一橋大学 #経済学のための実践的データ分析 2020秋: 9/12

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一橋大学「経済学のための実践的データ分析」 2020秋: 9/12 9.データの可視化 9.1.データのビジュアリゼーション 9.2.tableau をつかってみよう 9.3.可視化ツール/ライブラリを使う 9.4.最終レポートのご相談 APPENDIX ネットワーク分析一橋大学大学院経済学研究科原泰史 yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp

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今日の内容 • 13:00-13:15 • プレ講義 [録画なし] • 13:15-13:35 • 9.1データのビジュアリゼーションでできること[録画あり] • 13:35-13:40 • インターミッション[録画なし] • 13:40-14:00 • 9.2 tableau をつかってみよう[録画あり] • 14:00-14:05 • インターミッション2[録画なし] • 14:05-14:25 • 9.3 可視化ツール/ライブラリを使ってみる [録画] • 14:25-14:30 • インターミッション3[録画なし] • 14:00-14:50 • 9.4 最終レポートのご相談 [録画]

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次回以降の予定 • 10/16 10/12回 • 「経済学と機械学習」 • 10.1 機械学習を経済学で使う • 10.2 SVMとRidgeと決定木分析 • 10.3 スパース推定 • 10.4 因果推論 • 10/20 11/12回 • 質疑応答セッション(2) • 10/23 12/12回 • 最終レポートプロポーサル報告会 • 詳細については9.4 で • 11/03 最終レポートの納品日

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9.1 データビジュアライゼーションとは？

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可視化の意味 • わかりやすく見せる • より多くの人, あるいは伝えるべきひとに伝える • データを実直に, ありのままに伝える • データをよりわかりやすく見せる • どちらにするかは対象とするオーディエンス次第

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これまでに使ったデータの可視化 • (マルチ)散布図 • ヒストグラム • 回帰曲線 • 回帰モデル

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No content

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データの見せ方 1. 表やグラフ 2. インフォグラフィック 3. ポンチ絵 4. 動画 (Youtube)

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1. 表やグラフ • グラフ • 棒グラフ • 線グラフ • 円グラフ • 表 • 回帰分析表 • 相関係数表 • 2020年5月に公表した３つの Working Paper から、グラフや表を抜き出して説明してみます。

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1. 表やグラフ • 内容を読みやすくする • 色をつけてみやすくする http://pubs.iir.hit-u.ac.jp/admin/ja/pdfs/show/2390

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1. 表やグラフ http://pubs.iir.hit-u.ac.jp/admin/ja/pdfs/show/2390

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1. 表やグラフ • クロス表 • 分散分析 http://pubs.iir.hit-u.ac.jp/admin/ja/pdfs/show/2391

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1. 表やグラフ • 集計表 • 度数分布表 http://pubs.iir.hit-u.ac.jp/admin/ja/pdfs/show/2391

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1. 表やグラフ • 相関係数 http://pubs.iir.hit-u.ac.jp/admin/ja/pdfs/show/2391

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1. 表やグラフ • 回帰分析 http://pubs.iir.hit-u.ac.jp/admin/ja/pdfs/show/2393

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1. 表やグラフ • 2020年時点の(割とオールドスクールな)社会科学ワールドで生きていくならば、とりあえずは表やグラフが「キッチリ」書ければ十分 • ここでのキッチリとは、たとえば有効数字を揃えるとか、論文誌や卒論のフォーマットに従い表やグラフをまとめること • 二次元で表現できないことを三次元で可視化することもあるけれど、まずは、二次元のグラフや表で見せられれば、特に問題は無いかなとおもいます。 • 残り３つは、可視化手法の中でも比較的モダンだったり、すごく狭い世界で通用するものをご紹介

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2. インフォグラフィック • Def. “情報、データ、知識を視覚的に表現したものである[1]。インフォグラフィックは情報を素早く簡単に表現したい場面で用いられ、標識、地図、報道、技術文書、教育などの形で使われている。また、計算機科学や数学、統計学においても、概念的情報を分かりやすく表現するツールとしてよく用いられる。科学的情報の可視化にも広く適用される。” • 狭義のDef. • データをフォントや画像などと組み合わせて、わかりやすく可視化したもの • まずはみんなの目を惹くためにつくるもの

