東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による～6月27日の週の人流増を反映し、～7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した～8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな
『コロナ感染マップ、誰も作らないので私が作りました』
マスメディア報道のメソドロジーマスメディア報道の論理的誤謬（ごびゅう：logical fallacy）の分析と情報リテラシーの向上をメインのアジェンダに、できる限りココロをなくして記事を書いていきたいと思っています（笑） 緊急事態宣言が都道府県ごとに解除される中、ハッキリ言ってピントがズレているのは、専門家会議が感染者の【空間分布 spatial distribution】を定量的に把握することなく、都道府県ごとの感染者数の時間変動のみを参考にブレイン・ストーミングによって緊急事態の解除の可否を検討していることです。 緊急事態の空間的な解除を見極めるにあたって、本当に重要なことは、特定地域の感染率の空間分布の挙動が時間の経過とともにどのように変化しているかという【時空間挙動 spatio-temporal behaviors】を把握することです。また、同一都道府県内においても歴然とした【不
高齢者は朝のドラッグストアへ本当に「殺到」したか 購買データで解明
新型コロナウイルスの感染食い止めのため、小売りでの来店客の密集防止が叫ばれている。政府などが必要に応じた入場制限を呼び掛けているスーパーと並び、焦点となっているのがドラッグストアだ。在宅勤務などで消費が増えた日用品を買いに訪れる人を減らすのは、容易ではない。加えて、マスクやトイレットペーパーを買うための早朝の行列も問題になった。 では、実際にドラッグストアに実際に「殺到」しているのはどの年代で、時間帯はいつ頃なのか。「高齢者は～」「若者だから」などとどうしても印象論で語られやすいこうした消費者行動や世代差の実像について、購買データによる独自分析で迫った。 「トイレットペーパー騒動」時、特に50～60代急増 分析は、ビッグデータによるマーケティング分析を手掛けるTrue Data（東京・港）が、全国のスーパーやドラッグストアにおける延べ約5000万人の購買情報を活用。レシートに加えてポイント
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