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新型コロナ感染6指標と要介護指数・高齢化率のメタ分析

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厚労省新型コロナ感染6指標(’20‐8‐8)と要介護指数・高齢化率等、メタ分析と XVIEWによる対話環境開発 この度のコロナ禍に関する様々な処から発信されている統計指標の中で、代表的な物として厚生労働省より報告されている「新型コロナ感染6指標」がある。この数値は毎日47都道府県‐自治体から上がってくる数値を使用し、陽性率、10万人当たりの1週間の感染者数、最近1週間の同前週比、10万人当たりの療養者数、確保想定床利用率、感染経路不明の割合の6つの指標(因子)が集計され、地域固有性分析を行い感染重症度などから、ステージ4、ステージ3などのランク評価が発表されている。 その中で、やはり高齢化率が高い所で、基礎疾患率が高い都道府県はコロナウイルスの罹患(感染)においても高ランクに位置付けられている。これはやはり高齢化に伴い、又要介護度が高まることで基礎疾患を持つ住民の割合が増加することに起因していると言える。しかし乍、高齢化率が高いからというっても要介護度が線型的に高くなるかと言うとそうではない社会的要因があり、地域固有性を産んでいる。 実は昨年応募したLODチャレンジ2019では、47都道府県の老人医療費の金額ランキングを高齢化率、要介護率、その両者を演算した要介護指数、更に健康寿命、幸福度指数(健倖度)、一人当たりの県民所得などの多次元分析で比較評価している。今回、この2つのカテゴリーの横断分析(メタ分析)を行った所、「要介護指数と新型コロナ10万人当たりの療養者数」の関係に指数関数的な回帰性が認められる点が認められた。 そして、老人医療費が高い都道府県のグループと新型コロナ感染のステージ3.4のグループはほぼ同一であることが認められた。ここで重要な事は、これらの2種類のデータセットの間に同様のクラス分類が明確に出ていることは、そこに共通的な社会属性要因があるはずである。それらは、個々の説明に使用されるスライドごとに、その都道府県の生活者、地域行政や医療機関関わる方々が個々の視点で、今回のデータセットだけでなく、自分の手持ちデータや情報と組み合わせ分析を行いその結果を持ちより討議をする事が極めて重要になる。このような公民連携又額を入れた産学公民連携が極めて重要である。新政治体制における「デジタル政府」では行政手続きよりこのような根源的な問題を解決するところに人財ー社会情報インフラ投資を行う必要がある。 尚、今回の可視化分析ではデータクレンジングやフォーマッティングをEXCELで行い多次元分析可視化ツールのXVIEWにイクスポートして、散布図行列、ヒストグラム、相関係数行列の自動化を行い、レーダーチャートなど目的に合った視点の可視化を自動生成を実現している。これは以前横浜市健康21に関連する調査で地域課題賞を頂いた時からの機能強化であり、アンケート機能も追加したので、得られたデータや可視化分析結果をベースに行政と市民が十分に対話できる材料を提供するものである。 地域行政内では様々な部局があり、その持っているデータはオープンデータ化されていても限られたものであり、又フォーマットもバラバラである。それを横断的に評価分析を行う場合にも十分使えるし政策提案をデータドリブンにでき未来予測にも貢献できる。国のデジタル庁の動きはペースが遅く地域行政の現実の政策や歳入歳出管理に関しても比較政策学的に行える支援が可能となる。以下個々のスライドの解説 尚、可視化分析に関しては3次元バブルチャートによるものも行ったので、散布図行列では直観的に把握できないものも3Dグラフを回転させることで、3つの次元で物事の関係を空間ベクトル的に認識できるのでご活用頂きたい。
Update: Oct 8, 2020

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本内容は当該テーマに関するすく数のデータセット~横断的な視点で、ある仮説検証を行った事例ですが、次元分析可視化ツールを使用した集合知による意思決定&コミュニケーションサービスの事例でもあります。いわゆる、サービスデザインにおける上流工程の「問題ー課題ー解決案」策定においてデータドリブン=エビデンスに基づいた合意形成には複数のデータセットの横断的分析や是までの知見などを組みあわせて総合的な視点から望ましい解を見出していくことが重要です。今回使用したXVIEWに最近アンケート収集分析可視化機能がついかされました。おうその紹介は別途行いますが、コミュニケーションとg王位形成ツールでもあるXVIEWは最近、コンセプトデザイン支援・合意形成ツールのSocial Boosterとも繋がるようになってきましたので、リテラシーが十分でない産学公民連携におけるプロジェクトにも有効に機能すると考えています。
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OpenDBAnalyzer XView トップホーム 調査システム ディスカッション レポート集 コンテンツリスト コンテンツマスタになる はじめに 趣旨と概要 ユーザ定義と認証 画面構成と画面遷移 XViewを理解するために 問い合わせ先 本サイトについて 近年オープンデータの機運がたかまり、政府や研究機関、自治体でも彼らの所蔵するデータをオープンデータとして機械可読なフォーマットで情報が公開されつつあります。 また一方でこれらのデータを分析、可視化するための多く便利なツールが提供され、そのデータの一つ一つは多様な表現ができるようになってきました。 しかしながらそれらのデータがどのように視覚的に高度に表現されたとしてもデータがデータのままでは意味がありません。 その意味するところがメッセージとして多くの人に共感されるものでなくてはなりません。 オープンデータの利活用を推進する上で、この....
