimą mokslininkai nuo pat pandemijos pradžios vykdo apklausas (pvz., Vokietija (Gerhold 2020), Italija (Lanciano 2020), Kinija (Yang, Xin 2020; Zhong 2020) ir kt.). L. Gerholdas (2020) nustatė, kad Vokietijoje COVID-19 suvokiama kaip nauja globali rizika, kuri gali būti kontroliuojama. S. Dryhurst ir kt. (2020) dešimties šalių apklausos rodo, kad didesnis rizikos suvokimas būdingas žmonėms, turėjusiems tiesioginės COVID-19 patirties.
Mūsų apklausa rodo, kad Lietuvos gyventojai COVID-19 pandemijos riziką vertina kaip vieną didžiausių grėsmių jiems asmeniškai ir jų šeimai (žr. 1 pav., rizikos vertinimo M = 4,47, SD = 2,04), tačiau didesnes rizikas gyventojai sieja su ekonominėmis grėsmėmis, pavyzdžiui, augančiomis prekių kainomis (M = 4,98; SD = 1,86), ekonomine krize (M = 4,96; SD = 1,85), maisto kainų augimu (M = 4,81; SD = 1,94) ir Astravo AE (M = 4,79, SD = 2,1). Šis vertinimo skirtumas yra statistiškai reikšmingas.
1 pav. Grėsmių vertinimo Lietuvoje vidurkiai, balais. RiskSpace reprezentatyvi Lietuvos gyventojų apklausa, 2020 m. rug sėjis–spalis, N = 2007
Galima būtų daryti prielaidą, kad ekonominės grėsmės yra siejamos su pandemijos pasek-mėmis. Koreliacinė analizė rodo, kad yra statistiškai reikšmingas ryšys tarp COVID-19 rizikos ir kitų ekonominių grėsmių vertinimo: augančios prekių ir paslaugų kainos (rs = 0,18, p < 0,01), ekonominė krizė (rs= 0,225, p < 0,01), maisto kainų augimas (rs = 0,248, p < 0,01). Tačiau šie ry-šiai nėra labai stiprūs, todėl būtų reikalingi išsamesni tyrimai apie COVID-19 pasekmių suvoki-mą. Vienas iš galimų paaiškinimų – D. Janušauskienės ir kt. (2020) atliktos apklausos rezultatai, kad darbas ir finansai yra tarp labiausiai paveiktų asmeninio gyvenimo sričių.
Tarptautinės gyventojų apklausos (IPSOS 2020) rodo, kad pagrindinėmis grėsmėmis daugelio šalių gyventojai įvardija COVID-19 (47 % gyventojų nurodo pandemiją kaip di-džiausią socialinę problemą), nedarbą (37 %), skurdą ir socialinį nestabilumą (29 %). 2 pav. pateikti grėsmių vertinimai atskleidė, kad bent penktadalis Lietuvos gyventojų mano, jog
COVID-19 visai nekelia grėsmės arba grėsmė yra labai maža.
S. Dryhurst ir kt. (2020) taip pat nustatė, kad šalių rizikos vertinimo vidurkiai svyravo tarp 4,81 (Italijoje; 7 balų Likerto skalėje) iki 5,45 (JK). Lietuvos gyventojai COVID-19 grėsmę vertino žemiausiai (M = 4,47). COVID-19 rizikos suvokimas skiriasi pagal kai kurias sociodemografines charakteristikas (3 pav.).
Lietuvoje moterys, palyginti su vyrais, COVID-19 riziką suvokia rimčiau (Mann-Whit-ney test, p < 0,000). L. Gerholdo (2020) vykdyto tyrimo rezultatai taip pat rodo, kad moterys ir jaunesni respondentai yra labiau susirūpinę. S. Dryhurst ir kt. (2020) tyrime vienintelis reikšmingas sociodemografinis kintamasis, veikiantis pandemijos rizikos suvokimą tirtose šalyse, yra lytis.
