27歳データ科学者、コロナ予測のスーパースターに－名門研究所を圧倒

2020年春、その優れた統計モデルは生まれた。しかし、新型コロナウイルスがどれほど深刻な影響を及ぼすのかに関心が高まっていた時期に盛んに取り上げられたのは、２つの別の予測システムだった。一つは英インペリアル・カレッジ・ロンドンが作成した統計モデル、もう一つは米シアトルにあるワシントン大学医学部の保健指標評価研究所（ＩＨＭＥ）のものだ。 この２つのモデルは当時、互いにかなり異なる予測を導き出した。インペリアルは米国内の新型コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ１９）による死者数について、20年夏までに最大200万人に達する恐れがあると警告。一方、ＩＨＭＥの予想では８月までに約６万人と大幅に少なかった。結局、そのどちらも外れた。同年８月初めまでの米国内の死者数は約16万人だった。 名高い研究機関の予測にこれほど大きな差が生じたことで、にわかに注目を集めたのが当時26歳のデータサイエンティスト、ヨウヤ

[yoko-hirom]

正確なデータは死者数で，死者数と相関が高いのは将来の死者数だったと。

[prna79]

“グ氏が開発した予測モデルはある意味シンプルだった。当初はコロナ検査や入院、その他の要素の相互関係を探ろうとしたが、最も信頼の置ける数字は日々の死者数であると思うに至った。”

[rawwell]

ゴミ入力からはゴミ出力しか得られない、と

[usutaru]

テクノDJかと思った

[tekitou-manga]

入力データが死者数のみでどうやって死者数の予測ができるんだろう……？

[mutevox]

“グ氏が開発した予測モデルはある意味シンプルだった。当初はコロナ検査や入院、その他の要素の相互関係を探ろうとしたが、最も信頼の置ける数字は日々の死者数であると思うに至った”

[equilibrista]

「他のモデルはもっと多くのデータソースを取り込んでいたが、自分は過去の死者数を基に将来の死者数を予測しようと決めた」「入力データをそれに絞ったことが、ノイズから信号をフィルターするのに役立った」