全米からTwitterに投稿されるヘイトスピーチ（差別的表現）の出所をピンポイントでつきとめ、表示する新しいマップが公開された。これによると、こういった投稿を行うツイッター利用者の多くは米国の東半分地域に住んでいるようだ。 この「ヘイト・マップ」は、カリフォルニア州にあるハンボルト州立大学で地理学を専攻する学生らが作成したものだ。2012年6月から2013年4月までの期間に投稿された、15万件以上の位置情報付きツイートが分析され、人種差別発言、同性愛者や身体障害者に対する蔑視を意図した用語を含んだツイートを追跡し、これらの用語が使われている文脈についても判断を行っている。

東京には都営地下鉄と東京メトロという地下鉄が走っていますが、東京メトロの運行データが視覚的に分かるサイトが「metrogram」です。東京メトロの電車の動きがビジュアルで分かるようになっており、なかなか興味深い仕上がりになっています。 metrogram http://nulldesign.jp/metrogram/ metrogramのページをパソコンから開くと、午前4時台から画面がスタート。 この動いている○が電車を表しています。徐々に地下鉄が動き始め、左下には画面の中心にくる駅名が表示されており、、駅の発車時刻が表示されます。地下鉄は丸ノ内線であれば赤、半蔵門線であれば紫といったように、それぞれのシンボルカラーがそのまま使われています。 6時台になると電車が増え、溜池山王や銀座といった乗換駅に多くの電車が集まっているのが分かります。 7時台になるとさらに多くの電車が走っています。 ア

正規表現は様々なプログラミング言語やツールで利用できる、文字列の検索や置換に不可欠の存在といっても過言ではないかもしれません。 「Regulex」はその正規表現を可視化して分かりやすくグラフとして表示してくれるサービスです。 文字列で正規表現を入力すると対応したグラフが表示されるので、複雑な正規表現も直感的に理解できます(?)。 例1 例えば「(a|b\d+)*c」をビジュアライズすると以下のようなグラフが作られます。 グループがあってその中でaまたはbと数字の繰り返しがきて、最後にcがくる…というような正規表現が、グラフ化されました。 例2 もう少し簡単な例「abc\d+」を考えると次のようになります。 abcがきて、最後に数字の繰り返しが1回以上くる…。ということが直感的に理解できます。 まとめ 作成した正規表現グラフはイメージとして出力したり、サイトに埋め込んだりもできます(Java

第51回［ワークショップ ウラ設計シート］で仮説を立てて、いかに参加者の「気持ち」を引き出せるかシミュレーション。絵空事に終わらせないワークショップを！ やまざきゆにこ 2016-03-18

ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは

はじめに コンピュータやインターネットの発展によって、大量のデータを集積し、分析することが容易になってきました。しかし、データそのものに関心が集まる一方で、データの「見せ方」については、あまり注意が払われていないのが現実ではないでしょうか。 データは、人が理解することで初めて価値を持ちます。そして、その理解のカギを握っているのは、データを人の目で知覚可能な形へと「可視化」するプロセスに他なりません。データはただ表示すれば良いと安易に考えるのはやめて、表現力豊かな可視化のテクニックを追求してみませんか？ 本連載では、具体例やサンプルコードを交えながら、情報可視化の基礎から実践までを解説します。 情報可視化とは何か 「可視化（Visualization⁠）⁠」とは、画像やアニメーションのような視覚的表現を使用し、人に何らかの意味を伝達することです。特に「情報可視化（Information Vi

よりたくさんのデータを処理する必要性から、近年注目が集まる「ビジュアライゼーション」。本書は、そのデータのビジュアライゼーションを作成する際に留意すべき、基本的なコンセプトとベストプラクティスを紹介する書籍です。ビジュアライゼーションの分類、構成要素、目的、また選択すべき表現や避けるべきことなどを、簡潔に紹介しています。なお本書はEbook版のみの販売となります。 デザイニング データビジュアライゼーション はじめに 本書の構成 用語の意味 許可を受けて使用した図 カラーの図をオンラインで見る 出典および許可 問い合わせ先 謝辞 パートI 何をデザインするのか 1章 ビジュアライゼーションの分類 複雑さ インフォグラフィック vs ビジュアライゼーション インフォグラフィック データのビジュアライゼーション 探索 vs 説明 探索 説明 ハイブリッド：探索的説明 情報的 vs 説得的 vs

