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。
永井孝志
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。
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。
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。
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。
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。
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。
SNS定点観測 2020年3月の「リスク」を分析しました～SNS定点観測結果１～
人々の生の声をSNS等から収集するソーシャルリスニングとして、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3月の調査結果からは、このコロナウイルス蔓延のご時世に〇〇しても大丈夫か？という行動の可否の判断にとても高い情報ニーズがあることが浮かび上がってきました。
リスク比較 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のリスクを比較したいときに押さえおきたいポイント４つ。その４：全体でみるか細かい集団に分けるか
コロナウイルスのリスクは性別や年代、地域によって違うことがわかっています。集団を分けると全体のリスクと異なってくることが今回のポイントです。この記事では東京都に住む60代男性のリスクはどの程度か？日本全体のリスクと比べてどのくらい違うか？などの計算をしてみます。
リスク比較 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のリスクを比較したいときに押さえおきたいポイント４つ。その３：数字に飛びつく前に信頼性を判断する
メディアによる記事にはセンセーショナルな数字が見出しとして出てくることがありますが、その数字に飛びつく前にその信頼度がどの程度かということを考えることが重要なポイントになります。実際の統計値と仮想的シナリオによる評価、数理モデルによる予測の信頼性について記載します。