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◆【新型コロナ】人の動き（モビリティ）と感染拡大の関係は？-その２-：Googleのモビリティレポートのデータを見てみました：「公園」に出かけることは感染と無関係のようです

テーマ：医療・健康ニュース(4259)

カテゴリ：データ分析

GoogleのモビリティレポートのデータとECDCの感染確認者数のデータの推移の関係を見てみました。

下記の前回の記事の続編です。

人の動きが感染拡大につながるのであれば、Googleのモビリティレポートのデータと感染確認者数の推移に何らかの相関関係が見られるはずです。

ただし、第１波の場合は、感染確認者数の増加を見て、人々が行動を自粛したと考えられます。第２波での減少傾向も、感染確認者数の増加を見た人々の行動自粛によるものかもしれません。

もちろん、第２波の拡大局面でも感染確認者数の減少を見て、人々が行動の自粛をやめていったということも考えられますが、とりあえず、人の動きが感染状況に影響を与える、という仮説のもとでデータを見ることにします。

５月１日から8月21日までのデータを用いて、Googleのモビリティレポートのデータと感染確認者数の推移の相関を見てみました。

「人の動き増加→感染拡大→感染確認者数増加」といったことを前提として、感染確認者数のデータ系列と、モビリティレポートのデータ系列の相関を見る場合に、感染確認者数のデータ系列を「小売、娯楽」のデータとの時差相関から「17日間」過去にずらしています。

下図は、感染確認者数のデータ系列を17日間ずらしたデータと、「小売、娯楽」「乗換駅」「住宅」のデータの散布図です。

モビリティの、ある一定以上の値で感染が増える形になっているように見えます。

モビリティが増えた場合に、どのようにして感染を抑制することができるのでしょうか、マスク、手洗い、ソーシャルディスタンスなどの対策はどの程度有効なのでしょうか。

モビリティが増えた場合の感染抑制策について模索していくことが課題であると思います。

特に、「小売、娯楽：レストラン、カフェ、ショッピングセンター、テーマパーク、博物館、図書館、映画館など」のモビリティと感染確認者数の相関が強くなっていますが、「小売、娯楽」のモビリティを自粛するのでなく、モビリティが高くなっても感染が拡大しないような工夫とは何かを模索する必要があるのだと思います。

なお、 8月の３連休やお盆休みの頃は、「住宅」のモビリティは15～20弱になっていましたが、最近の感染確認者数の減少傾向は、夏休み期間中の「ステイホーム」などが影響しているのかもしれません。

↓「小売、娯楽」

↓「乗換駅」

↓「住宅」

↓感染確認者数のデータを17日分過去にずらしたデータとの相関係数
「小売、娯楽」との相関係数は0.56、「乗換駅」との相関係数は0.48です。
人の動きが感染状況と関連していると見ることができると思います。
人の動きのデータの推移から、感染状況を予測することができるかもしれません。

↓「小売、娯楽」と感染確認者数（17日ずらしたもの）の推移
平均値0、標準偏差１になるよう標準化したデータでのグラフです。

↓「公園」と感染確認者数の相関係数は0.03で、相関関係がないことがわかります。

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↓うがいがそれなりに注目されているようですが、臨床研究はまだこれからのようです。

↓口腔衛生に注目し、うがいの効果についてまとめられている論文です。日本の水道水によるうがいも効果がないわけではないようです。昔のカルキ臭の強い水道水の方が効果があるのでしょうか。
そういえば、冷蔵庫の製氷機にはミネラルウォーターではなく、水道水を用いることが求められています。

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【ダッシュボード 「COVID-19 Transition Graphs」 を試作】
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。