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ナポレオン遠征 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%82%A9%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E3%8 2%A3%E3%83%83%E3%82%AF#/media/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Minard.png

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2. インフォグラフィック https://public.tableau.com/en-us/s/gallery/fifa-19-top-ranked-players

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2.インフォグラフィック(続き) https://markezine.jp/article/detail/26798 https://liginc.co.jp/news/46707

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2. インフォグラフィック • まとめ • インフォグラフィック ≒ かっこいいフォントとかわいいイラストをつかって、数字を思ったよりも大きなフォントサイズで見せること • デザイン能力がいろいろな意味で必要 • Piktochart など、自分でインフォグラフィックを作る方法もございます (8.3 でご紹介) • ポスター発表などでご活用頂ける可能性が • 具体例

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3. ポンチ絵 • (政府が提案する)事業を行うと、どんな成果が期待出来るかをわかりやすく図示すること。

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ポンチ絵(続き) • ポンチ絵の具体例 https://www.mhlw.go.jp/content/12000000/000519833.pdf

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ポンチ絵へのツッコミ • 数量的インパクトに対する言及がない • 投資に対する政策効果が明記されていない • どのようにPDCAが行われるのか不明確 • EBPM (Evidence Based Policy Making) • こうした政策に対して因果関係を明確にすること (where 経済学がすごく役に立ちそう) • データを定期的に収集することの重要性 • かといって、EBPMを推進するリスクは「減点主義」の官僚にあるらしい引用; https://gendai.ismedia.jp/articles/-/70122?page=2

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とはいっても、私にもポンチ絵を書いていた時期がありました(1.1 参照) • ポンチ絵の要件 • (〇〇党のせんせーや事務次官が)数十秒で読んで理解できること • しかも、内容が過不足なく明記されていること • 「穴」がないようにすること • 色がいっぱい使われていること • 何よりも予算が取れること • で、どんなカッコいいジャーナルに載るよりも、きれいなポンチ絵が出来ていないと予算は取れない、らしい。

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3. ポンチ絵 • For Undergraduate Students • 中央官庁志望でも無い限り、書き方を覚えなくていいです • たぶん、民間で使う技術ではない気がします • For Graduate Students と社会人の皆様 • 中央官庁や地方自治体が、どういう力学で動いているのかを知るためにはこの上ない情報が埋まっているのがポンチ絵であります • 個人的には、ポンチ絵データを画像解析して分析したいなあとか考えております

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4. 動画(YoutubeやNetflix) • 分析結果や解析の結果、インフォグラフィックを動画にする • 具体例 BarChartRace • https://www.youtube.com/watch?v=OkM8PxOnaIA

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4. 動画 (Youtube や Netflix) • Bar Chart Race の作り方は 8.3 で • https://public.flourish.studio/visualisation/2658794/?fbclid= IwAR3r9vPw9hp-Yy9fdRVJ2dIdyIG-wZZYFXQ- TyqPG1F47j6D3JdoJ0rd3Ks

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4. 動画 (Youtube やNetflix) • Netflix; 世界の今をダイジェスト (Explained) • https://www.netflix.com /title/80216752 • インフォグラフィック+ナレーション+動画というスタイル • だいたいの座学講義よりわかりやすい気がしないでもない気がする

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4. 動画 (youtube や netflix) • 中川先生のやさしいビジネス研究 • https://www.youtube .com/channel/UCS8 9vRmX0PfWxmJWOjJ q6ZA • 研究成果や理論を動画で解説 (日本中の大学生が2020/5月時点で受けているやつ)

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ここまでのまとめ • まずは手堅く表やグラフでまとめましょう • ターゲットとする顧客に向けて表現手法は使い分ける

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9.2 tableau を使ってみよう

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やりたいこと • FIFA19 のデータ (レポート1で使ったもの) をtableau でいろいろな手法を使ってビジュアライズしてみる

