2019年12月に武漢市で確認されたコロナウイルス。
2021年7月現在も未だ猛威を振るっており、毎日感染者数が報道されている。
その毎日耳にする感染者数というデータを活用している人は何人いるだろうか。
ほとんどの人が、データをそのまま受け取り、漠然とした危機感を感じているだけであろう。
今回は特に、接触人数と感染者数の関係性から外出自粛の必要性を考えていきたい。
まず今回は感染症流行予測数理モデルのSIRモデルを利用した。
SIRモデルは実際にコロナウイルウス感染予測に用いられているモデルの一つである。
(SIRモデルについての論文を実際に読みたい方はこちら)
実際にSIRモデルをプログラミングして得られたグラフを下に示した。
グラフの見方
縦軸：人数 (表示されている値×１億。(例えば0.8だったら8000万人))
横軸：初の感染者が確認されてからの経過日数。
青色( S：未感染者)
橙色( I：感染者)
緑色(R：回復者・死亡者)
感染者数推移
まず、感染者１人が１日に平均n人と接触し、その接触した人の中から2%の人が感染すると仮定する。
(i). n=10人のとき(1人の感染者が10人と接触した時)
このグラフから、知らないうちに感染している人が外出して１日１０人と接触したら、たった150日で感染者数はピークを迎えて3000万人の新規感染者、さらに約200日後には国民の大半が感染したことになる。
(ii). n=20人のとき(１人の感染者が20人と接触した時)
20人の時と10人の時のグラフを比べると、一目瞭然である。たったの70日で感染者数はピークを迎えて5500万人、さらに100日後には国民の大半が感染したことになる。
今回の予測から分かる通り、仮に外出自粛をしなかったり、感染予防対策を怠っていたりすると瞬く間に感染者は増大してしまう。
このことから、外出自粛は大きくコロナ蔓延防止に貢献することがわかり、自粛をしている私達の我慢は決して無駄なものではないことが理解できた。
このように、プログラミングで世の中に多く存在するデータを活用すると、知見を広げることができます。
メディアで多く見られる主観的な発言を鵜呑みにせず、自らの手でデータを活用し、客観的事実に基づく判断をしましょう。
※本記事はあくまで科学的観点のみから考察したもので、経済学的観点から考察すると、外出自粛が完全な悪だとは言い切れません。１つの判断材料であることを理解していただけると幸いです。
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ご精読ありがとうございました
東工大B3/ Treelight代表 政野