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日本大学文理学部情報科学科
尾上研究室

ネットワーク可視化 Jupyter Custom Widgetの開発

2019年度卒業生 森田 瑛仁 による卒業演習作品です。

概要:データ可視化・分析環境のトレンドをたどると、データサイエンティスト、アナリストを中心とした開発者らを取り巻く環境の進歩を垣間見ることができる。CUIで対話的実行可能なREPLをもつIPython、GUIチャートの描画に対応したQtConsole、WebベースのJupyter Notebook、クラウドベースのGoogle Colaboratoryと、たえず時代のニーズを満たすツールが開発されてきている。しかしPython言語の可視化・分析環境でよくつかわれるNetworkXに付随する可視化機能は、自由度が低いと感じた。そこで本稿では、Jupter Custom Widgetの実装から公開に至るまでの流れを把握して、そのポテンシャルを模索し、意味のある可視化ツールの実装方針を考察する。

Twitterにおける話題遷移ネットワーク可視化

2019年度卒業生 出口 拓也 による卒業演習作品です。

概要:近年、新聞やテレビよりもTwitterなどの情報発信ツールで情報収集がされることが多くなっている一方、不適切または不正確な情報が拡散されることも多い。実際に東日本大震災後に放射線や原発事故に関する科学的に不適切または不正確な情報が広がったり、根拠ない言説が流布された。しかしどのような過程で不適切または不正確な情報が拡散されるようになったのかは十分に調べられていない。そこで本研究では、話題の遷移をTwitterのハッシュタグを用いた話題遷移ネットワーク可視化で表すことで、拡散される過程を明らかにした。その結果から、話題が遷移していくうちに本筋とはかけ離れた話題に無理やりこじつけてツイートされていたり、差別的な意図がある造語を用いたハッシュタグを使用したツイートなどから、不適切または不正確な情報の拡散がなされていることが分かった。

https://codepen.io/EntranceExit/full/RXgQmr

福島第一原発事故に関するツイートの時間的地理的分布の可視化

2019年度卒業生 田中 大道 による卒業演習作品です。

概要:2011年3月に発生した福島第一原発事故では多くの被害が出ただけでなく、多くの情報が飛び交った。さらにテレビや新聞だけでなくTwitterをはじめとするSNSでの情報共有も多く見られた。そこで本研究では福島第一原発事故に関連するキーワードを基に6年6か月分のTwitterのデータを用いて情報の興味の流れを可視化した。可視化方法は2つの可視化図を2つのアプローチで作成し、最終的に見比べたことでわかったことを調べた。時間がたつにつれて人々の興味は薄れていくが、興味が再び強くなるタイミングが存在する。しかし興味の内容は異なっているものの、興味が強くなる時には理由が存在していた。

https://codepen.io/HRMC/full/QWWEKXr

文章類似度から見た行政事業の関係性

2019年度卒業生 田中 太樹 による卒業演習作品です。

概要:現在、我が国では年間5000近くの行政事業が行われている。これらの事業について国家財政健全化のために国家の制作として行政事業レビューを行っているが、現在それを比較参考にできるようまとめられているものは非常に少ない。そこで本研究では行政事業レビューシートにおける各事業の目的を用いて文章類似度を測定し各行政事業を可視化することで事業間、省庁間の関係について調査した。結果として各省庁、各主要政策・施策でそれぞれ違いがあることがわかった。

https://judgit.vdslab.jp/document-similarity

放射線が及ぼす生体影響に関するアンケートの多変量可視化

2019年度卒業生 孫 夙悟、宮本 悠佑、山本 寛之 の卒業演習作品です。

概要:2018年に研費基盤研究B「放射線生体影響に関する物理学、疫学、生物学の認識文化の比較分析」( http://radi.rirc.kyoto-u.ac.jp/sci/ )にて放射線が及ぼす生体影響および分野間コミュニケーションについての認識についてのアンケートが実施された。しかし、本アンケートでは可視化手法として円グラフと棒グラフを採用しており、得ることが出来る情報は最低限の集計結果のみである。そこで本研究の目的は上記のアンケートデータに対し、多変量データの可視化手法を適用し、複数の質問に対する回答の相関関係を調べることでより深く結果から分かることを読み取る事である。

https://codepen.io/sukedon/full/bGGmOzL

WAMSIM

WAMSIMは、放射線の健康影響を評価するWhack-A-Mole(WAM)モデルを使用した研究を支援するシミュレーターです。 WAMモデルは、放射線のダメージとそれを修復する生物のからだの仕組みの相互作用を微分方程式として記述した数理モデルであり、従来不可能であった線量率に応じた放射線影響の推定が可能です。 WAMSIMは、直感的なユーザーインタフェースによってWAMモデルのパラメーター設定を可能とします。

https://wamsim.vdslab.jp/

JUDGIT!

JUDGIT!(ジャジット)は、行政事業の概要や予算額、成果指標、支出先企業等の情報を横断的に検索できるデータベースサイトです。

年間約5000件の行政事業の自己評価として公開されている行政事業レビューシートを整理し、データベース化を行いました。 行政事業をデータに基づいて科学的に分析する基盤としても活用を進めていきます。

構想日本ワセダクロニクルVisualizing.JPとの共同プロジェクトです。

https://judgit.net/

CausalNet

CausalNetは生物学における表現型特徴ネットワークのビジュアルアナリティクスシステムです。階層グラフ描画とエッジ集中化の技術を用いることで、表現型特徴ネットワークから生命の発生現象の解明におけるデータ駆動分析を促進します。

関連文献

  • Y. Onoue, N. Kukimoto, N. Sakamoto, and K. Koyamada, “Minimizing the Number of Edges via Edge Concentration in Dense Layered Graphs,” IEEE Trans. Vis. Comput. Graph., vol. 22, no. 6, pp. 1652–1661, 2016.
  • Y. Onoue, K. Kyoda, M. Kioka, K. Baba, S. Onami, and K. Koyamada, “Development of an Integrated Visualization System for Phenotypic Character Networks,” in Proceedings of IEEE Pacific Visualization 2018 (VisNotes), 2018, pp. 21–25.

E-Grid

E-Gridは評価グリッド法とラダリングインタビューのためのビジュアルアナリティクスシステムです。E-Gridはネットワーク分析とグラフ描画の技術を用いることで、インタビューによって引き出された認知構造の効果的な分析を実現します。

https://egrid.jp/

関連文献

  • Y. Onoue, N. Kukimoto, N. Sakamoto, K. Misue, and K. Koyamada, “Layered Graph Drawing for Visualizing Evaluation Structures,” IEEE Comput. Graph. Appl., vol. 37, no. 2, pp. 20–30, Mar. 2017.
  • Y. Onoue, N. Kukimoto, N. Sakamoto, and K. Koyamada, “E-Grid: a visual analytics system for evaluation structures,” J. Vis., vol. 19, no. 4, pp. 753–768, 2016.