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Tableau とは • “Tableau は、接続からコラボレーションまでをスムーズに行える、最も強力でセキュアかつ柔軟なエンドツーエンドのデータ分析プラットフォームです。 • データのパワーの活用を可能にして、ビジネスをサポートします。個人で利用できるように設計され、エンタープライズ規模に拡張することもできる Tableau は、アクションを生み出すインサイトをデータから引き出せる唯一の BI プラットフォームです。” https://www.tableau.com/ja-jp/products/what-is-tableau

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Tableau のインストール • https://www.tableau.com/tft/activation にアクセスする

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Tableau のインストール • Download Tableau Desktop をクリックする • 大学のメールアドレスを指定し, Download Free Trial をクリック

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Tableau のインストール • exe (windows) または dmg (mac) がダウンロードされるので, インストールを行う

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Tableau の起動 • Windows 10 の場合

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Tableau にデータをインポートする • 接続から, “Microsoft Excel” を選択する

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Tableau にデータをインポートするファイルを選択する

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Tableau にデータをインポートする • “データインタープリターを使用してクリーニング” をクリック

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Tableau でデータを可視化してみる • ウインドウ下のワークシートをクリックする

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Tableau でデータを可視化してみる • 左下の”メジャー” から, 列に age を, 行に wage をドロップする • 合計値が表示されているので, 右上に合計値がひとつプロットされている

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Tableau でデータを可視化してみる • 列と行それぞれについて▼をクリックし, “メジャー -> 合計値” から “ディメンジョン” に選択しなおす

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Tableau でデータを可視化してみる • 右下にある値をクリックし, “除外” をクリックする

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Tableau でデータを可視化してみる • 散布図が生成される

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Tableau で地域ごとの選手数をプロットしてみる • “ディメンジョン” をクリックし, 地理的役割から “国/ 地域” を選択する

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Tableau で地域ごとの選手数をプロットしてみる • Nationality ごとの選手数を地図上にプロットできる

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Tableau で地域ごとの選手数をプロットする • 右下をクリックし, マッピングできていない国名同士を手動で対応させる

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Tableau で地域ごとの選手数をプロットする • 空欄だった中国やイングランド, 韓国のデータが埋め込まれる

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様々な形式でプロットする • 表形式 • 箱ひげ図

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様々な形式でプロットする • 棒グラフ

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ツリーマップ

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様々な形式でプロットする • パックバブル • バブルチャート

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Wordcloud

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今日の実習これまでの講義で利用した • (1)Dbpedia.org ソース • 東証一部/二部/マザーズの企業概要データ • 日本の経済/経営/社会/法学者の概要データ • 日本のロック/ヒップホップ/フォークグループの概要データ • (2) FIFA19 の選手収録データ • (3) 日経NEEDS データ • 東証マザーズ • 東経2部について, tableau を使って可視化を行いましょう

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今日の実習 • ワードクラウド • 地域や国にマッピングしたグラフ • 棒グラフ • 線グラフなどを作成してみること

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まとめ • 手堅くデータを可視化するには tableau が便利 • 割と導入している企業も多いみたいであります

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Appendix: ライセンスの導入の仕方 • (一橋生と学習院生向けに)Tableau の Education 版ライセンスをお配りしています • 一橋生は Google Classroom を確認のこと

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Appendix: ライセンスの導入の仕方 • メニューから[ヘルプ]-[プロダクトキーの管理]をクリックする

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Appendix: ライセンスの導入の仕方 • [ライセンス認証] をクリックする

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Appendix: ライセンスの導入の仕方 • [プロダクトキーを使用したライセンス認証]をクリックする

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Appendix: ライセンスの導入の仕方 • プロダクトキーを入力し, [ライセンス認証]をクリックする

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9.3 可視化ツール/ライブラリを使う

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可視化の技法 • Piktochart • 8.1 でご紹介した, インフォグラフィックを作るためのツール • Flourish • 8.1 でご紹介した, Bar Chart Race を作るためのツール • ヒートマップ • ハイライト表 • ツリーマップ • ガントチャート • Seaborn • これまでの講義で一部使用 • https://seaborn.pydata.org/ • https://seaborn.pydata.org/exam ples/index.html • Plotly • https://plot.ly/python/ • 後ほど解説。

