【1693】コロナ私見＃631（バカな研究）

ネットに8割おじさんの西浦京大教授の研究成果が出ていました。本当に重箱の隅をほじくったようなバカな研究です。これでコロナ補助金をもらっているのでしょうか。

新型コロナは「祝日」に拡大、なぜ「大阪」の増加率はなぜ東京の「8倍」だったのか、京大の研究（石田雅彦） - エキスパート - Yahoo!ニュース

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

第五波の増加に対する祝日の影響を調べたら大阪が格段に大きかったというものです。大阪が東京の8倍だそうです。大阪の人が活発だと言いたいのでしょうか。

その元になるデータです。これから東京、大阪の増加の差を詳細に分析して何の意味があるのでしょうか。

そもそもこの人達は増加している時は人流、人流と騒いでいるのですが、減少する時の説明が全く出来ていません。人流が減ったから減少したわけではありません。第五波が突然予想に反して減少し始めた時、この人たちは原因がわからないと言い、未だに何の説明もしていません。増加と人流の関係を言い立てるだけです。この研究もそうです。

上のデータを高さを揃えて重ねたものが下記の図です。私が何度も言っているように形が同じです。特に減少する時はピッタリ重なります。これはどの国も、どの波も同じなのです。感染学者ならまずこれの理由を解明すべきです。大阪の気質なんて関係ありません。本当に専門家としての能力を疑います。ウイルス病の本質的な性質がここに表れている筈です。もっと真面目に,真剣にやれと言いたいです。でなければ補助金を返すべきです。

下記は第五波が急減したときの西浦教授のコメントです。ずっと考えていると言っていましたが、未だに説明を何もしていません。「減らすのはもう無理かもしれないと本気で思っていた。」と言っていましたが、私は減少を予測していて1週間のずれで当たりました。素人の私が予測できたことをこの人は何もわからなかったのです。この人は「感染し尽くして収束する」というSIR理論の大家です。収束の原理を知らない筈がありません。それがコロナが始まったらSIR理論のこの大原則を全く言わなくなりました。実効再生産数という便宜上の些細な指数だけでごまかしているのです。わかっていて言わないという犯罪行為です。波が繰り返し襲来し、その度に一旦収束し、最終的に終息するという現象を感染学者として医学的に説明するのが本来の研究です。それを説明できなかったら補助金は返すべきです。大阪人気質などどうでもいいことです。

西浦教授が金科玉条のように取り上げている「実効再生産数」というのは一人の人が何人にうつすかという数字と言われていますが、医学的に調査した結果では無く、単に増加、減少の程度をデータの数字の計算上で求めたものです。もっと医学的にアプローチしなければ感染学者ではありません。単に数字のお遊びをしているだけです。

2021.9.6の私の記事

【1335】コロナ私見＃304（激減で専門家は大慌て） | 住田正彦のブログ(団塊世代の思うこと） (ameblo.jp)

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

この人も理由がわからないと言っていました。

8割おじさんこと、京大西浦教授

「デルタ株の流行が起き、他の国の流行状況も見ていると、人出がこれだけある中で減らすのは「もう無理かもしれない」と本気で思っていました。

7月の4連休や盆での移動は制御できていませんでしたし、実際にそれに伴って地域で感染者数が増えました。

だから、感染者が落ちているかもしれないデータをこの数週間見ている時、なぜなのだろうとずっと思考を巡らしていました。」

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

5類変更が決まっていた2023.1の西浦教授の委員会提出資料です。

実効再生産数の報告が主です。

そのうちの北海道のデータです。赤色が感染者数の実データ。青色がそれから計算した実効再生産数です。感染者数の日々の増減を基に、その傾きを多少統計処理をしてならしたものです。そんなもの仰々しく「再生産数」と名付けるような医学的な意味のあるものではありません。毎日乱高下しています。そんなものいくら分析しても意味があるとは思えません。1より大きければ増加、小さければ減少という程度のものです。計算しなくともグラフを見ればわかることです。下記でも赤のデータの傾きと思えば良いのです。誰でも想像できます。

下記は東洋経済がコロナで使っていた計算手法です。基本は「直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数」の日単位の増加率に多少医学的なパラメータを加えたものです。パラメータは一定値なので、基本は増加率そのものです。

「実効再生産数とは「1人の感染者が平均して何人に感染させるか」を表す指標。計算式は「（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）^（平均世代時間／報告間隔）」。平均世代時間は2日、報告間隔は7日と仮定（2021年12月31日以前では平均世代時間を5日と仮定）。リアルタイム性を重視して流行動態を把握するため、報告日ベースによる簡易的な計算式を用いている。精密な計算ではないこと、報告の遅れに影響を受けることに注意。モデルと監修は北海道大学大学院医学研究院・西浦博教授。計算式の詳細は西浦教授の公開するGitHubリポジトリを参照。」

上の北海道のデータの一部で言えば、それぞれの点での傾きが青のデータになっています。数学で言えば微分値です。容易に想像ができます。それだけのものです。専門家は良く「実効再生産数が1を越えているから増加だ。」と言っていましたが逆です。「増えているから実効再生産数が1を越えている。」のです。