新しいコロナウイルス病(COVID-19)は世界的に人間の危機を引き起こし、それは一連の抜本的な即時の対応を要求しました。 国連(UN)事務総長は迅速に行動を呼びかけました。パンデミックを終わらせ、この危機の多くの社会的および経済的側面に取り組むためにウイルスの感染を抑制するために必要な即時の健康対応のために【1]「。 パンデミックには、現在よりも完全で、以前の短期的なアプローチよりもはるかに将来を見据えたデータエコシステムによってサポートされる思考と意思決定も必要です。
COVID-19の発生により、科学研究とデータベースへのオープンアクセスを促進し、デジタルプラットフォームを介した研究コラボレーションを促進するイニシアチブが急増しました。 ただし、ほぼリアルタイムで提供されるデータや出版物の品質に懸念があり、意思決定が不十分になる可能性があります。 これらの問題には、特に国間のデータの比較可能性と解釈、方法論の不十分な仕様、科学的方法にバイアスをかける可能性のある無効な結果の政治的受容が含まれます。 病気の伝染の議論に関連して、データと研究の必要性があります。
パンデミックやその他の連鎖的なリスクの予測または早期警告に関しては、履歴データと現在のデータを使用したモデリングと状況分析がベースラインです。 過去の重症急性呼吸器症候群(SARS)と中東呼吸器症候群(MERS)から学んだいくつかの教訓があり、より多くの学際的な研究を主張しています。 実際、ローカル、地域、グローバルレベルで十分に活用されていない、または活用されていないデータが豊富にあり、現在および将来のパンデミック波の対応に大いに役立つ可能性があります。【2]。 ソーシャルメディアデータ(Facebook、WhatsApp、Twitterなど)やローカルデータ(ラボのテスト記録、携帯電話ユーザー、フライト記録など)などのビッグデータにより、モデラーはシナリオを開発して理解を深めることができます。病気の蔓延とその連鎖的な影響を予測します。
COVID-19ウイルスは、主に呼吸器飛沫や接触経路を介して人と人の間で感染します。たとえば、咳やくしゃみなどの呼吸器症状のある人と密接に接触している場合などです。 感染者の周囲の環境内の媒介生物を介して感染することもあります。 したがって、COVID-19の感染は、感染者との直接接触および/または感染者の直接の環境における表面との間接接触によって発生する可能性があります。 この送信モードでは、ウイルスの伝播の複雑さを追跡して理解することが困難になります。
社会的距離と検疫は、指数関数的な割合でCOVID-19の蔓延を減らすための最適な手段です。 ただし、コンプライアンス率は変動し、多くの場合、完全な社会的距離を置くことは事実上不可能であり、soleyは自発的な市民参加に依存しています。 これは、文化的要因とインフラストラクチャ的要因の両方のためにしばしば当てはまります。 社会的距離を置く行動には、a)屋外に出ることを控え、他者との物理的接触を避けること、b)直接会う代わりにソーシャルメディアを通じて人々と連絡を取り合うこと、c)定期的に手を洗うことによって個人衛生に積極的に取り組むことなどがあります。 これにより、開発途上国は現在および継続的に将来の波に対して脆弱になります。 流水へのアクセスが不足している、または不十分な場合、手洗いは困難になります。 政府は人々に出勤しないように要求するかもしれませんが、それが彼らの家族が食事をしないことを意味するなら、人々は彼らが生き残るために必要なものを手に入れるためにとにかく出かけるでしょう(サイクロンで荒廃した国の状況も考慮してください)。 COVID-19は太平洋諸国(フィジーなど)で広がり始めており、これらの国の医療制度は対処する立場にありません。 COVID-19とサイクロンシーズンの組み合わせは、重要なサービスとリソースに余分な圧力をかけます。 医療制度が苦しんでいる国々は、他の先進国が発生を遅らせることに成功したことを再現することができません。
一貫性のある十分に根拠のある意思決定をサポートするための適切に形成された多次元データエコシステムの欠如のために、少なくとも部分的には、COVID-19からの回復に対する標準的な対応はありません。 COVID-19は、先進国が回復と緩和の段階に入ると、先進国に戻ってくる可能性があります。 さらに理解が必要な予期しない領域は、検疫とコンプライアンス率の問題です。 したがって、政策決定を改善するためには、将来に焦点を当てたデータ駆動型アプローチが決定的かつ緊急に必要とされています。 各国は、対応に対するより良い政策決定のために、近隣諸国を含むCOVID-19の影響を受けた国からのデータをすでに利用しています。 国内のすべてのセクターは、ツールと手法を一貫して使用して、セクターへの影響を理解し、事業継続計画またはパンデミック対応計画を策定する必要があります。