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Piktochart

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piktochart • インフォグラフィック作成用サイト • https://piktochart.com/

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ケーススタディ; (SADA)MASASHI と YOSHIKI

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MASASHI と YOSHIKI の共通点 • 幼少期からクラシックの素養がある • MASASHI : バイオリン • YOSHIKI : ピアノ • （生き様が）ロックである • MASASHI: バンドが解散したり, 映画で負債をかかえたり • YOSHIKI: バンドが解散したり, バンドが再結成したり • 身体的故障を抱え楽器演奏ができなかった時期がある • 名曲をたくさん作っている • MASASHI: 親父の一番長い日, 道化師のソネット, 精霊流し • YOSHIKI: FOREVER LOVE, 紅, ART OF LIFE

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Web 上でグラフなどを作成

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完成。

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BarChartRace と Flourish

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BarChartRace と Flourish • よくある、棒グラフがグラフィカルに動くやつ (BarChart Race) をつくってみよう • https://app.flourish.studio/login?redirect=%2Fprojects

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Flourish • アカウント登録を行う

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Flourish • 可視化の技法が選べる

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Flourish • Bar Chart Race を選択

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Flourish 以下のようなインターフェースが開く

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Flourish • 流し込むデータセットを準備 • 今回は2010年のFormula 1 ポイント数 (standings)推移 • https://en.wikipedia.org/wiki/2010_Formula_One_World_Championship • ドライバーと所属チームの情報、グランプリごとの得点数、累積値を求める • スクレイピングして, Excel 上で ifs 関数を用いて、得点数を求める

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Flourish • インターフェース上で, パラメータを指定する

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Flourish • インターフェース上で, パラメータを指定する B列にドライバーごとの国籍の国旗情報のURL C列にチーム情報 A列にドライバー名列番号を指定する

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Flourish • Preview ボタンを押す • 右側のコンソールで表示形式を調整する • Export and Publish をクリックする

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Flourish • 作成した結果 • https://public.flouri sh.studio/visualisati on/2658794/?fbclid =IwAR3r9vPw9hp- Yy9fdRVJ2dIdyIG- wZZYFXQ- TyqPG1F47j6D3Jdo J0rd3Ks

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Bar Chart Race の使い方 • とりあえずソーシャルメディアで流行りそう • データの変動や、全体的な競争の変位を示すときには便利 • だけど、ゼミの発表でこれ使ったら先生におこられそう(なんとなくだけど)

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D3.js

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D3.js • Java Script ライブラリ • https://d3js.org/ • 動的な可視化で広く活用

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Zoomable Circule • https://observablehq.com/@ d3/zoomable-circle-packing

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Scatter Plot Matrix https://observablehq.com/@d3/scatterplot-matrix

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Sankey Diagram https://observablehq.com/@d3/sankey-diagram

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Data-To-Viz.com

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Data-to-viz.com • データの可視化手法を網羅的に紹介

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Data-to-viz.com • 可視化のパス図

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Seaborn

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Seaborn による可視化 (Violin Plot) • 単一のパラメータ • 複数のグループ https://python-graph-gallery.com/50-basic-violinplot-and-input-formats/

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Seaborn による可視化 (cont.) • 複数のパラメータ https://python-graph-gallery.com/50-basic-violinplot-and-input-formats/

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Ploty

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Plotly を使ってみよう • https://plot.ly • Python やR で使えるビジュアライゼーションフレームワーク

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Plotly を使ってみる • https://plot.ly/Auth/login/ にアクセスする • 上部の Sign Up をクリックし, 必要な情報を記入する • Sing Up をクリックする

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Plotly を使ってみる • API Settings 画面に遷移する • Username • API Key が取得できる. ・API Key がマスクされているので, 必要に応じて Regenerate Key をクリックし, API key を表示する • これと別に Confirmation Mail が届くので, クリックする

