まだプログラマーですが何か?

プログラマーネタとアスリートネタ中心。たまに作成したウェブサービス関連の話も http://twitter.com/dotnsf

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自分が作って運用しているサービス "Tweets Mapper" を紹介します:
http://tweetsmapper.juge.me/

上記ページにアクセスしていただくと、利用者の現在地を中心としたエリアが地図に表示されます。
そして、その地図画面内において、ツイッターで「位置情報を ON にして」ツイートされたもののうち、
 ・過去3時間以内のものを
 ・近いものから20個
位置情報と併せて表示する、というサービスです。

「地図画面内でのツイート」を検索して表示するので、地図の表示位置や拡大率を変えて、表示エリアが変わるとツイート一覧もその内容に併せてかわります。

この画面例はつい先程、ハワイのホノルル周辺が含まれるよう地図を調整して撮ったものです:
2015022701

また画面上部には現在表示している地図の位置と拡大率を初めから表示するための URL です。例えば上記ページの URL はこちらで、この URL にアクセスすると、地図を調整しなくてもはじめからホノルル周辺で最近ツイートされた内容が表示されます。実際にアクセスすると、ホノルルで日本語ツイートがいかに多いかわかると思います:
http://tweetsmapper.juge.me/?lat=21.283109926822885&lng=202.1684304199951&zoom=15


PC のブラウザでアクセスすると、このように画面が左右2つに別れて表示されますが、スマホの場合は地図とツイートとが別タブで表示されます:
2015022702


コンサートやイベントなど、人が多く集まってツイートが多くされるとわかっている時に、この TweetsMapper が威力を発揮します。後でツイートをまとめたい時に、全員が共通のハッシュタグを付けてくれるとまとめやすいのですが、全員がそうしてくれるとは限りません。その点、この TweetsMapper では「位置情報が ON になっている」ことが条件にはなりますが、ハッシュタグがなくてもそのイベント周辺にいる人のツイートを取得できるので、集計が楽になります。

また、この手の検索はリアルタイム性を追求するのが結構難しいのですが、ちょっと工夫した仕組みを導入することでうまく実現できていると自負しています。実際に見ていると、ほぼリアルタイムに(本当に直前にツイートされたものも)画面に表示できているはずです。 このサービスを実現する上ではサーバー側の通信速度の確保が必要なんですが、IDCF クラウドで非常に高いコストパフォーマンスを提供していただくことで実現できています。



ちなみに、現在のこのサービスでは日本全国に加えて、ハワイ、LA、SF、ラスベガス、NY、ボストン、フロリダ周辺がサービス提供エリアとなっています。理論上は他のエリアを含めることもできますが、予算とその他の関係上(笑)いまはこのエリアに絞って提供していることをご理解ください。

でも、もし他エリアの要望があれば教えてください。一時的な対応も含めてですが、検討します。






 

2014 年も終わりが近づいてきました。

このたび拙作マンホールマップにおける2014年分の利用実態調査を行ったので、そのレポートを2回に分けて発表させていただきます。初回はアクセス解析結果より世の中の「マンホーラー」の実態を浮き彫りにしよう、というのが目的です。いちおうビッグデータ解析です。 

なお、データは全て Google Analytics から取り出したものです。グーグル先生、こんな便利なツールを無料で提供いただき、いつも大変お世話になっております。 m(__)m


また、以下のデータには利用者の年齢や性別、趣味、言語といった情報が含まれていますが、これらはグーグルのプロフィール予測に基づくものです。グーグルに正しい情報を入力している人の場合はその正確なデータが使われますが、グーグルに情報を入力していない人の場合は、ウェブページの閲覧履歴から、これらのデータを予測しており、その予測データが使われています。

あなたがグーグルからどんな人だと思われているのか、興味がある人はこちらのサイト(https://www.google.com/settings/ads/onweb/?hl=ja)を見てください。


では実態調査の発表です。まずは「2014 年マンホールマップの年齢別利用率」です:
2014121901

あら、意外と(?)若い。この結果を見る前は 35-44 歳がダントツの印象を持っていたのですが、結果は 25-34 歳の層が全体の3分の1のアクセスを占めての1位。そして更に若い 18-24 歳の層が2位となりました。マンホーラーの未来は明るいです!

次は「マンホールマップ利用者の性別」
2014121902

わずかに男性の方が上回っていますが、女性率なんと 45.85 %!これなら合コンが成立する割合です(笑)。「マンホール女子」が 2015 年の流行語大賞ダークホースに踊りでたと言っても過言ではないでしょう。


そして「マンホールマップ利用者の興味分野」、つまり利用者の趣味です。これはまあ普通に「旅行」関係でしょう、と思っていたら・・・
2014121903

1位は「ウォーキング」と考えればまあ分かる。3位も「サイクリング」なので自転車で探しまわる人がいるのでしょう。4位の「フード」は食べ歩きとセットなんですかね。大本命と思われた「旅行」は5位。 

そしてこれらに割って入ったのが2位の「コンピュータ」。いや、たしかに周囲に関係者が多いのは実感として分かっていました。分かってましたが、「マンホール」と「コンピュータ」の意外な結びつきが明らかになりました。本当にビッグデータ解析っぽくなってきましたよ(笑)。


ここから下はより一般的なウェブ統計情報です。

まずは「新規ユーザーと既存ユーザーのアクセス比率」です:
2014121904

新規ユーザーの方が10ポイントほど上回っており、常に新しいユーザーの開拓に成功していることが分かります。自画自賛!

