公開シンポジウム「COVID-19データ解析−今後のパンデミックのために−」

地域間移動がCOVID-19の感染拡大に及ぼした影響を解析することは、今後のパンデミックへの対策を検討する上で重要である。そこで本研究では、日別の地域間移動データを用いた時空間統計モデリングを行うことで、地域間移動と各地における陽性者数との関係を分析する。また、緊急事態宣言やワクチン接種率などの影響も併せて評価することで、陽性者数の増減に寄与した要因とその時間変化を推論する。

Social media platforms have emerged as a significant source of public opinion, offering a massive user-generated data in which user-opinions are valuable if obtainable. Large language models (LLMs) have been in the spotlight recently with suggestions on the emergent abilities to solve tasks that are not explicitly trained for. Thus, this study explores the potential of utilizing LLMs for opinion mining on social media data by asking LLMs difficult questions, instead of simply asking whether the text’s sentiment polarity is either positive, negative, or neutral. This study compares the LLM response statistics and the corresponding public surveys related to COVID-19, including the intention to take vaccination and the stress check. The results indicate that it is promising, but also challenging, to utilize LLMs for the tasks.

我々は確率分布によって記述される進化するシステムの挙動について、その隠された制御戦略を明らかにするためのデータ駆動型フレームワークを考案した。このフレームワークを用い、日本の5県と9カ国におけるCOVID-19流行の記述的挙動を解析した結果、大都市圏ではワクチン接種は感染率の減少に有効であること、死亡率に対するワクチン接種の影響には差があること、各国は政策措置の効果に基づいてクラスタ化することができることなどの知見が得られた。

世界の人口78.9億人に対し2023.8.16までにCOVID-19による
・死者695万人(0.088%, 1000人に一人)
・感染者7.7億人(9.8%, 10人に一人)
という大惨事となった。この3年半を振り返り、日・米・台湾・インド・北欧3ヶ国がとった施策とその結果を振り返り、教訓を導き、将来のvirus流行へ向けてのAll Japan・All Worldとしての問題解決プロセスを下記の三視点に着目し提起する。
視点1.　科学的根拠に基づくトップリーダーの司令塔としての役割
視点2.　品質管理における品質保証の基本モデルへの着目
視点3.　Risk Ratingによるハイリスクの方々への重点指向

In this study, within a DID framework, we employ two public mobility indices based on NTT Docomo Mobile Kukan Toukei data, and SMCC credit card consumption data to estimate the effect of Japanese COVID-19 policy (the Emergency Declaration and the Manbo Policy) on (1) public mobility, (2) offline credit card consumption by sectors and (3) the speed of infection spreading in Tokyo and Osaka. Throughout the targeted pandemic period—from the first wave to the fifth wave—we find that the policy effectively controls the public mobility and consequently reduces the speed of infection spreading. However, the policy also results in adverse effects on offline credit card consumption across most sectors. Furthermore, the policy effect is heterogeneous, with more influential effect during the first wave compared to subsequent waves. Our estimated policy effect provides evidence for future pandemic policy-making.

パンデミック対策はどうあるべきだろう．感染者や死者を抑えるだけなら厳しい対策を取ればよい．しかし，それでは経済は破綻し，貧困による死者も生む．飲食店だけに負担を押し付ければ公平性が損なわれ，法に反する．感染経路や超過死亡の正しい理解も不可欠である．木ではなく森を俯瞰する必要がある．講演では，感染経路，対策と経済・法，超過死亡などを具体例とし，適用限界が明らかなマクロ理論の重要性などを議論したい．

COVID-19 パンデミックに対してmRNA-脂質ナノ粒子製剤を「ワクチン」と称して、臨床的意思決定の核心である対リスク利益比について科学的な議論も検証もなされないまま、"利益がリスクに勝る" の謳い文句のもとに、国民がワクチン」接種に扇動された挙句、未増の健康被害が起きた事実から、私たちは学ぶべきことを全て学び、新たな知恵を絞り出し、新しい希望を見いださねばならない。それは我々に課せられた歴史的責務である。

• 福島雅典（京都大学,名誉教授; LHS研究所, 代表理事）
• 本堂毅（東北大学大学院理学研究科, 准教授）
• 鈴木和幸（電気通信大学, 情報学専攻, 名誉教授）
• 高橋泰城（北海道大学, 大学院文学研究科, 准教授）
• 松井知子（統計数理研究所, モデリング研究系, 教授）