数年ぶりの更新ですが、古今書院より、『ツイッターの空間分析』が2019年11月に刊行されました。私は編者で半分弱執筆しています。
また、同じく古今書院の月刊地理2019年12月号でも、「ツイッターからみえる地域と社会」という特集が組まれています。こちらから中身の一部を見ることができます。
数年ぶりの更新ですが、古今書院より、『ツイッターの空間分析』が2019年11月に刊行されました。私は編者で半分弱執筆しています。
また、同じく古今書院の月刊地理2019年12月号でも、「ツイッターからみえる地域と社会」という特集が組まれています。こちらから中身の一部を見ることができます。
2016年4月より、三重県の皇學館大学で勤務しています。
ほぼ1年ぶりの記事になりますが、第11回GISコミュニティフォーラムに出展した地図を、1位に選んでいただきました。詳細については下記URLを参照してください。
明日5月29日と30日に、東京ミッドタウン(東京都港区)で開かれる第10回GISコミュニティフォーラムに出展します。
学校・研究機関・NPO展示のコーナーのほか、29日16:10からは、教育GISセッションでも発表予定です。
また、今年もマップギャラリーに作品を出展しています。
参加には事前登録が必要ですが、ご興味のある方はご参加ください。
未明に公表された2014年の東京都知事選挙の確定結果をもとに、区市町村単位で主な候補の得票の特化係数を求めた(島しょ部は申し訳ないが省略)。各図に説明があるとおり、ここでの特化係数は、各候補の得票数の区市町村別構成比を、投票者数の区市町村別構成比で割ったうえで100を掛けたものであり、100を超えている区市町村(オレンジや赤)は、全体の投票者の分布に比べて、その候補への投票者が多いことを示している。ただし、得票数そのものを表してはいないので、特化係数が大きくても、その候補者がその地域でトップというわけでもないことには注意が必要。同時に表現するのであれば、カルトグラム(例えばここのように)などを使って、得票数や投票総数で区市町村の大きさを表現する必要がある。各候補の特徴を検討するには手元の材料が少ないのでのちのちということで。
<2014/02/12追記>
100より大きい・小さいで高さを判断できるのでわかりやすいかと思ったけれど、基本的には得票率の分布と見え方は同じになるので、得票率のほうがわかりやすかったかもしれない。
ここの図は得票率を地図化したもの。区切り方が違うので見え方は少し違う。
<2014/05/09追記>
いまさらですが、地図の投影法を設定し、修正しました。ラベルも付けて、見やすくはしています。
相当間隔があいてしまった。それなりに忙しいのと、最近あまりphpとかjavascriptとかに触る機会がないもので・・・。
さて、本来であれば昨日、今日は地理情報システム学会(GIS学会)の大会で、慶應義塾大学の三田キャンパスにいるはずだったのだけれども、台風27号の接近を考慮して中止に。学会のウェブサイトに掲載された会長声明によれば、「今回に発表される予定であったポスターやセッション企画など、何らかの形で発信ができないか模索中でもあります。」とのことなので、今回発表予定だった内容も、どこかで公開できる場が設けられるのかもしれない。
せっかくなので、ここにパワーポイントを載せてもいいのだけれど、学会側の動きを待つことにして、とりあえず公開しても構わない、講演論文集のPDFをアップしておきます(著作権は学会側にあるけれど、本人が公開するのは構わないという規定がある)。
桐村 喬「位置情報付きツイッター投稿データにみるユーザー行動の基本的特徴―観光行動分析への利用可能性―」, 地理情報システム学会講演論文集22, 2013, (CD-ROM, 全4ページ).
