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* 2020年度日本地図学会オンライン大会
* シンポジウム:新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の地図学:その可能性と課題

Toshikazu SETO

January 30, 2021

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  1. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 1 COVID-19における地理空間情報の可視化︓ Webマップによる情報発信を中⼼に This illustration, created at the

    Centers for Disease Control and Prevention (CDC), reveals ultrastructural morphology exhibited by the 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV). Note the spikes that adorn the outer surface of the virus, which impart the look of a corona surrounding the virion, when viewed electron microscopically. 東京⼤学空間情報科学研究センター・特任講師 放送⼤学・客員准教授 https://researchmap.jp/tosseto/ https://speakerdeck.com/tosseto/20210130jca-covid19 瀬⼾ 寿⼀ (tosseto)
  2. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 2 2020/10/23: COVID-19における「GISと社会」を考える 情報流通とデジタル地図における役割・課題・展望@GIS学会 https://github.com/tosseto/gisa2020-covid19 • 概要︓COVID-19の世界規模での感 染拡⼤に伴い、⼈々の⾏動制限や意

    識変化など社会的影響が⾼まる中で, 地理情報に関する情報伝達やコミュ ニケーションのあり⽅も劇的に変化 した.そこで本セッションでは 「GISと社会」というキーワードの もとで下記に焦点を当てた – COVID-19に関わる地理情報の視 覚化や⾏動地理学的側⾯ 地図・視覚化・データ分析篇 – 社会的影響の相互作⽤としてオ ンラインを前提にした教育・協 働活動における実践的な取組 教育・コラボレーション篇 • 100⼈以上の同時視聴者がオ ンラインで参加 背景 ▲COVID-19の影響による図書館の動向調査 (2021/01/11)@saveMLAK
  3. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 5 COVID-19に関わる地理・GIS特集号 解説記事も https://doi.org/10.1177/2043820620936050 • Virtual Special Issue

    on Dialogues in Human Geography 10(2) • 2020 7 • 42 Spatial analysis and GIS in the study of COVID-19. A review Ivan Franch-Pardo a,⁎, Brian M. Napoletanob,⁎, Fernando Rosete-Verges a, Lawal Billa c a Universidad Nacional Autónoma de México, Escuela Nacional de Estudios Superiores, Morelia 58190, Michoacan, Mexico b Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental, Morelia 58190, Michoacan, Mexico c University of Nottingham Malaysia Campus, Faculty of Science and Engineering, Semenyih 43500, Selangor Darul Ehsan, Malaysia H I G H L I G H T S • Data processed with GIS and spatial sta- tistics are important to study COVID-19. • Decision making is the principle objec- tive of COVID-19 studies with GIS. • Geographical aspects of the study of COVID-19 can be grouped into five cate- gories. • COVID-19 requires an interdisciplinary approach with a global perspective. • Health geography has a critical perspec- tive that can help vulnerable populations. G R A P H I C A L A B S T R A C T a b s t r a c t a r t i c l e i n f o Article history: Received 8 May 2020 Received in revised form 4 June 2020 Accepted 4 June 2020 Available online 8 June 2020 Editor: Jay Gan Keywords: COVID-19 Geographical dimensions Spatiotemporal analyst Health geography Interdisciplinary correlation Data mining and web-base This study entailed a review of 63 scientific articles on geospatial and spatial-statistical analysis of the geograph- ical dimension of the 2019 coronavirus disease (COVID-19) pandemic. The diversity of themes identified in this paper can be grouped into the following categories of disease mapping: spatiotemporal analysis, health and social geography, environmental variables, data mining, and web-based mapping. Understanding the spatiotemporal dynamics of COVID-19 is essential for its mitigation, as it helps to clarify the extent and impact of the pandemic and can aid decision making, planning and community action. Health geography highlights the interaction of public health officials, affected actors and first responders to improve estimations of disease propagation and likelihoods of new outbreaks. Attempts at interdisciplinary correlation examine health policy interventions for the siting of health/sanitary services and controls, mapping/tracking of human movement, formulation of appro- priate scientific and political responses and projection of spatial diffusion and temporal trends. This review con- cludes that, to fight COVID-19, it is important to face the challenges from an interdisciplinary perspective, with proactive planning, international solidarity and a global perspective. This review provides useful information and insight that can support future bibliographic queries, and also serves as a resource for understanding the evo- lution of tools used in the management of this major global pandemic of the 21 Century. It is hoped that its find- ings will inspire new reflections on the COVID-19 pandemic by readers. © 2020 The Author(s). Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY license (http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 1. Introduction Science of the Total Environment 739 (2020) 140033 Contents lists available at ScienceDirect Science of the Total Environment journal homepage: www.elsevier.com/locate/scitotenv https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140033 • 2020 6 • Google Scholar, Scopus, ScienceDirect, PubMed 63
  4. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 6 COVID-19がもたらした「疾病地図」に関する 地理的可視化(geo-visualization)の新たな側⾯︖ • 従来の「疾病地図」の⼤幅なバージョンアップ – 情報の「リアルタイム」性(≒多くが⽇次更新) –

