[2H1-OS-3a] 計算社会科学

[2H1-OS-3a-02] 首都圏におけるGPSデータを用いたCOVID-19実効再生産数の網羅的なモデリング

〇尾崎 順一¹、志田 洋平²、高安 秀樹^1,3、高安 美佐子¹ (1. 東京工業大学、2. 筑波大学、3. ソニーCSL)

キーワード：新型コロナウイルス感染症、社会物理学、疫学、モデリング、GPSデータ

2020年初めから2023年1月現在に至るまでCOVID-19は世界中で猛威を振るっており、その拡大を予測・説明するモデルの構築は社会的に重要である。本研究では、まず大規模GPSデータを用いて都市内の社会的接触の数を社会的接触の種類ごとに推定し、実効再生産数をフィットすることにより基本となる１対１での実効感染率を具体的に算出する。それをベースにデルタ株・オミクロン株の影響、ワクチン接種・ワクチン効果減衰の影響、集団免疫の影響を網羅的に取り入れた数理モデリングを行う。実データを用いてフィッティングした結果、すべてのパラメータが臨床試験等のデータと整合し、COVID-19の実効再生産数を構成する要素を網羅的・定量的に明らかにした。