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LODチャレンジ2015 受賞作品(部門賞)

LODチャレンジ2015 受賞作品(部門賞)

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  41. QGISプラグイン GetLinkData

    QGISプラグイン PediaLayer
    合同会社 緑IT事務所
    代表 ⼩池 隆

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  42. QGISとは
    –オープンソースの地理情報システム
    –地理空間情報の
    作成、編集、可視化、分析、公開
    –Windows、Mac、Linux、BSD対応
    –http://qgis.org/ja/site/
    –プラグインによる機能拡張
    –「GetLinkData」「PediaLayer」⽤
    プラグインリポジトリも⽤意
    –http://midoriit.com/qgis/plugins.xml
    2

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  43. GetLinkDataプラグイン
    –LinkData.orgで公開されているデータを
    QGISに簡単に取込む
    –LinkData.orgのAPI(RDF/JSON)を利⽤
    –GitHubでソース公開(GPL2)
    –https://github.com/midoriit/GetLinkData
    3
    データセット指定
    ファイル選択
    緯度経度の
    プロパティ選択
    (通常は⾃動)

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  44. GetLinkDataプラグイン活⽤例
    –「新編武蔵⾵⼟記稿・村名データ」
    (GeoNames.jp賞受賞作品)を⽤いて
    QGISでヒートマップを作成
    4
    江⼾時代後期に
    村数の多かった
    地域を⾚く表⽰
    http://midoriit.com/2016/01/qgisによるデータ分析9.html

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  45. PediaLayerプラグイン
    –ウィキペディアの記事データを
    位置情報を⽤いてQGISに取込む
    –DBpedia Japaneseの
    SPARQLエンドポイントを利⽤
    –GitHubでソース公開(GPL2)
    –https://github.com/midoriit/PediaLayer
    5
    マップキャンバス
    またはレイヤで
    範囲を選択

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  46. PediaLayerプラグイン活⽤例
    –横浜市内のウィキペディア記事数分析
    6
    ⾏政区毎の記事数
    http://midoriit.com/2015/09/qgisプラグインの開発1.html

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  47. ج൫ٕज़෦໳ɿ࠷༏ल৆

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  48. ج൫ٕज़෦໳ɿ࠷༏ल৆

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  49. 既存RDBを効率的にRDF
    化する D2RQ Mapper
    ⼭本泰智 ⽚⼭俊明
    ライフサイエンス統合データベースセンター

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  50. D2RQ: RDB → RDF
    ミドルウェア
    RDBに対してSPARQLで問い合わせ
    RDBのデータにウェブ経由でLinked Dataとしてアクセス
    利⽤者の指定したマッピングルールに基づいてRDBのデー
    タをRDFデータベース(トリプルストア)に格納可能な
    RDFデータとして出⼒
    RDBのデータにApache Jena APIとしてアクセス

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  51. D2RQ利⽤の課題

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  52. D2RQ Mapper
    誤りを少なく効率的に編集可能に
    http://d2rq.dbcls.jp/

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  53. 効率的な編集環境の提供

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  54. Dockerイメージ配布
    $ docker-machine ip # 起動サーバーのアドレス確認
    $ docker pull d2rqmapper/d2rq-mapper # コンテナの取得
    $ docker run -d -p 80:80 d2rqmapper/d2rq-mapper # サーバーの起動
    オンプレミスで利⽤可能
    (イントラネット内など)
    サーバー起動後、サーバーのアドレス
    をブラウザに⼊⼒することで利⽤可能

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  55. 最後に

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  57. σʔληοτ෦໳ɿ
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  58. View Slide

  59. ■ 地方選挙
    「候補者情報の不足」
    不足感じる
    63%
    ■ 統一地方選挙2015
    「最低投票率」更新
    各種選挙
    50%切る
    ■ 有権者がマニフェストを読まない理由
    ■ 読みやすく、わかりやすい
    候補者・政策情報の収集・提供
    ① 政治を志した理由
    ② 地域のありたい姿(ビジョン)
    ③ 地域の課題
    ④ 課題を解決する具体策3つ
    ⑤ 政策分野注力度
    …それぞれ150字、全部で900字
    共通フォーマットで
    「政策を比べて選ぶ」
    将来に負担を先送りしないため
    ①政治家は、地方財政の現状を示し、政策の優先順位を示す、マニフェストの提示が必要
    ②有権者は、政策を見比べて、投票=選択することが必要
    ③政策型の選挙を実現するために 「具体策」 「地域の課題」 「比較できる媒体」 が必要

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  60. 統一選2015~ その後の実績






    ⼤阪模擬選挙
    海⽼名市政策マッピング
    ワードクラウド

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  61. View Slide

  62. σʔληοτ෦໳ɿ
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  63. σʔληοτ෦໳ɿ
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  64. 放置⾃転⾞LOD
    江上周作,川村隆浩,清雄⼀,⽥原康之,⼤須賀昭彦
    電気通信⼤学⼤学院情報システム学研究科
    社会知能情報学専攻
    LODチャレンジJapan2015 受賞作品紹介

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  65. 放置⾃転⾞問題
    ⾃転⾞の保有台数が増える⼀⽅,駐輪場不⾜,違法性の
    認識不⾜などのため放置⾃転⾞の発⽣が後を絶たない
    2
    https://ja.wikipedia.org/wiki/放置⾃転⾞

