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新型コロナウィルス「感染者数」への疑問

世界中に混乱を招いている、新型コロナウィルス(COVID-19ウィルス)。日本でも世界でも、メディアは、刻一刻と増え続ける感染者数を伝え、この「未知の脅威」を訴えている。この数週間は、例えばテレビのニュース番組の中で、新型コロナウィルス関連のニュースが占める割合は、とても高くなっている。

しかし、この「感染者数」というデータを伝えることに、いったい、どれだけの意味があるのだろうか?

まず、感染者数をどうやって知るのか、という疑問がある。あたり前のことだが、感染しているかどうかは検査しなければわからない。新型コロナウィルスの検査を受けている人が少ない現状で、正確な感染者数がわかるはずがない。とりわけ、検査体制の構築が進まず、なかなか検査数が増えない我が国では、当然、見つかる感染者数も少ない。


「感染者数」という絶対数ではなく、検査した人のうち陽性だった人を示す「感染者率」なら、多少は真実に近いかもしれない。しかし、医師や医療機関が、この人は新型コロナウィルスの検査を受ける必要がある、と判断するのは、外見から新型コロナウィルスに感染している可能性が高い人が優先される。つまり、検査を受ける人々は感染している確率が高い人たちだから、感染率は実際より高めに出るだろう。

([3月24日追記]例えば、3月23日時点の兵庫県のデータ(stop-covid19-hyogo.org)では、検査実施数1607人に対し、感染者111人。感染率は、111/1607=約7%、100人中7人が新型コロナウィルスに感染していることになる。これは実感よりかなり高い数値ではないだろうか。)



それでは「致死率」はどうか。下の表は、Coronavirus: Real-time News Updates and Data に掲載されている、2020年3月21日時点の各国の感染状況のデータだ。致死率(Mortality Rate)は各国でおおきなばらつきがある。地理的にも人種的にも近い、同じアジアの国で比較してみても、韓国(1.16%)台湾(1.31%)は致死率は1%強なのに対し、日本(3.48%)、中国(4.02%)は3%から4%。3倍もの違いがある。

この違いは何を意味しているのだろうか?日本や中国は医療が遅れている、あるいは医療崩壊が起きているのか?日本人や中国人は、遺伝的・環境的に、韓国人・台湾人よりも新型コロナウィルスに対して脆弱なのか?その真偽を判断するデータはないが、日本の医療レベルや、同じルーツをもつ民族であることを考えれば、どちらの理由も根拠はなさそうだ。

([3月24日追記]同じく、3月23日時点の兵庫県のデータ(stop-covid19-hyogo.org)によると、病床数212床に対し、入院感謝は96人。まだ医療崩壊が起きる状況ではなさそうだ。)

(3月25日追記 しかし、県下の病床数数百、というのは何とも心許ない。二週間入院なら1日二十人の入院でパンクだ)


もっとも自然で論理的な推測は、実際の致死率は国によって大きなばらつきはない、すなわち、現在、公表されているデータから計算した致死率は正しくない、ということだろう。さらにその不正確さの原因を推測すると、致死率の分母である、感染者数のデータが正しくない、ということになるだろう。感染者数のデータが、実際の感染者数より小さければ、致死率は実際より高くなってしまう。検査体制が整い、より多くの人が検査を受けられるようになれば、データとしての感染者数は増加し(=実際の感染者数に近づき)、致死率は下がっていく。


(致死率の分子である「新型コロナウィルスに感染して死んだ人」についても、すべてが把握されてはいないだろう。しかし、今、肺炎で死んだ人がいれば、新型コロナウィルスにかかっていたかどうかを検査する確率はかなり高いだろうから、分子の「新型コロナウィルスによる死者」は、分母の「感染者数」に比べれば、より実体に近いと考えられる。)


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比較的致死率が低い韓国・台湾でも、すべての人が検査されているわけではないので、実際の感染者数はもっと多いだろう。新型コロナウィルスの検査手順は標準化・効率化されていないので、例えばインフルエンザに比べて、把握できている感染者数データは、実際より少なめにでている可能性も高い。すなわち、新型コロナウィルスの実際の致死率は、さらに低くなる。



以上のことを考えると、新型コロナウィルスの感染者は、公表されているデータよりはるかに多く、致死率はもっと低いと推測される。検査体制が確立されれば、致死率はおそらく1%以下になるのではないだろうか。これは、SARS(9.6%)やMERS(34.4%)に比べると、かなり低い数値だ。

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朝日新聞 2020/1/22の記事「新型肺炎で識者「SARSより感染力・毒性弱そうだが」」より転載)


新型コロナウィルスの「感染力」が強いことは間違いない。今日時点で、新型コロナウィルスの感染者は世界で30万人を超えている。しかし、ウィルスに感染すること自体は何も問題ではないのだ。私たちは日々、数多くのウィルス(その多くは名前もついていない)を体に取り込み、「感染」している。ただ、そのほとんどは人体に影響を及ぼさないから、問題ではないのだ。新型コロナウィルスも、多くの人にとっては害はないのだから、必要以上に恐れることはない。今まで経験してきたインフルエンザ、麻疹や風疹と同じように対峙すればいいのではないだろうか。

コンピュータがものに溶け込む時代

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世界的なインタラクション・デザイナー、イヴァン・プピレフが見るIoTの未来。それは、コンピュータが幅を利かせる時代ではなく、あくまでも「ものが主役」の世界だ。

