COVID-19: データリテラシー

COVID-19 関連記事、特に感染者数や重症者数などの「データ」の取り扱いを見ていると、正直悲しくなることがあります。

それは、「データリテラシー」が低いこと。

言い換えれば、「データを正しく扱う」ことに対して、不真面目だということです。

たとえば。

昨日の感染者１０００人。今日は１０人。減りました！

というのは、まったく何も言っていません。いや、「検査条件は同一である」ことを暗黙に押し付けているので、ミスリードを誘っていることになります。これでは、データリテラシーが低い、と言われても仕方がありません。

上述の例の場合、検査数が同じか？というのが最初に思いつく条件の違いです。その上で、「どういう人が検査に来たのか」。これは、濃厚接触者だけなのか、それとも、来た人を全部いれているのか、、、など。また、検査体制がことなると、それも結果に大きく影響を与えます。

これらを全く論じていないデータは、ある意味では「信じるに値しない」ことになります。

無風凧は、せめても、ということで、検査数と陽性化率で補正を掛けながら分析を行っていましたが（最近は行っていません）、その視点でいえば、昨日(1/25)の618人は、まったく土俵が違う数字で、一喜一憂するにも値しないものだと思っています。

加えると。

濃厚接触者 と判定した人の陽性率と、それ以外の陽性率くらいは、分けて公表してほしい。それがなければ、クラスター対策が有効か否かも分かりませんからね。

更に無風凧の考えでは。

濃厚接触者、という範囲が少し甘い、というか、本来濃厚接触者になるべき人の中で、漏れている人が多い、というのも実情だと思うのですが、それを算出するだけのデータは公表されていないように思います。

尾身さん、少しづつ、公開してくれませんか？

＃ 東京都のデータを見ると、クラスター対策は、既に有効でない、と見えます。