Towards a participatory European social contact observatory

ウイルスが人口内でどのように広がるかを理解するために、科学者たちはまず、人々が生活の中でどのように動いているかを理解しなければなりません。病原体が存在することを知るだけでは不十分です。研究者には、それが人から人へと運ばれる「目に見えない人間相互作用の網」をマッピングする必要があります。これらの相互作用は、しばしば「社会的接触」と呼ばれ、混雑したオフィスや教室、あるいは家族の家など、人々が呼吸する空気を共有できるほど近くに立つ瞬間を指します。数十年間、この網をマッピングする最善の方法は、何千人もの人々に、出会ったすべての人物について、その時間、場所、および相手の年齢を詳細に記録する日記をつけてもらうことでした。これらの調査は、アウトブレイクを予測するための強固な基礎を提供してきましたが、費用がかかり、組織化が困難であり、通常は10年に1、2回しか行われませんでした。これは、パンデミックのような新しい危機が襲ってきた際、データが古く感じられ、安全のために人々がいかに素早く行動を変えたかを捉えきれないことを意味していました。

現在、ヨーロッパ全域の研究チームが、異なるアプローチ、すなわち「病状の報告」という日常的な行為を「社会生活を追跡する方法」へと変える手法をテストしています。すでにインフルエンザのような症状をオンラインで報告しているボランティアの既存ネットワークを活用することで、科学者たちは、これらと同じ人々に対し、日々の接触についても記録するよう求めました。その目的は、この継続的で低コストな方法が、従来の重厚な調査と同じくらい正確でありながら、リアルタイムで更新できる能力を備えた、信頼できる人間相互作用のマップを生み出せるかどうかを確認することでした。イタリア、ベルギー、オランダの1万8,000人以上のボランティアによる11万件以上の接触報告を分析したこの研究は、この手法が有効であることを示唆しています。この研究は、デジタル報告における「誰が誰と会うか」というパターンが、従来の調査で見られるパターンと密接に一致している一方で、発熱などの要因がいかに人々の交流方法を変化させるかを明らかにしました。

研究チームは、12カ国の市民が自身の健康状態を自発的に報告している長期的なデジタルプラットフォームである「InfluenzaNet」に基づいて研究を構築しました。長年、これらのボランティアは咳や熱などの症状に関する週次のアップデートを送信しており、公衆衛生当局が呼吸器疾患の広がりを追跡する助けとなってきました。チームは、この熱心な市民たちに対して、もう一つだけお願いできるのではないかと考えました。それは、前日に誰と会ったかを簡単に日記に記録してもらうことです。2023年後半から2024年にかけて、3カ国のボランティアに対し、2ヶ月ごとに接触調査への回答が依頼されました。彼らは、会話をした、あるいは至近距離にいた人数を、年齢層別、および家庭、職場、学校といった場面別に報告しました。これらのボランティアはすでにシステムの一部であったため、研究者は彼らの接触報告を、症状の履歴や個人の詳細と直接結びつけることができ、健康と行動がいかに密接に関連しているかという豊かな全体像を描き出すことができました。

チームがこれらのボランティアによって生成された接触マップを、過去のゴールドスタンダードである調査と比較したところ、その結果は心強いものでした。新しいデータは、科学者が長年観察してきた基本的な構造と同じものを示しました。つまり、人々は自分と同年代の人々と最も頻繁に交流する傾向があり、学校、職場、家庭における相互作用のパターンも馴染みのあるものでした。従来の紙ベースの研究と同様に、デジタルボランティアも、子供や若年層が最も多くの接触を持ち、高齢者は少ないことを示しました。また、この研究は、これらのパターンがカレンダーに従って予測通りに変化することも確認しました。人々は休日や週末には接触が大幅に減少すると報告し、平日は増加すると報告しました。この確立されたデータとの一致は、たとえ全人口から無作為に抽出されたサンプルではなくボランティアに基づいているとしても、このデジタル手法が社会生活の真の姿を捉えていることを示唆しています。

この手法が機能することを確認するだけでなく、研究は特定の健康状態がいかに社会行動を変化させるかをも明らかにしました。接触日記をボランティアの症状報告と結びつけることで、研究者は誰かが体調を崩したときに何が起こるのかを見ることができました。インフルエンザのような症状、特に熱がある場合、健康な人と比べて接触が少ない傾向にあることが分かりました。この社会的接触の減少は、ベルギーとオランデ​​ルで最も顕著であり、発熱した個人は相互作用が大幅に減少していました。しかし、その関係は必ずしも単純ではありませんでした。完全なインフルエンザとは言えない程度の軽い症状であっても、依然として高い接触数を報告するケースがあり、これは軽度の病気が必ずしも人々の日常生活を止めるわけではないことを示唆しています。このようなニュアメント（微妙な差異）は、一回限りの従来の調査では、同じ人物の健康と行動を容易に追跡できないため、見落とされがちなものです。

また、本研究は、このアプローチが変化を追跡する力を持っていることも強調しました。データが継続的に収集されるため、研究者は人口の「伝播ポテンシャル（感染拡大の可能性）」が時間の経過とともにどのように変化するかを観察することができました。彼らは、社会的な接触の密度が、季節や公衆衛生の状態を反映して増減する様子を観察しました。この社会情勢をほぼリアルタイムで監視できる能力は、公衆衛生当局にとって新しいツールとなります。数年前の古い静的なマップに頼るのではなく、行動がいま現在どのように変化しているかを示す「生きたデータのストリーム」にアクセスできる可能性があるのです。これは、新たなアウトブレイクが発生した際にウイルスの拡散速度を予測したり、休暇中のロックダウンのような新しい政策が、いかに感染拡大を遅らせるのに効果的であるかを予測したりするのに役立つでしょう。

デジタル・サーベイランス（デジタル監視）の有望な未来を示唆する一方で、著者らはその限界についても慎重に述べています。オンラインネットワークに参加しているボランティアは、一般人口を完璧に反映しているわけではありません。彼らは平均的な人々よりも健康意識が高く、教育水準が高い傾向にあります。研究者は統計的な調整を用いてこれらの差異を修正しましたが、データは依然として、社会の無作為な断面ではなく、特定の熱心な市民グループの習慣を反映しています。さらに、本研究は人々が自身の相互作用を記憶し報告することに依存しており、それは不完全である可能性があります。これらの注意事項はあるものの、今回の知見は、デジタルによる参加型サーベイランスが、社会的な接触に関する高品質なデータを収集するための実行可能な方法であることを示唆しています。それは、人間相互作用のマップを最新の状態に保ち、病気の広がりを駆動する社会の流れを、より明確かつタイムリーに捉えるための手段を提供するものです。