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3. Plotly を使ってみる • Jupyter Notebook/Google Colaboratory 上で, “!pip install plotly” する

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3. Plotly を使ってみる • API Key を渡す

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3. Plotly を使ってみる • Sanky Diagram を書いてみる • Plotly をインポートする • データセットを構築する • データのフローをsource と target でそれぞれ指定する • Value に値を指定する引用; https://plot.ly/python/sankey-diagram/

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3. Plotly を使ってみる • データの中身を print(data) で確認する

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3. Plotly を使ってみる • グラフのタイトルを指定する • Dict で data と layout をそれぞれ指定し, fig に入れる • py.iplot に fig を指定する

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3. Plotly を使ってみる • Sanky Diagram が表示される

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3. Plotly を使ってみる • plotly.plotly と plotly.figure_factory をインポートする • Numpy を使って, 乱数を生成し, それに基づきデンドログラムを作成する. https://plot.ly/python/dendrogram/

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3. Plotly を使ってみる • 必要なパッケージをインポートする • データを取得する (今回は figshareから) • デンドログラムを縦方向と横方向に作成する • ヒートマップを作成する

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3. Plotly を使ってみる • X と Y 方向に作成したデンドログラムを, Z 方向にヒートマップのデータを指定する • ヒートマップデータを figure に流し込む

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3. Plotly を使ってみる • レイアウトの修正を行う • それぞれの軸方向でレイアウトの修正を行う • py.iplot にデータを流し込み, プロットする

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3. Plotly を使ってみる • ヒートマップ付きのデンドログラムを作成する

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3. Plotly を使ってみる • インタラクティブなグラフを作成する • グラフのズームが出来るようにする • 今回は元データを取得し, それを操作できるようなウィジェットを用意する https://plot.ly/python/slider-widget/

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3. Plotly を使ってみる • 出力結果

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3. Plotly を使ってみる • じょうろ図を書いてみる • パッケージを指定 • データセットを指定 https://plot.ly/python/funnel-charts/

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3. Plotly を使ってみる • 図が出力される

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実習2 • Ploty を使ってデータの可視化をやってみよう • API キーを取得する • サンプルコードが手元の環境でも動くか確かめる • 必要に応じて, 自分が可視化したいデータで確認する

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まとめ • データのビジュアライゼーションは, データを使ってわかることをより伝えるための手段 • 時と場合に応じて可視化の手法は使い分けよう • 経済学部や経営学部の場合、まだまだ2次元の棒グラフと線グラフ or 散布図が中心かもしれないけれど, ちょっとずつグラフの自由度が上がっているけれど

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9.4 最終レポート

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まとめと最終報告レポート • 1組5-6名のグループを作り, そのメンバーで最終レポートを作成します。 • データ分析組, • データ調達組, • プレゼンテーション作成組, • プレゼンテーション担当など役割分担はお任せします。 • 第12回で, 最終レポートのプロポーサルを発表します • 発表時間10分, 質疑応答5分 • データの初期的な分析結果がまとまっているとベター

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まとめと最終報告レポート • テーマ • 「○○のための実践的データ分析」 • 卒論や修論や博論の作成の入り口になるような、データの調達とそのデータの解析を, 講義で取り上げたデータセットおよび分析手法で実施する • 分析単位はマクロ (国レベル) でもメソ (企業/産業レベル) でもミクロ (個人レベル) でも問いません • 利用できるデータセット • 特に制限なし • 利用できるツール • Tableau, Excel, Word, SQL, BigQuery, Google Colaboratory, Jupyternotebook (Python) など, 特に制限なし

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まとめと最終報告レポート • 評価方法 • グループ内での自己評価 • グループ外からの評価アンケートシステムをPolly で用意します。 • 評価基準 • (A.) グループ内の役割分担 (B.) データセットのユニークさおよび、それが適切に処理されているか (C.) 分析手法のユニークさおよび、それが適切に解析されているか (D.) プレゼンテーションのユニークさ (E.) 質疑応答にうまくリプライすることが出来ているか • 納品物 • プレゼンテーションに利用したファイル (Word か Powerpoint か Prezi か etc…) を, Slack のDM に代表者がアップすること

