東洋 経済 コロナ 感染 者 数。 大卒と高卒「コロナへの警戒姿勢」の決定的な差 人々はどれだけ自発的に社会的距離を取ったか(東洋経済オンライン)

PCR躊躇しまくった日本がこの先に抱える難題

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原則日次更新による実効再生産数を公開することで、広く国民が新型コロナの流行動態を理解する手助けになることを目指している。 都道府県ごとの実効再生産数も公表しており、日々の意思決定を行ううえでの「ダッシュボード」の1つとして使われることを想定している。 実効再生産数を掲載する特設ページはこちら(。 実効再生産数は現在、国民が新型コロナの流行状況を理解するうえで最重要な数値の1つとなっている(詳細については4月22日付『』を参照)。 実効再生産数とは何か 基本的な考え方はこうだ。 再生産数とは、「1人の感染者が平均で何人を直接感染させるか」を示すものだ。 再生産数には、基本再生産数(R0)と実効再生産数(Rt)の2種類がある。 基本再生産数は「感染者が、まだその感染症の免疫を1人も持っていない集団人口に入ったときに生み出す新規感染者数の平均値」だ。 いわば、その病原体が持つ「素」の感染力に相当する。 一方、実効再生産数は「実際に現実の社会で起きている再生産数」と言うことができる。 現実の世界では、感染症対策として手洗いやマスクの着用が増えたり、行動制限やロックダウン(都市封鎖)などが行われたりして、感染を減らす努力が行われる。 ときに誤解も拡散されるオンラインニュースの時代。 解説部コラムニスト7人がそれぞれの専門性を武器に事実やデータを掘り下げてわかりやすく解説する、東洋経済のブリーフィングサイト。 画像をクリックするとサイトにジャンプします それに加えて、人間は感染から回復した後、免疫を獲得し、同じ病原体によって再度発症することはまれになる。 既感染者が増加すると再生産数は自然に低下するが、この事象を「集団免疫」と呼ぶ。 先の感染症対策と集団免疫の効果によって実効再生産数は時間とともにダイナミックに変化する。 実効再生産数で重要なのは、それが1を下回るかどうかだ。 1人の感染者が生み出す2次感染者が1人未満になれば、新規感染者数は減少に転じることを意味するからだ。 実効再生産数においては、「1より大きい=新規感染者拡大」「1=新規感染者は横ばい」「1未満=新規感染者は減少」であることを覚えてほしい。

