感染症情報の探し方入門

第183話 グラフの利用法

　必要検査数の算出

　感染者数を0.05で割ると、必要な検査数が推定できる。

　陽性率を5%以下にする検査数がわかる。

　検査数のオープンデータと比較すると不足分が定量的にわかる

　拘束される濃厚接触者の数の推定

　ある日の感染者数から健康観察期間分過去の感染者数を積算して、平均濃厚接触者数をかける

　当初は14日、短縮して10日（エッセンシャルワーカーは6日）それでも人手不足になるので一般人は7日（エッセンシャルワーカーはさらに短縮

　あまり短縮すると、感染拡大のリスクが増える。

　これらを同一画面にグラフとして表示できる。

　国が矢継ぎ早に隔離期間を14日→10日→7日とたんしゅくしている理由は、グラフにすると良くわかる。

　国や自治体が出したデーターなので、データに文句をつけられることはない。

　表示処理に使った関数は、把握しているので、クレームがついたら訂正すればよい。

　多いとか少ないとか足りないとかあいまいな表現で議論しないですむ。

　何が、どのくらい足りないとか、いつまでにこの量を用意しないと不足するとか、定量的な議論ができる。

　ある程度、将来のトレンドがわかる。

　いくつかの仮定をしたデータもグラフ化できる。

　潜在感染者が顕在感染者の5割なのか、同数なのか、2倍なのか

　グラフにするだけなら、数学的な素養は、ほとんどいらない。

　描いた本人のデーターに関する理解度が上がる

　可視化することで、説得力が強力になる。

　ネットイナゴがグダグダ反論するのが難しくなる。

　文章のレトリックによるごまかしが難しくなる。

　ただし、これを強力に振り回すと、友達を失ったり、敵を作るかもしれないので、使い方にはッ注意が必要。

　全国、本人の居住地の色々なデーターをグラフにしておくと、役に立つ。

　筆者は棺おけに片足を突っ込んだ高齢の情報弱者なので、スマホを使っていない。

　PCでできることは、スマホでもできるのだろか？

　グラフについては、早野先生や奥村先生のTwitterが参考になる。