[&] Web Directions East 08 (Mike Migurski)

stamen design | big ideas worth pursuing

Web Directions East 08
-----------------------------
Mike Migurski (Stamen Design)
http://stamen.com/
http://mike.teczno.com/

adaptive path の Jeffrey Veen が来られなくなって
急遽代役の Stamen Design の Mike Migurski.
Digg Labs の Visualization をやったとこ！ 僕的にはとってもうれしい。
--------------
Visualization A Web Of Data
地図デザイン、情報のビジュアライゼーションが中心の Stamen 社
Digg Labs の Visualization。
オークランドの犯罪地図サイト。
ロンドンオリッピックの Web デザインにも参画。

Stamen Design の CTO
オンライン Web の情報可視化。地図。大きなデータの可視化。
4つの事例を紹介。

大統領選挙に至るまでの、情報を活用する手法。
電子投票の結果。カートグラフ。人口に応じて州の形をゆがめたもの。
どれだけ票をとったのかが、わかりやすく分かる。
ミシガン大学の教授が、値に応じて、赤〜青、グラデーションで表している。

内部の容量計画 Flickr の計画。
キャパシティの問題に直面した時。
データを並べ替えて分かりやすいように。
ビジネス用語の分類。36日がキャパシティ。

538.com 野球の統計サイト。
http://www.fivethirtyeight.com/
予備選挙の各大会ごとにどういった投票行動があったのかをまとめたもの。
有権者に対して話を聞くときにどういう行動が予想されるのか。
データをクラスタ化して、予測する。速報に利用したい。


ニューヨークタイムズ。
Casualties or War
http://www.nytimes.com/ref/us/20061228_3000FACES_TAB2.html
イラク戦争における犠牲者数。分類に応じてまとめたもの。
ユーザが指定した様々な切り口でデータを見ることができる。
大きな戦闘があった時など。
最新の情報をまとめて更新することに価値がある。

■ライブ、広範囲、深いところを突いているか。
Life:最新の情報を持っていないといけない。
　日々刻々と変わる情報をとらえる。
Vast：どれくらい広範囲なのかが重要。Google も広くカバーしている。
Deep　：背後にある情報を引き出せるかどうか。
オーバーレイから、なじみのある情報を深く掘り下げて、探していけるかどうか。

プロジェクトの紹介

moveon.org カンファレンスコールを置き換えていくもの。
http://moveon.org/
選挙のためのカンファレンスコールの仕組み。
費用がかかって、満足度が低かったので、あたらしい　こころみ。
Web ベースの通話ツール、ログインすると参加人数がわかる。
通常の電話会議にはない仕組みづくり。
流動性高く、細かく分析できる。カンファレンスコールとしては最適。
ビジュアルな情報でユーザに情報が戻ってくる。フィードバックツールとして使える。

アルバータ州の統計情報地図。

Digg Labs
http://labs.digg.com/

2006年いろいろなアプリケーションを提供してみた。
他の人がどんなストーリーを面白いかがわかる。
Web2.0 の digg が何なのか良くわかるたたき台。
スクリーンセーバーのようにずっと見ていられるストーリーランキング。
突然人気がでてきたニュースとかが分かる。

digg swarm
ユーザーがストーリーを点々とする。新しいものが加わっていく。
何が web サイトで起こっているのかが分かる可視化
ライブで全体像が見られるのが素晴らしい。
deep に掘り下げることもできる。

VAST:

不動産業者の trulia
http://hindsight.trulia.com/
自分の近所で何が起こっているのか？住宅の価値。価格。

どうやって情報を提供するのかが一番大変な部分。
プロジェクトの最初の部分で探求を行なう。
どういったかたちで表現したいのか。

まずはアニメーションから始めた。
位置を示すようなものは無い。日付に区切って可視化。
郊外から市街地へ移動してきている。
動きがあると直感的に理解できる。
Web が用いられる前に災害復旧用や、軍事用に特殊な地図が作られた。

trulia snapshot
http://snapshot.trulia.com/
個々の住宅にたいして細かな情報を提示するもの。
物件の写真を確認できる。
膨大なデータの提示の仕方を様々に試す。
小さい穴から世界をのぞいているものを、いかに分かりやすく恒久的に表現できるのか？
ユーザーの挙動も考えた上で、見せ方を考える。

SFMOMA ArtScoep
http://sfmoma.org/pages/artscope
カタログ一覧
検索して探し当てて、ぴったりとするものを見つけ出す。
google maps がやっているタイルに分けて大きな画像を扱う方法と同じものを活用。
虫眼鏡のように大量の画像の中から拡大することができる。
直感的に使える。
コレクション全体が時系列で並んでいる。

{modest maps}
http://modestmaps.com/
MS の Silverlight で行なっているものと同様。

oakland crimespotting
http://oakland.crimespotting.org/
犯罪率の高いところ、警察の使っている地図情報
参照基準を当てはめる。犯罪から何日たっているのかなど。

Native To A Web of Data / Tom Coates 2006
http://www.plasticbag.org/files/native/
定期的にデータを提供することによって、データの信頼度があがる。
再利用を視野に入れた形で設計する必要がある。
PDF で出版するよりも、メールとWeb ベースでやり取りできる仕組み。
データフックとして追加したのは一覧を毎日更新する仕組み。
NON API API がある。XML remix をしなくてもいいように。
特定の犯罪が空間的だけではなく、時間的に広がっていること。

Thanks!