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東洋経済が新型コロナ「実効再生産数」を公開

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2020年2月27日から『東洋経済オンライン』で公開されている「」特設ページが話題を呼んでいる。 患者数の推移や感染が報告されている都道府県、PCR検査数の推移などが分かりやすくビジュアル化されており、ソースコードがGitHub上に公開されていることなどにも注目が集まった。 東洋経済のこれすごい。 各種データソースやAPIを統合してChart. jsを使ってきれいに仕上げてる。 ソースコードもGitHubに。 つくったひと内部のひとかあ(めっちゃ優秀)。 メディア運営にもこういうリテラシーが必要な時代。 — 加藤 貞顕 sadaaki 制作を担当したのは、東洋経済オンライン編集部でデータジャーナリスト/データ可視化デザイナーとして働く荻原和樹さんだ。 2010年に東洋経済新報社に入社し、イギリスの大学院への留学などを経て2017年に編集部へ異動。 それ以来、各種データの可視化やインフォグラフィックを活用した記事の執筆を続けてきた。 荻原さんが今回の「新型コロナウイルス 国内感染の状況」の制作にかけた期間は たったの一週間。 しかも、 通常業務の合間に一人で作り上げたという。 そんな彼が「新型コロナウイルス 国内感染の状況」特設ページ制作に込めた思いとは……? データ可視化デザイナーの役割とあわせて、詳しく話を伺った。 東洋経済新報社 データジャーナリスト/データ可視化デザイナー 荻原和樹さん2010年筑波大学卒業、同年東洋経済新報社に入社。 大株主・大量保有報告書データ編集を経て、2014年よりデータベース商品の設計とウェブ開発を担当。 17年英国エディンバラ大学大学院(修士)修了。 東洋経済オンライン編集部・週刊東洋経済編集部にて、データ可視化やインフォグラフィックを活用した記事を執筆する。 著書に『プロ直伝 伝わるデータ・ビジュアル術』(E2D3. ここまでの反響をいただけるとは、正直なところ考えていなかったので私も驚いています。 エンジニアの皆さんからデザインやソースコードの公開を褒めていただけたことも、すごくうれしいです。 それがユーザーの使い勝手を向上させることにつながったのだと思います。 日々、新型コロナウイルスについて、さまざまな情報が錯綜していますよね。 そんな中、「 情報疲れ」に陥っている人は多いのではないでしょうか。 「いろいろな情報を追うことに疲れたから、このページだけ毎日見よう」と感じてくださった方もいらっしゃるのだと思います。 荻原さんは「データ可視化デザイナー」ということですが、一体どんな職業なのでしょうか? 「データ可視化」とは、データをグラフや地図、アニメーションなどの視覚的な表現に変換することで、ユーザーが情報の全体像を把握できるようにしたり、注目すべき傾向を感覚的に読み取れるようにすることを指します。 皆さんも棒グラフや折れ線グラフなどを使って資料を作ることがあると思いますが、それもデータ可視化の一種です。 一方で、データの構造が複雑になったり、情報量が膨大になったりすると、可視化するのが難しくなっていきます。 そういうときに、データの意味や構造から適した可視化の方法を考え、デザインするのがデータ可視化デザイナーです。 つまり、「 データをビジュアル表現に翻訳すること」が私の仕事ですね。 従来は、統計学者のようなデータの専門家や、ビジュアル表現の専門家であるグラフィックデザイナーが、こうしたデータの可視化を行うことが多かったように思います。 ただ、今では流通するデータ量も増え、その内容も複雑になっていますから、上記のどちらでもない「データを可視化する専門家」があらゆる分野で必要になっていると感じています。 例えば、機械的なデータ構造が同じだとしても「がん医療」に関するデータと「高校野球」に関するデータでは、可視化の方法が異なってくるはずです。 データの内容や意味も考慮した上でビジュアル表現に翻訳することが、データ可視化デザイナーには求められます。 データを可視化することや、インフォグラフィックを作ることは、もともと好きでした。 なので、それを公言したり、作品を発表したりしていたら、徐々に仕事をいただけるようになっていったんです。 東洋経済新報社に入社したのはちょうど10年前。 最初は、上場企業の業績や株主といったデータをメンテナンスする部署に配属されました。 調査の進行管理から始まって、データベースの設計や商品開発、会員向けのウェブサイト開発などを行っていました。 最初に勉強した言語はSQLです。 ここでRDB(関係データベース)やデータのクレンジングなど、データを扱う際の基礎について学びました。 その部署ではあくまで「各所からデータを集め、整理してユーザーに届ける」までが主な業務でしたが、仕事を続けるうちに「 自分でデータを分析したり、可視化してみたい」という気持ちが強まっていきました。 そうです。 復帰後は『東洋経済オンライン』編集部に異動して、アクセス解析ダッシュボードの開発をしたり、一人でデータ可視化の記事を公開したりしていました。 異動したばかりの頃は、編集部のメンバーも私のことをよく知らない状況だったので「一体あの人は何をしているんだ……?」なんて思われていたかもしれません。 しかし、仕事を続けていくうちに「 荻原はデータの可視化ができる人なんだね」と周囲に認知され出して。 