    オープンデータ化(API化)・ワンソースマルチユース (国単位ではWHOやJHUなど)⇔ ⽇本国内は…︖ – COVID-19の対策は,(⽇本の場合)国・都道府県が基本単位 になり地図化の空間スケールも固定される傾向 ⇔ 海外では…︖ • COVID-19の複雑性︓「社会の不透明さ」に対する感染状 況(陽性数・重症・死亡者数・PCR等の検査数…)以外の 情報ニーズも⾼い – 「⼈流・モビリティ」への着⽬ – 公式・専⾨的データ + 草の根によるデータ収集 – プライバシーへのさらなる配慮と「インフォデミック」 (information+pandemic) 問題
  5. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 16 感染者数の予測 GoogleのCOVID-19 Public Forecasts • Harvard Global

    Health Institute との パートナーシップ • 予測開始⽇から将来 28 ⽇間のあいだに予 測される国内の陽性者 数や死亡者数等の予測 値を公開 • 予測値は実測値を元に 頻繁に更新される • https://cloud.google. com/blog/ja/product s/ai-machine- learning/google-and- harvard-improve- covid-19-forecasts 2021年1⽉10⽇〜2⽉6⽇までの28⽇間の予測
  6. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 28 COVID-19 Spatiotemporal Rapid Response Gateway Project organized

    by NSF Spatiotemporal Platform for Rapid Response to COVID-19 Spatiotemporal Collocated COVID19 Dataset 1.3 Data validation Sensitivity Test • Testing • Validation on use cases • Collaborators Evaluation • Users Evaluation Evaluation & Validation Quality Control 2. smart data discovery 3. Spatiotemporal Analysis • Identify Policy Trajectories • Environmental patterns • Factor correlation analyses 5.Forecasting and scenario simulation School Reopening Online collaboration Authoritative reports News releases Earth observation Social media 1.1 Data Source Raw Data Quality Control Spatiotemporal Collocation/ Inter-calibration Feature Scaling/ Normalization Data fusion Different Open Source Tools/Platforms Developed 1.2 Data Pre-processing COVID-19 Monitoring & Analytics Science Communities and the Public Scientist Fatality prediction Policy Effectiveness 4. Spatiotemporal Mining 海外 https://covid-19.stcenter.net
  7. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 29 COVID-19の接触確認アプリの世界調査 (MIT Technology Review:49カ国+USA27州のアプリ調査) https://www.technologyreview.com/2020/05/07/1000961/launching-mittr-covid-tracing-tracker/ 海外 位置情報利⽤(15カ国)︓中国・インド・

    インドネシア・トルコ・サウジアラビア・ ガーナ・イスラエル・ブルガリア・タイ・ クゥエート・カタール・バーレーン・キプロ ス・アイスランド・バングラディシュ
  8. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 30 Mooney P, Juhász L. Mapping COVID-19: How

    web-based maps contribute to the infodemic. Dialogues in Human Geography. 2020;10(2):265-270. doi:10.1177/2043820620934926 • Webマップによる地図の⺠主 化の⼀⽅で誤⽤も多い • マップデザインの問題も – 異なる集計単位 – 絶対数のみがコロプレスマッ プで表されている – 複雑なモデルを単純な地図で 表すには限界が… • インフォデミックを引き起こ さないために – 製作者による検証やユーザー 側のリテラシーも含め、報道 機関における地図利⽤のガイ ドラインも必要︖ – 地理的スケール(解像度)は 適切︖ • とはいえリアルタイム性のあ る情報には⼀定の価値も
  9. 2021/01/30 COVID-19の地図学︓その可能性と課題 32 おわりに • どのような地図が求められるか︖ -> ニーズの多様化 – 感染者情報(疾病地図)︖リスク回避︖社会的影響の測定︖感染者数

    の予測︖ • 誰が・どのような情報で地図を作るのか︖ -> 公的データ/VGI – 妥当な表現⽅法(地理的スケール/情報鮮度も含め) – 情報の再利⽤性のガイドライン(再利⽤性は担保したいが社会的混乱 が助⻑されないようなデータは︖) – 公的機関ではモニタリングが不可能/限界なことを、草の根や⺠間で どう⽀援できるのか︖誤⽤の助⻑ • Web地図としてのデザイン -> Neo-cartography – ダッシュボード型地図メリット/デメリット – 感染症対策の専⾨知を分かりやすく伝えられるか COVID-19で求められる地図(学)︓ 特に⼈が密集する都市における地図ニーズは根本的な変容 (pandemic-turn?)を求められるのではないか︖