Google Public Data Explorer
The Google Public Data Explorer makes large datasets easy to explore, visualize and communicate. As the charts and maps animate over time, the changes in the world become easier to understand. You don't have to be a data expert to navigate between different views, make your own comparisons, and share your findings.
アメリカ上空を飛ぶすべての航空機の軌跡を視覚化したアート
アメリカの国土は広いので航空機はポピュラーな交通機関となっていますが、このアメリカ上空を飛んでいる無数の航空機の軌跡を視覚化したアート作品です。機種や航空会社、高度などで色分けされており、脳神経のように張り巡らされた航路が時間とともに密度を変えていくムービーは幻想的です。 詳細は以下。 Aaron Koblin - Flight Patterns Aaron Koblin - Sand Box - Flight Paths アメリカ上空を飛んでいる飛行機の軌跡を取得して描画するとこんな感じ。アメリカの形が浮き出ています。 機種別に取り出した画像。これは国内線で多く用いられるボンバルディア・CRJ2シリーズの軌跡。 ボーイング757-200だと海外便が多くなるようです。 一部をクローズアップするとこんな感じ。これはニューヨークやボストンなどがある北東部です。空港がある辺りにはふわふわとしたパ
にこぐらふ - ニコニコ動画のコメントから「w」を数えてグラフを生成
笑う門にはなんとやら テキスト上で笑いを表現するための文字 「w」．見てるこっちまで笑えてきます．（笑えない？） そんな 「w」 好きのために，ニコニコ動画 に投稿された動画の最近のコメントの中から 「w」 を抽出，グラフを生成するサービスを作ってみました． 動画再生ページを開いて，設置した ブックマークレット をクリック +α するだけでエントリ完了！しばらく放っておけば，再生時間を横軸に，「w」 の割合を縦軸にとったグラフが自動で生成されます． グラフが盛り上がっている部分は 「w」 がたくさん出現している証拠．グラフをながめることで，その動画のおもしろい場面なんかがわかっちゃうかもしれません． ではでは，右のリンク 「にこぐらふ生成！」 をブックマークに登録して，あんな動画やこんな動画のコメントの 「w」 をグラフにしてみましょう！ ちなみに，「w」 のことを 「にこ」，生成されたグ
セマンティックウェブ、情報可視化に関するサイトのまとめ - 毛のはえたようなもの
ええと、今回は院試じゃなくて、ゼミで資料を提出必要があったため調査。 単なる数値情報の可視化にとどまらず、メタ情報を利用していたり、あるいは互いの関係性を可視化すること、見せることに重点をおいたサイトを集めてみました。 探しにくいサイトの種類であると思うので、ご存知の方はコメントいただけたらうれしいです。 関係図・グラフ SPYSEE：人名検索。関係性の観点から1ページに情報がまとまっている。*1 mixiGraph：自分のマイミクの関係図。ソフトウェア。 Twitter html5 Thingy：TwitterにおけるFollowingとの関係図。Flash。Twitter関係の情報可視化に関するサイトまとめはこちら *2 Touch Graph：Webサイトの関係図。Javaアプレット。 Blog Keyword Visualizer：ブログで言及された言葉の関係図。Flash。 am
大規模ネットワークのコミュニティ階層構造を高速に抽出する - cameraLady
論文を読んだので内容のメモ．訳すというよりはボクの解釈のメモです．先日のエントリ 気が向いたので研究について書く は前置きでした． Fast unfolding of community hierarchies in large networks アブストラクト ソーシャル系のサービスは秩序と乱雑さを併せ持つ複雑ネットワークとして捉えられる．SNS や携帯電話のネットワーク，Web のように大規模なものにおいては，その全体構造を把握するための解析手法が求められている． ネットワークを密に結合したノード集合であるコミュニティ(ここではクラスタと同意)に分解するアプローチは有効だ．SNS などからコミュニティを抽出することで，トピックについて知ることができる．さらに，得られたコミュニティをノードしてメタネットワークを生成すれば，ネットワークの構造を視覚的に把握できるようになるだろう． この論文
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