自社ので作品を発表したり、社外のジャーナリストの方と協力してデータ可視化やオープンデータを公開したり、さまざまな機会をいただけるようになっていきました。 データソースやビジュアル化の方法などはすべて任せると言ってくれたので、まずは他にどのような企業や個人が新型コロナウイルス関連のビジュアルを公開しているかを調査するところから始めました。 特設ページのスクリーンショットより(随時データ更新と開発を続けているため、現在の特設ページとはデザイン等が異なる場合があります) 新型コロナウイルスに関する報道は日に日に過熱し、政府や各自治体による感染者の発表も含めて情報が錯綜しているので、 現在の状況が簡潔に伝わる情報こそ、いま公開する意義があると感じたからです。 そこから、データソースは最も信憑性があると思われる厚生労働省だけにすると決め、具体的な実装を進めていきました。 また、少しでも早くページを公開するために、データ解説の記事はミニマムの状態で出すことにしました。 2月27日の午前6時公開予定でページ制作をしていましたが、その直前の午前2時くらいまでは調整を続けていました。 過去にいろいろな特設ページを作ってきましたが、 最速クラスだったと思います。 しかし、国内ではまだ大手メディアからの事例がないようなので、実験的にしばらく前から続けています。 私自身も仕事やプライベートでオープンソースのライブラリを使うことが多いので、その恩返し的な意味もありますね。 これまでのプロジェクトでは数個だったスター数が今回いきなり700を超え、プルリクエストやイシューもたくさん溜まって最初は大変でしたが、その分不具合や足りない部分の改修作業がスムーズに進んで助かりました。 ですから、 いかにスムーズに、心地よくデータを体験してもらえるかということは、いつも気を配っています。 例えば、「 神は細部に宿る」と言われますが、細かい部分の配色、要素の位置、マイクロインタラクションなどによってユーザーが受ける印象は大きく変わります。 今回のビジュアルは幸い「シンプルで見やすい」と評価をいただいていますが、グラフは棒グラフにするか折れ線グラフか、どの要素を同じグラフに表示してどの要素を分けるかなど、現在の形に落ち着くまで何度も試行錯誤がありました。 例えば、配色にはどのような狙いがありますか? 今回の場合は、「不安を煽らないデザイン」にしようと決めました。 そこで、macOSのダークモードにおけるカラーパターンをベースとしつつ、棒グラフの各色はできるだけ淡くなるように調整しています。 例えば、ページを開いて最初に見える「患者数」は黄色ですが、調整を繰り返して白に近くしています。 同様に、「死亡数」も暗い赤ではなくオレンジに近い色としています。 これによって、黄色や赤などの危険色でもゴテゴテした印象を持たずに読めるのではないかと考えました。 また、マップもメインカラーの青緑色の濃淡だけで色分けをしています。 通常、マップを色分けするときは、数値の大きな地域を強調色の赤や黄色で表現することが一般的です。 ですから、「感染が報告されている都道府県」とタイトルに記した通り、 可能な限りフラットにビジュアル化することを心掛けました。 そこまで考え抜いた上で、使う色を決めているんですね。 ただ、いつも同じポリシーでデザインをしているというわけではありません。 まだ知られていない社会問題を読者に知ってもらうようなケースなら、私もマップ上で強調色を使うことがあります。 例えば、1年ほど前に作成したを扱ったビジュアルでは、赤や黄色で非正規比率の高い都道府県を表現しています。 画像出典: もちろん、一定のルールに従って配置する方が早く制作は進みます。 しかし、実際のデータの中身やページの構成によって最適な配置は異なるものなので、 最終的な目視による調整は時間がなくても必ず行うようにしています。 もともとゲームが好きなんですけど、今回SNSを見ていたら「このデザイン、『メタルギアソリッド』の通信画面に似てるな」ってコメントをしていらっしゃる方がいて。 実際、『 デス・ストランディング』から影響を受けているので、「合っているな」と思いました。 技術は手段。 また、何でも一人でできる環境にいるからこそ、実現できることも多いと感じています。 例えば、今回のビジュアルに関して「見やすい」「分かりやすい」という評価をたくさんいただけたのですが、これも一人で一貫してプロダクトを作っていることと無関係ではないと思います。 おそらく私は、技術力が抜群に優れているわけではありません。 私よりも技術力の高いエンジニアはたくさんいるでしょうし、デザイナーやジャーナリストについても同様です。 だからこそ私は、「データ可視化」のために必要なことなら何でも雑多に学び、自分の武器になるものを少しずつ増やしてきたつもりです。 過去を振り返ると、そうやってデータ可視化のために学んだ周辺の技術や知識が、思いもよらない場面で役立ったことが多々ありました。 「自分の専門領域はこれだ」と決め付けなかったことが、自分らしいキャリアを築くことにつながっています。 一目でメッセージを理解できるインフォグラフィック、政府統計のような複雑なデータセットを簡単に取り出せるダッシュボードか、あるいはデータ可視化に関連する作業が素早くできるツールのようなものを作ったり……。 方法はいろいろありますが、データ可視化でプロダクトを作り、公開することは今後も続けていきたいです。 取材・文/栗原千明(編集部).

