[1J3-GS-10e] AI応用：ニュースと学術情報

[1J3-GS-10e-03] 携帯電話人口統計データと新規陽性者数の相関に着目したCOVID-19の感染リスク地区の抽出

〇石田 展雅¹、豊田 正史²、梅本 和俊²、商 海川^2,3、是津 耕司³ (1. 東京大学、2. 東京大学生産技術研究所、3. 情報通信研究機構)

キーワード：データサイエンス、社会課題応用

感染拡大が続く新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行制御と経済活動を両立するために，集中的に感染が発生している地区に対象を限定した介入政策が求められている．しかし，多くの陽性者について感染経路の特定が出来ておらず，感染源となっている場所を特定することは難しい．専門家による人手調査の負荷を軽減するために，本研究では，携帯電話人口統計データと市区町村単位の陽性者数時系列を用いて，感染源となっている可能性がある場所，すなわち感染リスク地区を抽出する手法を提案する．提案手法は，感染リスク地区の人口の増減が新規陽性者数の増減に反映される，及び人口変動と感染症の実効再生産数の変動の関係が近似的に線形である，という2つの仮定の下で，人口変動と実効再生産数の相関が大きいメッシュを感染リスク地区として抽出する．実際の時系列には非線形な摂動が含まれるため，単純な相関係数の代わりに，動的時間伸縮法に基づく方法で相関を求める．東京都渋谷区を対象にした実験の結果，夜の繁華街の人口と区の実効再生産数の相関が大きいことが確認された．