データの使用は、モデリングを超えて個人の直接追跡に移行し、病気の伝播軌道を特定するときに最も厄介になります。 たとえば、2020年31月初旬に中国で発生が始まったため、海外旅行は通常どおり継続されました。 30月26日までに、XNUMXか国のXNUMX以上の都市で発生がすでに拡大しており、そのほとんどは武漢から旅行した人々によって引き起こされました。【3]。 ウイルスは局所的に広がり始め、宗教的な場所やレストランなどの限られたスペースをすばやく移動し、中国に旅行したことのない人々に感染しました。これがパンデミックの始まりです。 1月までに、イタリア、スペイン、米国、イラン、韓国で数千件の症例が報告されました。 中国はもはや発生の主要な「震源地」ではありませんでした(図19)。 イタリア、米国、イランなどの国では、新しい症例が劇的に増加し始めました。 その後、これらの国に旅行する人々は、他の大陸と同じくらい遠く離れた居住国に事件を持ち込みました。 このウイルスは現在、南極大陸を除くすべての大陸に広がっています。 この種の事前情報を使用することで、COVID-XNUMXの蔓延を防ぐことができます。 このような広がりへの効果的な対応は、タイムリーな介入に依存しており、理想的には、利用可能なすべてのデータソースから情報を得ています。
パンデミック発生の長期的な影響を予測するためにデータを使用することは複雑です。 全体的な対応と復旧計画を策定するために協力するには、相互に関連するさまざまなタスク、複数の分野、専門家が必要です。 データガバナンスには、COVID-19の対応と回復のための全国的な設定も必要です。 クロスドメイン調査では、データの有用性を最大化すると同時に、データへの制御された比例したアクセスを確保することが、発生を理解、軽減、対応し、将来のイベントに備えるための鍵となります。 たとえば、人間の行動、動き、相互作用を理解するために使用される定量的および定性的なデータを利用して、COVID-19がどこでどのように広がるかを予測するのに役立てることができます。 新興技術は、病気との闘いにおいてますます重要になり、COVID-19を阻止しようとしています。
コミュニティ内での広範囲にわたる送信を最小限に抑えるために、必要に応じて強化された監視とコンタクトトレーシングを見ることができます。 これらのステップとそれをサポートするテクノロジーにもリスクがあります。 世界中の政府がさまざまなデジタル追跡、物理的監視、検閲措置を実施しています(つまり、アジアの政府は他のどの地域よりもCOVID-19関連の検閲を実施していますが、ヨーロッパ諸国は最もデジタル追跡措置を導入しています【4])。 20月には、ヨーロッパ、アジア、南アメリカを含む世界中の大陸でXNUMXの新しいデジタル追跡手段が実装されました。【5] このような追跡手段は、対象を絞った連絡先追跡アプリから、集約され匿名化された位置データの大規模な取得までさまざまでした。 高度な追跡技術オプション(GPS位置データやBluetoothデータの使用を含む自動高速大量追跡など)により、当局は人口を正確に追跡および監視して、意思決定に情報を提供し、ウイルスの拡散を遅らせるための対策を実施できます。 この例は、科学者が携帯電話のTraceTogetherアプリを使用してBluetoothからのデータを分析し、連絡を取るのに平均して何日かかったかを確認したシンガポールでの調査からのものです。【6]。 結果は、当局が3〜4日以内に人々に連絡することができたことを明らかにしました。 人間のコンタクトトレーサーの負荷を軽減する韓国のデジタルシステムの別の最近の例は、コンタクトトレーシングを迅速に(つまり10分以内に)定義することがどのように可能であるかを示しています【7])ウイルスの拡散を減らすため。 デジタル追跡イニシアチブの他の現在の例は次のとおりです。
ただし、このパンデミック期間中にこのようなデータにアクセスして使用する方法の制限を維持することは依然として不可欠です。 これには、個人情報とプライバシー侵害のセキュリティの確保、精査の促進、およびこれらの措置が必要以上に長く継続しないことの確保が含まれます。
