Fumihiro Kato / 加藤文彦

体型改善と運動習慣

2020-07-23T01:30:00+00:00

運動をすることに

かなり昔からほぼ毎日朝に体重計に載って記録だけはつけていたのですが、ここ数年体重が増加し続けていて運動もしていない状態だったので危機感を持っていました。転職をきっかけになんとかしようとおもって昨年12月にリングフィットアドベンチャーを手に入れたので一緒にSwitchも買ってはじめたのですが、 2日目にして腰を悪くして整形外科に行き、先生にリングフィットアドベンチャーの説明をする悲しい事態に。

立ち戻ってまずは体幹トレーニングをしようということで昨年末からプランクチャンレジをはじめました。それだけで体重減&特にお腹が引っ込みました。なれてきたので2月途中からリングフィットを再開して、筋力もついてきました。時々フィットボクシングに浮気したりしましたが、去年XLだった服のサイズが MとLの間くらいにまでなったのが驚きです。数ヶ月かけて服買い替えました。

大分体もマシになってきたので、7月からはやろうと思っていた早朝ジョギングをはじめました。雨でないときはなるべく走るようにしています。今はまだ体重には効果はありませんが、体脂肪率や内臓脂肪が目に見えて減ってきているのが面白いです。

運動用ガジェット

当然こういうことしているとガジェットに凝りだすわけです。まずは体重計ですが、長らくTanita Inner Scan 50 というのを使っていました。RecStyleに手で入力していたのが不満だったので完全ワイヤレスで自動同期するものを探したのですが、Withings Body Cardioにしてみました。これはWithingsというベンチャーが作ったのをNokiaが買収して、さらにWithingsの創業者が買い戻したらしく、ブランド名がちょっとややこしいです。自分が手に入れたのはNokiaになっていました。

Wifi設定しておくと勝手にHealth Mateという専用スマホアプリやAppleのヘルスケアアプリに同期してくれるのでとても便利です。問題はTanitaのと体脂肪率の測り方が違うのか低くでる傾向があるのと内臓脂肪を測ってくれないくらいで、メリットのほうが勝ります。内臓脂肪確認するためだけにTanitaも残してあります。

シューズ選びには難儀しました。シューズは履かないとわからないので近所のスポーツショップに行きましたが、品揃えが悪くて選択肢が少なすぎました。ある中からUnder Armour Charged Rogue 2 (4E)が良かったので選びました。この点、東京との差を感じます。今度東京行くことがあったらアシックスランにでも寄りたいです。

運動時のイヤホンとして、まずはすでに持っていたJabra Elite Active 65tを使ってみたのですが、もともとこういうイヤホンは合わないことが多く、体が動いているとすぐに落ちるのがイライラしました。調べてイヤーピース買って換えたりしてみましたがあまり改善せず。色々選択肢を探していたら骨伝導ワイヤレスヘッドホンに興味がでてきたので、AfterShokz Aeropexルナグレイを手に入れてみましたが、これが大正解。走っても落ちないし、耳塞がないのでより安全。軽いし音質も不満はないです。オススメ。

次にランニングウォッチを検討しました。その昔Pebbleが存在した頃はスマートウォッチに傾倒していましたが、 Fitbitに買収されてからこういうのから遠ざかっていました。Apple WatchとFitbitくらいしか事前に知らなかったのですがGarminとかがガチな人には人気みたいですね。後FitbitってGoogleに買収されていたんですね。使ってみないとわからないことが多かったので、まずは試しにApple Watch 3を中古で手に入れました。 Apple Watch 6が出るまでは使い倒してみようとおもいます。

アプリとしては昔からRunkeeperを使っていたのでまずは試してみたのですが、Apple Watch単体で使うモードだとiPhoneとのやりとりに不具合があって、現在はStravaを試してみています。Runkeeperは5分単位で平均ペース音声で伝えてくれるのとケイデンスが記録できるのが、音声についてはStravaの1km毎でもまぁいいかなと妥協しています。ケイデンスの記録がないのは不満です。Apple純正のワークアウトアプリはケイデンスの記録もあるようなので今後試したいですが、音声アナウンスがないとの話なので一長一短ですね。

トレーニングウェアはまだ良し悪しがわからないのでアマゾンのベストセラー1位のもので揃えました。大会とか出るようになったらまた違うのでしょうが普段走る分には今の所これで十分です。

今後

当面は朝ジョギングを習慣づけたいです。また、ジョギングがほぼ唯一の外出になってしまっているので、走っていると写真を撮りたくなります。iPhoneじゃだめなんです。そのため、ジョギングのお供になるようなカメラを検討して試そうとしています。そのレポートは後日。

