ただいま、ホームページの公開を停止しております。 大変ご不便をおかけいたしますが、何卒、ご理解いただきますようお願い申し上げます。
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去る7月29日(日曜日)に、標記の勉強会に出席した。 勉強会の模様は Ustream で生中継されており、また、事務方を務められた @nyampire さんが twitter で随時テキスト中継もされたのであるが、Ustream の方は発言者が誰であるかは判りにくい状況であった上に、みんな早口で大量に話したため、さすがの @nyampire さんも全部中継することは難しかったものと考える。 私自身は、議論に集中するのに精一杯で、とても自分の発言(あるいは意見)を twitter に流す余裕がなかった。が、沢山発言した人間として、どういう意図で何を話したのかを、ある程度までは明示しておかねばならないかな、とも考える。ここに、あの日の発言内容を(可能な範囲で)再現してみる。 なお、以下のテキストは、発言順ではなく、私の発言の本旨を適宜まとめたものである。従って、あの場で発言しなかった内容も多少
日本ジャーナリスト教育センター(JCEJ)は7月28日(土)、オープンデータの活動に取り組んでいるGLOCOM(国際大学グローバル・コミュニケーション・センター)と協力し、JCEJ×GLOCOM「データジャーナリズム実践 データから社会問題を発見する」を行いました。 ワークショップは午前・午後の2部構成で、午前の部はGLOCOM主任研究員の庄司昌彦さんによるオープンデータについての講義、およびJCEJ運営委員の赤倉優蔵によるデータジャーナリズムの講義を行いました。昼食をはさんだ午後の部では、午前の部の講義内容を踏まえ、オープンデータを活用したグループワークに取り組みました。 ■オープンデータを使いこなせ! 庄司さんは、オープンデータやオープンガバメントについて、特に、日本の電子行政オープンデータ戦略(PDF)を中心に説明しました。 「90年代、IT戦略は行政がリードしていたが、それ以降、N
■オープンデータ活用をテーマとしたシンポジウム 欧米諸国と比較して公共データの活用がまだあまり進んでいないと言われる日本においても、新産業創出や行政サービスの効率化等を目的に、オープンデータの活用を推進していこうという課題に取組むメンバーがいる。去る、5月31日(木)に、関連の研究者、技術者、自治体関係者、ジャーナリスト等が参集して公開シンポジウムが行われたので、出かけてみた。 公開シンポジウム「オープンデータが拓く未来 〜動き出した日本の公共データ活用〜」 | 国際大学グローバル・コミュニケーション・センター オープンデータが拓く未来 #glocom まとめ - 2012.5.31 - Togetterまとめ イギリス等海外の事例や、国内でも先進的な取組みを進める福井県鯖江市の事例等、非常に興味深かったし、そもそも情報通信基盤は世界最高水準でありながら、情報の活用においては他国の後塵を拝
仕事で初対面の相手がFacebookアカウントを持っていたので、会う前にプロフィールや近況アップデートを読んでどんな人かを確認した――最近ではこんな行動、珍しくないのではないでしょうか。また就職/転職活動において、企業側が応募者のソーシャルメディア情報をチェックしていた、などという話もたびたび登場するようになっています。このようにソーシャルメディアは「相手が信用できる人物かどうか」を確認するツールになりつつあるわけですが、それを企業が組織的に行うことが許されるのか?というテーマをめぐって、ドイツで騒動が起きています。 発端となったのは、ドイツの公共放送NDR(北ドイツ放送)の報道です。ドイツ最大手の信用調査機関シューファ(Schufa)がポツダム大学のHPI(Hasso Plattner Institute、SAP創業者の一人であるハッソ・プラットナー氏の寄付により設置されたIT技術者教育
モバイルユーザーについてもっと知りたくありませんか? Our Mobile Planet がお答えします。 40ヶ国におよぶスマートフォン利用の実態が分かります。また、モバイルユーザーについての深い洞察とモバイル戦略立案のためのデータの収集に役立つさまざまなチャートを自由に作ることができます。 グラフを作成
昨日、日本ジャーナリスト教育センター主催のワークショップに参加してきました。 テーマは「データジャーナリズム実践:Googleを使って社会を読み解く」。講師は「次世代マーケティングリサーチ」の著者であるマーケティングリサーチャーの萩原雅之さんでした。イベント詳細はこちら。 前半は萩原さんからマーケティングリサーチについてのお話(前回のイベントでのお話のダイジェスト)、後半は実際に手を動かしてみようということで「Google insights for search」と「Google Public Data Explore」を参加者各自のPCで使ってみました。 このGoogleが提供している2つのサイト、存在は知っている方が多いかもしれませんが実際に活用している方は少ないのではないでしょうか。私もそうだったのですが、使ってみるととても面白かったです! 以下、少し解説してみます。 ■Google
前回は、構造構成主義を超メタ理論(超認識論)とするメタ研究法である、構造構成的質的研究法(SCQRM)を紹介いたしました。SCQRMは、関心相関性を中核とし、11の関心相関的アプローチ[1]を備えていました。また、SCQRMでは、関心相関的存在論-言語論-構造論によって、構造構成的-構造主義科学論という科学論と、関心相関的構造構成法といった方法枠組みが基礎づけられています。このようなSCQRMは、モデル構築がその研究の目的である場合において、関心相関的選択に基づき、M-GTA(Modified Grounded Theory Approach/修正版グラウンデッドセオリーアプローチ) を分析ツールのひとつとして採用しています。 [1]関心の探索的明確化、関心相関的継承、関心相関的選択、関心相関的サンプリング、関心相関的調査(質問)項目設定、関心相関的方法(方法概念・研究法)修正法、関心相関