伝達、アウトブレイク評価、リスクコミュニケーション、不可欠なサービスおよびその他のサービスに対するカスケード影響評価を理解するために、幅広いアプローチを適用できます。 システムシステム(SOS)のネットワークベースのモデリング、モバイルテクノロジー、頻度主義統計と最尤推定、インタラクティブデータの視覚化、地理統計、グラフ理論、ベイズ統計、数学的モデリング、証拠合成アプローチ、システム相互作用のための複雑な思考フレームワークCOVID-19の影響を利用できます。 COVID-19のさらなる蔓延を防ぎ、迅速に感染を抑制し、医療制度の回復力を強化し、命を救い、企業や企業のある発展途上国への緊急支援を行うために、断固として早期に行動するために利用できるツールとテクノロジーの例は次のとおりです。図2に示されています。 'に関するWHOガイダンスもあります。健康緊急事態および災害リスク管理【8]'、 UNDRRがサポートする '公衆衛生スコアカード補遺【9]'、およびその他のガイドライン(例: COVID-19の文脈における宗教指導者と信仰に基づくコミュニティのためのWHOの実際的な考慮事項と推奨事項【10])パンデミック対応計画を強化する可能性があります。 そのような使用が比例的、具体的かつ保護されており、市民の自由のリスクを増大させないことを保証する必要があります。 したがって、緊急事態でのデータ使用を最大化するという課題を詳細に検討すると同時に、データがタスクに制限され、比例し、必要な保護と制限を尊重していることを確認することが不可欠です。 これは複雑な作業であり、COVID-19は重要なテストケースを提供してくれます。 データが正確に解釈されることも重要です。 そうしないと、誤解によって各セクターが誤ったパスにつながる可能性があります。
多くの国は、この危機的な時期に意思決定のためにデータを利用する方法をまだ学んでいます。 COVID-19パンデミックは、クロスドメイン研究の必要性と、そのような緊急事態において、パンデミックと基本的な保護に対抗するための技術的機会とデータの使用のバランスをとる方法に関する重要な教訓を提供します。 この壊滅的な発生から学んだ教訓は、将来の潜在的なパンデミックと戦うための準備において重要な改善を提供するかもしれません。 NS 災害リスク研究のためのFAIRデータに関するCODATAタスクグループは、いくつかのDRR問題に関する一連のポリシーブリーフを準備しています。 宇宙の他の専門家や関係者と協力して、これはパンデミック対応を知らせるためにデータに関連する政策問題をさらに詳細に検討します。
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謝辞:著者は、編集サポートと、エグゼクティブディレクターのSimonHodsonから受け取った貴重なコメントに謝意を表します。 CODATA。
イメージ: ウィキコモンズのNASA.
【1] 責任の共有、グローバルな連帯:COVID-19、国連、2020年の社会経済的影響への対応
【2] 波のアプローチには、パンデミック期間内の他のカスケードハザードまたは追加の自然ハザードが含まれます
【3] デイリーニューヨークタイムズ、26年2020月XNUMX日版
【4] https://www.top10vpn.com/news/surveillance/covid-19-digital-rights-tracker/
【5] Top10VPN:COVID-19デジタルライツトラッカー(https://www.gpsworld.com/19-countries-track-mobile-locations-to-fight-covid-19)
【6] TraceTogether - https://www.healthhub.sg/apps/38/tracetogether-app
【7] http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20200326000987
【8] WHOの健康緊急および災害リスク管理– https://www.who.int/hac/techguidance/preparedness/health-emergency-and-disaster-risk-management-framework-eng.pdf?ua=1
【9]UNDRR公衆衛生スコアカード補遺https://www.unisdr.org/campaign/resilientcities/assets/toolkit/documents/Disaster%20Resilience%20Scorecard_Public%20Health%20Addendum%20Ver1%20Final_July%202018.pdf
【10] https://www.who.int/publications-detail/practical-considerations-and-recommendations-for-religious-leaders-and-faith-based-communities-in-the-context-of-covid-19?fbclid=IwAR0GtTGRHqvgrDd7KiRLH6Sza8bJ7aQP40cSsyFju3w-HFRQBIY7YiC9eU8