본론으로 들어가기 전에 이벤트 소개입니다.

페이스북에 오픈 데이터 근처에서 이벤트 알림이 와서 갔어요.자신의 기록용이지만 길기 때문에 3부로 나눠 기재해야 한다.
자세한 내용은 여기→https://data-visualization-japan.connpass.com/event/47246/
주) 기술적인 말은 거의 쓰지 않는다.

데이터 균형이란 무엇입니까?

이 사이트의 설명은 이해하기 쉽다.(긴 것으로 인해 생략됨)
https://www.synergy-marketing.co.jp/glossary/data-visualization/
이를테면 이런↓ 내용도 바빠서다.
파란색 빛은 스마트폰에서 들려오는 PV의 많은 호수 밖인 것 같다.
정말 황당한 한 해였어...잘 알고 있습니다.
번외 뉴스에서 2016년을 돌아보다
http://news.yahoo.co.jp/staffblog/special/lookback2016/

이런 분들이 등장하셨습니다. (2016년 회의 연설로 강단에 오른 분)

· 지궁신차씨 (야후주식회사)
・야자키 유일(Data Visualization Japan/Code For Tokyo)
·가마타 겐이치로씨 (니혼게이자이신문사)
· 청수정행님 (GUNMA GIS GEEK)
·아프로사(일본방송협회)
사실 LT에 의료 VR과 내비게이션에 있는 다른 몇 명이 있는데 LT 도중에 아파서 탈퇴했기 때문에 활동 보고를 할 수 없다...정말 미안합니다.

주제: 이런 회의 토크

구마모토 지진의 검색 데이터를 Visualize의 방법으로 분석한 이야기 byahoo!지궁 선생

가사 분석.아티스트의 노래를 텍스트 해석하여 비슷한 사람을 트리화한다.지궁이 요즘 작품 중에 제일 좋아하는 것 같아요.
yahoo!검색에는 100억 종(≠ 100억 건)의 검색이 있다고 한다.
내가 사용하는 시스템을 보니 정말 너무 많아...

검색 분석의 왕도와 동일본 대지진 분석 때의 반성

분석의 왕도는 다음과 같은 두 가지가 있다.
- 검색량 순위
- 검색 수의 추이 파형
평균 주가의 도표에서 추이파형을 자주 볼 수 있는데'구마모토지진+●'을 검색한 사람들의 추이파형의 최고치는 전국과 구마모토현에서 1개월 정도 차이가 난다고 한다.그것만으로도 뉴스의 구마모토 지진과 재해자의 구마모토 지진의 무게 차이는 볼 수 있는 부분 아닌가.
사실 지궁 선생은 동일본 대지진 때도 검색 키워드를 분석하여 보고서를 정리한 적이 있지만, 예전의 방법에 따르면 검색량이 많은 것은 비교적 쉽게 찾을 수 있다과도파형 중 긴 꼬리(파형이 점차 줄어 가로로 긴 꼬리길처럼) 부분을 분석할 수 없는 데 대해 반성했다고 한다.
(구체적으로 동일본대지진 때 관동지역에는 귀가가 어려운 사람들이 많았지만'●연착'이라는 단어를 검색하기 위해 검색순위에는 각 연선의 명칭에 따라 흩어져 있었다.)

구마모토 지진 공기 모니터 분석

그래서 구마모토 지진에서 지궁 씨는 최근에 유행하는 공동 네트워크로 분석했습니다...그 결과 대피소 등 대피 관련 정보와 영어 피해자 정보 수요가 감지됐다.

    -共起ネットワークとは
    特徴語同士の共起関係をネットワーク図（クラスタ化）にするもの。
    隠れていた需要をまとめ上げることで、隠れたニーズを掘り起こしやすい。

공동 네트워크의 제작 방법

KH Coder 를 사용하면 쉽게 만들 수 있습니다.
뒷면에서는 R로 움직인다고 하는데, R로 같은 것을 만드는 것이 생각보다 어렵다고 한다(한 K대 수업에서 알려주면 생각보다 어려울 것 같다). 초보자는 개미를 잘 활용하자.
집단화의 요점은 다음과 같은 두 가지가 있다.
1. 욕심을 부리지 말고 데이터를 깨끗이 정리한다.
2. 해설을 해주지 않으면 처음 보고 오해하는 사람이 있기 때문에 펼칠 때 해설을 꼭 넣어야 한다
→여기도 요지와 같을 수 있다.정보의 취사 선택과 정보성은 매우 중요하다.
이에 따라 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 형태소 분석 사례를 소개했다.
초반 문외한이 말했듯이 다양한 관광활동에 힘쓰고 있지만 처음이라 부드러운 텍스트 발굴적인 이야기를 들려줬다.

질의응답

Q: 긴 꼬리를 없애기 위해 단어를 주울 때 왜 공통 네트워크를 구축하는가.
A:단순히 꼬리를 분석할 여력이 없기 때문이에요.시간 순서의 추이를 중심으로 하다.자연 언어 처리에 관해서 나는 앞으로 더욱 노력할 것이라고 생각한다.
Q:KHcoder를 사용하지 않아도 yahoo라고 할 수 있죠.를 참고하십시오.
A:빨아들이고 싶을 때 KHcoder가 더 빠르기 때문에 물건에 따라 구분해서 사용합니다.
Q: 텍스트 해석에서 언어 사이의 거리는 무의미하지 않습니까?(형태소를 해석할 때 앞뒤 5개까지 자주 하는데...)
A:검색 키워드 분석에서 거리를 잘 두지 않기 때문에 중요시하지 않습니다.← 이렇게 말하면 확실히 의문의 대답이다.