こんばんは。
新型コロナウィルス(COVID-19)流行で外出自粛が続く中、いかがお過ごしでしょうか？
ボクはもともとインドア派なのであまり苦痛を感じてませんが、そろそろ友達とカラオケや飲み会に行きたいなと思ってます。
まさか自分が生きている時代に歴史の教科書に載るレベルの疫病が流行するとは思いませんでした。
さて、インドア生活が続く中、Kepler.glという非常に興味深いモノを見つけました。
Uber社がオープンソースで公開している時空間データを可視化するフレームワークです。
自前のサーバで稼働させるにはMapboxのアカウントが必要になりますが、データを容易に地図に可視化してくれる凄いツールでした。
早速ですが、ボクが試した事例を紹介します。
Twitter APIで位置情報付きツイートを2020年4月25日～5月2日で取得し、
位置情報付きツイート間をアーチ(弧)で結んで地図に可視化したのが以下です。
Kepler.glには以下のフォーマットのCSVを喰わせて描画してます。
特定のアカウントがつぶやいた位置情報付きツイートの2点(地点A、B)を結ぶようにして
41,949レコードのデータをサクッと可視化できました。
こうやって見ると日本政府や各自治体が控えるよう呼び掛けている県またぎの移動は0にはできないことが分かります。
物資の物流が止まったわけでは無いし医療・金融・インフラ業の人たちの移動を制限するわけにはいかないので、県またぎの移動が悪というわけでは無いです。
（記事の最後に書きますが去年の位置情報付きツイートの量と比較すると少ないです）
時刻情報でフィルタするとKepler.glでアニメーションができました。
同じデータでもレイヤーの種類を変えれば、以下の様に積み上げグラフやヒートマップも描画できました。
以下の様に県別でプロットするデータのカラーセットも変えることができました。
上は都道府県内だけを移動したレコードだけを抽出して描画したものです。
東京都：オレンジ
神奈川県：赤
千葉県：緑
埼玉県：青
現時点で頭一つ抜けて洗練された時空間データ可視化ツールだと思います。
最後に去年の同じ時期(2019年4月25日～5月2日)のデータが手元に残っていたので描画してみたもの以下に挙げます。
149,095レコードあり、去年は今年の4倍近くの位置情報付きツイートがTwitter APIで取得できてました。
今年は海外旅行客がいなくなったことが明らかで、かつ日本国内の移動量が激減していることがわかります。
政府・自治体の呼びかけに応じて日本国民が行動変容した結果ですね。
未曾有の疫病で、ワクチンや治療薬など病理学的な対策ができるまで今の大変な状態が続くのかと思いますが、変な情報に惑わされたりせずにボクは楽しみを見つけて頑張っていこうと思います。
ここまでご読了いただき、ありがとうございました。
