メッセージとコンテキスト
安倍総理の動画はただくつろいでいるだけで、歌っても踊ってもいない。コンテンツの趣旨、コンテキストを無視しているように見えるし、それが憤りに繋がっている。
しかし、いったいそんなコンテキストが本当にあったのだろうか。
星野源さんのインスタグラムには、バナナマンと大泉洋さんの動画も投稿されている。
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これらの動画は、何を伝えているだろうか。参加の形態は、必ずしも楽器の伴奏やコーラスやダンスに限らない、ということではないのか。俳優やお笑い芸人であり、音楽として関わることができなくとも、連帯してほしいということではないのか。これらの動画はニュースショーでも取り上げられていたし、これを見て、音楽でなくても大丈夫、というふうに思った人がいてもおかしくはない。
もちろん、個性的な大泉さんや、お笑い芸人のバナナマンだから、コンテキストを逸脱することが許されるのかもしれないし、星野源自身が投稿した動画であるから、彼らの動画が炎上するはずもない。一方で、一国の総理大臣が（追記：現状あまり職務を全うしていないと見なされている状況で）、彼らのように歌でも踊りでもない逸脱的メッセージを発することは、やはり問題があったのだとは思う。端的に言えば、安倍総理の動画はスベっていて、ムーブメントに水を差す結果になってしまった。
インターネットの時代、私たちは皆が皆異なるものを見ていて、コンテキストはほぼ共有されていない。この世界では、コンテキストを置き去りにして、メッセージだけが転送されてゆく。メッセージは原理的にコンテキストから乖離していく。この時代、正気でコミュニケーションをとろうとするのであれば、異文化への原理的無理解を理解し、ディスリスペクトという現象をリスペクトするべきだ。不快感に正直でありつつ、自分と異なる存在を理性的に認めるべきだ。そうでなければ、排外主義に堕してしまう。文化摩擦は、絶望というよりもチャンスであり、そういう時こそ感性を研ぎ澄まし、失われたコンテキストを集め、現象を見極めようとするべきだ。創造的な、あるいは破壊的な他者へのリスペクトが行われなければ、私たちは永遠にリスペクトされないだろう。
ウイルス感染シミュレーターを作ったので、オーバーシュートを完全に理解した
新型コロナウイルスの問題で、専門家が使う「オーバーシュート」という言葉の意味が問題になっていた。
疫学でのオーバーシュートという言葉がどういう風に使われるのだろうと思ってさっと検索したが、https://t.co/LZMpKsJuCL の絵がでてきた。これは語感と一致している。論文もいくつかみたが、この絵でいいように思った。言葉には、色々な「文化」（じゃーごん）があるのは僕らも経験しているが。。
— 佐々真一 (@sasa3341) 2020年3月20日
興味を持ったので、自分でも感染症の数理モデルを作り（グラフは参考にしたが、計算するための具体的な数式は見ていない。集団免疫率の定義を見たぐらいだ。）、シミュレーションを行ってみたところ、同様のグラフを得ることができた。ここに、簡単に説明をしておこうと思う。
留意点として、私は疫学の専門家ではないので、以下で使われている用語は疫学で使っているものと異なっているかもしれない。
再生産数は感染者1人がウイルスを伝染させうる人数のこと。ウイルスの性質で決まる、本来的な再生産数を基本再生産数といい、コロナウイルスではだいたい2～3ぐらいであると考えられているらしい。
1度感染した人間は免疫を獲得するとすれば、ワクチンが開発されていない限り、延べ感染者数=免疫獲得者数となる。免疫を獲得した人間にはもうウイルスが感染しないことから、次のような漸化式を立てて、感染者数の変化を考えることができる。（直接、感染者数や延べ感染者数=免疫獲得者数を扱うのは面倒があるので、それぞれ人口で割って、感染者率・延べ感染者数率=免疫獲得者率とする。）
この式を眺めれば分かるが、感染者率はが1を超えていればどんどん増えるし、1を下回ればどんどん減っていく。その境界となる免疫獲得者率の値を、集団免疫率という。
感染者率' = 感染者率 * 基本再生算数 * (1 - 免疫獲得者率)
