国境を越えるCOVID拡散予測モデルを発表した新しい研究: 未来のパンデミック対策に貢献

Tokyoフィンランド、スウェーデン、ノルウェー、デンマークの研究者たちは、2020年にCOVID-19がどのように国境を越えて広がったのかを共同で調査しました。彼らは春から年末までの期間に注目しました。このチームには、数学、物理学、コンピュータサイエンスの専門家が含まれています。彼らの研究成果は、これらの国々の間でウイルスがどのように拡散したのかについて新たな洞察を提供しています。

その研究は意義深い結果を示しました。

国境閉鎖の効果は、感染率が大きく異なる場合を除いて限定的だった。国境を越える往来が多ければ多いほど、制限はより効果的だった。通勤者よりも、目的地で長期間滞在する休暇者の方がリスクが高かった。

アアルト大学のラッセ・レスケラ准教授は、この研究が特に優れていると述べています。多くの研究が一国内のデータを調査している一方で、この研究は異なる国々のデータを比較しています。高品質なデータの収集は大きな課題でした。研究チームは、道路の交差点、鉄道、フェリー、飛行機、携帯電話の情報など、さまざまな旅行データの情報源を活用してモデルを構築しました。

彼らの研究によれば、一部のケースでは国境を閉じることが効果的である可能性があることが示されました。例えば、2020年の夏において、スウェーデンから来る人々はフィンランドに住む人々よりもCOVID-19に感染している可能性が高かったです。これは、リスクの高い集団への渡航を制限することがより効果的であるかもしれないことを意味しています。

アールト大学のタピオ・アラ＝ニッシラ教授は、2020年には意思決定者が多くの不確実性に直面していたと指摘しています。政府は行動の結果を十分に理解しないまま対策を行うことが多かったのです。彼は今後の決定にあたり、国境封鎖の悪影響を慎重に評価するべきだと提言しています。

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アアルト大学のミッコ・キヴェラ助教授によれば、この研究ではさまざまな旅の種類を調査しています。目的地の国に滞在する時間が短い通勤者は、休暇者と比べてリスクが低いとされています。したがって、旅行制限は旅行の種類に応じて異なるべきであることが示唆されています。

研究者たちは、彼らの発見が将来のパンデミック対策の計画に役立つと述べています。彼らは、数理モデルを作成し、国境管理が必要な時と場所を予測しました。ヘルシンキ大学のミハイル・シュビン研究員は、このツールが重要な追加要素であると考えています。これにより、指導者たちは国境管理の影響をよりよく見積もることができます。

この研究はNordForskが資金提供するNordicMathCovidプロジェクトの一環として行われました。プロジェクトには大学や公共機関が参加しており、パンデミックの拡散とワクチン接種戦略をさまざまな視点から分析することを目的としています。

研究において大きな課題の一つは、信頼できる一貫したデータを得ることでした。レスケラ教授によると、シェンゲン地域では移動データの入手が困難だとのことです。チームは複数のデータセットを用いて結果を確認しなければなりませんでした。このデータを集めるためには、信用と個人的なつながりが重要な役割を果たしました。

研究者たちは、自分たちのモデルが北欧以外の地域でも利用できると考えています。しかし、質の高いデータを得ることが依然として非常に重要です。これらの課題がある中でも、この研究はパンデミック中の移動制限の効果に関する有益な情報を提供しています。