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最終レポートのグループ分け • ランダムに学籍番号で割り振りました • とりあえず、履修している31名を振り分けています • また、履修生以外の聴講生で参加したい方がいたら、原まで Slack で DM して頂けると幸いです

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グループ分け(学籍番号) • グループ1 • 1115196Z • 1117089B • 2118210X • 2118330Y • 2119270U • 2120370K • グループ2 • 1117257S • 2118179Y • 2118203M • 2119187M • 2119236U

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グループ分け(学籍番号) • グループ3 • 2117209Y • 2117264B • 2118181A • 2118282M • 2119261X • グループ4 • 1118046H • 2117021M • 2117228M • 2118163C • 2119193Z

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グループ分け(学籍番号) • グループ5 • 1119024X • 2115229C • 2117194U • 2117280H • 2119195S • グループ6 • 2118040U • 2118114K • 2118185H • 2118214A • 2119006C

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最終レポートの雛形 • 表紙 • イントロダクション • 先行研究 • 問い • 仮説 • 集めたデータセット • データ解析結果 • 考察とインプリケーション

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定量分析の業務フロー 2020/10/13 125 リサーチクエスチョンを決める必要なデータを探す論文データ/書誌情報を使う特許データ/書誌情報を使うその他データを使う (プレスリリース /POS データ) データのクリーニング / 接合を行うエクセル/Python/Rでグラフを描く Stata/R/Python で回帰分析する KHCoder/R/Python でテキスト分析する R/Netdraw etc… でネットワーク分析する企業データを使う

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例.元 IIR 西口先生のネットワーク研究 • “コミュニティー・キャピタル中国・温州人企業家ネットワークの繁栄と限界” • http://doi.org/10.11207/taaos. 4.1_200 • データに頼らずに, 足で稼いでネットワークの動態をインタビュー調査から明らかにする • 足掛け10年（！） 2020/10/13 126

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例. 元 IIR 西口先生のネットワーク研究 • “傑出したパフォーマンスで知られる中国・温州人企業家の国際的ネットワークは、コミュニティー・キャピタルに依拠する新たな社会ネットワーク分析に適した事例であり、近年ビッグデータ一辺倒の観のある米国の定量分析 (Fleming et al. 2007) を補完する意味で、詳細なフィールド調査に基づく豊かな実証的知見を提供し得る。さらに Watts 等(1998, 1999, 2003) がシミュレーションで数学的に立証したスモールワールドの知見が、現実に応用可能なのは、実効的にコミュニティー・キャピタルに支えられた社会ネットワークに限定されることも示唆される。 ” 2020/10/13 127

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あくまでリサーチクエスチョンが大切 • データはあくまでデータ • 研究の問いに合わせて必要なデータを持ってくるのが大切で、データに合わせて研究するのは本末転倒 (そういう研究も多いけど。。。) • 数年前に比べても利用できるデータはますますリッチになっているので、ますます、「どのような研究がしたくて」、「どのような問いを立てている」のかが大切に。 2020/10/13 128

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ディスカッション • どういうテーマで解析を行うか/リサーチクエスチョンは何か • 解析を行うためには、どういうデータが必要か • メンバーの役割分担について、グループ内で(いるメンバーで)ディスカッションをしてください。

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THANKS yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp

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Appendix. ネットワーク分析

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ネットワーク分析な具体例1. JST/RISTEX 深堀調査『科学的ブレークスルーとイノベーションをつなぐ研究に着目した｢科学と技術の相互作用｣の明確化』 • IIR->Waseda 清水洋先生が研究代表者 • http://www.ristex.jp/examin/others/shinki-pj-result2010.html • 科学から技術に至る知識の流れを特許と論文データベースを接合することで特定する • ケース • 青色LEDに至るまでに, どのような特許が参照されたのか後方引用関係から特定する • Shuji Nakamura の2007 年の特許をベースに, そこから後方引用を5次までたどり知識の流れを測定していく