こんにちは。今日2回目のWeftQDAの時間です。サンプルとして青空文庫の文章を選んだわけですが、もうちょっと後のことを考えて選べばよかったとやや後悔中。ま、使ってみることが目的なのでよしとする。 さて、今回は「Review Coding」です。 さっきつけた コードを見直す機能です。 メニューバーから、「Search」→「Review Coding」を選びます。と、「Code Review」いう画面が開きます。 で、「Documents and Category」ウィンドウから集計したいコードを選んで(1回クリックでフォーカスした状態にして)、「Code Review」画面の「Add as row」をクリックすると、選んだコードが行に入ります。「row」と「column」、どっちがどっちかいつも分からず、一発で思い通りになったことがありません。ってことは逆に覚えてるってことなのかな...
Weft QDA Weft QDA is (or was) an easy-to-use, free and open-source tool for the analysis of textual data such as interview transcripts, fieldnotes and other documents. An excerpt from my MSc dissertation explains the thinking behind the software in more detail. The software isn’t being maintained or updated, but the most recent version is available for interest. This version includes some standard
QDAソフトとは、Qualitative Data Analysisを行ふためのソフトウェアである。Max QDAだとかNVivoだとかが有名だが、そもそもQDAソフト自體知られてはゐまい。これは量的分析も同じだが、かういった專門用途のソフトはとにかく高い。個人で氣輕に買へる樣なものでは到底ない。量的ならフリーのRがあるが、質的にはさういったものはないと思ってゐた。そこで、iEditだとかFrieve Editorだとかを工夫して使はうかなと思ってゐたのだ。そんな折に見つけたのが、Weft QDAといふソフト。この邊りの經緯は2010年1月19日の日記に書いた。 そんなWeft QDAについての、日本語の情報が徐々に出て來たやうだ。 blog: CAQDAS [質的研究ソフト] - 論文紹介 これまでは英語の情報しかなく、導入の敷居が高かったので、なかなか良い傾向だ。問題は、開發が止まって
現在校正作業中のOECD『世界の若者と雇用』の校正刷りと一緒に、明石書店から送られてきたのがこの『図表で見る教育 OECDインディケータ2011年版』です。 http://www.akashi.co.jp/book/b94412.html まじめにいちいち読んでると、校正作業が進まないので(笑)、ちらちらとつまみ読みしているだけですが、これは大変役に立つ本ですよ。 目次を示しますが、今日教育をめぐって、根拠レスな議論やらイデオロギッシュな議論やらいろいろ飛び交っていますが、そういうインチキ議論とは一線を画して、まっとうな議論をしようとすれば、必ず使わなくてはならないような重要なデータが、きちんと耳を揃えて並んでいます。 A章:教育機関の成果と教育・学習の効果 A1:成人の学歴分布 A2:後期中等教育卒業率 A3:高等教育卒業率 A4:専攻分野の選択 A5:生徒の社会経済的背景と読解力の成績
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネット(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 ※1 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 ※1 レジストラ「GMO Internet, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 ※1 2020年8月時点の調査。
私が所属するプラットフォーム開発部は、「GREE」のシステム基盤を支える、いわば裏方にあたります。その中で私が所属しているのが、ユーザのサービス利用動向を把握するための、ログ解析を行うチームです。これは、データマイニングと呼ばれる分野で、どのような属性のユーザが、どのように「GREE」を利用しているのかを定量的に把握し、サービス企画やマーケティングを行うためのベースをつくる仕事です。そのために多岐に渡る大量のデータを丹念に集計し、解析結果をスピーディーに社内に届ける必要があります。一見、単調で地味な仕事のように思われるかもしれませんが、サービス開発のスピードを維持するにはミスや遅延も許されないクリティカルな仕事です。また、会員数・ページビューが拡大してゆく中で、爆発的に増えるデータ量の負荷に耐えながら、精確なデータ集計を続けるには非常に高度な技術力が求められます。さらに、扱うデータの意味も
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