行動変容のビッグデータ解析による感染症流行予測の革新

通过行为变化大数据分析预测传染病爆发的创新

基本信息

批准号：
22H03345
负责人：
大森亮介
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

観光旅行といった長期的な計画のキャンセルは、旅行の直前だけでなく、計画立案以降の流行状況や介入の状況が関与していると考えられる。しかしながら、携帯電話の位置情報データだけでは、どの時点での流行状況や介入の状況が行動変容を促したのかは直接的にはわからない。そこで、旅行予約サイトにおける宿泊施設の予約の発生およびキャンセルのデータを解析した。旅行予約サイトのデータのような直接的に行動変容が抽出できるデータを数理モデルで解析した例は今までになく、世界で初めて詳細に行動変容を定量化することとなる。本年度は、宿泊施設の予約および予約のキャンセルの発生プロセスの数理モデルを構築した。宿泊施設の予約数は予約の発生によって増え、キャンセルによって減少する現象である。さらに、予約の発生およびキャンセルは流行の状況（行政の介入の状況と陽性者数）に応じて変化すると考える。宿泊施設の予約を指数関数の加法モデルとみなした数理モデルを構築し、旅行予約サイトにおける宿泊施設の予約の発生およびキャンセルのデータをフィッティングさせたところ、予約に関しては５個の、キャンセルに関しては６個の指数関数の和で表現することが最適であることが判明した。また、一部屋あたりの客数は予約とキャンセル両方に、シングル、家族といったゲストタイプと滞在期間が予約の発生ダイナミクスに大きな影響を与えていることが判明した。これらの解析により、コロナウイルス流行前の宿泊施設の予約およびキャンセルの発生を予測する基本の数理モデルの構築に成功した。

观光旅行等长期计划的取消被认为不仅受到旅行前一段时间的影响，而且还受到计划以来的疫情和干预状况的影响。然而，仅使用手机位置数据，无法直接确定疫情或干预情况在哪个时间点促使行为发生变化。因此，我们分析了旅游预订网站上住宿预订的发生和取消的数据。这是全球首次利用数学模型分析可以直接提取行为变化的数据，例如来自旅行预订网站的数据，这也是全球首次对行为变化进行量化详细。今年，我们构建了住宿预订和预订取消发生过程的数学模型。这是住宿设施的预约量因预约而增加、因取消而减少的现象。此外，我们认为预订的发生和取消将根据疫情情况（政府干预情况和阳性病例数）而变化。我们建立了一个数学模型，将住宿预订视为指数函数的加法模型，并将其与旅游预订网站上住宿预订发生和取消的数据进行拟合。我们发现预订有5起，取消有6起事实证明，最好将其表示为指数函数的和。研究还发现，每间客房的预订和取消客人数量、客人类型（单身、家庭）和入住时间对预订动态有显着影响。通过这些分析，我们成功建立了一个基本的数学模型，可以预测冠状病毒爆发之前住宿预订和取消的发生情况。

项目成果

期刊论文数量（1）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Measuring unmeasurable measurement Quantifying human behavioral change during the outbreak of emerging infectious disease

测量不可测量的测量量化新发传染病爆发期间人类行为的变化

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Song Z;He Y;Chiang C;Al-shoaibi A;Saif-Ur-Rahman KM;Mamun MR;Matsunaga M;Ota A;Li Y;Yatsuya H.;Ryosuke Omori
通讯作者：
Ryosuke Omori