1. オープンデータでみる
埼玉県知事選ハッカソン
（政策レーダチャートチーム）
2015年8月2日＠早稲田大学
• 天野 徹
• 生島 高裕
• 綿貫 順一

2. E2D3を使って、オープンデータ
の可視化を行うハッカソン！
⇒可視化って、何のため？
⇒分析された数値データを図形化
し、人間が判断しやすくするため
のプロセス。

3. 今回のお題目は？
⇒埼玉県知事選について、オー
プンデータによる可視化を行い、
候補者の特徴を説明すること。
⇒でも、都民だし。。。
⇒県政なんて知らないし。。。
⇒どうしよう。

4. • 今回のチームメンバは、
●天野 徹
⇒明星大学教授
（専門社会調査士）
●生島 高裕
⇒株式会社 数理先端技術研究所
（代表取締役社長）
●綿貫 順一
⇒小金井市トライアスロン連合
（理事？）
議会の議事録情
報について、テ
キスト分析する
のに長けている
力技でデータ処理
するのが得意？

5. ・時間も限られているので、県議会の議事録
データを分析し、それをE2D3で可視化するこ
とを目標に設定しよう♪
【目標】
・議事録内の分析キーワードを分類
・「大項目」⇒「中項目」⇒「小項目」
・キーワードの出現回数をサンバースト形式
のグラフにしてみよう♪

6. ・12年間分の議事録内の分析キーワードを分類
⇒TOPIC EXPLORERで処理
・「大項目」⇒「中項目」⇒「小項目」
⇒力技でなんとか！(汗)
・サンバースト形式は、
E2D3の標準グラフとして
用意されている!!
http://docs.oracle.com
/
の画像を拝借。

7. 【最終作品】
大項目 中項目 小項目 出現頻度
防災 緊急 道路 8
防災 緊急 減災 7
防災 緊急 耐震 7
防災 緊急 航空 5
防災 緊急 救助 4
防災 緊急 橋りょう 4
防災 緊急 建築物 4
防災 緊急 自衛隊 8
防災 緊急 大規模災害 4
防災 緊急 訓練 3
防災 体制 航空 6
防災 体制 想定 6
防災 体制 危機管理 4
防災 体制 救助 4
文字表示は間に合
わなかった。

8. 【今後の課題：天野】
・項目分け（大→中→小）は、各候補者に
とって共通のものさしとなるよう、選択する
べきである。
（現職の知事は議事録をテキスト分析するこ
とで可能だが、他の候補者の場合は、情報が
無い。TWITTERやマニフェストのテキスト分
析で代替可能か？）
・将来的には、議事録データを指定すれば
テキスト分析ができ、キーワードを指定すれ
ば可視化の結果が見られるような環境を、
WEB上で提供したい。

9. 【今後の課題：生島】
・12年間のキーワード分析は出来たが、そも
そもキーワード自身の経年変化もある。
・分析対象によって、適切な分析期間は異な
り。データサイエンスの世界で一般的に言え
ることなので、今後はしっかり考えるべき。

10. 【今後の課題：綿貫】
・D3.JSで公開している可視化サンプルをE2D3
で応用する場合は、「E2D3-CONTRIB」フォル
ダ内のファイルを再構築する必要がある。
・E2D3は、まだまだ便利になっていくと思う
ので、自宅に戻ってからも研鑽を続けたい。
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