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Consider some of the examples below, including some fantastic charts and graph designs. These can be found all around the web and included on your own website if need be. These can even be constructed dynamically with libraries such as jQuery and MooTools. And with HTML5/CSS3 standards moving towards the mainstream, it’s more common than ever before. Both graphic designers and web developers are c
大きなイベントがあると、人は Twitter を使って友達や家族、世界中のフォロワーにニュースや自分の考えを共有するようになりました。そして、ある場所から発せられた情報がリツイートや返信、ダイレクトメッセージを通じて瞬く間に世界中に拡散します。この現象は、ワールドカップなどのスポーツイベントからテレビで幅広く報道されるようなロイヤルウェディングまで、様々なイベントにおいて見られました。また、今年の3月11日に発生した東日本大地震のような大規模災害に直面した際にも見られました。特に東日本大地震では、地震とその直後の津波の際に合計5回に渡って5,000 TPS (秒間ツイート) を超えたことが確認されています。下記のビデオは、東日本大地震において、世界中の Twitter での情報の流れを示しています。 パーソナルメッセージ 地震直後、友達や家族の安否を確認するための日本国内から発信されるツイ
日本にいる方すべてに影響を与えている今回の震災。落ち着いて行動をしようにも様々な情報が行き交って混乱してしまいがちです。また漠然な数字や被害の映像を見ただけでは全体像が掴めないこともあります。海外では膨大なデータを分かりやすく図解しているところが多数あり、今でも随時新しい情報が加えられています。 外国語ですが、絵で見ても分かりやすいものも多数あるので、一度目を通してみてはいかがでしょうか。 Japan Earthquake 2011 今回の災害の全体像を把握するのに役立つデータ。Google マップ上に様々な情報を配置することができます。KMLファイルのダウンロードも可能 TTU Japan Earthquake 先週の大震災から先ほど発生した余震まで最新の地震情報を地図上に表示 March 11, 2011 Honshu tsunami propagation 津波が太平洋全域にどのよう
※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています.これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です. 最近ブログで宣言した通り,入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中.入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい. ところで,少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て,登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど,この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った.映画の脚本となると,特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので,興味深いコーパスになり得るのではないかと思う. というわけで,NLTK習い立ての
インフォグラフィックの魔術師であるDavid McCandless氏が新たなインフォグラフィックがリリースされた。なんと、Facebookのステータスアップデートから、恋人の別れの時期を視覚化している。 今夏のTEDで紹介されたもので、10,000件のステータスアップデートを対象に、中でも”Break up”(別れ)や”Broken up”(別れた)といった言葉を捜したそう。その調査からわかったことは、 ソーシャルな出来事の前、例えば春休みや夏休みなどの前に別れる人が多い 月曜は一週間の始まりというだけでなく、多くの別れが告げられる日でもある クリスマス当日にはさすがに別れを切り出さない 特に驚くことなかれ、だけれど、ここまで如実に結果が分かってしまうのがすごい。ただ人とつながるだけでなく、男女の出会いという意味でもFacebookの”Effect”(効果)が増えてきていることがわかる。
You Have No Idea How Big Africa Really Is (But This Map Does)You can fit the United States, China, India, Japan, and much of Europe within Africa's borders. And Kai Krause's new map does just that. It's about 11.7 million square miles, which is really big—big enough to fit the United States, China, India, Japan, and much of Europe within its borders. And that's precisely what Kai Krause did with t
イギリスのデザイナーPaul Buttさんの§ Section Designが制作したワールドカップの勝ち上がりをビジュアル化したインフォグラフィックス「The World Cup Predicted」が、とてもわかりやすく、またデザイン的に上手だなあと思ったので以下に紹介します。 インフォグラフィックスとは、情報などを視覚的に表現することで、瞬時に伝えたい事が伝わるようなデザインの事(多分)。経済雑誌とかでたまにみかけるんですがThe World Cup Predicted程、色もキレイでシンプルなデザインはあまり見かけたことがありません。 グループリーグの勝ち上がり。「ムムッ!(カビラジエイ風)」 「韓国!ムムムッ!」 「セルビアとブラジルでブラジル!ムムムムムッ!」 The World Cup Predictedによる、優勝予想はブラジル。決勝相手はセルビア。いわゆる巷の予想で、あま
今回のワールドカップに出場する選手は合計で736人。各国代表の選手たちは普段どこの国でプレーしているのでしょう? 国内で活躍する選手が多いのか、それとも海外でプレーする選手が多いのか、アジアの出場国全体で見たらどんなバランスなの? アフリカの出場国は? 前回大会はどうだったの? などなど、チームの構成がまるわかりです。これは本当にすごい。よくできているサービスです。 上部にある国旗が、W杯出場国。下部にある国旗が所属リーグがある国になります。まず日本代表で見てみましょう。 ほとんどが国内でプレーしているのでこんな感じになります。日本から日本(Jリーグ)への線と、長谷部がいるドイツ、松井がいるフランス、森本がいるイタリア、本田がいるロシアへと線がのびていますね。では、ブラジル代表の場合はどうでしょうか? ブラジルクラスになってくると、国内リーグはもちろんのこと、欧州で活躍する選手が多いことが
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ロスアラモス国立研究所のDigital Library Research and Prototyping Teamがつくった「学問の地図」は、論文間の引用統計ではなく、オンライン上の論文やジャーナルを人々がどのように利用したかという実績にもとづいて作成されたものである。 あるデータベースのあの論文やデータを利用した人間の多くは、別のデータベースのあるデータを良く利用している、といった関係から、人の知と情報がどのようなクラスターをつくっているのかを、マップは鮮やかに描き出している。 大学や研究機関等から得た大量(10億件;2006~2008年)の利用ログの分析から浮かび上がる研究(利用)活動の姿は、論文の著者(研究社)のみならず、研究成果のユーザーである実務家などを含む活動が反映されていると考えられる。 とにかく絵を見て(さらにクリックして拡大)。 現在の学問の間の連関が、天球儀のように、あ
Author:くるぶし(読書猿) twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部(紙+電子) 2022/10/26 14刷決定 累計260,000部(紙+電子) 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第3位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第1位 第2の著作です。 2017/11/20刊行、4刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは10刷
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