厚労省の感染者数のデータ詐欺グラフをGoogleドライブで再計算して共有してみた

# はじめに
最近、ツイッターでデータやグラフをスクショで公開しているのを良く見るのですが、スクリーンショットではデータの再利用が出来ないので、第三者とデータを共有できる方法を考えて見ました。

以前[ブラックジャックの期待値をセル関数だけで計算する](https://qiita.com/takahasinaoki/items/094da1dd64c6273502dd)という記事で、EXCELのセル関数でブラックジャックの期待値を計算したシートをGoogleスプレッドシートで公開したのですが、もしかするとEXCELで作成したグラフをGoogleドライブにアップロードしても、Googleスプレッドシートのグラフとして公開出来るのではと思い試してみたらうまくいったので紹介します。

## サンプルデータについて
厚生労働省のアドバイザリーボードが公開しているワクチン接種歴別の新規陽性者数のグラフを使用したいと思います。
なぜかというと、従来は接種歴の分からない人を未接種者にカウントしてデータを作成していたのを、４月中頃のデータから接種歴不明に分類するようにしたという[ニュース](#ニュース記事)を見たからです。
ただし、その後のデータをみても数値の連続性に違和感を感じるグラフで、調べたところ世代別の人口に令和３年度の数値を使用していることが判明しました。
それで、最新の人口データを使用したらどうなるのかに興味があって計算してみました。
また、接種歴不明者の数も、全体のおよそ3分の1を占める大きな数字なため、いろいろなケースに分けて計算したらどうなるかも興味があったので、いろいろなケースで計算してみました。


# グラフをGoogleスプレッドシートで公開する方法
1. EXCELのファイルを自身のアカウントのGoogleドライブにアップロードします。
1. Googleドライブ上でファイルをスプレッドシートで開きます。
1. メニューの[他のユーザーと共有]を選択
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/41314061-595c-379b-8908-0c47830b1a19.png)
1. [リンクを知っている全員]を選択
1. [リンクをコピー]で公開するURLをクリップボードに取得する
1. [完了]クリックで公開完了
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/5bc1fd82-d176-c5e0-0944-ccf33f670ba7.png)
以上でURLを公開することで第三者にデータを公開することが出来ます。

## データを共有された第三者がデータを利用する方法
URLを教えてもらってサイトを開いた第三者は、シートを開くことは出来ますが編集することは出来ません。
編集するためにはメニューの[ダウンロード]から[Microsoft Excel]形式を選択してダウンロードします
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/6e283dd2-ef67-6d39-5c74-a67a7428aaba.png)
ダウンロードしたファイルをExcelで開けば編集できます。
Excelがなければ、自身のアカウントのGoogleドライブにアップロードすれば、Googleスプレッドシートで編集できると思います。

# 実際に公開したデータ
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1TcqXC8gSrTUI47kMVTW0Mtu5bvnssMGT/edit#gid=1863054822

## 公開したデータ内のグラフ

### バリエーション
| No | 年齢別人口   | 不明者の扱い                 | 対象期間  | 備考 |
|----|--------------|------------------------------|-----------|------|
| 1  | 令和３年度   | 未接種にカウント             | 4/4-4/10  |      |
| 2  | 〃           | カウントせず                 | 5/16-5/22 |      |
| 3  | 令和４年５月 | カウントせず                 | 〃        |      |
| 4  | 〃           | 未接種･2回･3回の接種率で按分 | 〃        |      |
| 5  | 〃           | 2回･3回の接種者で按分        | 〃        |      |
| 6  | 〃           | カウントせず                 | 〃        | 注   |
| 7  | 〃           | 未接種･接種者の接種率で按分  | 〃        | 注   |
| 8  | 〃           | すべて接種者に加算           | 〃        | 注   |

注：２回接種・３回接種者を接種者というくくりにして計算して

1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（4/4-4/10）
接種日不明者を未接種者にカウントしていた時のアドバイザリーボードのデータをそのまま使用したグラフ
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/0d34c093-9640-942e-3b79-c120a1d48fd8.png)

