Linked Open Data Challenge 2016

劉令芳　何宗儒 　唐寧　岑天霞

Tokyo Habitats 東京一番街

Concept

東京で引越したい人が住むのにふさわしい街を探すニーズを考

え、政府から公開される教育や交通に関するオープンデータや

SNS 情報データを可視化してマッピングを作成する。そのマッ

ピングを通して、自分が色んな街を食、服、交通、働く、教育

、娯楽直観的に比較でき、最も理想的な居住地を見つけられる。

Tokyo Habitats

Concept

人の趣味や関心事などを食、服、娯楽、交通、教育、その他六つの柱に基づいて整理する。

交通、教育、その他

政府からオーペンデーダ

食、服、娯楽

SNS からビッグデーダ

目的：興味によってユーザと相性の良い街を探す。

手法：タグに基づいて街と人の相性を計算できるアプリケーションを作る。ユーザが自分の関心事をタグで入力し、その情報を自然言語解析することで、ユーザとふさわしい街を見つける。

Persona & UI

ホワイトさん

Persona & UI

Web page UI design

ジム ?国際交流イベント ?緑や自然 ?

Persona & UI

Web page UI design

ユーザとふさわしい街を見つける。

Persona & UI

Web page UI design

わかりやすいですね〜

Persona & UI

Web page UI design

助かりました！

Data

1 、首都圏のよく選ばれる住みやすい街、穴場だと思う街、特色な街を５０駅の情報収集。 ２、この中テーマ別で採点する。テーマ別で東京都内の駅をランキングする

＊食＊日本料理・洋食・中華料理・飲み物・お菓子・パン・スイーツなど

Data駅 子育て 駐車場 静か 総得点 直径（等级）品川　歴史感 95 90 91 276 10

新小岩 98 90 87 275 10

横浜 90 89 94 273 10

小岩 96 86 90 272 10

三鷹 87 88 91 266 9

日本橋 80 98 88 266 9

荻窪 89 79 93 261 9

目黒 89 80 90 259 8

戸越公園 90 77 92 259 8

蒲田 85 82 90 257 8

赤坂 73 98 85 256 8

新宿 67 98 90 255 8

都立大学 97 70 88 255 8

原宿 98 80 77 255 8

成城学园 94 73 87 254 8

国立 80 85 89 254 8

中目黒 88 85 80 253 8

二子玉川 89 80 83 252 8

飯田橋 77 92 82 251 8

中野 80 79 90 249 7

浅草 95 88 66 249 7

池袋 89 69 90 248 7

立川 80 76 92 248 7

銀座 85 96 67 248 7

笹塚 82 79 86 247 7

下北沢 98 68 77 243 7

武藏小山 85 66 90 241 7

西荻窪 85 70 86 241 7

表参道 91 70 75 236 6

五反田 67 80 89 236 6

田园调布 88 70 78 236 6

大井町 69 80 85 234 6

成増 69 75 88 232 6

大崎 85 67 79 231 6

青山 71 78 82 231 6

三軒茶屋 86 60 85 231 6

上野 74 76 81 231 6

高円寺 84 74 70 228 5

東京 59 92 76 227 5

吉祥寺 65 78 83 226 5

自由が丘 95 59 70 224 5

赤羽 74 70 77 221 5

有楽町 80 78 62 220 5

代々木上原 56 84 76 216 4

秋葉原 69 79 67 215 4

渋谷 82 61 68 211 4

六本木 77 67 66 210 4

恵比寿 76 67 65 208 3

代官山 65 62 80 207 3

駅 ジム 国際交流イベント

緑や自然 総得点 直径（等级）

渋谷 98 99 95 292 10

新宿 100 93 94 287 9

恵比寿 87 99 92 278 8

表参道 83 98 94 275 8

青山 87 96 92 275 8

横浜 94 90 87 271 8

銀座 90 97 82 269 7

立川 90 92 86 268 7

自由が丘 82 95 91 268 7

東京 90 95 80 265 7

六本木 75 93 95 263 7

池袋 84 90 85 259 6

上野 77 84 97 258 6

浅草 76 90 87 253 6

赤羽 86 83 84 253 6

代官山 85 96 70 251 6

秋葉原 89 83 79 251 6

代々木上原 79 91 80 250 6

武藏小山 75 80 94 249 5

飯田橋 74 86 89 249 5

目黒 78 75 95 248 5

中目黒 85 74 86 245 5

中野 84 80 81 245 5

西荻窪 86 80 79 245 5

田园调布 75 81 88 244 5

成増 78 70 95 243 5

吉祥寺 70 87 85 242 5

三鷹 73 80 89 242 5

赤坂 78 84 80 242 5

二子玉川 60 92 90 242 5

都立大学 89 85 68 242 5

荻窪 76 73 93 242 5

高円寺 85 87 70 242 5

成城学园 78 89 74 241 5

大井町 76 80 81 237 4

原宿 67 74 96 237 4

戸越公園 78 69 89 236 4

有楽町 68 75 90 233 4

日本橋 50 87 96 233 4

国立 75 80 78 233 4

新小岩 70 80 81 231 4

小岩 77 75 79 231 4

品川　歴史感 47 92 88 227 3

五反田 85 73 68 226 3

蒲田 76 69 76 221 3

下北沢 66 79 75 220 3

大崎 70 75 65 210 3

三軒茶屋 71 67 56 194 2

笹塚 65 60 53 178 1

Data

服

食

交通

教育

娯楽

その他

0 2.5 5 7.5 10 12.5

恵比寿 新宿 渋谷

データ連携、オープン化による期待値

Sum up

Tokyo Habitats

人々がこのシステムを使って自分に一番ふさわしい町をみつけ、そして業者さんが人々から得られたフィードバックに基づくマーケティン情報を利用できる。 その上に政府も地域の長所と短所を知り、地域の魅力を引き出すことができる。

Thanks for your watching