内容は、タイトルの通り、位置情報(ジオタグ)がついたツイートから、ユーザーの行動を集計された形で把握し、観光行動の分析に活用してみようという趣旨。ユーザーの行動がある程度見えてしまうため、個人情報には一定の配慮が必要であるものの、土日にツイートが多くなったり、居住地(生活圏)による京都での観光行動の違いなど、理にかなった結果が出てくることを考えると、観光行動の分析にも十分活用できそう。NTTドコモがモバイル空間統計を出して、活用方法を模索しているけれど、一定の制約がある。一方でツイートに関しては、アカウントを取得して、簡単なスクリプトを作成すればデータを取得できるので、誰でも比較的簡単に分析できるところがメリット。ツイート(かつ位置情報を付ける)のタイミングに依存するので、モバイル空間統計よりも時間的、空間的にかなり粗いところはデメリットであるものの、全体で見れば日常的な動きをある程度読み取ることができる。日常的な動きとして把握できる空間的な範囲は、都市圏や都道府県レベルが限度で、大都市圏では沿線ぐらいを判別できないこともない程度。自ら積極的に位置情報を発信しているユーザーでない限り、ピンポイントで自宅や立ち寄り先を把握することはできないので、その点を心配される方はご安心を。
ちなみに、ツイートに位置情報を付ける機能はデフォルトではオフらしいです。オン・オフの方法については、こちらを参照のこと。
ついでに告知。GIS NEXT 45号に、日本地理学会の記事ではあるものの、今回のツイートデータを使った図を少し載せさせていただきました。興味のある方は書店・Amazon等でご購入を(そろそろ発売のはず)。
またまた更新間隔が開いてしまった。
おとといと昨日、東京ミッドタウンで開かれていた第9回GISコミュニティーフォーラム(主催:ESRIジャパンユーザ会)に参加してきた。
主催者でわかるように、ArcGISをはじめとする、ESRIのGIS製品を使っている企業、大学、団体の展示を中心としているイベントで、もちろんESRIジャパンの展示ブースもある。
今回は、6年ぐらい前に東京国際フォーラムで開催されていたとき以来2回目で、諸事情で立命館の展示ブースにいて(※客員研究員として所属してます。)、お客さんの対応をしていた。本来は、マップギャラリーというマップ(ポスター)の展示に申し込んだだけだったのだけれど。
で、マップギャラリーでは、審査員や来場者による審査があって、今回、自分で出したポスターをなんと2位に選んでいただいた。
ちなみにポスターは「京都のどこで”つぶやく”?―ジオタグ付きツイートによる観光客分布の把握の試み―」というもの(クリックするとPDFが見えます)。
Twitterのデータを1年ぐらい集めていたので、それを使って、観光客分布みたいなものを出した。単に地図にするだけでなく、今回はCityEngineを使って、ツイートの密度を、建物の色(季節ごとに変えている)と高さ(元の高さ×密度)であらわしてみた。参考程度に、英語によるツイートの分布も示した。展示ブースに主にいたので、反応はよくわからなかったが、思ったより好評だったのかもしれない。今後もいろいろと分析していきたいところ。
ちなみに、立命館大学、東北大学を中心とするグループで出したポスターも出していて(メンバーに入ってます。2月末のGeodesignワークショップの内容)、そちらは1位に選んでいただいた(詳細はこちら)。展示ブースでも、Geodesignについての質問が多く、かなりの方々に興味を持っていただいた。どちらも非常にありがたいことです。
さて、4月から所属が変更になりました。立命館大学でのポスドクを終え、4月からは日本学術振興会特別研究員(PD)として、東京大学に受け入れていただいています。それに伴ってメールアドレス等が変更になっています。
関連して、新しいドメインへの移行は、基本的に完了していますが、MMMの旧アドレスに飛ぼうとすると、このサイトのブログの記事が表示されてしまうので、それは早いうちに改善します。
また、博士論文の内容の一部が、このたび『人文地理』誌に掲載されました。オンラインでは見ることができませんが、よろしければ大学等の図書館や、一部書店(京都のジュンク堂には売っていました)でご覧ください。
それでは引き続きよろしくお願いいたします。
4か月弱ぶりの更新。新旧同時並行で更新するのは面倒だなあと思いつつ、さすがに期間があいてきたので少し記事を。
先週、東北大学で開かれた「震災復興に向けたGeoDesign」ワークショップに参加してきた。どちらかといえばスタッフ・運営側での参加で、受講生的な参加者の多くは東北大学の学部生・院生だった。GeoDesignというのは、ハーバード大学のCarl Steinitz名誉教授が進めてきた都市計画・景観計画のためのフレームワーク。去年、Esri Pressから本が出ている。ちなみに、Carl先生には大学院生時代に立命館での集中講義(今回のワークショップとよく似たもの)でもお世話になったし、UCLに滞在中もお世話になった。
今回のワークショップでは、対象地域を福島県相馬市として、相馬市の将来像に関する複数のシナリオを考え、新たな土地利用計画について、その利点や脆弱性の観点から評価する、という作業を、3日間かけて行なった。様々な分野の学生の意見を聞くことができ、3日間という短期間ながら、濃密かつ非常に有意義なワークショップだった。
遅くなりました。先ほどMMMを更新しました。今回の更新では、埼玉県白岡市の市制(2012年10月1日)と、千葉県大網白里市の市制(2013年1月1日)の情報を追加し、2013年1月1日まで対応できるようにしています。