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。

人们认为，取消长期计划（例如旅游旅行）不仅涉及旅行前的立即涉及，而且还涉及自计划以来的当前流行病和干预状态。但是，仅基于手机位置数据，尚未直接清楚什么时间点流行状况或干预状况会促进行为改变。因此，分析了有关预订现场的预订和取消住宿设施的数据。这是世界上第一次使用数学模型分析可以直接提取行为变化的数据，例如旅行预订站点的数据。今年，我们构建了一个数学模型，以保留和预订取消的发生率。当由于预订的发生并减少而导致的预订增加时，这种现象就会发生这种现象。此外，我们认为预订会发生，取消将根据流行病（行政干预的状况和积极案件的数量）而改变。当我们构建了一个数学模型，将其视为指数函数的加性模型，并在旅行预订站点上拟合预订的情况和取消预订的数据时，发现最好表达五个预订和六个指数功能的最佳结果。还发现，每个房间的客人数量对预订和取消都有重大影响，而住宿时间，例如单身和家庭以及住宿时间，对预订的动态产生了重大影响。这些分析已成功构建了一个基本的数学模型，以预测冠状病毒爆发前的保留和取消的发生。

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