「私たちは毎日、さまざまなものに触れています。コンピュータは、そのほんの一部でしかありません。……ものづくりの世界は、テクノロジーの世界よりはるかに大きく、テクノロジーが、ものづくりを変えることはできません。そうではなく、ものづくりを行っている人たちに『スマートデバイス』を作ってもらえばいいのです。そのためのテクノロジーを作る必要があるのです」。


そう述べるポピレフが紹介する最先端のウェアラブルバイスは、日本の伝統的な機織り職人やロンドンの服職人が、伝統的な手作りの方法をまったく変えることなく、作られたものだ。開発された、細い合金繊維をポリエステルと綿で被覆した糸は、伝統的な素材と、見た目も触感も変わらない。織物職人は今までとまったく同じ作業を行いながら、自然とあたらしいテクノロジーが融合される。テクノロジーは、そっとものの中に入り込み、陰で支えている。


「テクノロジーは、既存のものをより良くするためにあります。既存のものをデジタルライフとつなげ、あたらしい利便性や機能を付け加えることで、もともとの目的はそのまま変えることなく、より良いものになっていくのです」


ユビキタス・コンピューティングの時代とは、既存のさまざまなものがコンピュータに変わる時代、ではない。逆に、コンピュータが既存のさまざまなものに溶け込む時代なのだ。主役はあくまでも「もの」であり、コンピュータは「黒子」になっていく。それが、IoTの進化した未来だ。

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政治の腐敗は、国民の暮らしを悪化させる

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かなり古い記事だが、2011年のThe Economistに、「"Corrosive corruption - A correlation between corruption and development"(腐敗による没落〜腐敗と発展の相関関係)」という記事がある。世界各国の政治的腐敗の程度と、国民の生活の質との関係を調査したものだ。


その結果は、上手の通り。横軸に腐敗認識指数(CPI)、縦軸に人間開発指数HDI)を取ってまとめられている。

横軸のCPIは、その国・地域の公的機関の腐敗がどれだけ認識されているかを示す指数、つまり、公的機関の「クリーン度」を表す指数で、数値が大きいほど腐敗が少ないことを示す。

一方、縦軸のHDIは、国連による健康、財産、教育の充実度を測る指数。大きいほど国民の生活の質が高いと言える。


このグラフから、CPIが低い国はHDIのバラ付きが大きいものの、CPIが4(40)以上の国・地域は、大きな傾向として、腐敗のない国ほど人間の成熟度は高いと言えそうだ。

CPIが高い国は概ね先進国だが、その中でもイタリアやギリシャはCPIが低い、すなわち、腐敗が広がっている。



ところで、最新、2016年のCPI値はこちらに公開されている。日本は、2011年の85から、2012年に74に急落し、その後も75近辺を推移し、直近の2016年には72まで落ちている。

2017年のCPIは年明けに発表される。今年、政治と金をめぐる話題に事欠かなかった日本。2017年のCPIはいったいどうなっているのか、楽しみでもあり、恐ろしくもある。

JSTサイエンス・ニュースに関わってきて

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2011年度から続いてきた、科学技術振興機構JST)のサイエンス・ニュースが、昨年度で終了となった。サイエンス・ニュースは科学技術振興機構JST)が企画・運営する、ネット配信の科学ニュースで、科学技術の最先端の動向や、科学技術と社会の関わりにある話題を、5分間の動画として配信しているもの。

サイエンスニュース|サイエンス チャンネル


制作会社としてプロジェクトの最初から関わらせてもらい、公正な企画入札なので(!)毎回受注できたわけではないのだが、数えてみると、今まで70本以上のサイエンス・ニュースを制作してきた。

制作したニュースを今あらためて見ると、「こんな取材をすればよかった」とか「こんな表現にすればよかった」とか「もっとわかりやすくできたのに」とか、未熟・稚拙な部分ばかり気になってしまう。一方で、5分間という制約条件の下で、科学技術と社会の交差点にあるトピックスを、ある程度先取りして紹介できたのではないかな、と思う。

なにより、JSTの取材ということで、普段は会えない研究者にたくさんお会いでき、直接話しを聞けたことが一番の財産。

実のところ、ある期間、毎月数本の企画・取材・編集をこなさねばならないサイエンス・ニュースは、うちのような零細会社にとっては、かなり荷が重いプロジェクトだった。(サイエンス・ニュースをやっている期間は、他の仕事があまりできない!)

逆に言うと、そんなことも知りながら、あえて小さな会社にも制作させてくれたJSTと、細かくアドバイスいただいたサイエンスニュースの編集長・スタッフに感謝しています。

サイエンス・ニュースのようなプロジェクトが、いつかまた復活することを。




※制作したサイエンス・ニュースの中から、まったく個人的にベスト5を選んでみた。どうだろうか?

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番外:

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可視化ツールのまとめサイト:dataviz.tools

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可視化ツールには様々なものがあるが、数が多すぎて、どれをつかえばいいのか迷ってしまう。結局は知っているものを(多少無理して)使うことになる。本当はもっと便利で、もっと適したツールがあるんじゃないかな、と思いながら。

そんな状況を変えてくれそうなのが、可視化ツールのまとめサイトdataviz.toolsだ。"Analysis", "Color"など、カテゴリーごとに有用なサイトがリストアップされている。

しかも、dataviz.toolsのリストは「成長」していくようだ。ユーザーが、"Suggest a Tool"から、おすすめの可視化ツールを推薦することで、実際に可視化に携わっている人々の間で情報を共有できるしくみがいい。

可視化ツールを可視化したサイト、dataviz.toolsを、ブックマークしておこう。

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