よむ、つかう、まなぶ。
08 都内主要繁華街における滞留人口モニタリング (7 ページ)
出典
公開元URL | https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/1021348/1021967.html |
出典情報 | 東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議資料(第97回 8/10)《東京都》 |
ページ画像
ダウンロードした画像を利用する際は「出典情報」を明記してください。
低解像度画像をダウンロード
プレーンテキスト
資料テキストはコンピュータによる自動処理で生成されており、完全に資料と一致しない場合があります。
テキストをコピーしてご利用いただく際は資料と付け合わせてご確認ください。
ハイリスクな滞留人口と感染状況との関連
• GPSの移動パターンから主要繁華街(ハイリスクな場所)に
レジャー目的(ハイリスクな目的)で滞留したデータを抽出 ※
• 夜間帯(ハイリスクな時間帯)の滞留人口量を1時間単位で推定
• 繁華街夜間滞留人口データとその後の
新規感染者数、実効再生産数との関連が確認されている ※※
※GPS移動パターンから職場と自宅の場所を推定した後,職場・自宅以外の15分以上の滞留をレジャー目的としてカウント
LocationMind xPopのデータは、NTTドコモが提供するアプリケーションサービス「ドコモ地図ナビ」のオートGPS機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的か
つ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短5分ごとに測位されるGPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。
※※ Nakanishi M, Shibasaki R, Yamasaki S, Miyazawa S, Usami S, Nishiura H, Nishida A. On-site Dining in Tokyo During the COVID-19 Pandemic: Time Series Analysis Using
Mobile Phone Location Data. JMIR mHealth and uHealth , 2021
7
• GPSの移動パターンから主要繁華街(ハイリスクな場所)に
レジャー目的(ハイリスクな目的)で滞留したデータを抽出 ※
• 夜間帯(ハイリスクな時間帯)の滞留人口量を1時間単位で推定
• 繁華街夜間滞留人口データとその後の
新規感染者数、実効再生産数との関連が確認されている ※※
※GPS移動パターンから職場と自宅の場所を推定した後,職場・自宅以外の15分以上の滞留をレジャー目的としてカウント
LocationMind xPopのデータは、NTTドコモが提供するアプリケーションサービス「ドコモ地図ナビ」のオートGPS機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的か
つ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短5分ごとに測位されるGPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。
※※ Nakanishi M, Shibasaki R, Yamasaki S, Miyazawa S, Usami S, Nishiura H, Nishida A. On-site Dining in Tokyo During the COVID-19 Pandemic: Time Series Analysis Using
Mobile Phone Location Data. JMIR mHealth and uHealth , 2021
7