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データ可視化

Desirable Streets – 人々が好む歩行ルートを示す地図

MIT の Senseable 都市研究所 がボストン市の歩行者データを使って作った地図が、この Desirable Streets 。

a 地点から b 地点まで歩いた12万件の歩行者のデータから、一方が他方よりも10%以上距離は長いのに選ばれたルート、を抜き出したデータを地図にまとめたものだそうです。

つまり、目的地まで遠いにも関わらず選ばれた道路 = 望ましい通り(Desirable Streets)というわけ。

目的地に行くために取れるルートが多数ある中で、他の人たちがあえて多く選んでいる道がわかるため、旅行者とか新たに引っ越ししてきた人でも、最初からどこを歩くと良さそうかというのがわかる。いい情報だと思います。

歩行者のデータから得られた、みんなが好んで通る道を分析すると、「公園に近い」「店やオフィスが多い」「歩道や歩道に置かれた設備が良い」道が選ばれていることがわかったとのこと。当たり前といえば当たり前ですが、その当たり前が大量データの分析で裏付けられたと言えます。

地図には、desirable とそうでない道の二つのルートを並べて、実際の景色を見ながら移動を体感できるという箇所もあります。黒い線で示されたところをクリックすると再生されます。

これはあくまで研究結果なのでボストンの市街地のみのものですが、自分の住んでいる街でも作られるならぜひ見てみたいなと思いますね。

via Maps Mania

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ゲーム

オリジナルZorkのソースコードがMITにより公開される

往年のテキストアドベンチャーゲーム Zork の1977年のソースコードが、MITにより発見されて公開されました。

MIT の説明によれば、1973年から1990年前半にかけての人工知能研・計算機科学研のバックアップテープから復元したデータが収集されているそうで、今回はその中から1977年のZork のソースコードが見つかったというわけ。

コードを見てみるとこんな感じ。


<GDECL (FF) STRING>
<DEFINE ILO (BODY TYPE NM1 NM2 "OPTIONAL" M1 M2)
#DECL ((BODY NM1 NM2 M1 M2) STRING (TYPE) FIX)
<COND (<==? .TYPE *400000000000*>
<COND (<OR <AND <MEMBER "<FLUSH-ME>" .BODY>
<NOT <MEMBER ,XUNM ,WINNERS>>>
<AND <MEMBER .NM1 ,WINNERS>
<MEMBER ,FF .BODY>>>
<EVAL <PARSE .BODY>>)>)>
<DISMISS T>>

;"ROOM FUNCTIONS"

往年のメインフレーム機 PDP-10 上で動くLISP系のMDPという言語だそうです。

2019年の4月にGitHubで公開された「Zorkのソースコード」と何が違うかですが、この時公開されたコードは、後に Zork を商用化(1979)して販売したインフォコム社が買収の後閉鎖された1980年代終わりに、社内のソースコード管理システムから取り出されたものなのに対し、今回のコードはInfocom 以前の MIT 時代に メインフレーム PDP-10 の上で動いていたものだということ。

(image Michael L. Umbricht, Wikimedia)

Infocom 版 Zork コードの発見者として知られるインターネット考古学活動家のジェイソン・スコット氏(Jason Scott)も早速、MIT のコードを fork しています。Zork ファンや Zork 研究者による調査がさらに進むのでは。

via Hacker News

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英語学習

WaitChatter チャットの待ち時間に外国語の単語を覚えさせるMITの研究

WaitChatter は、ネットのメッセージサービスで相手の返答が無いなどの待ち時間を活用して、英単語などを覚えようという実験と、そのツールです。

チャット画面で、[Alt]+J を押すか下の部分をクリックすると、

英語-スペイン語の単語の組が示されます。(スペイン語はデフォルトがそうだったので。フランス語に切り替えることもできます)

その単語を「知ってたか」「知らなかったか」尋ねられるので、どちらか答えます。いくつかの閲覧が終わると、こんどはクイズのモードになり、

スペイン語に対する英語、または英語に対するスペイン語、を答えさせられます。「知らなかった」と答えた単語に関して何度か正しい回答をすると、

「この単語を覚えました」というメッセージがでます。

Chrome拡張のボタンを押すと、上のようにこれまでの学習の経過を見ることができます。

Chrome拡張機能は、Googleトーク 内でWaitChatter を動かすようになっていて、Gmail 内のチャットが Google Hangout に切り替わってる人は、Googleトークに戻さないと試すことができません。

切り替えても、こんなメッセージが出てきてしまうのですけれど。

GoogleトークにChrome拡張という組み合わせ、メジャーでもないしもうすぐ使えなくなってしまうようですが、実験としては組み込み安かったチャットサービスなのでしょうね。今は、メッセージの送信時にサードパーティーのソフトウェアに入出力を扱わせてくれるメッセージサービスもあまりないかもしれませんが、研究の結果学習の効果がある、ということになれば、相手の返信を待つ間に細切れに学習や仕事をする、みたいなのが普及したりするのかもしれません。

MITのデモ動画では、WiFiの接続待ちやアプリのデータ読み込み待ち、メールの(自動応答で返事が来ることがわかっている時とかの)返事待ち、に、単語クイズを1問2問できる、ような例を出しています。

待ち時間のあるツールやアプリで何といっても有効なのは広告でしょうけど、広告を見せる代わりに勉強させるような機能をつけることで、既存のツールがちょっと違う差別化できるという場合もでるのかも。