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資料３－４ 西田先生提出資料 (9 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00333.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73回 2／24）《厚生労働省》 |
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ハイリスクな時間帯の繁華街滞留人口を正確にとらえる
• GPSの移動パターンから主要繁華街に遊興目的で
移動・滞留したデータを抽出 ※
• ハイリスクな時間帯の滞留人口量を
1時間単位で推定（500mメッシュ単位）
• LocationMind ⇒都医学研
• 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報告されている ※ ※
※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に遊興目的で
移動・滞留したデータを抽出 ※
• ハイリスクな時間帯の滞留人口量を
1時間単位で推定（500mメッシュ単位）
• LocationMind ⇒都医学研
• 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報告されている ※ ※
※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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