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Network (delete pendants) Source: Web of Knowledge[Derwent Innovation Index]/Web of Science Red node indicates the “Main path”. ※. △が特許, ■が論文

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1930s 1960s 1970s 1990s 2000s 1910-2007 (1次引用すべて導入; 上位12社明記) 1980s

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1-1. ネットワーク分析 • 無償のもの • R - https://www.r-project.org/ • KHCoder - http://khc.sourceforge.net/ • (前回の講義) • NetDraw- https://sites.google.com/site/netdrawsoftware/home • Gephi - http://oss.infoscience.co.jp/gephi/gephi.org/ • Sci2 - https://sci2.cns.iu.edu/user/index.php • Pajek - http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/ • 有償のもの • Vantage Point

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1-1. NetDraw • 無償のネットワーク分析ソフトウェア • 少々古いが, その分（オンライン上の）ドキュメントが充実 • ダウンロードからインストール, 簡単なネットワークを描画するところまで解説します 2020/10/13 136

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1-1. NetDraw のダウンロードとインストール • Analytic Technologies から Product を選び, Ucinet 6 の Download をクリックする • EXE ファイルのダウンロードが終わったら, インストールを行う • UCINET 6 を起動する 2020/10/13 137

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • UCINET 6 を起動する 2020/10/13 138

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • Excel でかんたんなネットワーク情報図を用意する 2020/10/13 139

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • UCINET 上でスプレッドシートのアイコンをクリックする 2020/10/13 140

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • UCINET Spreadsheet にはりつける 2020/10/13 141

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • ファイル名をつけて保存する 2020/10/13 142

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • UCINET より Netdrawをひらく 2020/10/13 143

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • 先ほど作成したファイルを NetDraw より開く 2020/10/13 144

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1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • 関係性が可視化される 2020/10/13 145

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1-2. Gephi • オープンソース版ネットワーク分析ソフトウェア 2020/10/13 146

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1-2. Gephi の使い方 • Sample ファイルで試してみる • Les Miserables.gexf – レミゼラブルの共起情報ファイル 2020/10/13 147

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1-2. Gephi の使い方 • Import Report が表示されるので, OK をクリックする 2020/10/13 148

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1-2. Gephi の使い方 • ネットワークグラフが表示される 2020/10/13 149

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1-2. Gephi の使い方 • Layout を動かしてみる 2020/10/13 150

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1-2. Gephi の使い方 • データセットに慣れてみる • http://oss.infoscience.co.jp/gephi/wik i.gephi.org/index.php/Datasets.html のうち “[GEXF] EuroSiS Web マップ調査: 欧州 12 か国の「社会における科学 (Science in Society)」活動主体の Web 上での相互関係をマップしたもの。”をダウンロードして表示する. ・ファイルを選択し, OK をクリックする 2020/10/13 151

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1-2. Gephi の使い方 • ネットワークグラフが表示される 2020/10/13 152

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1-3. Sci2 • ネットワーク分析ツール • エンジンとして, Gauss や Gephi, R を利用 • https://sci2.cns.iu.edu/use r/index.php 2020/10/13 153

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1-3. Sci2 • ダウンロード • ダウンロード前にアカウント登録が必要 • 利用しているオペレーションシステムを選択する 2020/10/13 154

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1-3. Sci2 • ZIP ファイルがダウンロードされるので, 展開する • Sci2.exe をダブルクリック 2020/10/13 155

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1-3. Sci2 • コンソールが開く • とりあえず, サンプルファイルでネットワーク図を書いてみる • [File] – [Load]を選択する 2020/10/13 156

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1-3. Sci2 • Sampledata -> socialscience -> “Florentine.nwb” を選択し, 開くをクリックする 2020/10/13 157

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1-3. Sci2 • 右側のData Manager から “NMB file….” を右クリックし, View をクリックする • 元データが表示される 2020/10/13 158

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1-3. Sci2 • Visualization -> Networks -> GUESS を選択する 2020/10/13 159

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1-3. Sci2 • ネットワーク図が表示される • Show Label をクリックして, ノード毎のラベルを表示させる 2020/10/13 160