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現状を把握する、拡散を食い止めるためのデータ可視化から、未来を予測するところまでついに来ましたね。そして強みを発揮したのは、もちろんグーグル。。
G社のエンジニアが嬉々として開発したんだろうな。目に浮かぶ。こういうのを出すと、G社は特別な情報ソースを持っているのではないかという憶測を呼ぶのだろうけれど、そういう事はないのですよ。(元G社)
この予測モデルでは感染者が増減する「波」を表現できないのではないかと思います。移動平均がベースになっているようですから、増えている段階では増える一方、減り始めたら減る一方ですよね。

つまりロックダウンのような「ハンマー」がなければ感染者は減らないという前提なわけですが、それでいいのでしょうか。現段階でこの予測モデルを提供するのは、意図がよくわかりませんね……。
ダッシュボード拝見しました。

Google BigQueryなので、視覚的に見やすいダッシュボードで、csvでもダウンロードできることで、分析がしやすい仕様です。
また、28日間予測ということで、今後の政策判断の根拠なども市民レベルで確認できるのはありがたいですね。

データの内容を見る限り、この先1か月の動向からやはり北海道の予測数について、日別陽性者数、日別死亡者数、日別入院療養患者数ともに上昇傾向が止まらず、、、の予測になっています。

北海道とくに札幌市内の対応について行政、医療ともに非常に難しい対応が続きそうです。。。
ダッシュボードを見てみましたが、非常にわかりやすいUIですね。
予測データはCSV ファイルとしてダウンロードすることができるので、分析をされる方にはとても便利ですね。
さて、この予測に基づくと、入院数・死亡者数はこれから増えそうですね。統計データに基づくものなので一定の信頼度があり、それが故にこれからの対策がより求められますね。
「当たるのか?」ということに議論が集まっていますが、ポイントは、それ以外の以下の部分だと思います。

1.データが活用できる形でダウンロードできるので自分でも使える
2.UI/UXがGoogleらしく洗練されている
3.批判があるていど予想されても気にせずリリースする

Googleは、これらを「普通に」やっていますが…他で、これができるところは、あまりないのでは?

Googleの強みの一例だと思います。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
やってる事は素晴らしいですし、外部にデータ公開をするあたりはさすがGoogleだなとは思います。

一方でこの予想データがある事で何が出来るのか?と考えると正直難しい部分はあるなと感じてしまいます。

そもそも予想がどれだけ正しいのかという精度の問題もありますが、結局予測も過去の傾向になぞらえているだけだと思うので、この予測があろうとなかろうと、今後の感染予防の対策について人が見て意思決定するのと違いはあまりないのではないかと思ってしまう。

未来の予測をするよりは、感染した人の傾向であったり要因であったりと過去に起こった事をしっかりと分析した方が未来への意思決定には寄与できそうかなと思いました。
今後一ヶ月で死亡が500人!

を多いと思うか、少ないと思うかは、統計に慣れているかいないか、の差だと思います。

日本人は毎月約10万人が亡くなっていて、そのうち肺炎死が毎月約1万人、インフルエンザ死はシーズン時で毎月500〜1000人です。
Googleが予測すると黙りそうなネット民かな。