1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（5/16-5/22）
アドバイザリーボードのデータをそのまま使用したグラフ(接種日不明は未接種者から除外)
令和３年度の人口を使用
80才以上の数値があきらかにおかしくなっています
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/f0eb421d-e6d2-da76-a928-4bdec69ce640.png)

1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（5/16-5/22）
各世代別の人口に令和４年５月の人口推計を使用して計算したグラフ
40代と50代の逆転、60代後半の低さ、80才以上の数値の異常、すべて解消しています
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/5145717a-e435-c8dc-a8f1-f3c89e284b24.png)

1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（5/16-5/22）
各世代別の人口に令和４年５月の人口推計を使用し、
接種歴不明を未接種・２回接種・３回接種の各世代の接種率で按分して計算したグラフ
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/89340ad7-b5af-34f4-8595-acdd0c0f8f9d.png)

1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（5/16-5/22）
各世代別の人口に令和４年５月の人口推計を使用し、
接種歴不明を２回接種・３回接種の各世代の接種率で按分して計算したグラフ
※未接種者は、自身の接種歴が分からないということはまずないだろうということを前提とした場合
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/f7bfbdc6-0bb3-4a10-399d-7fbcfcbf0aaa.png)

1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（5/16-5/22）
各世代別の人口に令和４年５月の人口推計を使用し、
２回接種・３回接種者を接種者というくくりにして計算したグラフ
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/452f67ec-f811-00aa-3adb-628baade09b4.png)

1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（5/16-5/22）
各世代別の人口に令和４年５月の人口推計を使用し、
２回接種・３回接種者を接種者というくくりにして計算して
接種歴不明を未接種・接種者の各世代の接種率で按分して計算したグラフ
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/e310c455-c38b-f808-5d55-ca11dbb7d08d.png)


1. ワクチン接種歴別の人口10万人あたりの新規陽性者数（5/16-5/22）
各世代別の人口に令和４年５月の人口推計を使用し、
２回接種・３回接種者を接種者というくくりにして計算して
接種歴不明をすべて接種者に加算して計算したグラフ
※未接種者は、自身の接種歴が分からないということはまずないだろうということを前提とした場合
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411106/a1f1ce0a-d0b3-ce91-a6e5-801997be97bb.png)

# 最後に
がんばって作成したデータやグラフをみんなに使ってもらいたい時は、ぜひこの方法を応用してツイッターやブログなどで使用してください。

# 参考文献
###### 厚生労働省アドバイザリーボード
第86回新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード（令和4年6月1日）
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00348.html
資料２－４ 全国の新規陽性者数等及び高齢者のワクチン接種率等
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000945978.pdf

###### 総務省統計局
人口推計（令和3年（2021年）12月確定値、令和4年（2022年）5月概算値）　（2022年5月20日公表）
https://www.stat.go.jp/data/jinsui/new.html
令和4年5月報 （令和3年12月確定値、令和4年5月概算値)
https://www.stat.go.jp/data/jinsui/pdf/202205.pdf



###### ニュース記事
サンテレビニュース
[厚労省データ　心筋炎リスク情報も不適格～新型コロナワクチン未接種扱い問題だけじゃない！2つの不適格データ問題を独自検証～](https://news.yahoo.co.jp/articles/0cf1122ab31210e8f5fd8bb14e8eec53e58e50e6)
[【検証】厚労省データ　心筋炎リスク情報も不適格～新型コロナワクチン未接種扱い問題だけじゃない！2つの不適格データ問題を独自検証～](https://www.youtube.com/watch?v=wrPxi5zg6hs)

CBCニュース
[新型コロナワクチン打っても“未接種扱い”にしていた…厚労省「理由は不明だが意図的なものではない」](https://news.yahoo.co.jp/articles/302956e09ab38e2d48292a38a03cbbacf24b7340)
[国がワクチンの効果を示すデータを修正！ 一体なぜ？](https://www.youtube.com/watch?v=TI0AmG-N7f4&list=PLSkfIFJ2R_313NIbAVevF_qAwYs4UOSKb&index=8)