Development and Evaluation of Spatial Infection Risk Indices Based on Human Mobility Networks: An Application to COVID-19

本研究では，感染症における地理的リスク構造とその時間的変化を巨視的に把握することを目的として，人流ネットワークに基づくリスク評価枠組みを構築した．まず，感染観測データに依存しない「潜在感染リスク指数（pri）」を定義し，日常的人流構造から接触機会の潜在性を推定することで，流行初期における構造的リスクを予測的に可視化した．さらに，感染拡大後に蓄積される実測データを取り入れた「時変感染リスク指数（tri）」を導入し，priとの差分として算出されるリスク増分を多項式近似により類型化することで，地域ごとの感染拡大傾向を定量的に分類した．covid-19の実データを用いた検証により，priが感染初期の空間的リスク把握に有効である一方，triは中期以降の動的リスク評価に有効であることが示された．また，分類結果に新幹線路線・連絡橋・空港などの空間情報を重ね合わせることで，人流・交通ネットワークが感染リスクの増分と関連する構造的要因として抽出可能であることを示した．本手法は，従来の疫学的手法を補完しつつ，感染リスクの空間構造と動態を統合的に評価する新たな枠組みを提供するものであり，将来的にはハザードマップ設計やリアルタイムの感染症対策支援への応用が期待される．