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データ可視化

ギレンホール実験 – 有名人のミススペルの傾向を分析

ギレンホール実験(Gyllenhaal experiment)は、スペルが難しい有名人の一人である俳優のジェイク・ギレンホール氏の名前を冠した、面白い調査結果です。

著者のラッセル・ゴールデンバーグ氏(Russell Goldenberg)とマット・ダニエルズ氏(Matt Daniels)はまず、2011年頃にグーグルが公開した、「ブリトニー・スピアーズのグーグル検索60万回のデータ」から、人々がどのように彼女のファーストネームを間違えているかを可視化します。

7文字ですが、正しく入力できた人の割合は8割強。2割弱の人はスペルを間違っているということです。

このようなスペルが怪しい可能性のある有名人を、巨大掲示板 reddit の書き込みデータから (sp?) = 「スペル違うかも」と添えられた単語を探すことで特定するという手法が最近提案されていて、それらを参考にした「よくスペルを間違えられている有名人」の名前クイズを遊ぶことができます。

ホームラン記録で日本でも有名になったマーク・マグワイヤ氏のスペルをうろ覚えで入れてみたのがこちら。

最大8種類の「正解」および「よくある間違い」、そして、”Your Path”として、自分が入れたものも表示されます。

クイズで出てくるその他の難しいスペルの有名人としては、マシュー・「マコノヒー」、スカーレット・「ヨハンセン」
、「マコーレ」・カルキン、コリン・「キャパニック」らが挙げられています。

中には、正解率が2割を切っているものや、正しい綴りよりも多くの人が答えている間違っている綴り、なんていうものもあります。

これらのデータは、JSON形式でこちらからダウンロードすることもできます。

名前のスペルについては、間違われようが気にしない、というか実害もそれほど無いかもしれませんが、大量のデータの間違いを分析することで面白い結果が取れるというのはいろいろ他にも実験できそうですね。

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情報共有ツール

Aileen – 周囲のWiFiデバイスをカウントしてその場の人数を記録するツール

Aileen は、WiFi の電波から周囲にあるスマートフォンなどのデバイスを数え、記録するためのツールです。

WiFi がオンになっているデバイスのMACアドレスを使って、周囲にあるデバイスの数を記録し、時系列データなどをダッシュボードでまとめて表示します。(MACアドレスはハッシュ値のみ保存されます)

Aileen は、利用者として NGO による人道的な活動を想定しているということ。たとえば、難民キャンプでの人の出入りや活動を見守る、といった使い方です。キャンプの中にいる難民の数の変化をより正確に計ることで、サービス提供側の人員計画などを立てやすくすることができるのだとか。

先月にはコードがオープンソースで公開されており、WiFi 情報を収集して利用するというセンシティブな目的に対し、正体不明の第三者のツールに頼らずに済むのが利点だということです。

また、難民キャンプなどでは常に安定したインターネット接続が使えるとは限りません。そのような利用シーンを考え、Aileen を動かすPC自体はインターネット接続が無くても動けるようになっています。複数台を設置してデータ収集している場合は、ネットに接続した時点で情報を送信するそうです。(ハッシュ化された個々のMACアドレスを送信するのではなく、集計した結果のみを送るそうです)

今月には、ギリシアのレスボス島にある実際の難民キャンプで、2セットが試験運用を開始しているそう。

難民といえども、今は普通にスマートフォンを持っているのだろうと思います。むしろ情報収集等のために無いと困るぐらいかもしれません。デバイスを持たない人もいますが、スマートフォンの存在から人数を計るというのは、人手を掛けずにすむ効率的な方法なのかもしれないですね。

日本に今難民キャンプはありませんが、プライバシーへの配慮がされていることや、オープンソースとして動作の仕組みが公開されていることから、NGO などで他の人道的な運営に転用したりすることもできるかもしれません。

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ネットのサービス

HomeCourt – バスケットボールのシュート結果を画像認識で自動記録するアプリ

HomeCourtは、スマートフォンのカメラを使ったバスケットボールの練習支援アプリケーションです。打ったシュートをリアルタイムで追跡し、結果をまとめてくれます。

シュート練習が映っているアプリの画面の右上に、シュートの企図回数や成功数、コート内でのシュート位置がリアルタイムで更新されていますね。

このアプリ、コートの外側に三脚でスマートフォンを固定設置して、3ポイントラインやゴールなどを認識させると、その後に打ったシュートの位置や結果が判定されます。また、シュート時の動画をスローモーションで見返したり、それをコーチと共有する機能もあるそう。

こちらが統計結果の表示画面例。コートのどの地点からシュートを試みて、その結果がどうだったかがわかりやすく表示されていますね。距離や角度ごとの成功率や、成功率が経時でどう変化してきたかも出てくるので、得意・苦手の把握や自分の成長の度合いの確認に使えそうです。

ラインの線の色、背景に木などが無い屋内コートが良い、ボールは標準的な色、十分な明るさ、など、より良い認識のための条件はいくつもあるものの、こういった結果が画像/動画認識技術の進歩によってスマートフォンレベルで動くようになったのはすごいですね。

ウェブサイトには利用者として大学チームのロゴも多数表示されていて、実際の練習に使われているようです。効率よく上達を目指すために、こういった支援ツールが中高生の部活などにもどんどん普及していくかもしれないですね。

HomeCourt: Sports at Home

カテゴリ: Sports, Health & Fitness
言語: 英語
価格: 無料
バージョン: 3.4.1

開発者: NEX Team Inc.
公開日: 10:30 午後
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評価(現バージョン):
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スクリーンショット

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via VentureBeat