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。
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。
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。
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。
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。