Amžius ir išsilavinimas poveikio rizikos suvokimui minėtame tyrime neturėjo. Tačiau amžiaus kintamojo sąsajos su COVID-19 rizikos suvokimu L. Gerholdo (2020) tyrime buvo matuojamos tiesinės regresijos metodu, o mūsų tyrimo duomenys rodo (žr. 3 pav.), kad šie kintamieji nėra susiję tiesiniu ryšiu, tačiau yra statistiškai reikšmingas COVID-19 grėsmių vertinimo skirtumas tarp kai kurių amžiaus grupių (one-way ANOVA F(6,1960) = 4,439, p = 0,000). 45–54 metų amžiaus grupėje rizikos vertinimas yra žemiausias. Ši rizikos verti-nimo tendencija kontrastuoja su objektyviais duomenimis. Oficialiosios statistikos portalo duomenimis (2020-12-29), didžiausias COVID-19 atvejų skaičius yra 40–49 ir 50–59 metų amžiaus grupėse, nors mirtingumas didžiausias vyresnių nei 70 metų amžiaus grupėje.
2 pav. COVID-19 grėsmių vertinimas Lietuvoje, %. RiskSpace reprezentatyvi Lietuvos gyventojų apklausa, 2020 m. rugsėjis–spalis, N = 2007
3 pav. COVID-19 grėsmių vertinimo vidurkiai pagal sociodemografines charakteristikas, balai. RiskSpace reprezentatyvi Lietuvos gyventojų apklausa, 2020m. rugsėjis–spalis, N=2007
COVID-19 grėsmių vertinimai taip pat priklauso nuo to, ar namų ūkyje yra vaikų. Namų ūkiuose su vaikais grėsmės vertinamos kaip mažesnės, nei tuose, kuriuose nėra vaikų (Mann-Whitney test, p < 0,000).
Pandemijos grėsmių vertinimai skiriasi ir pagal pagrindinio užsiėmimo pobūdį (one-way ANOVA F(8,1936) = 4,825, p = 0,000). Verslo savininkų COVID-19 grėsmių vertinimas žemiausias (M = 3,92) ir reikšmingai skiriasi nuo samdomų darbuotojų (M = 4,49) bei pensi-ninkų (M = 4,74) vertinimo.
Remiantis Lietuvos gyventojų apklausos rezultatais, išsilavinimas, pajamos ir gyvenamosios vietos tipas reikšmingos įtakos COVID-19 vertinimui neturėjo.
SOCIALINIAI COVID-19 PLITIMO IR SERGAMUMO DAUGIKLIAI
Siekdami įvertinti sociodemografinių ir ekonominių veiksnių sąsajas su COVID-19 papli-timu ir sergamumu, pirmiausia atlikome savivaldybių lygmens rodiklių koreliacijos analizę (žr. lentelę).
Koreliacinė analizė rodo, kad visi tikrinti rodikliai yra statistiškai reikšmingai susiję su COVID-19 rodikliais ir leidžia paaiškinti sergamumo („Gydomų COVID-19 10 000 gyv.“) skirtumus tarp savivaldybių. Sergamumas aukštesnis tose savivaldybėse, kuriose didesnis vidutinis darbo užmokestis, mažesnis bedarbių procentas, mažesnė senjorų procentinė dalis, daugiau atvykusiųjų ir imigrantų, mažiau naudingojo ploto, tenkančio vienam gyventojui, didesnis gyventojų tankis ir daugiau vaikų iki 14 metų. COVID-19 paplitimas (atvejų skaičius) nėra reikšmingai susijęs su vidutiniu mėnesiniu darbo užmokesčiu ar naudinguoju plotu, tenkančiu vienam gyventojui. Tačiau paplitimas didesnis tose savivaldybėse, kuriose yra mažiau bedarbių, mažiau senjorų, daugiau vaikų iki 14 metų, daugiau atvykusiųjų ir imigrantų bei didesnis gyventojų tankis. Reikia pabrėžti, kad ryšiai silpni arba vidutiniai. Tokie pat rezultatai gauti ir kitų šalių tyrėjų, pavyzdžiui, JAV (Dasgupta et al. 2020).
