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
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
春の伊予国漫遊記。松山・今治と愛媛の魅力を満喫してきました。 法事を兼ねて愛媛観光へ 2024年のGWは、毎年恒例の名古屋帰省ではなく自宅でゆっくり過ごしておりました。というのも、4月に法事のため愛媛・松山に親族大集合というイベントがありまして、そちらをGWの旅行代わりにしたという理由です。法事は日曜日の予定ということ…
HatebuSets
興味のあるページのURLを入力すると、はてなブックマークのブックマークの情報を利用して、関連ページを検索します。 最大30秒ほどかかります。 時々落ちます。 URL: 検索対象期間: 以前 全期間 以後 1週間以内 ブックマークレットを使うと、見ているページの関連ページを検索できて便利です。 ブックマークレット: HatebuSetsで関連ページを検索 日記: HatebuSetsについて 関連ツール: HatebuFriends リンク ソーシャルブックマークを利用して関連ページを検索するサイト: HatenaTail, similicio.us 同位語を検索するサイト: Google Sets, SEAL はてなウェブサービス labs.irons.jp
はてブ まわりのひと -はてブお気に入り関係のクラスタ可視化サービス-
はてブのお気に入りのユーザ間の接続関係を解析し、あなたの周りのコミュニティを見つけます 使い方 下のアップレットにあなたのユーザ名と探したい人数を入れてStartをクリック!! グラフが出てきたらマウスでグリグリしてみて下さい!! 線にくっついてるポッチは矢印の先だと考えて下さい。ポッチに近い方がお気に入りされている方の人です 下のチェックボタンは、描画に利用する力の種類です。左から、バネ、反発力、磁力線です。ブルブルして見にくい時は適当にチェックをはずしてください。 お願い "はてぶ まわりのひと"をブクマする Kikkerとはてブおせっかいもよろしく!! 注意 ※2006/10/21/19:15にクラスタリングのアルゴリズムを少し変更しました ※Javaアップレットを利用しているのでJavaのランタイム(1.5.0以降)が必要になりますよ ※Startボタンは一回きり有効です。パラメー
はてな村の地図『HatenarMaps』を公開しました - kaisehのブログ
『はてな村』のアナロジーを本当に地図にできたら面白いだろうなと思って、週末を潰して作ってみました。TopHatenarが蓄積しているDBを一部活用したサービスになっています。 Blogopolis このサービスを簡単に説明すると、はてなダイアリーのユーザに、獲得ブクマ数に応じた領土面積を割り当て、さらに似た者同士の領土を隣接させるという試みです。 地図の全体を見渡すことで、はてダの大まかなトレンドを掴むこともできるし、スケールを拡大していけば個別記事に到達することもできます。さらに、Google Mapsで検索するような感覚ではてなidやキーワードを入力して地図を探索したり、「去年と今年で勢力図がどう変わったか」を調べることもできます。 HatenarMapsはTopHatenarと同様、Javaで開発しました。フレームワーク構成もTopHatenarと一緒で、Cubby+Mayaa+S2
Ryoの開発日記 - 休みだよーん - グラフ理論ではてブ可視化
隣接行列をはてブおせっかいのデータからこしらえて、オレオレアルゴリズムでクラスタ抽出、そして、Java2Dで描画っと♪ ore_de_workさんの周辺30人分。 Ryoの周辺200人分(何が何だかワケわかめ) #追記 マグネティック-スプリングモデルというのを使って描画してみた http://www.jaist.ac.jp/~t-nakada/MagneticSpring/index.html ソースを流用させてもらいました。あざーっす。 Naoya氏の周辺50人ぐらい ふふむ。それっぽいな。 少しでも関係がある場合を含めると、リンクが多すぎてグラフが安定しないので、ある閾値以上の重みを持った辺のみを残すとこれ(Naoya氏の周辺200人ぐらい。ただし、該当するリンクを持たないノードは非表示) タグ情報は使ってません。同じドキュメントを見たことがある人が接続されてるだけです。 詳細はまた
ネットワーク分析とマーケティング: DESIGN IT! w/LOVE
不確実な時代をクネクネ蛇行しながら道を切りひらく非線形型ブログ。人間の思考の形の変遷を探求することをライフワークに。 先日、「セグメンテーションとノード間の隔たり」のエントリーで、 さて、昔からマーケティングではセグメンテーションということが言われる。 しかし、こうしたネットワークを考えると、従来のセグメンテーション～ターゲティングというマーケティング手法が、選択権が需要側に移り、かつアテンション・エコノミーの時代となり、マス的な手法の効力が弱くなっている現在では、すこし見直しが必要なのではないかと思える。 といったことを書き、「グローバル化、インターネットによるつながり、そして、ブロゴスフィアやSNS。そうした要素を考えると、マーケティングにもネットワーク視点の発想が必要になってくるのは間違いない」などと指摘したが、ちょうどタイミングよく昨日からスタートしたCNET Japanのブログ「
リアルとWebのネットワーク分析:先端研ブログ
