來一場超級杯的地理資料視覺秀!

之前使用過Torque去呈現台灣地區OSM的2012年中編輯的歷程

沒想到CartoDB自已做的案例更酷了! 利用2015年SuperBowl期間的Twitter資料做一場資料秀,其實資料的處理不難,先在Twitter API上取出了含有#SB49的推文(tweets),區分出是新英格蘭愛國者(@Patroits)和西雅圖海鷹(@Seahawks),藉由推文(tweets)上帶有的xy座標,就可以將推文定於地圖上。當然,因為使用CartoDB所推出的Torque.js,這些資料必需匯入CartoDB,而這就是CartoDB的商業模式,它提供很好的地理視覺化工具,但資料量大或瀏覽量高時,就必須收費了!

這場超級杯的資料視覺秀,很有趣!

在18:30開場時,綠點海鷹充滿了西雅圖,而紅點的愛國者則聚集在新英格蘭,一開始就有地域上的差 異。

Screenshot 2015-02-11 17.45.24

在19:13時,新英格蘭首度觸地得分,頓時紅成一片。而19:36時,換海鷹得分則整個變成綠色。比分7:7平手!
touchdown_patriots#SB2015touchdown_seahwaks#SB2015

後來雙方再各得7分,在中場時,還是14:14的平手局面。而超級杯一直是美國本土收視率最高的節目,今年(2015)還破了最高收視率,而中場秀一直眾所矚目的焦點,廣告收益頗為驚人,然而,Katy Perry(@katyperry),我實在不認識,冏! 但從推文的量看得出來她果然是推特(Twitter)關注度高的女星。

@katyperry#SB2015

這場比賽非常戲劇化,海鷹和愛國者一路互有得分,但第四節前,海鷹一度是領先10分,但愛國者在第四節一路追趕,逆轉局面,雖然在終場前,海鷹落後3分,但球權在海鷹手中,且已經來到Goal line前不遠,只要一個touch down就完全翻盤,但關鍵出現在最後的26秒,受國者的菜鳥Malcolm Butler,居然抄掉海鷹四分衛 Rusell Wilson的傳球,而斷送海鷹的一線生機。因此,終場雖然是愛國者贏了比賽,海鷹的球迷幹譙聲浪應該不小,使得顏色有點慘綠了 XD! 整場的Highlight在Youtube,可以看得到,透過這樣地理視覺化,更讓人可以了解到球迷的動態。

Mac_BZ#SB2015

 

“仇恨”的地理空間

Geocommons-an example of black swan
GeoCommons中GeoIQ以電影黑天鵝為例的情緒地圖

過去群眾情緒性(sentimental)的空間分佈很難大規模的被顯示出來,原因是資料的採集不容易,但隨著「社群媒體」(Social media)的發達,有愈來愈多的人在這些平台發表自已的言論,這些帶有情緒的言論集結起來,可以多少窺探群眾情緒的走向,因twitter所發出的tweets可以夾帶地理座標,更可以了解這些情緒的tweet由何處發送出來,例如,GeoCommons 曾經以黑天鵝(Black Swan)電影為例,說明即使這部電影得到奧斯卡,在群眾的感受有許多負面的情緒。

二週前,美國加州的洪堡德州立大學(Humboldt State University)地理系助理教授  Dr. Monica Stephens  帶領三位學生,分別為  Amelia Egle, Miles Ross and Matthew Eiben,分析tweet中關於歧視的字眼,將帶有歧視字眼和有地理座標的tweet,利用Google Map的Heat Map API用來製作一系列所謂的「仇恨」的地圖,名為 The Geography of Hate,他們擷取在tweets中帶有歧視性的字眼,大部份與種族歧視有關,如下列:

Homophobic: Dyke, Fag, Homo, Queer

Racist: Chink, Gook, Nigger, Webback, Spick

Disability: Cripple

overall hate map
整體的「仇恨」地圖

完整用來擷取仇恨的歧視性字詞在官方部落格(floatingsheep)中的Q&A 有較完整的介紹。而製作這個地圖的動機與現任美國總統Obama再次當選有極大關係,不滿Obama當選的人大量用  nigger 和monkey 在tweets中,因此歧視字眼的使用可能代表著更多仇恨、忿怒的情緒,加上利用tweet中地理座標標示於地圖,呈現出「仇恨」的地理空間分佈,以總體而言,東岸的人的「仇恨」的情緒較多。

幾個月前,ESPN記者用”Chink in Armor”來形容林書豪表現的低潮, “Chink”一詞,在維吉尼亞州和中明尼蘇打州是最高,沒有在美國久待,難以了解實情為何? ”wetback“是指在美國的墨西哥非法移民,但有點被引伸到整個中南美州非法移民,這個空間地理分佈就很有意思,多數出現在德州一帶,顯示出地域性的特色。

事實上,就技術面而言,這個地圖所使用的都是一些簡單工具和方法,但用歧視字眼來呈現仇恨情緒是一個很有趣的想法,也的確顯示出一些空間樣態,但值得注意的是,一地區中的人使用歧視字眼在他們的tweet中,就代表他們對某一族群的人有仇恨的情緒?有多少tweets使用了某個歧視字眼才算是「恨」呢?單一的資料來源是否就能夠充份說明呢?這應該是值得深入探討的。

 

chink in hate of geography
Chink
wetback in hate of geography
Wetback

 

 

 

 

 

 

 

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