SNS定点観測 2020年4月の「リスクコミュニケーション」を分析してわかったこと~SNS定点観測結果4~ リスクコミュニケーションに関するツイートを解析しています。外出自粛によって時間を持て余した影響からか、リスクコミュニケーションに関するツイート数は4月に入ってさらに急上昇。コロナウイルスの対策なしなら死者数42万人という予測のインパクトがリスコミ的には大きかったようです。 2020.05.24 SNS定点観測
リスクコミュニケーション 確率で書くとわかりにくいのでやめよう!その3:コロナウイルスの致死率、陽性率、病床稼働率もわかりにくい コロナウイルスの情勢でよく出てくる致死率、陽性率、病床稼働率という3つの確率について考えてみました。致死率なら人口と感染者数と死者数の関係、陽性率なら検査数とその意味(検査数の中には何が含まれているのか)、病床稼働率なら重症病床と通常病床のキャパシティ等、分母と分子を明示したほうがよいでしょう。 2020.05.20 リスクコミュニケーション
リスク比較 結局のところコロナ(COVID-19)とインフルエンザのリスクが高いのはどっち?リスクを比較をするときに最低限押さえておくべきこと。 新型コロナウイルス感染症とインフルエンザのリスクを比較する際には、自分の主張に都合のよいシナリオのみを持ってくるのはフェアではありません。コロナのほうが季節性インフルよりも高リスクですが、季節性インフルも警戒を怠ると十分にリスクの高いものです。 2020.05.17 リスク比較
基準値問題 コロナウイルスとのたたかいは何をもって収束と言えるのか?都道府県独自基準のからくり 安全とは「許容できないリスクのないこと」と定義されるので、許容できないリスクの定義が必要です。コロナウイルス対策に関しては医療崩壊が起こることが許容できないリスクとみなされ、都道府県ごとに異なる状況にあわせて独自の基準が出されてきました。 2020.05.13 基準値問題
SNS定点観測 2020年4月の「リスク」を分析しました~SNS定点観測結果3~ Google検索履歴やTwitter、YAHOO!知恵袋を用いて「リスク」のトレンドを定点調査しています。2020年4月の調査結果からは、コロナウイルスに関連する情報(職業別感染リスク、各種の行動をとってもよいかどうかの判断基準、BCGについて、在宅ワークのtips、マスクについて)にとても高いニーズがあることが浮かび上がってきました。 2020.05.10 SNS定点観測
基準値問題 何メートル離れれば安全なのか?ソーシャルディスタンスのからくり ソーシャルディスタンスの距離は、ニュージーランドとイギリスで2m、米国では1.8m、オーストラリアで1.5m、シンガポールで1mです。日本ではマスクなしで2m、マスクありで1mです。この差は科学的な根拠に基づくものではなく、それぞれ科学と現実の狭間から生まれたものであろうと推測されます。 2020.05.06 基準値問題
リスクガバナンス 新型コロナウイルス感染症以外のリスクを忘れてしまうと起こる問題って何? ツイッター等のsnsでリスクに関する市民の意識を調査を行っていると、現在は「リスク=コロナウイルス」に大きく偏ってしまっていることがわかります。このような状態になると災害や事故などほかのリスクへの備えがうすれてしまい、本来抑えらえた被害が拡大するという問題がおきる可能性があります。 2020.05.02 リスクガバナンス
SNS定点観測 2019年11月~2020年3月の「リスクコミュニケーション」を分析してわかったこと~SNS定点観測結果2~ sns定点観測にてリスクコミュニケーションに関するツイートを収集しています。2019年11月~2020年3月の調査結果を見ると、1月にコロナウイルス問題が発生してからリスクコミュニケーションに関するツイートは急上昇し、「〇〇はリスコミぶち壊し」などの批判的な内容にあふれていることがわかりました。 2020.04.29 SNS定点観測
リスクコミュニケーション 確率で書くとわかりにくいのでやめよう!その2:死亡率0.001%と言われても、自分が死んだらならそれは100%ではないのか? これまで新型コロナウイルス感染症のリスクを比較してきましたが、リスクは10万人あたりの死者数、つまりある一定の集団の中の死者の頻度として表現しました。これを確率で表現するといろいろとややこしい問題が出てきますので、リスクコミュニケーションでは確率ではなく頻度で表現したほうがベターです。 2020.04.26 リスクコミュニケーション
リスクコミュニケーション 確率で書くとわかりにくいのでやめよう!その1:コロナウイルスのPCR検査で陽性がでたら感染している可能性は〇%か? PCR検査は白か黒かをはっきりさせる確実なものではありません。偽陽性や偽陰性の問題がありますが、これを確率で表すととてもわかりにくいものになります。代わりに頻度で示すことによって理解しやすくなります。事例として検査で陽性が出た場合に本当にどれくらいの人が感染しているのか計算してみます。 2020.04.22 リスクコミュニケーション