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2020.08.10
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カテゴリ:データ分析
「会食」による感染リスクは高いとされ、感染拡大抑止策として、飲食店への休業要請が行われたりしています。​いわゆる「夜の街」対策でしょうか。

確かに、都道府県別
(県庁所在市別)の外食への支出金額(2017年~2019年平均)と、新型コロナの感染確認者数や死亡者数との相関関係を見ると、外食への支出金額が多い都道府県ほど、感染確認者数や死亡者数が多いという傾向があります。

このような傾向は、大都市圏で外食産業が発達していることから、当然なのかもしれませんが、外食という行動は、都道府県別の「人と人との接触機会」と関連している、と考えることができるかもしれません。

大都市圏で感染確認者数が多いのは、大都市圏ほど外食機会が多く、「人と人との接触機会」が多いことと関連しているのでしょう。その分、自粛による外食産業への打撃は大都市圏で深刻になっていると思われます。

↓「外食」への支出額と10万人当たり感染確認者数との関係

↓「喫茶代」と10万人当たり感染確認者数との関係
↓「中華そば」への支出額と10万人当たり感染確認者数との関係では、相関関係は確認できません。
同じ外食でも、「中華そば」の利用スタイルであれば、感染リスクは低いようです。


↓「飲酒代」(いわゆる「飲み代」)と10万人当たり感染確認者数との関係

外食への支出金額が多いということは、外食の頻度が高く、人と人が接触する機会が多いということだと思われます。


「会食」による感染リスクは、外食への支出金額が多い都道府県の方が高くなる傾向にあるのは当然のことかもしれません。

このことから因果関係があるとまで言うことはできませんが、感染リスクに関する仮説を構築する際の参考などにはなると思います。

下図のように、外食の種類によって、
新型コロナの感染確認者数や死亡者数との相関関係はかなり違いがあります。

例えば、「中華そば」への支出額との相関は確認できません。

相関係数の値の違いは、外食の際の「会話の有無」や「食事にかける時間」「一緒に食事をする人数」などが影響しているのではないかと思います。

「会話を楽しみながら、食事を楽しむ」といったスタイルでの外食は、難しくなっているようです。

テイクアウトやデリバリーでの利用が望ましいようです。

今後、「Go To イート」キャンペーンが行われるとすれば、感染リスクについて、かなり注意が必要になるのではないでしょうか。

もちろん、会話をしながらの食事は、家庭内などでも感染リスクがあるので、注意が必要です。

なお、「patper10」は10万人当たりの感染確認者数、「deathper10」は10万人当たりの死亡者数です。

↓最右列の2つの数字が、「10万人当たりの感染確認者数」、「10万人当たりの死亡者数」と「外食」支出額との相関係数です。
「10万人当たりの感染確認者数」と「外食」支出額との相関係数は0.6です。
「10万人当たりの死亡者数」と「外食」
支出額との相関係数は0.54です


↓「中華そば」への支出額との相関はないことがわかります。「会話」をせずに食べるスタイルだからでしょう。

↓「日本そば・うどん」への支出額との相関はないことがわかります。↓死亡者数と相関が少し見られるようです。東京で支出額が多いことが関連しているのかもしれません。
↓「中華食」は、感染確認者数や死亡者数と少し相関があるかもしれません。↓「喫茶代」は感染確認者数との相関がやや強いようです。会話しながら、という利用スタイルが影響していることが考えられます。
↓「飲酒代」は、意外と相関係数が小さくなっています。

以上は、「家計調査」の過去のデータを利用しています。従って、都道府県別の普段の(平常時の)外食行動と感染状況の関連性について見ていることになります。

消費者の自粛などによって外食費は減少していますが、都道府県別の外食費の水準の違いはあるはずで、その違いは、平常時における水準の違いとある程度比例しているはずです。

現時点では、家計調査は6月の結果までですが、いずれ、直近の「家計調査」データとの関連性を見てようと考えています。外食費の減少という行動変容によって感染は抑制されたと思いますが、再び外食費が増えると、感染状況に反映されることが想定されます。

※総務省の「家計調査」の2人以上世帯の食品への支出額(2017年~2019年の平均)のデータから、都道府県別(県庁所在市別)の世帯員1人当たりの支出額を算出しました。


※上記の都道府県別の1人当たりの外食への支出額のデータと、新型コロナの都道府県別の10万人当たりの「感染確認者数」「死亡者数」のデータとの相関係数を算出しています。

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↓うがいがそれなりに注目されているようですが、臨床研究はまだこれからのようです。


↓口腔衛生に注目し、うがいの効果についてまとめられている論文です。日本の水道水によるうがいも効果がないわけではないようです。昔のカルキ臭の強い水道水の方が効果があるのでしょうか。
そういえば、冷蔵庫の製氷機にはミネラルウォーターではなく、水道水を用いることが求められています。



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​【ダッシュボード「COVID-19 Transition Graphs」を試作】​​
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。​

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。
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ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
 
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです


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↓日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」をグラフ化できるダッシュボードを試作。都道府県別にグラフ化可能です。



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Last updated  2020.08.12 10:29:50
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