NII退職しました

2020-01-30T14:30:00+00:00

よくある退職エントリ

今月末で約10年間勤めた(共)情報・システム研究機構国立情報学研究所 (以下、NII)を退職することになりました。個人的にはやっと2019年13月が終わったという気分です。私がNIIで最後に所属したオープンサイエンス基盤研究センターでは毎月おやつセッションというのが行われているのですが、先月のおやつセッションクリスマススペシャルで、”NII時代(30代)総集編”というプチ最終講義的な何かをしました。過去の発表スライド (SlideShare, SpeakerDeck, FigShare )から内容抜粋して作ってみたらこの10年本当にいろんなことをしたなと感慨深かったので、それをベースに退職ブログを書くことにしました。

こういうことしようとすると脱線するのが世の常で、手始めにいい加減WordPressから脱却したいと常々思っていたので、以前から準備はしていたJekyll+GitHub Pagesに昨日移行しました。移行してから最初に書くのが退職エントリという。

元々2010年にNIIに来るキッカケとなったのは、twitterで武田先生と大向先生が新規プロジェクトの人募集をしていたことでした。最初は研究室の後輩でも紹介しようとか考えていたのですが、内容がこれまで関わってきたことの延長で、まさに日本でも誰かやらないかなと思っていた話だったので、思い切ってまだ4ヶ月しか勤めていない会社を辞めて、2010年5月16日から参加することになりました。

翌月にプロジェクトの概要をInteropで話す機会があったのですが、当時のスライドを見直すと10年経っても同じこと言っているなと妙に感心しました。学術情報流通の蓄積・公開・共有とかRCOS三基盤そのままですし、政府の生データ、研究データ、Linked Data、異分野のデータ連携、CiNii、Europeanaなどなど、この10年で関係したものが大体挙げられていました。まるで成長していない(安西先生)とも言えます。

私の肩書はずっと特任研究員だったので外からは研究者として見られるのですが、論文書くよりコード書くほうが好きなタイプなので、そのギャップに悩むことも多かったです。研究のこともわかるソフトウェアエンジニアというのが一番しっくりくる扱いでした。海外でも同様の立場の方々がたくさんいるようで、最近はResearch Software Engineer (RSE) と呼ばれているようです。日本でもRSEのコミュニティができると良いのになぁとは常々思っていました。

以下、10年間やってきたことを、学術情報と行政データとカメラマン(!)に分けて書いてみました。

学術情報編

最初に主に関わったのが、募集していた新規プロジェクトLODACです。学術情報をLinked Dataでつないでいこうという趣旨だったのですが、ターゲットとなったのは主に博物館や生物多様性に関する情報でした。博物館・美術館の方や生物種の研究者などと話をしながら、データ作成・組織化などを進めました。同時に、RDF.rbについてRubyKaigiでLTするなど、ベースとした技術やソフトウェアの話もいろんなところでしました。

NII来るまでは日本の図書館や博物館のコミュニティについてさっぱり知りませんでしたが、Code4Lib JAPANやsaveMLAK、JPCOARなど、気がついたら色々関わるようになっていました。図書館総合展が毎年の1大イベントとして自分の中で位置づけられてしまうようになるとは想像もしていなかったというか、そもそも存在を知りませんでした。本家code4libにも何年か参加しました。

私自身はLinkedData勉強会というのを主催して、様々な分野の方々とつながることができました。特に生命科学の人達と知り合いになり、後にLODACでも生物多様性情報に関わるようになったので色々一緒にしました。自分の中のハッカソンのイメージは今でもBiohackathonです。

学術情報を他とつなぐための汎用データとして、場所についてのデータを整備したり、Wikipediaをデータ化したDBpedia Japaneseの公開をしたりしました。DBpedia Japaneseは今でも落ちると即問い合わせが来るくらいには使われているようで、研究分野の発展に寄与することができたのかなと感じています。DBpedia Japaneseがどう使われているのかを知るために日本語Linked Dataクラウド図を作ったり、ユースケースの収集もしました。これらはオープンサイエンスにおける研究データの利活用把握問題やデータサイテーションへの意識にもつながっています。

DBpedia の活動を通してWikipediaの中の人達と交流するようになり、図書館の活動も混ぜ合わさって Wikipedia Townに発展しました。私自身はWikipedianではなく、どちらかというとCommonsやWikidataに興味があるので、Wikipedia Townをするときにはその方面で関わっています。特にWikidataは未来だと思っているので、現在のコミュニティ活動的なものはWikidata中心にしようとしています。

また、毎年CiNiiやKAKENのデータをいじって研究者つながりマップをオープンハウス用に作成したり、生物種名データをCiNiiへ応用したりということもネタとして行っていました。それらはRCOSで主に関わることになった検索基盤に続いていく内容でした。RCOSではこれまで研究として行っていたことをNIIの事業にどう応用していくかという側面が強く、CiNiiやIRDBといった実運用されているシステムにも関わることができました。