次は利用者の言語。これはブラウザに設定された優先言語を見ているのだと思います。つまり日本人がアメリカから日本語環境でアクセスした場合は「日本語」としてカウントされ、アメリカ人が日本に来て、アメリカ設定でアクセスした場合は「米語」としてカウントされる、ということです。 さて日本語が高いのはわかるとして、その次に高いのは・・・
2014121905

英語(米語)でした。アメリカ人も日本のマンホールに興味を持っている、と考えていいんでしょうかね。


次はアクセス元の国別です。こちらも上記の結果からアメリカかな、と思っていたら・・・
2014121906

2位おそロシア! 3位フランス! 以下、英国、インド、ニュージーランド(!?)と続いて、アメリカ7位。これは意外でした。

これらの結果だけから推測すると、アメリカ人がロシアやフランスに渡った際にマンホールマップを見ている可能性が高い、ということになります。本当か? (^^;


次は日本国内の市区町村別アクセス元ランキング。こちらの結果は・・・
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1位港区、2位浦安市、3位渋谷区。。。 仕事中にマンホールマップを見ているのがバレた可能性が僕の地元船橋市がありません。もっと頑張らねば!

続いていきましょう、利用ブラウザランキング。一応マンホールマップを PC から見る場合は Chrome を推奨しているのですが、実態はというと・・・
2014121908

まさかの Internet Explorer !これ動作確認もしてないどころか、非推奨ブラウザなんですけど・・・


では OS 別ではというと・・・
2014121909

まあ順当、ですかね。 ちなみに1位の Windows はダントツ。2、3、4位が激戦。6位の Chrome OS はおそらく僕だけのデータです(苦笑)。


以上の統計結果より、意外に面白い 2014 年版マンホーラーの実態が浮き彫りになってきました:

・若い女性/新規参入者が多い
・「リア充」か「コンピュータおたく」に2極化している
・アメリカ人がロシアやフランスに旅行してマンホールを探している
・Internet Explorer の根絶は無理!


最後のはマンホーラーとは関係ないような気もするけど・・・


さて、次回はいよいよマンホール蓋別年間アクセスランキングの発表です。栄えある 2014 MVM(Most Variable Manhole) に輝くのはどのマンホール蓋か!? お楽しみに!


(2014/12/21 追記)
続きはこちら

 

少し前の話になりますが、IBM Bluemix のハッカソンに参加してきました。

限られた時間の中で4~5人のチームをビルドして、アイデアを出し、実現可能性を調べた上で実装する、というハッカソン。今回は PaaS である IBM Bluemix を使うという前提で「旅をハックする」という制作テーマが与えられていました。

Bluemix は PaaS とはいえ、CloudFoundry をベースとしていることからかなりの自由度があり、また Bluemix から提供されている各種サービスを使うことでシステム構築の手間を大幅に減らすことができます。加えて DevOps によるチーム開発環境も提供されています。 実は私自身、このようなチーム制のハッカソンに参加したのは初体験でしたが、DevOps 環境にもすぐに馴染めたこともあり、Bluemix は非常に相性のいい環境であると感じました。

各チームに与えられた時間は8時間プラスアルファ。チーム内で役割分担して開発するとはいえ、必ずしも充分な時間とはいえません。そのため出されたアイデアのどの部分を実装するのか(どの部分は諦めるのか)、という判断も必要になります。


我々のチームが開発したアプリケーションがこちらです(いちおう動きます):
http://tabihack2014teame.mybluemix.net/

独立した環境下で Twetter Streams API を使い、特定エリア(日本)の位置情報をリアルタイムに集めてDBに格納します。その情報を使い、地図上に表示されたエリア内で最近ツイートされたのはどんな情報か、を可視化するウェブアプリケーションです。

上記 URL にアクセスすると、まず位置情報 API によって、現在地が特定され、その周辺の地図が表示されます。同時に地図内の青みがかったエリア内で最近ツイートされた内容が画面右部に表示されます:
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また画面を下にスクロールすると、そのエリア内の宿泊施設や、周辺のマンホール(笑)の情報が表示される、というものです:
2014111703


地図をドラッグして青部分が移動すると、ツイート/宿泊施設情報/マンホール情報も、そのエリア内や周辺の情報に切り替わります。
2014111704


加えて、画面上部のファイル指定ボタンで位置情報が埋め込まれた画像を指定すると、その画像に含まれた位置まで地図が移動し、そのエリア周辺のツイートや宿泊施設の情報が表示されます。


今回のハッカソンで作れたのはここまでです。ひたすらに位置情報 API を組み合わせて感じ(苦笑)。本当はツイートを検索してもっと絞り込んだり、位置情報に付随した別の情報を表示したり、UIをより見やすくしたり、といったこともやりたかったのですが、優先度の判断で落としました。チームビルドやアイデア出しを含めて8時間で作ったにしてはまあまあの出来だと思っていますし、実行/開発環境やサービスをその場で手配して用意できる Bluemix 環境のすごさを目の当たりにした結果でもあると感じています。


このハッカソンで Twitter Streams API を使っての印象として、やはりこれだけの情報を集めることができるようになったことは、非常に面白いと感じました。地図上で可視化する、というアイデア1つにしてももっと別のアプローチもあるでしょうし、またほとんどが位置とは関係のない情報ばかりである一方で、たまに隠れている「その地域の役立つ情報」を如何に探し出して表示するのか、という新しい課題も浮き彫りになりました。 限られた時間の中での作業だからこそ、見えてくるものもあります。

ハッカソンは終わってしまいましたが、このアプリを今後少し改良してみるつもりです。ハッカソンにはこういう「終わった後の楽しみ」もあっていいですね。








 

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