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  66. 放置⾃転⾞LODによる問題解決促進
    3
    最適な駐輪場設置場所 都市設計
    撤去⽀援
    LOD
    活⽤
    解決策

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  67. 放置⾃転⾞LODのスキーマ設計
    4
    ipb:IllegallyParke
    dBicycles
    event:Event
    geo:Spatial
    Thing
    放置自転車
    集合
    曜日
    日時
    time:
    TemporalEntity
    rdf:type
    dcterms:created
    event:time
    観測地点
    周辺施設
    gn:nearby
    event:place
    event:factor
    rdfs:subClassOf
    rdf:type
    Time:
    DayOfWeek
    rdf:type
    time:dayOfWeek
    rdf:type
    台数
    rdf:value

    駐輪場
    event:factor
    ipb:nearest
    BicycleParking
    ipb:nearest
    TrainStation
    天気
    ipb:weather
    wo:Weat
    herState
    rdf:type
    時間
    „放置⾃転⾞の要因調査に基づくスキーマ設計

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  68. 放置⾃転⾞情報を収集しLOD化
    „ 放置⾃転⾞情報をSNSからリアルタイムに取集
    „ 放置要因として考えられる情報を⾏政サイト,Web APIから収集
    „ ⽋損値を確率的に推定・補完
    „ 可視化により問題意識を向上させて次のデータ収集につなげる
    5
    SNS ⾏政
    データ
    統合
    放置⾃転⾞
    LOD
    ⽋損値
    推定・補完
    データ
    収集
    可視化
    市⺠の問題意識向上
    外部サービスでの活⽤
    放置⾃転⾞マップ

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  69. ⽋損値を確率的に推定
    6
    „LODスキーマに基づいて属性を選択し,ベイジアン
    ネットワークによる未観測⽇時の放置台数推定を⾏う






    , … , = | | | , | ,
    推定値
    推定値のRDF
    ベイジアンネットワークの例
    2016/01/17時点
    精度︓70.3%
    放置⾃転⾞
    LOD
    Bayesian Network
    Weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

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  70. 他の社会課題にも適⽤できる可能性
    „複数の社会課題,地域課題のLODクラウド形成が可能に(?)
    „社会課題を複合的に捉えることで,新たな社会課題の発⾒,
    イノベーションの創出が⾒込まれる
    社会課題解決に向けたLODクラウドの形成
    渋滞
    放置
    ⾃転⾞ 騒⾳
    落書き
    不法
    投棄

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  71. ΞϓϦέʔγϣϯ෦໳ɿ
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  72. ΞϓϦέʔγϣϯ෦໳ɿ
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  73. 隣の町から町へ
    列島プチ横断クイズ
    2016・3・19
    岡林 正史

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  74. 思いついた経緯
    • 私は昔から旅行(鉄道)好き
    • 地名間の位置関係はある程度は把握していた(つもり)
    • 平成の大合併
    • 自治体名に変更が発生
    • 飛び地合併や協議破綻で合併せず等で、形状も大きく変更
    • 「隣の隣の自治体」に意外性が
    • かなり遠くの場合も(例:富山市の隣の隣は松本市)
    • 政令市区部や合併が行われなかった郡部だとすごく近い
    • 合併で名前が変わった自治体だと、名前や隣接関係から類推
    → クイズ要素を足して、
    ゲーム形式にしてみたら面白そう!

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  75. 概要
    • スタート地点の市町村から、隣接している市町村区に関連したク
    イズに答えて、ルート上の市町村の知識を得ながら、ゴールの市
    町村を目指すスタートの自治体からゴールの自治体を目指す。
    • あえて地図上には表示しない。
    • 現在の自治体の情報の表示や、クイズの内容に関する画像を表示。
    • 移動回数もカウントする。
    • LOD4ALL(株式会社富士通研究所)のSparql Endpointからデータを
    都度取得。
    • クイズは主にDBpedia Japaneseから取得。
    • クイズの画像はWikipediaのものを使用。
    • 作成したのはHTML1枚のみ。
    • JQuery, d3.js, LOD4ALL用のライブラリを使用。

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  76. クイズ部分
    • クイズは、自治体の花、木、鳥など と、地物(駅、ショッピン
    グセンター、山等)が、その自治体に存在するかを○×で問う形
    式とした。
    • ×となる答は、隣接している自治体のデータを使用した。
    • DBpediaでは、自治体の花、木、鳥など はそのものずばりの述
    語がある。
    • その自治体に存在する地物という述語は使用されていない(他の
    事象と共に dbpedia-owl:wikiPageWikiLink で表現されてしまう)た
    め、住所 (dbpedia-owl:address)を持っているリソースを取得して、
    クライアント側で住所文字列を比較して抽出している。
    • その関係で、DBpedia上で住所を持たない地物(例:国道)に関して
    は使用していない。

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  77. 画面
    現在の自治体の概要(from DBPedia)
    クイズとクイズにまつわる画像(from DBPedia)
    移動履歴(灰)現在地(青)、次の移動先(赤)のグラフ

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  78. ΞϓϦέʔγϣϯ෦໳ɿ
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  79. ΞϓϦέʔγϣϯ෦໳ɿ
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