書籍は、4冊関わりました。セマンティックWebプログラミングは共監訳、Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にする仕組みは共訳、オープンデータ時代の標準Web API　SPARQLは共著、人工知能学大事典は担当部分執筆と、全部関わり方が異なりますが良い経験でした。今見ても監訳が複数いる本というのは本当に謎ですが、当時それをしないとあの本は世にでなかったかもしれません。

行政データ編

学術情報の話をしている間に世の中でもオープンデータの流れがでてきて、特に行政データのオープン化が進もうとしていました。LODチャレンジで鯖江市がデータを投稿してくださったところから始まって、行政データに触れることになりました。

data.gov.ukやdata.govなどの海外動向を知っていたので、日本でもデータカタログを作る流れになるだろうなと思い、その時ベンダーロックされるのは嫌だったのでオープンソースソフトウェアであるCKANの日本語訳をはじめました。横浜のオープンデータディでテストした後、CKAN日本語という自治体のオープンデータを登録するサイトを作りました。また、経産省のOpen DATA METIに協力しました。これらは data.go.jp にCKANが採用されたことと、いくつかのベンダーが自治体向けにCKANベースのソリューションを提供するようになったので、力を入れて良かったです。後日談としてdatago.jp をやったのも今となっては良い思い出です。

行政データの提供や利活用については、5 star open dataの翻訳を行ったり、さばえぶらりやったりしました。IMIについては、最初は適当な外部委員だったのですが、openparkをIMIベースで作ったり色々意見言ったりしていたらがっつりと巻き込まれて最後の方は技術側のまとめ役をやっていました。技術の話を代表して原稿書いたら色々なところで評価して頂いて、最終的には電気科学技術奨励会第67回電気科学技術奨励賞というのを昨年11月に受賞しました。この贈呈式が卒業式のような調子のイベントで、既に転職することが決まっていたので、人生の節目感がありました。

派生として行政の保有するコードや分類体系に興味があって、行政区分や企業コード等のモデル化を試みたりしていました。行政区分については統計LODに反映されています。また、行政データと学術情報をつなぐものとしてレッドリストの話もしたりしていました。

カメラマン編

今や写真やカメラが趣味と大手を振って言えるのですが、2013年まではカメラに全然興味がなく、携帯のカメラで十分だと思っていました。写真をはじめてみようとおもったきっかけは、2014に連続セミナーやるので記録が必要だということと、子供が生まれるためでした。結果、写真を撮ることにもカメラという機械自体にも大ハマリして、飽きずに今にいたります。

被写体はなんですかと良く聞かれるのですが、撮っている枚数ベースでは、目的通り家族やイベントが圧倒的に多いです。イベントについては、LODチャレンジやCode4Lib JAPANカンファレンス、Code for Japanサミット、ISWCやJOSS等、コミュニティイベントから国際学会まで幅広くカメラマンをしました。Wikipedia TownのところでCommonsに興味があると書いたのも、まさにイベントで撮影するのが楽しいからです。どうも同好の士がそれなりにいたらしく、カンファレンスカメラマンカンファレンスというタイトル出落ち感あるイベントが計3回も開かれて、私も一回目に話をしました。

また、プレゼン資料で使える素材が増えるという効果もありました。それまではストックフォトで買ったりとかしていたのですが、面白い写真撮っておくと後で活用できるので、世界の見方が少し変わりました。

カメラやレンズ自体も、とっかえひっかえ実に様々な種類のものを経験しました。デジカメだけでは飽き足らずフィルムカメラにも手を出したのですが、すっかり機械式フィルムカメラの虜です。とはいえコレクターというわけではなく、実用したいものだけを残すように努力しているので、今は135フィルム用を2台、120フィルム用を2台持っています。まだ使ってみたいカメラ候補はありますが、レンズも含め大分落ち着いてはいます。eBayやAli Express便利です。

時間が全然なく心残りなのが、4x5のカメラをkickstarterで手に入れておきながら、撮影を全然できていないことです。4x5を本格的にやるかは全く未知ですが、とりあえず撮影してみることが今年の目標の一つです。

まとめと今後

ここまで書いたこと以外にもニコニコ学会βや国際学会のシステム作ったりとか、ガジェット好きにはクラウドファンディング最高とか色々ネタはあるのですが日付変わりそうなので一旦止めます。