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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ホンズライドは今回の説明の全体像を示すものである。添付図の下部中央には、2つのデーやセットを結合したデータセットであり、エクセルの持つ可視化分析で相間の傾向を掴み、多次元分析可視化ツールのXVIEWにイクスポートされ、相関係数行列や散布図を得て、相関係数が大きいところをクリックし、対応する散布図のパターンからその分散性を評価する事ができる。相関係数行列は相関係数が性の場合は青、負の場合は赤でその数値で濃淡を示し、部分空間を発見することができる。つまり元のデータの配列とは異なっている。エータレベルの「言葉」の関係からその相関性が因果的なィmを持つか擬似相関なのかは人間が評価する。これはAI(普通の自然言語処理では不可能である)。このスライドに関する補足説明、趣旨はリンク元を参照して頂きたい。
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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本スライドでは厚生労働省新型コロナ感染6指標のデータセットをVIEWにイクスポートして、散布図行列を自動生成したものである。2次元の通常の散布図の作製はEXCELの基本機能であるが、このような産の渦行列を自動生成作成機能はない。又同様のものを一つ一つ作成してそれをまとめ上げるのには膨大な時間がかかる。又、スライドには表示されていないが非ストグラムも自動生成されるので文さんの形から異常値なのか特有の統計パターンナノ化を発見できる。図の右下はレーダーチャートを自動生成事例だが、偏差値ベースでレーダーチャートも表示できるので、正規化された形で都道府県の固有性を見つける事ができる。着目した都道府県で、クラスが大きく異なる物を選んでレーダーチャートで比較するとその際固有性がより浮き彫りになり、人間の思考が一段と深まる。
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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元となった2つのデータセットの数値テーブルである。左側の色分けされた物は平均値は最後の行に表示されており、それを基準に上か下かで色分けしている。この例では高齢化率を上(高い)から下(低い)に並べ、他の因子の順列はフォローさせられることになる。データテーブルの右半分のコロナ感染系の指標も同様順列はフォローさせられる。今回の分析の一つの見方は「要介護指数=要介護率/高齢化率」を重要視している。これは単に高齢化率、要介護率と他の因子との相関を見るより「高齢化しているが要介護率が低いか高いか、そしてその演算された指標とコロナウイルス感染による療養者数の代償を観る」事がその地域固有性や、社会属性との関係が見ていくことが意味あると考えたからです。言ってみれば、高齢化している地域だけど要介護率が低い地域は基礎疾患率が相対的に低く、免疫力の低下が抑えられているのではないかと言う極めて自然な発想に着眼したわけである。このようにデータラベルの持つ意味、言語的な演算は極めて重要である。
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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本スライドでは、先に述べた要介護指数と10万人当たりの療養者数の相関をEXCELのバブルチャート(2.5っ次元産の渦)で表示させたものである。バブルサイズは老年医療お金額の産キングである。このグラフの単位スケールではバブルサイズの違いはあまり分からないので、色分けした方がいいだろう。 このバブルチャートでは平均値を中心に上下の4象限のどの位置にその都道府県が位置し、厚生労働省なりの評価基準で感染重症度のステージ分けしたものがあまりにも明確にも明確にクラスタリングされていることが読み取れる。対策としては、そのステージごと或いは、良象限のどの位置にいるか、その理由は何かを調べるのが、その地域にすむ生活者であり、行政にかかわる型、医療従事者の共創的な分析ー対策案ー予防案策定実行がミッションになる。行政のデジタル化の典型例になる。毎日統計数字を出して、マスコミがその数字を読み上げるだけでは全く駄目である。
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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本スライドは補足の説明であるが、要介護指数と老年医療費の可視化事例である可視化事例である。この散布図(2.5次元バブルチャート)はトップスライドのひだし下にある小さな画像を拡大したもので「溶解し数と老人医療費」の関係を示し、認知しやすいように4アン買いでその費用をバブルの色分けで表示しています。コロナウイルス感染指標のステージ3,4との整合性が確認できると思います。
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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先に説明した散布図では2.5次元表示であるがその基本となる2次元表示では、3次元情報が縮退して観えなくなってしますので、2次元で表示された物をクラス分けしようと思っても無理がある。かりに行っても相分離が原理的にできない。そこで因子をもうひとつ増やして、3次元に下物が3次元散布図或いはバブルチャートである。そこで、2→2.5次元のようにバブルのサイズを変えたり色を変えることで4、5次元までは直感的に把握できる可視化は可能になる。 これにより2次元では重なっていて見えなかった問題が相分離できるだけでなく、様々な視点から観る事ができるので、物事の関係性を空間的に評価できる。これにより固有ベクトルも3次元で感覚に把握でき、固有値との関係を含めて空間認識できるのは極めて人間の直観性を磨くのに好都合である。固有値ー固有ベクトル問題の教育もこの共分散ー相関係数ー主成分分析と合わせて行えるので都合がいい。