Lentelė. Savivaldybių lygmens rodiklių tarpusavio koreliacijos (Spearman’o rho ir reikšmingumo lygmuo)
Geografinis ryšio pasiskirstymas paprastai rodo, ar ryšiai tarp kintamųjų yra nuoseklūs,
ar kintantys erdvėje. Tolesnei analizei pasirinkome stipriausiu koreliaciniu ryšiu (žr. lentelę) pasižyminčius kintamuosius: COVID-19 sergamumo rodiklį („Gydomų COVID-19 10 000 gyv.“) ir ekonominio pažeidžiamumo rodiklį (bedarbių procentas nuo darbingo amžiaus gyventojų). Ryšius seniūnijų lygmeniu analizavome pasitelkę ArcGIS Pro „Local Bivariate Relationships“ entropijos metodą (4 pav.).
4pav. Statistiškai reikšmingų ryšių erdvinis pasiskirstymas (seniūnijose) pagal ryšio tipus, kai priklauso-mas kintamasis – gydomų COVID-19 atvejų skaičius, tenkantis 10000 gyventojų (2020 10 28), o aiškinamasis kintamasis – bedarbių pro-centas nuo darbingo amžiaus gyventojų (2020 09 01)
Erdvinė analizė parodė, kad egzistuoja statistiškai reikšmingas ryšys (95 % pasikliautinumo intervalas) tarp COVID-19 sergamumo ir ekonominio pažeidžiamumo. Tačiau ryšys nėra nuoseklus ir vienodas visose seniūnijose. Priklausomai nuo erdvinės padėties, skiriasi ryšių stiprumas ir tipai. Visuose teritoriniuose vienetuose ryšys yra statistiškai reikšmingas (<0,05), o iš jų 42 (8,03 %) teritoriniuose vienetuose ryšys yra teigiamas linijinis, 125 (23,9 %) seniūni-jose būdingas neigiamas linijinis ryšys, 132 (25,24 %) – įgaubtasis, 138 (26,39 %) – išgaubtasis ryšys, o 86 (16,44 %) teritorinių vienetų ryšys yra neapibrėžtas kompleksinis.
IŠVADOS
Lietuvoje stebimas atotrūkis tarp subjektyvaus COVID-19 grėsmių vertinimo ir objektyvių rodiklių, lemiančių gyventojų pažeidžiamumą plintant infekcijai. Tie, kas yra labiausiai pažeidžiami, yra mažiau susirūpinę COVID-19 grėsme. Vidutinio darbingo amžiaus žmonės, verslininkai ir vyrai pandemijos grėsmę linkę nuvertinti (rizikos suvokimas žemesnis nei kitų grupių).
Lietuvos gyventojai COVID-19 grėsmes vertina kaip mažesnes, palyginti su kitų tirtų šalių gyventojais. Tai kontrastuoja su objektyviais duomenimis, rodančiais, kad antrosios bangos metu Lietuva pateko tarp labiausiai paveiktų šalių. Rizikų nuvertinimas gali lemti nepakankamas elgsenos intencijas, pavyzdžiui, karantino suvaržymų nepaisymą ar skiepų ven-gimą.
Statistinių rodiklių analizė rodo, kad savivaldybės, kuriose daugiau ekonomiškai akty-vių, gausesnių namų ūkių, namų ūkių su vaikais, daugiau vidaus ar tarptautinių migrantų, yra labiau pažeidžiamos COVID-19 infekcijos. Socialinio pažeidžiamumo veiksnių ryšys su COVID-19 plitimu ir sergamumu nėra erdviškai nuoseklus. Skirtingose seniūnijose bedarbių skaičius (pažeidžiamumo rodiklis) turi skirtingus ryšio su COVID-19 sergamumu tipus (daž-niausiai būdingas įgaubtasis, išgaubtasis arba neigiamas tiesinis ryšys).
