TechCrunchBandcamp has officially changed hands from its old new owner, Epic, to its new new owner, Songtradr, and lost half its employees in the process. Songtradr confirmed that “50% of employees receiv
Googleマップを使った等時間地図(isochrone map)マッシュアップ
ある地点から、一定の時間で辿りつける範囲を描いた地図をアイソクローンマップというそうですが、それをグーグルマップを使って世界中の任意の地点から求められるというサービスが公開されています。Isochronous Appli […] ある地点から、一定の時間で辿りつける範囲を描いた地図をアイソクローンマップというそうですが、それをグーグルマップを使って世界中の任意の地点から求められるというサービスが公開されています。Isochronous Application 上の地図は、「東京タワー」から「車で5時間」と入力して出てきた地図。高速道路沿いは速く移動できるでしょうから、それなりには正確そうです。ただ、山中など何時間使っても行けないところもあるはずなのに出ていないので、内部的にはあまり細かく求めているのではないように思います。描画にもかなり時間がかかるので、GoogleのAPIを呼び出しておお
アジアの大気汚染を鼻毛で可視化した鼻毛マップ
空気が汚れていると鼻毛が伸びる、といいますが、アジア各地の大気汚染を鼻毛の長さで実感させるという啓蒙サイトがClean Air AsiaによるHairy Noseキャンペーンです。 こちらの入り口から入ると、 Googl […] 空気が汚れていると鼻毛が伸びる、といいますが、アジア各地の大気汚染を鼻毛の長さで実感させるという啓蒙サイトがClean Air AsiaによるHairy Noseキャンペーンです。 こちらの入り口から入ると、 Google Map上に、アジアの各都市が汚染度ごとに色わけされてプロットされています。都市を選ぶと、右側の顔の鼻毛が、汚染度に合わせて変わります。 幸い、日本では埼玉がレベル2のGoodになっている以外は、どこもレベル1のExcellentですが、汚染で知られる中国甘粛省の蘭州市は、レベル6(Critical 致命的)でこんな鼻毛に。 中国・インド北部がひ
サーモグラフィーのように体温で色が変化し使用中の筋肉を可視化するシャツ「Radiate Athletics」
今までトレーニング時に「体のどの部分を鍛えているか」ということは自分で確認することが難しかったのですが、体から発する熱に反応して色が変化する素材を使うことで、運動時にどこの筋肉を使用しているかが一目でわかるようにしたTシャツが「Radiated Athletics」です。特殊な装置を用ることなく自分が今どの筋肉を使いどの部分を使っていないかがわかるため、より効果的に体を鍛えることができます。 Radiate Athletics http://www.radiateathletics.com/ Radiate Athletics: The Future of Sports Apparel by Radiate Athletics — Kickstarter http://www.kickstarter.com/projects/radiate/radiate-athletics-the-fu
New community features for Google Chat and an update on Currents
Join the official community for Google Workspace administrators In the Google Cloud Community, connect with Googlers and other Google Workspace admins like yourself. Participate in product discussions, check out the Community Articles, and learn tips and tricks that will make your work and life easier. Be the first to know what's happening with Google Workspace. ______________ Learn about more Goo
ネットワーク分析をもうちょっと勉強（実践編） - でたぁっ 感動と失敗の備忘録
前回は 竹本先生の資料 や WEBページ を拝見し R で行うネットワーク分析について新たに知ることができた関数、分析手法についてまとめてみた。さっそく Non-overlapping 手法を実務で実践したが早くも壁にぶちあたってしまった。実務で取り扱うデータを分析する際にはつきものだ。。。今回分析したネットワークはこんな感じ。ノード数=446、エッジ数=792、図ではエッジの矢印が見えないかもしれないが有向グラフ。（前回同様サイトスケープにくわせOrganicレイアウトで表示 ※背景色のみ白に変更） さっそくエラー多発 何も気にせずにNon-overlapping手法のコミュニティ抽出関数を実行したらエラーが多発。 > # おまじない > ls(all=T) character(0) > rm(list=ls(all=TRUE)) > > # パッケージの読み込み > library(i
政府統計データ、API提供開始 実際に取得し可視化してみた:オープンデータ情報ポータル
2013/06/21 データジャーナリズム 総務省では、６月10日から統計データのAPI（Application Programming Interface）提供を開始した。インターネットを通じて機械的にデータを取得し、自社の持つシステムやウェブサイトで活用することができる。 独立行政法人統計センターが運用している「次世代統計利用システム」で試験的に行っているもので、登録すれば誰でも利用できる。現在ＡＰＩで提供されているのは、国勢調査、住宅・土地統計調査、地域メッシュ統計、消費者物価指数など総務省統計局所管の統計で、データ量は表にして約32,000、約47億セルに及ぶ。 政府から最新データが提供されると、利用者側のウェブサイトでも自動的に同期して更新するようにしたり、政府データとその他のデータをシステム上で組み合わせて分析する、といった利用を想定している。 総務省ではこの試験運用でノウハウ
ツイートから可視化される生活圏：The geography of Tweets - サイエンスメディアな日々 インフォグラフィクスな日々
Twitterがサービスを開始したのは2006年７月。それから約７年、世界中の「つぶやき」の蓄積は、人間に関する膨大なデータベースになりつつある。 この度、TwitterのVisual Insightsチームは、2009年以後のジオタグ（緯度・経度情報）付きツイートをプロットした画像を公開した。ジオタグからプロットされたツイートの場所の可視化から、私たちの「生活圏」が浮かび上がってくる。 例えばヨーロッパの可視化について、Twitterのチームは、都市の生活圏だけでなく海上の航路も見えてくることが面白いと述べている。確かに、単純な住居の可視化とは異なる、ツイートならではの生活圏の可視化になっている。ちなみに、主要な海上航路でもツイートの通信ができていることも興味深い。 また、東京、ニューヨークなど各都市のツイートを見ていると、そこでの人間の営みが見えてくる。ツイートが行われた場所は、何らか
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