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国内感染1カ月半ぶりに100人超に、東京は54人 : 都道府県別の新型コロナウイルス感染者数(6月26日夜更新)

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Q1 新型コロナウイルスはいつ収束するのか 新型コロナは、人類にとって非常に手強い存在であることが判明しています。 2002~2003年に中国を中心に感染が拡大したSARS(重症急性呼吸器症候群)や、2014年に西アフリカで大流行したエボラ出血熱などは、感染後に激しい症状が出るため、感染者を特定しやすく、感染者の隔離で対応することができました。 ところが、新型コロナでは感染者の約8割が無症状や軽症とされ、さらに発症前から感染性も持つため、感染拡大を防止することが非常に難しい状況になっています。 一方で、感染者の約2割は重症化し、約5%は1~2週間程度で呼吸困難に陥って人工呼吸器やICU(集中治療室)での治療が必要となるといわれています。 基礎疾患を抱える人や高齢者の重症化率が高く、厚生労働省の調べでは、全体の死亡率(死亡数/感染者数)は2. 5%ですが、70代では6. 7%、80歳以上では14. 5%と高くなります(2020年5月6日時点)。 残念ながら有効なワクチンが実用化されるまでは、対策を緩めれば第2波、第3波の感染拡大が始まるのは必至です。 主要国の政府が資金投入、規制緩和などを進め、ワクチンの開発を急いでいますが、一般にワクチン開発期間は10~15年(米国研究製薬工業協会「ワクチンファクトブック 2012」)とされ、新型コロナでも早くて2021年前半までかかると言われています。 Q2 なぜ対策を緩めると、第2波、第3波の感染拡大が始まるのか 感染症疫学には、「 基本再生産数」という数値があります。 これは「ある感染者が、その感染症の免疫をまったく持たない人の集団に入ったとき、感染力を失うまでに平均で何人を直接感染させるか」を示します。 新型コロナの基本再生産数は、暫定的に1. 4~2. 5と想定)。 これは8~10の水痘(水ぼうそう)や16~21の麻疹(はしか)と比べて低く、2~3のインフルエンザ並みとなっています。 基本再生産数は、人間が接触削減などの対策を何も取らなかった場合の数値です。 これに対し、さまざまな対策を講じた際の実際の再生産数を「 実効再生産数」と言います。 重要なのは、実効再生産数が1を下回るかどうかです。 1未満になれば、1人の感染者が平均で直接感染させる人数が1人未満になることを意味するため、新規感染者は減少に転じるからです。 政府の専門家会議によると、東京都の実効再生産数は、2020年3月中旬が2. 6、同月下旬が1. 7でしたが、その後の外出自粛要請や4月7日の緊急事態宣言発令によって対策が強化された結果、4月10日には0. 5まで低下しました。 また全国の実効再生産数は3月25日が2. 0、4月10日が0. 7と推計されています。 ただ、実効再生産数が1未満まで低下したとしても、対策を止めてしまえば、実効再生産数が上昇するのは自明です。 下記のグラフのようなイメージです。 例えば、1. 7だった実効再生産数が0. 5まで下がっても、対策を緩めたことで1. 7まで再び上昇すると、それに伴って感染者が膨れ上がります。 したがって、ロックダウン(都市封鎖)により実効再生産数を1未満に下げた欧米諸国を含めて、現在、各国政府は実効再生産数が1以上に戻ることを避けつつ、いかに対策を緩和するかという難しい課題に直面しています。

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