プロ野球選手が教える野球教室みたいな豪華スタッフによるハッカソンに行ってきたわけだがなかなか楽しかったのでご報告。Qiitaの画像表示にクセがあるためレイアウト崩れはご容赦。 イベントの主目的はジャパンサーチなどのGLAMデータを検索したりAPI経由で活用するアプリを作ろうというもの。私の参加した第4班では地図に興味があるらしき方々が最終的には10名ほど集まってアイデア出しから実装まで分担して作業した。 作品 結果できあがったのがこちら:ぶら広重(仮称) 宿場町、自分が住む街、ゆかりの地域などについて、GLAMデータをかき集めて過去から現在に至るミラーワールドを再現しようというコンセプト。過去の姿を知らない(が興味がある)住民や観光客などを利用者として想定。 「テキスト」と「マップ」でタブを切り替える。 「テキスト」タブ 「テキスト」ではまち歩きを意識して縦方向にストーリを展開。 (c)O
Pyramids of Giza Ancient pyramid complex on the outskirts of Cairo. IMGpedia is a Linked Dataset that incorporates visual information of the images from the Wikimedia Commons dataset: it brings together descriptors of the visual content of 15 million images, 450 million visual-similarity relations between those images, links to image metadata from DBpedia Commons, and links to the DBpedia resource
ウィキデータで遊ぼう企画の続きです。今回は、ウィキデータに登録されている画像=大体はウィキペディアに表示されている画像を検索してみます。 前回の記事はこちらで読めます。 suisui.hatenadiary.jp ウィキデータの項目には、ウィキペディアと同じくウィキメディア・コモンズにある画像を追加することができて、人物の肖像や、項目のものの全体像、ロゴマークなど、様々な画像を見ることができます。 ウィキメディア・コモンズの簡単な紹介 ご存知ない方のために、ウィキメディア・コモンズについて簡単に紹介しておきます。ウィキメディア・コモンズは、ウィキペディア(全言語)で表示される画像の大部分を保存、分配しているサイトです。画像だけではなく、音声やビデオ、プレゼンテーション、PDFなどのメディアファイルを保持し、ウィキペディアや、他のウィキメディアのプロジェクトサイトからは、ファイル名を指定する
ウィキデータの紹介三回目になります。前回のエントリはこちらで読めます。 suisui.hatenadiary.jp 前回は、何が検索できるのか、を知るためにウィキデータのページの読み方を紹介しました。今回は、いろいろな検索をしてそのまま表示してみます。 橋のデータに登録したもの 検索するときに、ウィキデータ全体だと話がややこしくなるので、前々回紹介した大阪市の橋全部の中から検索します。大阪市の橋のそれぞれ、に私が登録していったのはだいたい以下のプロパティ(P)です。 日本語のラベル - 橋の名前 別名 橋の種類 (P31) - 構造での分類、用途での分類など、粒度はまちまち 国 (P17) - 日本 位置する (P131) - 橋のある市町村(区レベル) 位置座標 (P625) - 緯度経度 交差物 (P177) - 橋が交差している川や道路 以下が通る (P2505) - 橋を通る道や鉄
前回に引き続き、ウィキデータの紹介です。前回はここで読めます。suisui.hatenadiary.jp 前回の、ウィキデータでは検索した結果を地図に出せるよ、というところまではあちこちで紹介されいるため、すでに皆さんご存知だったと思います。今回は、検索例をお休みして、より楽しむために次に進む前にウィキデータのページの読み方を紹介します。 今回の説明がざっくりでも理解できれば、次回以降、紹介する検索条件をいじったりできるようになります。単に検索結果の紹介を見たいだけであれば今回は飛ばしてもらっても問題ありません。 ウィキデータじゃなくても ところで、取り出したデータを地図に表示するだけであれば、Google先生のマイマップのほうが簡単で綺麗にできます。例えばこんな風にです。同様にAPIをつかえばOSMやGeonamesでも同じようなことが可能だと思います。じゃあウィキデータでできることはな
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