Shizuoka.py #5の発表資料です。Webアプリケーションとしての探索的可視化についての自分の考え方と、実際に実装したサンプルツールを紹介しています。

1. Python,
neo4j, Cytoscape.jsで
データ可視化入門
Shizuoka.py #5 オオイシ

2. 可視化はどんな時に有効なのか？
http://qiita.com/keiono/items/387e71fe7e64e32cb948
keionoさんのVIZBIレポートより
計算機ベースの可視化が最も有効なのは、
その作業が探索的な場合である。
探索的＝データが何を意味しているのか、ユーザ自身
が何を導きだそうかはっきりしない場合など。

3. 紙ベースの可視化は解析結果を発表
するときに有効……とも。
自分はデータセットの意味（統計的な意味）を理解して
もらう「伝える可視化」と詳細な解析など次のアクショ
ンの入り口になる「探索的な可視化」、デジタルでも両
者を可視化の重要な役割として意識しています…。
http://qiita.com/keiono/items/387e71fe7e64e32cb948
keionoさんのVIZBIレポートより

4. • プロパティの変化に伴うダイアグラムの視覚的な変
化をインタラクティブに体験してもらう。
• 異なる状態・条件の間のダイアグラムの差異を比較
してもらう。
• 可視化によって顕在化した解析等の次のプロセスに
バドンを渡せるようなインターフェース。
aoe.dbcls.jp
例えば
このようなツールのデザインが探索的可視化アプリケーションにとって有効で、
ユーザに求められているのではないかとおもいます。
探索的な可視化のデザイン

5. Python + javascriptは、
探索的な可視化ツールを実装できる
とっても良いスキルセット。
なのでは。

6. 身近なデータを使って可視化ツールの実装例を見てみま
しょう。今回はTwitterのつぶやきのデータからユーザ間
の類似度を計算し可視化してみます。

7. Juice=Juice
♪ハロープロジェクトのアイドルグループ
♪歌がかなり上手い
♪ここ２０年くらいのアイドルグループのなかでは一番上手いかも
♪人気・知名度、あまり高く無い
♪音楽好きな身として、大変心を痛めています
Juice=Juiceファンの音楽的な嗜好をグラフ化し、潜在
的なファン層について考察してみましょう

8. 1. 対象はJuice=Juiceを#nowplayingしたことのある
Twitterアカウント
2. #nowplayingしたアーティストの比率でユーザの
cos類似度を計算しています。
3. 算出したユーザの類似度はグラフとしてグラフ
DBのneo4jにインポートしています。
4. neo4jに保存されたグラフをPythonから取得し、
Cytoscape.jsで可視化しています。
今回の可視化の大まかな特長

9. neo4jに取り込んだグラフ

10. Pythonからneo4jのrest clientのサイファークエリ
を叩いてグラフを取得し、jsonに変換。
relationのプロパティ”weight”で類似度をフィルタ
ーできるようにしています。

11. Cytoscape.js http://js.cytoscape.org
neo4j https://neo4j.com

15. LOAD CSV WITH HEADERS FROM “file:///Users/<local data
path>/nodes.csv" AS csvLine CREATE (n:User {id: csvLine.id, name:
csvLine.name});
neo4jのcommand line tool、またはwebクライアントで実行する
nodeのインポート
edgeのインポート
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///Users/<local data
path>/edges.csv" AS csvLine MATCH (m:User), (n:User) WHERE
m.name=csvLine.start AND n.name=csvLine.end CREATE (m)-
[r:SIMILAR_TO {weight: toFloat(csvLine.weight)}]->(n);

16. Cypher

17. デモ
※データの概況
収集した期間：2015-04-21~2015-05-27
収集した#nowplyaingを含むtweet：8,758,992
内Juice=Juiceの#nowplaying数：6420
Juice=Juiceについて#nowplayingしたアカウント：829
上記アカウントによるtweet：627,402

18. PythonとJavaScriptをつかった可視化、楽しそうです
よね？
今回の発表で、可視化ツールがどのような目的の時に
どのように実装したら有効であるか、自分なりの印象
をお伝えできていたら幸いです。