ソーシャルセンシングを導入したMASによる抑制政策の評価と感染者の推定

抄録

現在も感染が継続しているCOVID-19に対して，我々は人の行動様式を中心としたマルチエージェントシミュレーションを構築した．そして，シミュレーションに対して行動量パラメータを決定することにより，新規感染者数やその効果を推定してきた． しかし，これらのパラメータは現実の人流データを基に経験的に決定するものであり，定量的にパラメーターを決定するのは困難であった．ここでCOVID-19に対するソーシャルメディアの分析では，代表的なソーシャルメディアであるTwitterから推定した感情を用いて，「気の緩み」の存在や人出を推定できる可能性があることを示した． そこで，本研究ではシミュレーションの行動量パラメータとTwitterから推定した感情に関係があると考え，Twitterから推定した感情を用いて行動量パラメータを説明するモデルを構築する．そして，COVID-19に対する世間の反応を反映させたシミュレーションを実行し，感染者数を推定することで抑制政策を評価した．