行動変容のビッグデータ解析による感染症流行予測の革新

観光旅行といった長期的な計画のキャンセルは、旅行の直前だけでなく、計画立案以降の流行状況や介入の状況が関与していると考えられる。しかしながら、携帯電話の位置情報データだけでは、どの時点での流行状況や介入の状況が行動変容を促したのかは直接的にはわからない。そこで、旅行予約サイトにおける宿泊施設の予約の発生およびキャンセルのデータを解析した。旅行予約サイトのデータのような直接的に行動変容が抽出できるデータを数理モデルで解析した例は今までになく、世界で初めて詳細に行動変容を定量化することとなる。本年度は、宿泊施設の予約および予約のキャンセルの発生プロセスの数理モデルを構築した。宿泊施設の予約数は予約の発生によって増え、キャンセルによって減少する現象である。さらに、予約の発生およびキャンセルは流行の状況（行政の介入の状況と陽性者数）に応じて変化すると考える。宿泊施設の予約を指数関数の加法モデルとみなした数理モデルを構築し、旅行予約サイトにおける宿泊施設の予約の発生およびキャンセルのデータをフィッティングさせたところ、予約に関しては５個の、キャンセルに関しては６個の指数関数の和で表現することが最適であることが判明した。また、一部屋あたりの客数は予約とキャンセル両方に、シングル、家族といったゲストタイプと滞在期間が予約の発生ダイナミクスに大きな影響を与えていることが判明した。これらの解析により、コロナウイルス流行前の宿泊施設の予約およびキャンセルの発生を予測する基本の数理モデルの構築に成功した。

観光旅行といった長期的な計画のキャンセルは、旅行の直前だけでなく、計画立案以降の流行状況や介入の状況が関与していると考えられる。しかしながら、携帯電話の位置情報データだけでは、どの時点での流行状況や介入の状況が行動変容を促したのかは直接的にはわからない。そこで、旅行予約サイトにおける宿泊施設の予約の発生およびキャンセルのデータを解析した。旅行予約サイトのデータのような直接的に行動変容が抽出できるデータを数理モデルで解析した例は今までになく、世界で初めて詳細に行動変容を定量化することとなる。本年度は、宿泊施設の予約および予約のキャンセルの発生プロセスの数理モデルを構築した。宿泊施設の予約数は予約の発生によって増え、キャンセルによって減少する現象である。さらに、予約の発生およびキャンセルは流行の状況（行政の介入の状況と陽性者数）に応じて変化すると考える。宿泊施設の予約を指数関数の加法モデルとみなした数理モデルを構築し、旅行予約サイトにおける宿泊施設の予約の発生およびキャンセルのデータをフィッティングさせたところ、予約に関しては５個の、キャンセルに関しては６個の指数関数の和で表現することが最適であることが判明した。また、一部屋あたりの客数は予約とキャンセル両方に、シングル、家族といったゲストタイプと滞在期間が予約の発生ダイナミクスに大きな影響を与えていることが判明した。これらの解析により、コロナウイルス流行前の宿泊施設の予約およびキャンセルの発生を予測する基本の数理モデルの構築に成功した。