先端研レポート第一弾は、2月にヤフー社内で開催された安田雪先生のセミナーのレポートをお届けします。 人脈づくりの科学 ： 関係構造の不思議 - リアルとWebのネットワーク分析 講演者：安田雪（やすだ ゆき） GBRC社会ネットワーク研究所所長 概要： 現実の人間関係と、Web上にみられる人間関係は、表裏一体である。現実社会では観察できない関係構造がWebから可視化できる一方、Web上の情報には反映されない関係が現実には存在する。リアルな社会での人や組織のつながりと、WEB上での単語や概念のつながりを対比しながら、その特徴を考えてみたい。論点は、人々は本当にWebを通じてつながっているのか、そして、つながりの検索は可能かである。 GBRC社会ネットワーク研究所所長、東京大学ものづくり経営研究センター特任助教授の安田雪先生は、数理社会学が専門で、関係構造の分析、数量化、可視化などがメイン。サ
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
ITmediaニュース：組織の人間関係をマップ化するプログラム、産総研が開発
産業技術総合研究所（産総研）は2月9日、組織の構造や人間関係をマップで把握できるプログラムを開発したと発表した。「コンプレックスネットワーク理論」を活用したプログラムで、実際に産総研に適用し、研究者の共著関係をネットワーク化して解析した。一般企業の組織構造の把握にも利用できるようにする計画だ。 同理論は、ノードの塊（クラスタ）が存在すると考える「スモールワールドネットワーク理論」と、リンクを多数持つハブノードと、ほとんど持たないノードがあるとする「スケールフリーネットワーク理論」両方の特徴を持つ。ノード同士のリンクがランダムに存在すると仮定する「ランダムネットワーク理論」と違い、組織の人間関係など大規模で複雑なネットワークの特徴をとらえやすいという。 産総研は、各研究者の研究タイトルや内容、共同研究者、発表日などを登録したデータベースから、論文と著者を線でつなぎ、共著者同士も線でつないで共
【社会情報学フェア2005】mixi公式データを学術的に研究する初の試みが京都大学で開催
京都大学で12日、社会情報学に関わる多様なイベントを集めた「社会情報学フェア2005」が開催された。イベント内のワークショップ「Webが生み出す関係構造と社会ネットワーク分析」では、SNS「mixi」の実データに基づいた研究発表が行なわれた。 ■ mixiの公式データ提供を受けた3チームが研究成果を披露 社会学では、個人や企業を対象とした社会ネットワーク分析を従来から行なっていたが、近年広まっているブログやSNSといったWeb上の技術は、大規模なネットワークデータを比較的容易に提供できるという点から、社会学の対象データとして大きな意義を持つという。本ワークショップでは、mixiを運営するイー・マーキュリーから3つのチームにデータが提供され、各グループがSNSのネットワーク構造を分析した研究成果を発表した。 提供されたデータは、2005年2月15日時点のもので、当時のユーザー数は363,81
[Mixi]つながりを表す指標「笠原数」の提案 - Tomo’s HotLine
IT技術を中心に、暮らしに役立つ情報からクラシック音楽の解説まで気軽に情報発信しています。 WEBサイトはhttp://toremoro21.world.coocan.jp/ Twitterは@toremoro21です。 □はじめに Mixiを使ったことのある人は自分または他の人マイミクの数を気にした事があるかもしれない。Mixiの興味深さは「ある人」と「ある人」が繋がっている事が「マイミク」というつながりで可視化できることである。これは非常に重要である。というのは、リアルな世界では、ある人とある人が知人かどうかは、その周囲の人に聞いてみるしかないからだ。Mixiはそのつながりを自動的に表示してくれる。 □つながりの科学～ミクロの場合 この「つながり」ということを数学的に言うとどうなるだろうか？「つながり」は数学的に言うところの「グラフ理論」で表される。例えばマイミクの数は辺、あるいはリン
![[Mixi]つながりを表す指標「笠原数」の提案 - Tomo’s HotLine](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b4e38426fa9529bdb687a0c8ea1406a0f5bee683/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Ftoremoro.tea-nifty.com%2F.shared-cocolog%2Fnifty_managed%2Fimages%2Fweb%2Fogp%2Fdefault.png)
恋愛関係ネットワークを可視化した「ジェファーソン高校恋愛構造図」 - GIGAZINE
アメリカのある高校で、過去18ヶ月間の間の恋愛相手や性的関係を持った相手を回答してもらい、それを図にしたものがこの「ジェファーソン高校恋愛構造図」と呼ばれているもの。青い点が男子生徒、ピンク色が女子生徒を示していて、線でつながっているのは恋愛関係にあるということ。数字はそのパターンが何組存在したかということ。 興味深いのは、この18ヶ月の間に8人の女子生徒と関係を持った男子生徒がいたり、青い点と青い点、あるいはピンクとピンクでつながっている部分が存在すること……。なんとも濃い人間関係が垣間見えます。 Researchers Map The Sexual Network Of An Entire High School -- Image http://researchnews.osu.edu/archive/chainspix.htm 関係図を作ったのはこの人、オハイオ州立大学のジェイムズ・
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