この「R」は「再生産数（reproduction number）」の頭文字です。新型コロナ関連で知名度が上がったかな。感染症において「一人が何人にうつすか」の指標です。
統計を学ぶ身としてはプログラム言語の「R」のほうが身近ですが、個人的には再生産数「R」のほうが興味あります。
再生産数「R」 = 感染力の持続時間×感染の機会×機会が伝播に至る確率×集団の平均感受性
出典：「感染の法則」
右辺は掛け算なので、各項目を減らせばRも低下します（例：コロナの場合）
- 自己隔離 ＝ 感染力の持続時間 ↓
- 密を避ける ＝ 感染の機会 ↓
- マスク ＝ 伝播に至る確率 ↓
- ワクチン ＝ 集団の感受性 ↓
こういう数式…明確で理解しやすくて指標としても有益で好き。この本読み直したい。
コロナ情報に溺れる
前職のオウンドメディアでは、コロナ全盛時は関連ニュースばかり扱っていました。
紙でもウェブでも、「感染症の影響／イベント中止／対策を徹底／テイクアウト／補助金」…ほとんどの記事に含まれていました。むしろ書いてなかったらデスクが追記。季節のあいさつ並みです。それほどの事象でした。
ウェブにおいては、「注目されている→アクセス数上がる→お金が集まる ＝ コロナに関するコンテンツを出せばPVが伸びる ＝ 儲かる」
業界は早々に気付いて取り組み、発信元への恩恵はしばらく続きました。
ネットには沸騰中のボコボコ泡みたいにコンテンツが溢れ、二番煎じ、でっち上げ、真偽の有無、読み疲れることも多かった。世界各地で時差もあるし、現地語でなければ翻訳でも変わる。コロナ情報に振り回された数年間でした。
私が働いていたのは地方だったので、良くも悪くもすぐ憶測が広がって、噂だけで人物の特定すらできてしまいます。初期は東京ほど感染者も多くなく、感染ルートを図にして社内で共有していました。
感染者番号＋地域＋年齢＋関係性を描いたもので、表に出すと個人が特定できるからとサイト掲載は止められました。なので、サイトでは地図上に発生場所と件数だけを可視化した時系列タイムラインを載せていました。
このとき初めてしっかりFloulishを使って、面白かったです。
プログラム書けなくても直観で操作できるUIの素晴らしさ、世界中の天才の皆さまに感謝！一から学ぶ時間を有能なソフトが代替してくれて、この時代に産まれてよかった…。
とは言いながらも、理論は知らないといけないのでもろもろ勉強中です。。
＜参考＞
草思社：「感染の法則 ― ウイルス伝染から金融危機、ネットミームの拡散まで」
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This 'R' stands for 'Reproduction Number'. I think it has become better known in the context of new coronas. It is a measure of "the number of people a person will infect" in relation to infectious diseases.
Statistics also has an 'R' programming language, but personally I am more interested in the reproduction number 'R'.
R = Duration x Opportunities x Transmission probability x Susceptibility
Source: 'The Rules of Contagion'
The right-hand side is multiplicative, so as each element is reduced, so is R .
(e.g. COVID)
- Self-isolation = duration of infectivity ↓
- Avoidance of isolation = Opportunity ↓
- Masks = probability of transmission ↓
- Vaccine = population susceptibility ↓
I like these formulas... they are clear, easy to understand and useful as indicators. I want to read this book again.
Drowning in COVID information
At the time of the Corona outbreak, newspaper news websites covered a lot of related news.
Both in print and on the web, "Infection affects / Event cancelled / Thorough measures taken / Takeaways / Government subsidies"... like words were included in most articles. In fact, if it wasn't written, the desk added it.
On the web, it was a case of "attention → more access → more money = more PV if we publish content about Corona = make a profit".
The industry was quick to recognise and work on this, and the benefits to publisher lasted for some time.
The news on the internet was like a bubble boiling over, full of content, second brew, made up, true or false, and exhausting to read. There are time differences all over the world, and if it's not in the local language, it changes in translation. During this time, I was tossed around with information about Corona.
I worked in a rural area, so speculation spread quickly, for better or worse, and people could be identified by rumour alone.
In the early days there were not many infected people, so I drew a diagram of the route of infection and shared it within the company.It showed the infected person's number + region + age + relationship.
My manager stopped putting it on the web because of the possibility of identifying individuals. So on the website we put a timeline on a map showing only the location and number of outbreaks.
This was the first time I had actually used Floulish properly and it was interesting.
Thanks to all the geniuses around the world for the wonderful UI, which can be used intuitively even if I can't write programs!
I'm glad I was born in this era, where competent software replaces the time it takes to learn from scratch...
However, I need to know the theory, so I'm still learning.
<Reference
BOOK :The Rules of Contagion: Why Things Spread--And Why They Stop
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