El comportamiento humano fue señalado como el pilar en el control de la propagación adicional de SARS-CoV-2 (COVID-19), especialmente después de la levantamiento de restricciones por muchos países. Los países en los que se levantaron las restricciones poco después de la primera ola tuvieron olas subsecuentes de infecciones por COVID-19. En este estudio, desarrollamos un modelo determinístico para COVID-19 que incluye intervenciones no farmacéuticas dinámicas conocidas como dinámicas sociales con el objetivo de simular los efectos de procesos sociales dinámicos. Los estados estacionarios del modelo son determinados y sus estabilidades son analizadas. El modelo tiene un punto de equilibrio libre de enfermedad que es localmente asintóticamente estable si el modelo exhibe una bifurcación hacia atrás, lo que implica que reducir el número de reproducción por debajo de uno no es suficiente para la eliminación de la enfermedad. Para determinar el rango de parámetros que afectan a las dinámicas sociales, se realizan simulaciones numéricas. La única ola en Sudáfrica en la que las intervenciones se basaron puramente en el comportamiento humano fue la primera ola. Por lo tanto, el modelo se ajusta a los datos de COVID-19 en la primera ola en Sudáfrica, y los hallazgos presentados en esta investigación tienen implicaciones para la trayectoria de la pandemia en presencia de procesos sociales en evolución. El modelo presentado tiene el potencial de impactar en cómo se pueden modelar los procesos sociales en otros modelos de enfermedades infecciosas.