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数理モデル大実験

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数理モデル大実験

2014.02.20 23:59:59

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5F 「未来をつくる」 入口 / 5F “Explorer the frontiers” Entrance

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感染状況時間経緯

ABOUT 仮想的感染症伝播実験について

今回の実験によって得られた、時間的に変化する人のつながりに関するネットワークのデータを解析し、ネットワークの動的な変化の特徴を知ることで、ネットワークを介した感染症や口コミによるうわさの広がりの様子をシミュレーションすることができるようになります。このようなシミュレーションによって、感染症の広がりの予測や流行を抑えるための効果的な対策の検証に役立てることが期待されています。
仮想的な感染症の伝播実験は2014年2月から数回にわたって行われ、各回それぞれ少しずつ異なる条件を検証しています。


図:時間的変化するネットワーク

感染症伝播の数理モデル

感染症や情報の伝播を表すモデルのひとつにSEIRモデルがあります。人の状態をS、E、I、Rの4つに分けたものです。

  • S: 感受性者(感染する可能性のある状態)
  • E: 潜伏期の感染者(感染していますが、人には感染させません)
  • I: 感染させる可能性のある感染者
  • R: 回復者(免疫を獲得し、再感染しない状態)
  • Sの人がIの人に近づくことでEになります。Eの人はしばらくするとIになり、またしばらくするとRになります。Rの人はRのまま状態は変化しません。

つながりバッジ

実際に感染症を実験することはできないので、くしゃみなどの飛沫の代わりに微弱な電波を飛ばすバッジを開発しました。バッジはおよそ5m程度の範囲に近づいたお互いの状態を交換し、前述の感染や回復をシミュレーションすることができます。未来館内にはおよそ20個の固定バッジも設置し、それぞれのバッジがどのように移動したかも観察できるようにしました。


つながりバッジ

バッジの位置を取得するビーコン

展望

仮想的感染症伝播の数理モデル大実験から、感染症伝播の全体の様子を知っていただくことで、数理モデルによる研究のおもしろさの一端を感じていただければと思います。数理モデルを用いることで、感染症流行だけでなく様々な社会問題に対して、数学的に理解し解析することができるようになります。その結果、問題の原因究明や対策の検証のみならず、その数理モデル自体への理解を深めることで適用した現象と同じ特徴を持つ現象への応用が可能となります。今後、数理モデルによる研究を通して感染症伝播という現象自体をさらに深く知り、新たな感染者が確認された場合の被害規模の予測や、その被害を抑えるためのより有効な対策の提案も考えています。

関連展示


日本科学未来館 3F「未来をつくる」常設展示 メディアラボ
第13期展示「1たす1が2じゃない世界 ―数理モデルのすすめ」
http://miraikan.jp/medialab/

HELP ヘルプ

2014/2/12

[設定]初期の感染者数:1名
[参加人数]: 86名
[仮想実験 結果]最終的に感染した人の数:8名
[ランプ色告知]無し

2014/2/17

[設定]初期の感染者数:1名
[参加人数]: 90名
[仮想実験 結果]最終的に感染した人の数:18 名
[ランプ色告知]無し

2014/3/12

[設定]初期感染者数:1名
[参加人数] 123名
[仮想実験 結果]感染した人の数:79名
[ランプ色告知]無し

2014/3/16

[設定]初期感染者数:3名
[参加人数]177名
[仮想実験 結果]感染した人の数:134名
[ランプ色告知]無し

2014/3/20

[設定]初期感染者数:1名
[参加人数]166名
[仮想実験 結果]感染した人の数:130名
[ランプ色告知]無し

2014/3/22

[設定]初期感染者数:1名
[参加人数] 251名
[仮想実験 結果]感染した人の数:199名
[ランプ色告知]有り

2014/3/24

[設定]初期感染者数:2名
[参加人数] 124名
[仮想実験 結果]感染した人の数:75名
[ランプ色告知]有り

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CREDIT クレジット

主催:
FIRST 合原最先端数理モデルプロジェクト
http://www.sat.t.u-tokyo.ac.jp/first/
協力:
日本科学未来館
http://www.miraikan.jst.go.jp/
制作:
株式会社アートフル
http://artful.co.jp
株式会社ONEMOREDOT.
http://www.onemoredot.com
金沢大学 理工学域 電子情報学類 秋田純一
http://ifdl.ec.t.kanazawa-u.ac.jp/

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