・調査の動機

生体リズム（*1:)の安全/危険モデルに基づき安全性の影響を調査した。

・調査対象

ネット上で収集した約10万件のアクセス・データ（男女比は男性　人,%：女性　人,　%）

・調査の焦点

アクセス時刻、アクセス地域（東京で代表）、生年月日で算出された生体リズムの周期と頻度の関係

概要

これは個人の概年リズムと概日リズムの複合したリズムがWebアクセス数の増減と同期していることを示したものである．

この生体リズムは，各個人の生年月日を基準とする1年周期(概年リズム)の位相と，日の出を基準とする1日周期(概日リズム)の位相との差として表れる．

この調査は，生体リズムの１周を15度の幅で24個のセクタ(扇形)に分け，個人ごとのアクセス日時の生体リズムの位相を，対応する各セクタに振り分けた．

最後に各セクタに振り分けられた頻度の移動平均を数えた．このようにして得られた位相の１周期の間に，3個のピークが120度毎に存在した．

キーワード

概日リズム，概年リズム，フラクタル，第3高調波，角田忠信

1. はじめに

安全-危険期間の交代と同期する生命活動の基本になっている生体リズムには，数多くの周期がある．その中には，約1年周期のリズムと約１日周期のリズムがある．

このような生体リズムは，人間の行動に影響を与える神経伝達物質の働く周期を左右している．さらに概日リズムは1年周期で変動する昼夜の長さの変化の影響を受けている．

これらを根拠として，｢概年リズムによって変動する概日リズムの周期が人間の行動に影響を与えている｣，との仮説を立てた．

この仮説においては，この周期を概年概日リズムと名付け，生年月日の日の出をこの周期の基点とした．また，概年概日リズムには生体リズムの一般的な性質であるフラクタル構造を想定した．

筆者は，この仮説を基に，Webアクセス数は生年月日を基点とした概年リズムと概日リズムの複合した位相（以下，概年概日リズムと呼ぶ）に伴って増減していると予測した．そして，基点からの位相とWebアクセス数の増減周期を解析した．

筆者は，この報告によって，「Webアクセス数の増減が概年概日リズムの位相と同期している」事実を提示しようと思う．

はたして，Webアクセス数の増減は概年概日リズムの位相に同期しているのだろうか？

2. 結果

3. 研究方法

3.1. 調査の対象

Webアクセス人数の時間的な変動と，個人の生体リズムとの関係を調べるためには，生年月日，Webアクセス日時，Webアクセス地域を一組にした多くのデータが必要である． 筆者は，その条件を満たすデータを，Webコンテンツに対するアクセスデータから得た．

3.2. データ収集

最終的に，約100000組のデータを抽出した．

3.3. 分析の方法

通常，生体リズムの研究で概日リズムを測定する場合，1周期を生物時計の24時間として表示する．しかし，この研究では太陽の座標を用いるので黄道座標系で表示した．

また，誕生日を基準とした1年周期の太陽の位相をSBとし；アクセス日の，日の出の太陽の位相をSTとし；Webアクセス日時の東の地平線の黄経をATとし；調波をiとし；分析可能な調波の上限をNとした．

ただし，i=1～N，(AT-SB)=(AT-ST)+(ST-SB)である．

筆者は調査に入る前に次のような仮説を立て，予測を行った．

もし個人のWebアクセス時刻が，概年概日リズムの位相の影響を受けているとすれば，アクセス数は周期的に変動をする．そして，ピークはiの値に応じて(AT-SB)/i=0の近くにある．

3.4. 予備調査、本調査、確認調査

実測値には様々なノイズとバイアスが含まれている．また，それらの影響の大きさも不明である．そこで筆者は，Webアクセス日時と生年月日の収集を3回行った．

3.5. 位相の求め方

θは，特許情報(※2)の説明にある通り、太陽と地平線の黄経を取得して，その後は「4.3. 分析の方法」に記した手順により計算した．

4. 考察

結論

この結果に対し，概年概日リズムとWebアクセス日時とが同期していることを示している，と筆者は結論した．

この調査は，対照群によって生年月日，Webアクセス日時と地域が統制されている．したがって，このリズムには４回のピークが存在する，と筆者は判断した．

この結果をより確実なものにするためには，概年リズム周期の複数回分のデータで同様の結果を繰り返し再現することが望ましい．

ただし，生体リズムの作用メカニズムについては別の探求が必要である．また，未知のバイアスの可能性を完全に捨て去ることは出来ない．

図1．Webアクセス日時における概年概日リズムの3回のピーク

図1は，概年概日リズムの１周期を３６０度で表し，個人のWebアクセス日時の生体リズムの位相を，15度ごとに区切って24個のセクタに振り分けた移動平均を取った場合の，位相毎のWebアクセス数の変化を表すグラフである．

参考文献

(※1) 大塚邦明, 時間治療：病気になりやすい時間、病気を治しやすい時間
(※2) 特許技術サンプルコード