新型コロナウイルスの感染抑制の鍵は感受性の過分散ではないかという説 - Qiita

はじめに 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染拡大の予測や分析において、SEIRモデルあるいはSIRモデルが良く使われますが、最近スケールフリーネットワークに基づくG.M. Szaboによる論文やY. Ohsawaによる論文が発表されて、注目されています。 スケールフリーネットワークとは、簡単に言えば、下図のように「一部の頂点が他のたくさんの頂点と辺で繋がっており、大きな次数を持っている一方で、その他の大部分はわずかな頂点としか繋がっておらず、次数は小さいという性質」(複雑ネットワーク)を持つネットワーク構造ですが、この性質がクラスター班の調査で見出されている少数の人の基本再生産数が大きい一方で、大多数の人の基本再生産数は小さいという性質(新型コロナクラスター対策専門家（２）)によく似ており、親和性が高いようです。 （G.M. Szaboによる論文から引用） そこで、本記事で

[zu2]

問題はここで参照している “厚生労働省のクラスター対策班の調査” が古くて更新されていないこと。これが正しく無い場合は結論も異なってくる

[mahal]

接触機会というても、全ての接触が均等に同じリスク係数を持ってる訳ではなく、最終的に係数の高い部分に自分の稼業が引っ掛かるガチャの貧乏クジ引いてる人の抽出という、同じ対策的なゴールにはなってしまいそう

[Wafer]

主に首都圏の鉄道会社が危ないという話になると思うがゼロではないものの鉄道でクラスター頻発とまではなってないような

[raebchen]

会う人の数に依存するなら、厚労省は「Stay with Community（マスク、手洗い、三密回避の基本原則守れば、自分のコミュニティ内では普段通りで）」とかCM使って大々的に告知したほうが国民もラクになるんじゃないか？😳

[zg90]

「スケールフリーネットワークとのアナロジーで言えば、スーパースプレッダーが問題なのではなく、個人がどれだけ多くの人と接触機会を持ったかが重要である。」