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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本スライドでは、先の説明の3次元バブルチャートを様々な角度から観たものを示している。このチャートはフリーソフトを使用したものでありビジュアル性がやや乏しい。統計ソフトでRとライブラリーを使用しその改善はできるが、有償そうふとでORIGINE社のものはビジュアル性が高く、有償サービスや教育関係では教育ライセンスを使用して使っていくことを考えている。
Update: Oct 1, 2020 (Kamogawa)
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市民同士、市民と行政の対話、そして様々な、民間・公共的サービスに組め関わる当事者が自由にディスカッションする場として「市民のミカタ」を運営してきた。是まで24回ほど開催してきている。テーマはその時の旬の話題、社会的に重要なテーマを選んでいる。今回のコロナ禍に関するテーマでは下記の例をテーマとして取上げ、グループディスカションを行った。今後、今回の横断的多次元データ分析可視化の結果を使い、集合知に基づいた社会合意形成の場として「市民のミカタ」を発展させていく・ 我々は是まで、様々なオープンデータを使った問題分析可視化を行い結果をLOD上でも公開してきている。今後の「市民のミカタ」では、データの関係性からみた問題の本質(深層学習)を見極める力がつくWSを様々な場で開催していく。「リビングラボ」「各大学の公開市民講座」「地域サービスビジネス創成PBLスクール」等で市民一人一人が社会問題を自分事として捉え、自分は何をすればいいのか」など地域社会の中での活動や意識行動変革、又自分の職場でのビジネスモデルの変革のための情報リテラシーとスキル向上場を提供していく。学術的には社会認知行動学や認知行動心理学、生活・生命科学などイノべーショナルな文理融合世界である。いわゆる協調型学習では「手で物事を考える」「共創によるグループインテリジェンス向上」これはデジタル化社会の重要テーマとして考えている。
Update: Oct 3, 2020 (Kamogawa)
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市民のミカタ https://xviews.jp/3kata/#pagelist
本サイトについて 本サイトのご利用とサロンへの参加 討論会とその運営ルール 討議の情報交換の改善に向けて XViewディスカッションサイト       市民のミカタ 社会問題をトンボのメガネでみるサロン 市民のミカタの趣旨 変化の激しい時代だからこそ、問題の根源を探り、未来を見晴らしたいという欲求は誰にでもあるはずです。 情報は様々なメディアから溢れんばかりに提供されます。価値が多様化しそれぞれの立場で様々な人の発言が私達の耳に届きます。 中にはフェークニュースなるものもあり、受け取る私たち自身が考え検証する必要に迫られます。 テクノロジーの進展。経済の複層化。災害、感染症の蔓延、環境の変化。 これらの要因が経済、社会、生活に及ぼす影響は計り知れませんが、対処すべき公共政策的課題(財政金融 医療福祉 教育子育て 開発 環境保全 防災 地方自治)を決して為政者や専門家に任せておいて良いわけで....
Update: Oct 3, 2020 (Kamogawa)
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「市民のミカタ」では旬のテーマや社会問題を根源的にとり組んでいる方をお呼びして読書会や講演、その後のディスカッション之場をここ数年間に24回にわたり開催してきました。その時のコンテンツはライブラリー化され、以降の活動に活用と活動の発展進化に役立てています。又、集合知お悪徳のための多次元分析可視化・コミュニケーションツールXVIEWの機能アップを行ってきました。今後の進め方としてデータサイエンスxAIx社会問題解決のオリエンテーションセミナーとWSを開き、XVIEWの活用と多次元統計分析や可視化技術、更にそれをベースとするビジネスモデリング、コンセプトデザイン修得できるPBLコースも開催していきます。以下に「市民のミカタ」サロン」主宰の花谷さんのメッセージと最近のコンテンツリストを紹介します。
Update: Oct 4, 2020 (Kamogawa)
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下表は市民のミカタで開催してきた公開読書会やミニシンポジューム、WSで行ってきた内容のコンテンツリストです。参照ページのURL~個々のコンテンツにリンクでき、更にそこでの参照論文やテーマとする内容の関連書籍とその簡単な書評とディスカッションを参照することができます。いわゆる「問題ー課題ー解決案(ストレスーイッシュウーアイデア)を整理して構造的 問題を根源的に理解していくためには、継続的な参加が求められます。、又、講師としてご参加頂く方にはファシリテ‐ションスキルの修得と社会問題の解決を集合知に基づいて迅速にかつ的確に行うスキルと環境を手に入れることができます。
Update: Oct 4, 2020 (Kamogawa)

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