nucleus -ソーシャルメディア解析サービスのデザイン-

Post on 24-Jul-2015

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Data & Analytics

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ソーシャルメディア解析サービスのデザイン小嶋景人

質問仙台の名物を思い浮かべてください

3

メジャーな名物たちを思い受かべませんでしたか?

4

実は仙台のアニメイト (移転済み )も有名なのです。

新しい発見があるかもしれません。

6

複雑なデータを直感的に表現

難しい作業はいらない

ビジュアルの力でノウハウを補う

複雑なデータを直感的に表現

8

だれでも理解できる!

難しい作業はいらない

通常の場合 Nucleus• 現状の調査• データの取得• データの加工• Excel でグラフを作成• 作成した画像をエクスポート

• 検索ワードの入力• グラフを読む• 画像の保存 ( 共有 )

たったの 3 ステップ!

専門的な知識をカバー!

新しい発見があるかも!

プロセス

リサーチ データ解析 デザイン 検証

データ解析 デザイン 検証

プロセス

リサーチ

15

可視化の歴史Data

visualization解析対象となるデータベース

ウィリアム・プレイフェア

可視化の歴史の調査

Data visualization

背景

どのデータが良いのか?

メディアとしてのインターネット

データを公開しているサービス(一部 )

ソーシャルメディアの成熟

国内ユーザー数 月間アクティブ率 平均投稿数 /日

Twitter 2,070万人 60.5% 25.7

Facebook 2,100万人 53.1% 1.0

instagram 不明 76.7% 3.5

google+ 252万人 23.9% 不明

解析対象となるデータベース

調査の結果 Twitter のデータになった

リサーチ デザイン 検証

プロセス

データ解析

Twitter からデータ取得

2015 年になっても初心者お 薦め

の本は ? って聞いてき たときに高

価で鈍器ほどの 厚さと重みのある

本をお薦 めだよ最終的には皆これ

に 行きつくんだよこれ読めな いと

どうせ先に行けないよ と言ってく

る奴を物理的に 排除していこうと

いう熱い 気持ちが漲る事例だ

2015| 年 | に | なっ | て | も | 初 心者 | お薦め | の | 本 | は |?| って |

聞い | て | き | た | とき | に | 高価 |

で | 鈍器 | ほど | の | 厚 | さ | と |

重み | の | ある | 本 | を | お薦め |

だ | よ | 最終的 | に | は | 皆 | これ |

に | 行きつく | ん | だ | よ | これ |

読 | め | ない | と | どうせ | 先に |

行け | ない | よ | と | 言っ | て | くる | 奴 | を | 物理的 | に | 排除 | し |

て | いこ | う | と | いう | 熱い | 気持ち | が | 漲る | 事例 | だ |

日本語形態素解析

統計・演算処理

リサーチ データ解析 検証

プロセス

デザイン

スケッチ

リファレンスイメージ

カラーパターン

デザイン実装

スケッチ

最初のイメージ

パーティションレイアウト バブルチャート 階層チャート

36

カラーパターン

38

40

リサーチ データ解析 デザイン

プロセス

検証

検証

43

検証 1男性

• 要素多すぎて見えない• キーワードの意味がわからない

対策1キーワード内の

情報の閲覧

ke-to@ke-to0366

mio@Miochi66

ke-to@ke-to0366

ウケるテレビでつまようじ事件いつも流れてるけどじゃがりこにモザイクかけてるのウケる

ウケる。利害の一致だから相手してるだけなのに。

ごめんって ... ウケるかなと思って ...ギャグ漫画だから ... 私の考えを主張してるわけじゃないから ...

「ウケる」をつぶやいた人

対策2一定数以下の

キーワードの削除削除この部分

46

検証 2男性

このキーワード1人だけしかつぶやいてないじゃん!

対策1自動ツイートの削除

対策2エゴツイートの削除

カウント数: 5

ke-to@ke-to0366

ke-to@ke-to0366

ke-to@ke-to0366

ke-to@ke-to0366

ke-to@ke-to0366

ウケぴ

「ウケぴ」をつぶやいた人

49

検証 3女性

• 検索ワードと関係あるの?• 共有できないの?

対策1キーワードの傾向

キーワードの傾向

ユーザーの傾向

対策2グラフの保存

http://datacreative.me/nucleus

引用元• http://www.slideshare.net/AdvancedTechNight/20130830-atn-07d3jsvisualization

• http://www.visualthinking.jp/archives/15162

• http://www.amazon.co.jp/たのしいインフォグラフィック入門-櫻田-潤/dp/4861008530/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1423385943&sr=8-1&keywords=楽しいインフォグラフィック

• http://www.amazon.co.jp/入門 -ソーシャルデータ -―データマイニング、分析、可視化のテクニック -Matthew-Russell/dp/4873115132/ref=sr_1_2?ie=UTF8&qid=1423385989&sr=8-2&keywords=入門ソーシャルデータ

• http://www.amazon.co.jp/データプレゼンテーションの教科書-日経BPムック-日経ビッグデータ/dp/4822279073/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1423386022&sr=8-1&keywords=データプレゼンテーション

• http://www.amazon.co.jp/『 takram-design-engineering-デザイン・イノベーションの振り子』 -現代建築家コンセプト・シリーズ 18/dp/486480012X/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1423386046&sr=8-1&keywords=takram

引用元• http://www.amazon.co.jp/ビューティフルビジュアライゼーション

-THEORY-PRACTICE-Julie-Steele/dp/4873115043/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1423386092&sr=8-1&keywords=beautiful+visualization

• http://www.amazon.co.jp/エンジニアのための-データ可視化-%7ED3-jsによるWebの可視化-Software-Design/dp/4774163260/ref=sr_1_2?ie=UTF8&qid=1423386147&sr=8-2&keywords=データ可視化

• http://www.amazon.co.jp/まずはこの一冊から意味がわかる多変量解析-BERET-SCIENCE-石井-俊全/dp/4860643984/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1423386174&sr=8-1&keywords=意味がわかる多変量解析

• http://www.amazon.co.jp/作りながら学ぶ jQueryデザインの教科書 -狩野 -祐東 /dp/479737571X/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1423386200&sr=8-1&keywords=作りながら学ぶjqueryデザインの教科書

引用元• http://kuteken.hatenablog.com/entry/2013/12/08/173804

• http://syncer.jp/twitter-api-rate-limits-status

• http://sugamasao.hatenablog.com/entry/2014/11/17/000355

• http://d.hatena.ne.jp/nattou_curry_2/20090801/1249109261

• http://www.gghh.name/dibtp/?p=234

• http://motw.mods.jp/Mac/local_server.html

• http://gaiax-socialmedialab.jp/socialmedia/294

• http://shimz.me/blog/d3-js/1133

• http://shimz.me/blog/d3-js/2711

• http://www.brightpointinc.com/project-list/

• http://id.fnshr.info/2012/07/12/playfair/

• http://www.slideshare.net/ikko615/twittertwitter

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