日本戦ツイート分析｜2014ワールドカップ（ブラジル大会）：朝日新聞デジタル
※選手や監督の名前を含むツイートを収集、その中に多く出てくる言葉を分析・抽出しています。 ※ツイッターのデータは「ＮＴＴデータ」の協力で収集。東北大学大学院の乾・岡崎研究室の支援を受けて、ツイート件数、関連語、ポジ・ネガを分析しました。関連語では、意味のない文字などを除いています。 ※円グラフは、いわゆる「ポジ・ネガ分析」です。活躍を評価しているツイートを「ポジティブ」。プレー批判や交代を要求するようなツイートを「ネガティブ」。単に選手交代を紹介するなど、評価に言及しないツイートを「ニュートラル」と分類しています。 ※最新ブラウザの使用をおすすめします。お使いのブラウザによっては正しく表示されない場合があります。 ※画像のうち、遠藤、岡崎、伊野波、、ザッケローニ監督、ボニ、ヤヤ・トゥーレ、ドログバ（２枚目はＡＦＰ）、長友（２枚目）はロイター。大久保、柿谷、内田、今野、青山、酒井高、ジェルビ
試合を決めたのは「ドログバ」なのか？データで振り返る日本vsコートジボアール（藤代裕之） - エキスパート - Yahoo!ニュース
ハフィントンポスト日本版が取り組んでいる、 サッカーのワールドカップ（Ｗ杯）ブラジル大会の試合データがとても面白いです。 コートジボワール 対 日本（ハフィントンポスト日本版）ボールの支配率、シュートやクロスの数、プレイヤーのポジション、個別選手のパスやシュートも提示されて、ざまざまな分析が可能となっています。 試合は残念ながら1-2で敗れました。日本のボール支配率は39%、シュートは7（コートジボアールは21）、クロスは12（コートジボアールは23）となっています。 個別選手のデータを見ると、長谷部選手は、パス成功率90%、インターセプト4。左右に動いて守りながら攻守の起点になっていたことが分かります。中継では「ドログバにやられた」という話しが出ていましたが、ドログバ選手の投入というより、左サイドで攻守の起点として、パスもインターセプトも非常に良かった長谷部選手を変えたのが失点の要因では
ライトノベル感想サイトがどれだけ実売に結びつくのか : わなびニュース
ライトノベル作家 三上康明先生のツイートを発端に、Twitterでプチ話題になっていたライトノベル感想サイトの売上への影響力の話。 作者が意欲をもって新しいことにチャレンジしても今は埋没しがちなんだよね。それこそライトノベルは超初動型とか言われて発売後一週間で数字でなきゃダメとかだし。つまり何が言いたいかというと感想サイトの方は新旧問わず名作を推してもいいのよ。 — 三上康明 (@MikamiYasuaki) 2014, 6月 13 過去に完結している作品でも、普通の読み方では見つけられない切り口を紹介したり、そもそも読み物として面白い紹介文であったり、そういう形なら掘り起こしにつながったりするのでは……と思ったんだがこれはやっぱり「売りたい」ありきの考えなんですかね。 — 三上康明 (@MikamiYasuaki) 2014, 6月 13 PVを稼ぐなら話題がHOTな新作発売時期に紹介す
（復旧）Feedly、DDoS攻撃を受けサービスダウン中 犯人は"身代金"を要求
続報：Feedly、再びDDoS攻撃でダウン 金銭的要求に屈さず約4時間で復旧 RSSリーダーサービスのFeedlyに対し、外部からDDoS攻撃が加えられ、6月11日19時現在でサービスを利用できなくなっている。 Feedlyは公式ブログで、DDoS攻撃を受けていることを報告している。 同時に、攻撃者が攻撃中止の見返りとして金銭を要求していることも明かしている。Feedlyは、要求に対して屈することなく、ネットワークプロバイダーと協力して攻撃の被害を最小限にするべく動いているという。 また、Feedlyは、同じ攻撃者による他の被害者と法的機関とともに攻撃に対処すると表明。攻撃を無効化でき次第サービスを復旧させるとしており、データの安全性確保を保証している。 （追記：6/11 23:25） Feedlyは、サービス復旧のためにインフラストラクチャにいくつかの変更をおこなったことを明らかにした
ラノベオールタイムベストまとめ : ErogameScape －エロゲー批評空間－ Blog
2013年06月09日07:00 カテゴリライトノベルSQL ラノベオールタイムベストまとめ はじめに 2013年5月30日にi_j_さんのつぶやきによって、5月30日から6月2日にかけて、ラノベクラスタの方々が、過去の全作品を通して、選出した良ラノベ10件をあげていく営みが行われました。 その結果、総参加者数197人、総有効投票数1776、というデータが集まりましたが、twitterは何もしないとデータは流れて消えて行くのみでもったいないと思いました。 そこで、「#ラノベオールタイムベスト」でつぶやかれた書籍を集計し報告するのがこの文書の目的です。 ついでに、集計のためにSQLのウィンドウ関数を使ってみたので、SQLのウィンドウ関数の使い方も実例を交えて書いていくことにします。 ※フレームワークを使っていると、フレームワークに実装されたORMをなるべく使うことになる(直でSQL書いたら負
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「アフタヌーン」印刷証明部数が3.2万部と伝えられていた件について