— Ryusei (@mandel59) 2020年3月24日
免疫獲得者率' = 免疫獲得者率 + 感染者率'
と置くと、基本再生算数 * (1 - 免疫獲得者率) ≦ 1 のとき、すなわち 免疫獲得者率 ≧ 1 - (1/基本再生算数) なら感染者は増えない。この閾値が集団免疫率。
式変形すれば
これらの式から、免疫獲得者率=延べ感染者率が集団免疫率を下回っている間は、感染者は増え続け、延べ感染者率が集団免疫率を上回ったところで、ようやく感染者数が減少に転じるということがわかる。（わからなければ、シミュレーション結果のグラフを見て確認してほしい。上掲のグラフは基本再生産数が2の場合のシミュレーションで、集団免疫率は50%だ。免疫獲得率が50%のところで、感染者数が減少に転じている。）何もしなければ、社会の人口のうち集団免疫率の分の人間がウイルスに感染するまで、ウイルスの勢力は強まり続けるという、避けがたい運命が示されている。ウイルスの封じ込めができなくなった以上、どんな政策を行おうと、いずれ延べ感染者数は、人口の50%～66%に至るのだ。たとえ、新型コロナウイルスの致死率が数%程度だったとしても、大量の人間が死ぬことになる。
もはや、延べ感染者数の人口比が集団免疫率に至ることが避けられないのであれば、私たちは速やかに集団免疫率を目指して、感染するようにすべきなのだろうか？いや、違う。何もしなければ、集団免疫率を大幅に超えて感染者が発生してしまうことになるのだ。
集団が集団免疫を獲得した時点、すなわち、延べ感染者率が集団免疫率に達し、感染者数が減少に転じた時点で、自然と流行に終息に向かうというのは正しい。しかし、流行が終息に向かうというのは、直ちに終息するわけではなく、感染者数が0になるまでは、あらたな感染者が出続ける。シミュレーションでは延べ感染者率は約87%に至っており、集団免疫率とは大きな差が生じている。これこそが、「オーバーシュート」と呼ぶべき現象だ。
しかし、オーバーシュートを回避する方法はある。実効再生産数（感染者が実際に感染を広げる人数）を下げれば良い。つまり、衛生管理を徹底する、外出を避ける等の施策によって、人為的に実効再生産数を下げることができれば、延べ感染者率はより低い値に収束し、その時点で感染者数がほぼ0になる。延べ感染者率が集団免疫率に至った時、感染者がほぼ0である状況であれば、ここから元の生活に戻り、実効再生産数が上昇したとしても、免疫獲得者の割合が多く実効再生産数は1を下回るのでウイルスの流行はもはや拡大しない。（延べ感染者率が集団免疫率を下回った状態ではいけない。延べ感染者率が集団免疫率より少ない状況で、実効再生産数が基本再生産数に戻れば延べ感染者率が集団免疫率より少ない状況では、実効再生産数が1以上に戻りうるので、そこからまた流行が拡大することになる。）
実効再生産数を下げれば、感染者数の最大値も下がる。医療のキャパシティが有限である以上、このことも施策上重要な要素ではあるのだが、感染者数が医療のキャパシティを超えることをオーバーシュートと呼ぶわけではない。オーバーシュートは、延べ感染者数の割合が集団免疫率を超えて増えすぎてしまうことを指すのだ。延べ感染者数×死亡率=総死者数なのだから、延べ感染者数を最小化することは非常に重要だ。
以上が、是非とも実効再生産数を下げる政策を積極的に行わなければならない理屈だ。しかし、このような理屈をまともに書いている記事はほとんどない。医療従事者さえ、この理屈を正しく理解できていないから、オーバーシュートを誤用しているのだろうと思う。これは問題だ。自分でシミュレーションをやってみれば、上の理屈は容易に理解できるはずだ。
ウイルス感染シミュレーターといっても、Google Sheetsで簡単な数式を並べてグラフを作成するだけの、やり方を知っていれば誰でも作れるものだ。実際に自分でも、シミュレーションをして、パラメーターを変えて感染状況の変化を確認してみてほしい。
追記:
SIRモデルというのが出てきた https://t.co/lACyw8Dg4t
— 鷹羽さん (@selvaggio) 2020年3月25日
追記2 (2020-03-27): 上の記述で、「実効再生産数」が適切に使われていなかったので、訂正し、より正確な表現にした。