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資料３－４ 西田先生提出資料 (14 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00395.html |
| 出典情報 | 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード (第109回 12／7)《厚生労働省》 |
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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
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• 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
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