NTTのモバイルデータで20-30代の動向を追ってみた。どのようにアプローチするかも考えてみた。

#モビリティーデータ #voiceapp #保健所の聞き取り調査 #若者 #covid19

7/3多いにメディアを賑わせたこの新聞記事。

7月3日東京の124人感染者の内訳は20-30代が78%らしい。
さて、小池さんが言ってる、池袋ってキーワードは本当なのか？　検証してみた。

現在オープンソースのモビリティーデータはこれ。
Apple

Google

Docomo

(で、とある論文によると、Docomoの方がRt（実効再生産率）が高く出るらしい。興味がある人はこのRtのリンク先も見て欲しい、政治家、テレビが使ってるRtの使い方が間違いだってことがわかるから)

池袋（豊島区）、新宿、渋谷、銀座、東京などの人工密集地の人口構成（得られるリアルタイムデータは7/4のみだったのでそれを表示）

やはり、池袋、新宿、渋谷に比較的20-30代が集まりやすいことがわかる。ま、でも池袋って名前をあげるほどでは無いような。。。

で、ぶっちゃけいうと、どこでも、20-40代の外出が多いんですけど。。。これ別に場所を特定した話じゃない、ピラミッド型になっている。

せっかくなので、Appleのデータも見てみよう。

交通機関を利用する人（Transit）も車を運転する人(Driving)も全部増えてきているけど、特に増えているのがTransitですよね。

なので、シンプルに量の増加を移動の増加とするならば、ここはTransitの規制を本来はすべきなんだろうなーと思っちゃう。駅でのCOVID19チェック入れたり、主要駅では一日の入場制限をするなど。あとテレワークのやり方の研究、フレックス勤務の推進。印鑑廃止、などー。

最後にGoogle

こちらではTransitとRetailはベースラインの下ではあるけれども増えています。なので、やはり今は鉄道・バスとショッピングの規制をするしかないのかなあと思う。20-30代のお客様がたくさんいる、ゲーセンやカラオケで、しっかり入場制限をすること。保健所はその対策チェックマニュアルを作り管理すること。

おまけ：
声でCOVID19にかかっているかどうかを判定するAppがアメリカでは実証実験中です。自分がCOVIDにかかってないかを自己判定できます。

GONOGO
https://gonogo.org/

ケンブリッジ大学の
https://www.covid-19-sounds.org/en/
カーネギー・メロン大学の
https://cvd.lti.cmu.edu/

おまけ２：
感染経路不明者の聞き取り調査が困難を極めているとのこと。
保健所でLINE公式アカウントを作って、感染者フォローをすれば楽だし、聞き取り調査のプレッシャーもお互いなくなるような気がします。
また、知識がありながらボーダーラインを超えてしまって感染し、なおかつプライバシーを主張して聞き取り調査に応じない輩には、ぜひ聞き取り調査を手伝ってもらえればと。プライバシーを重視した聞き取り調査ができるでしょう〜笑　若者は症状軽いんだから、手伝いくらいできるやね。いやま、冗談です🤭
自宅あるいは入院中にCOVID19について沢山勉強してもらおう😉

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以上、経済を回しながらCOVID19を減らしていきたい筆者でした。
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