Apibendrintai galima sakyti, kad ekonominiai urbanistiniai centrai ir ekonomiškai ak-tyviausios gyventojų grupės yra labiausiai pažeidžiamos COVID-19 infekcijos. Apklausos rezultatai rodo, kad verslu užsiimantieji mato mažiau COVID-19 grėsmių. Šis objektyvių aplin-kybių ir grėsmių ignoravimo derinys nurodo, kur slypi didžiausios rizikos, galinčios padidinti COVID-19 plitimą ir sergamumą. Kiti COVID-19 rizikos socialiniai daugikliai: namų ūkiai su vaikais, tankiai apgyvendintos bendruomenės ir dideli namų ūkiai gyvenantys santykinai mažo ploto būstuose.
Tiksliniai veiksmai siekiant apsaugoti pažeidžiamas bendruomenes, kad jos netaptų COVID-19 židiniais, turėtų būti nukreipti į pagalbą šeimoms su vaikais, nuotoliu negalin-tiems dirbti darbuotojams ir šeimoms, gyvenančioms mažuose būstuose.
2. Balžekienė, A. 2009. „Rizikos suvokimas: sociologinė konceptualizacija ir visuomenės nuomonės tyrimo
metodologinės prielaidos“, Filosofija. Sociologija 20(4): 217–226.
6. Coelho, F. C.; Lana, R. M.; Cruz, O. G.; Villela, D. A. M.; Bastos, L. S., Pastore y Pontti, A.; Davis, J. T.; Vespignani, A.; Codeço, C. T.; Gomes, M. F. C. 2020. ‘Assessing the Spread of COVID-19 in Brazil: Mobility, Morbidity and Social Vulnerability’, PLoS One 15(9), https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238214
9. Dasgupta, S.; Bowen, V. B.; Leidner, A.; Fletcher, K.; Rose, C.; Cha, A.; Kang, G.; Dirlikov, E.; Pevzner, E.;
Rose, D.; Ritchey, M.; Villanueva, J.; Phillip, C.; Liburd, L.; Oster, A. M. 2020. Association Between Social
Vulnerability and a County’s Risk for Becoming a COVID-19 Hotspot – United States, June 1–July 25, 2020. Centers for Disease Control and Prevention, https://doi.org/10.15585/mmwr.mm6942a3
10. Dryhurst, S.; Schneider, C. R.; Kerr, J.; Freeman, A. L. J.; Recchia, G.; van der Bles, A. M.; Spiegelhalter, D.; van der Linden, S. 2020. ‘Risk Perceptions of COVID-19 Around the World’, Journal of Risk Research
23(7–8): 994–1006, https://doi.org/10.1080/13669877.2020.1758193
13. Highfield, W. E.; Peacock, W. G.; Van Zandt, S. 2014. ‘Itigation Planning Why Hazard Exposure, Structural Vulnerability, and Social Vulnerability Matter’, Journal of Planning Education and Research 34(3):
287–300, https://doi.org/10.1177/0739456X14531828.
15. Janušauskienė, D.; Mikulionienė, S.; Blažienė, I.; Gaižauskaitė, I. 2020. Lietuvos socialinių tyrimų cent-ro vykdomo projekto „COVID-19 pasekmės visuomenės saugumui: grėsmės ir naujos galimybės“ ty rimų rezul-tatų pristatymas. Vilnius: Lietuvos socialinių tyrimų centras. Prieiga per internetą: https://www.lstc.lt/wp-content/uploads/2020/12/COVID-19-PASEKMES-VISUOMENES-SAUGUMUI_rezultatu_p (žiūrėta 2021-01-07).