現在、多くの企業、公的機関、研究者が業務を通じて入手した大量のデータをオンラインに公開しています。またユーザ自身も日々膨大なコンテンツを生み出しています。それらのデータは、創造的な方法で、収集、処理、分析、可視化することにより、それ以前とはまったく異なる価値を持ちはじめます。本書『ビューティフルデータ』は、20本のエッセイを通して、大規模データの利用に関する現状と今後の可能性を伝える書籍です。Yahoo!、Facebook、Googleに在籍するエンジニアが執筆した基盤技術の開発ストーリーから、火星探査機の画像処理プログラム、レーザースキャナーによって撮影されたミュージックビデオ、国勢調査、犯罪レポート、投票行動などの可視化を通じた分析まで、幅広い分野にわたる先進的な事例を紹介し、データのなかに新しい意味を見出すための考え方を提供します。 はじめに 1章　データの中に生活を見る（Natha

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手軽で強力なプログラミング環境「Processing」を用いた情報視覚化技術についての解説書。地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚化手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。EclipseなどのJava開発環境や、ActionScriptを利用した視覚化手法についてもカバーしています。情報視覚化に興味のある幅広い読者にとって役に立つでしょう。 ビジュアライジング・データで言及されている書籍の本棚 。 原著者によるサポートページ サンプルファイルのダウンロード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合があります

Our core library. Includes all standard chart types and more.

D3は、ウェブページにロードしたデータからビジュアルを生成するJavaScriptベースのツールです。本書は、プログラマではない人々を対象として、D3を使ったデータビジュアライゼーションのプログラミングについて解説しています。ビジュアルのスキルはあるもののデータやコードをいじったことがないアーティストやグラフィックデザイナ、または大量のデータを持っているがビジュアルやコードを相手にしたことがないジャーナリストや研究者などには、本書が大いに役立つでしょう。もちろん、データの可視化について学びたい読者にもおすすめします。 はじめに 本書での表記 サンプルコードの引用について 問い合わせ先 謝辞 1章　イントロダクション 1.1　なぜデータビジュアライゼーションなのか 1.2　なぜコードを書くのか 1.3　なぜ対話的にしようというのか 1.4　なぜウェブ上でなのか 1.5　この本は何なのか 1.

TOPICS Programming , Business/Essay 発行年月日 2011年10月 PRINT LENGTH 400 ISBN 978-4-87311-504-7 原書 Beautiful Visualization FORMAT PDF ビジュアライゼーションについてのエッセイ集。ビジュアライゼーションは情報のグラフィカルな提示であり、その描写は複雑な情報を一目で明らかにしてくれます。地下鉄の路線図がよい例です。情報をグラフィカルなイメージに変換することで、ただ単に美しいだけでなく、物事の真相と新しい解釈を効果的に生み出す細部の積み重なりを表現できます。本書では学者や技術者、芸術家、分析の専門家など異なる立場でそれぞれのプロジェクトに取り組むその道のプロによるさまざまなビジュアライゼーション手法やツールを紹介します。日本語版オリジナルの巻末付録を2本収録。情報通信研究機

見ていて楽しい感じだったのでご紹介。マニアックだが。 Algomationはさまざまなアルゴリズムをアニメーションで解説してくれるサイトだ。 よくあるソート系のアルゴリズムや、オセロを題材にした人工知能のアルゴリズムまで網羅している。 また自分でアルゴリズムを作って投稿することも可能だ。これ系の思考実験が好きな人は覗いてみるといいですね。

データ可視化のために作成されたJavaScriptベースのツールキット、「D3.js」の概説書です。D3の基礎となる、データセットの文脈によってコンテンツの要素を取扱う方法を学びます。ニューヨーク都市交通公社（MTA）の公開している実データに基づいて、HTML、Canvas、SVGを使った、豊富でグラフィカルなビジュアライゼーションの方法を知ることができるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 まえがき 1章　はじめに D3 基本設定 ニューヨーク都市交通公社のデータセット 2章　Enterセレクション シンプルな地下鉄路線状況表示盤を作成する プラザの1日平均交通量のグラフを作成する 3章　スケールと座標軸と折れ線グラフ バスの故障、衝突や人身事故 回転式ゲートの交通量をグラフ化する 4章　インタラクションとトランザクション 地下鉄の定時運行率の評価UIその1――インタラク