[論文レビュー] The COVID-19 pandemic as experienced by the individual

Patrick Garland, Dianne M. Babbitt+4 more|arXiv (Cornell University)|May 3, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 29被引用数 23

ひとこと要約

本研究では、人口加重密度とホフステッドの個人主義スコアが、国ごとのCOVID-19の広がり方と流行の規模に顕著な変動を説明すると提案している。これらの2つの要因を組み合わせることで、ヨーロッパおよび北アメリカにおける流行規模の変動の半分を説明でき、感染拡大のダイナミクスを制御する要因として、単なる感染者数データを超えて文化的要因と人口統計的要因の重要性が浮き彫りになる。

ABSTRACT

The ongoing COVID-19 pandemic has progressed with varying degrees of intensity in individual countries, suggesting it is important to analyse factors that vary between them. We study measures of `population-weighted density', which capture density as perceived by a randomly chosen individual. These measures of population density can significantly explain variation in the initial rate of spread of COVID-19 between countries within Europe. However, such measures do not explain differences on a global scale, particularly when considering countries in East Asia, or looking later into the epidemics. Therefore, to control for country-level differences in response to COVID-19 we consider the cross-cultural measure of individualism proposed by Hofstede. This score can significantly explain variation in the size of epidemics across Europe, North America, and East Asia. Using both our measure of population-weighted density and the Hofstede score we can significantly explain half the variation in the current size of epidemics across Europe and North America. By controlling for country-level responses to the virus and population density, our analysis of the global incidence of COVID-19 can help focus attention on epidemic control measures that are effective for individual countries.

研究の動機と目的

• 人口加重密度（個々の人が直面する混雑状態の平均的暴露度を反映）が、標準的な人口密度よりも、初期のCOVID-19の広がり方の国ごとの差をよりよく説明するかどうかを評価すること。
• ホフステッドのスコアで測定される文化的な個人主義の違いが、人口統計的要因および移動行動要因を超えて、流行の規模の差を説明できるかどうかを調査すること。
• 人口統計的要因と文化的要因を組み合わせることで、COVID-19の発生率および流行規模の世界的な変動をよりよく説明できるかどうかを評価すること。
• 文化的要因および人口構造要因を考慮に入れた国レベルのパンデミック対応を比較するフレームワークを提供し、単なる感染者数比較によるバイアスを低減すること。
• 文化的および人口統計的文脈に応じて、どの制御策が最も効果的であるかを特定することで、ターゲットを絞った公衆衛生介入を支援すること。

提案手法

• 高解像度の人口データを用いて人口加重密度を算出し、国ごとに個人が経験する人口密度の平均的暴露度を反映すること。
• 文化的な違い、特に公衆衛生措置への順守行動に関する集団的行動と個人的行動の違いを代理する指標として、ホフステッドの個人主義スコアを用いること。
• 線形回帰モデルを用いて、人口加重密度とホフステッドスコアが初期の感染拡大速度および最終的な流行規模に与える説明力の有無を検証すること。
• ヨーロッパ、北アメリカ、東アジアの地域グループごとにモデルの性能を比較し、文脈に応じた説明力の有無を評価すること。
• オックスフォードCOVID-19政府対応トラッカーのストリングエントシ・インデックスを用いて国レベルの対策を制御し、文化的要因および人口密度要因の影響を分離すること。
• オーストラリアやニュージーランドなどの外れ値を分析し、国際的つながりや旅行行動が流行ダイナミクスに与える役割を評価すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人口加重密度は、ヨーロッパ諸国の間で初期のCOVID-19感染拡大の差をどの程度説明できるか？
• RQ2 ホフステッドの個人主義スコアは、ヨーロッパ、北アメリカ、東アジアの間で流行の最終的規模の差を説明できるか？
• RQ3 人口加重密度とホフステッドの個人主義スコアを併用することで、ヨーロッパおよび北アメリカにおける流行規模の差をどの程度説明できるか？
• RQ4 アメリカやイギリスのような非常に個人主義的な国々は、東アジア諸国と同程度の人口密度を持つにもかかわらず、なぜより大きな流行を経験したのか？
• RQ5 国際的な移動パターンやつながりは、文化的要因および人口統計的要因が世界的な流行拡大に与える影響を緩和するか、あるいは強化するか、どの程度影響を及ぼすか？

主な発見

• 人口加重密度はヨーロッパ諸国の間で初期のCOVID-19感染拡大の差を有意に説明できるが、東アジア諸国を含めたグローバルスケールでは説明力が薄れる。
• ホフステッドの個人主義スコアは、ヨーロッパ、北アメリカ、東アジアの間で流行規模の差を有意に説明でき、高い個人主義スコアはより大きな流行を示唆する。
• 人口加重密度とホフステッドの個人主義スコアを併用することで、ヨーロッパおよび北アメリカにおける流行規模の差の約50％を説明できる。
• アメリカは非常に個人主義的な国として、ホフステッドスコアに基づき、個人主義が低い国々と比較してより大きな流行規模を示すと正確に予測されている。
• オーストラリアやニュージーランドは、高い個人主義スコアを持つにもかかわらず、外れ値として小さな流行を示しており、これは国際的つながりの低さと厳格な border control によるものと推定される。
• 本研究では、文化的価値、特に集団主義が、マスク着用や隔離順守といったパンデミック対策への政府および社会の迅速かつ効果的な対応の背後に存在する要因である可能性が特定された。