16. Karaye, I. M.; Horney, J. A. 2020. ‘The Impact of Social Vulnerability on COVID-19 in the U.S.: An Analysis of Spatially Varying Relationships’, American Journal of Preventive Medicine 59(3): 317–325, https://doi.org/10.1016/j.amepre.2020.06.006
17. Khazanchi, R.; Beiter, E. R.; Gondi, S.; Beckman, A. L.; Bilinski, A.; Ganguli, I. 2020. ‘County-Level Association of Social Vulnerability with COVID-19 Cases and Deaths in the USA’, Journal of General Internal Medicine 35: 2784–2787, https://doi.org/10.1007/s11606-020-05882-3
18. Lanciano, T.; Graziano, G.; Curci, A.; Costadura, S.; Monaco, A. 2020. ‘Risk Perceptions and Psychological Effects During the Italian COVID-19 Emergency’, Frontiers in Psychology 11: 580053, https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.580053
19. Martin, C. A.; Jenkins, D. R.; Minhas, J. S.; Gray, L. J.; Tang, J.; Williams, C.; Sze, S.; Pan, D.; Jones, W.; Verma, R.; Knapp, S.; Major, R.; Davies, M.; Brunskill, N.; Wiselka, M.; Brightling, C.; Khunti, K.; Haldar, P.; Pareek, M. 2020. ‘Socio-demographic Heterogeneity in the Prevalence of COVID-19 During Lockdown is Associated with Ethnicity and Household Size: Results From an Observational Cohort Study’, EClinicalMedicine 25, https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2020.100466
23. Renn, O.; Laubichler, M.; Lucas, K.; Kröger, W.; Schanze, J.; Scholz, R. W.; Schweizer, P. 2020. ‘Systemic Risks from Different Perspectives’, Risk Analysis, https://doi.org/10.1111/risa.13657
24. Rimaitė, A.; Rinkevičius, L. 2008. „Sociokultūrinis rizikos suvokimo konstravimas: teoriniai požiūriai ir jųtaikymas tiriant viešąjį diskursą dėl genetiškai modifikuotų organizmų“, Filosofija. Sociologija 19(2): 86–96.
25. Sannigrahi, S.; Pilla, F.; Basu, B.; Basu, S. A.; Molter, A. 2020. ‘Examining the Association Between Socio-demographic Composition and COVID-19 Fatalities in the European Region Using Spatial Regression Approach’, Sustainable Cities and Society 62, https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102418
26. Slovic, P.; Finucane, M. L.; Peters, E.; Macgregor, D. G. 2013. ‘Risk as Analysis and Risk as Feelings: Some Thoughts About Affect, Reason, Risk and Rationality’, in The Feeling of Risk: New Perspectives on Risk Perception, ed. P. Slovic. Routledge, 21–36, https://doi.org/10.4324/9781849776677
29. Yang, Z.; Xin, Z. 2020. ‘Heterogeneous Risk Perception Amid the Outbreak of COVID‐19 in China: Implications for Economic Confidence’, International Association of Applied Psychology 12(4): 1000–1018, https://doi.org/10.1111/aphw.12222
30. Yu, X.; Duan, J.; Jiang, Y.; Zhang, H. 2020. ‘Distinctive Trajectories of the COVID-19 Epidemic by Age and Gender: A Retrospective Modeling of the Epidemic in South Korea’, International Journal of Infectious Diseases 98: 200–205, https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.06.101
31. Zhong, Y.; Liu, W.; Lee, T. Y.; Zhao, H.; Ji, J. 2020. ‘Risk Perception, Knowledge, Information Sources and Emotional States Among COVID-19 Patients in Wuhan, China’, Nursing Outlook, https://doi. org/10.1016/j.outlook.2020.08.005
1 Projektas „Rizikos suvokimo žemėlapiai Lietuvoje: erdvinė ir sociopsichologinė dimensijos“. Finansavimą skyrė Lietuvos mokslo taryba (LMTLT), sutartis Nr. S-MIP-19-28.
COVID-19 Risk Perceptions and Social Multipliers in Lithuania
Summary
Analysing COVID-19 threat researchers drew attention to the different demographic and socio-economic characteristics of populations that hold different risk perceptions and have different experiences with the risks of the infection. This article analyses the subjective perception of COVID-19 risks, as perceived by the Lithuanian population, and the objective factors determining the spread and morbidity of Covid-19. The article focuses on the factors associated with social vulnerability. The results of the survey data show that men, working age people and entrepreneurs are the least concerned about the threat of COVID-19. At the same time, statistics show that economically active people and those living in more crowded households are the most vulnerable to the spread of infection. The results of this study point to the greatest discrepancies between objectively assessed and subjectively perceived vulnerabilities, thus helping decision-makers to optimise their efforts and manage the risk of COVID-19 more effectively, prioritising those areas where vulnerabilities are the highest.
Keywords: risk perception, COVID-19, social vulnerability, spatial analysis