ソーシャルセンシングデータの変化を用いた新型コロナ感染拡大予兆検知

抄録

現在，新型コロナウイルスによるパンデミックによる影響は，日本を含む多くの地域に及んでいる．このような状況下において，人々の考え方や行動がどのように変化したかを把握し，感染拡大に対する予兆検知を行うことは大変重要であると言える．本研究では，人々の新型コロナウイルスに対する考え方の変化を捉えるためにTwitterデータを，行動の変化を捉えるために飲食店来店者数データをそれぞれ用いて分析を行った．Twitterデータを分析した結果，感染者数が増える予兆となりそうな単語があることが分かった．また，飲食店来店者数データを分析した結果，感染者数が増加している期間は全体的に来店者数が減ることが分かった．そして，それらのデータに対してVARモデルや相互相関関数などによる時系列解析を行った． VARモデルによる分析を行った結果，2022年1月からの第6波による感染者数増加の予兆を2021年までのデータから検知できる場合があることが分かった．また，相互相関関数による分析を行った結果，感染者数増加の少し前に増加したデータを見つけることができた．