2月からは、とある民間企業で働く予定です。これまでとは全く違う生活になる予定なのでどうなるのか全く不明ですが、楽しみにしています。

Scholia

2018-12-14T08:07:34+00:00

これはWikimedia Advent Calendar 2018 13日目の記事です。

ScholiaはWikidataに学術情報集約して使おうという野心的なプロジェクトです。書誌、著者、機関等のデータをWikidataに入れることで、まとめや関連付けを行い、さらにその利活用を推進することができます。

図1: Scholia

Scholia のウェブサイトはhttps://tools.wmflabs.org/scholia/ です (図1)。ここでは、著者や機関のプロフィール、論文や賞といった単純な情報の提示や可視化から、機関をまたいだ共同研究や引用関係の比較のような凝った探索もできるようになっています。表示情報はすべてWikidataからSPARQLクエリで取得して作成されています。

図2: Turing Award

コンピュータ科学の賞であるチューリング賞 (図2)を見ると、受賞者リストやその画像、トピック、受賞者の最近の論文や他に受賞した賞、居住地といった関連データを一覧することができます。これは、Wikidata上のチューリング賞 (Q185667) を起点として、SPARQLで取得していることになります。実際のSPARQLクエリはWikidata独自の拡張がされているのでそれに慣れないといけないですが、各表示ごとにクエリを見るためのリンクがあるので、中身を確認できます。例えばチューリング賞を受賞した人が他に受賞した賞のクエリは以下になります (実行結果へのリンク)。

SELECT ?number_of_corecipients ?award ?awardLabel
WITH {
  SELECT ?award (COUNT(?recipient) AS ?number_of_corecipients)
  WHERE {
   ?recipient wdt:P166 wd:Q185667 .
   ?recipient wdt:P166 ?award .
   FILTER (?award != wd:Q185667)
  }
  GROUP BY ?award
} AS %result
WHERE {
  INCLUDE %result
  SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "en,da,de,es,fr,jp,no,ru,sv,zh" . }  
}
ORDER BY DESC(?number_of_corecipients)

Wikidataなのでコミュニティによってこれらのデータが作られているわけですが、大きな影響があるのはWikiCiteです。WikiCiteは学術情報の中でも特にオープンな引用関係のデータや書誌データに興味があるコミュニティです。WikidataにはIdentifiersというセクションがあり、あるアイテムに対する外部識別子を集約する場所としてよく使われていますが、学術情報についても外部識別子を集約して、著者と論文と機関といった関係をWikidataのID上の関係を通して辿れるようにしようとしています。

外部識別子は、例えば書誌データにおいてはDOI (Digital Object Identifier)やPMID (PubMed ID)、著者ではORCIDやVIAFといった学術の世界ではメジャーなものから、GitHubやTwitterのアカウントのようなWeb上のソーシャルアカウントまで広く入力されています。2018年ノーベル生理学・医学賞を受賞した本庶先生のアイテムにはORCIDやCiNii Booksのauthor ID等15の識別子が登録されています。そうすることで、Scholia上ではCiting authorsで本庶先生がciteした論文著者のORCIDを表示したりできます。

図3: Citing authors of Tasuku Honjo

このように学術情報を集約して関連付けて再利用可能にするという試みは色々なところで行われているのですが、Scholiaは注目に値する活動です。網羅性という意味ではまだまだですが、それは時間とともに解決していく話だとおもいます。彼らの論文によると、将来これらがCVのように使われるのではということを考えているようです。

気がついたらカンファレンスカメラマン

2017-12-23T02:24:03+00:00

カンファレンスカメラマン Advent Calendar 2017 22日目の記事です。

ガジェットについて書かなくなって久しいのですが、触っていないかというとそうではなくて、ここ数年はカメラとKickstarterがメインです。Kickstarterも半分はカメラ関係。3年半前に写真を始めたのですが理由は２つあって、NPOのセミナー記録のためと、子供が産まれたためです。意外と面白くて気がついたら写真を撮るのが日常になり常にカバンに何かのカメラは入れるようにしているので、携帯電話のカメラで十分だろと思っていたときから比べると人は変わるもんです。後基本飽きっぽいのに3年半も続いているので本物感あります。

私は研究のカンファレンスの他にオープンデータ、ウィキペディア、図書館あたりのコミュニティに良くいます。これまでの簡単なまとめはカンファレンスカメラマンカンファレンス #1でLTをした内容があるので貼っておきます。

今年カンファレンスカメラマンとして撮影していたのは以下の通りです。

3月11日 LODチャレンジ2016 授賞式
4月25日第8回LinkedData勉強会
8月3日第1回Linked Open Data (LOD) 活用ワークショップ
9月2-3日 Code4Lib JAPAN Conference 2017
9月28日 LODチャレンジ2017 キックオフ
10月14日武田研大同窓会
11月30日実践！統計LOD活用セミナー in 東京
12月2日第22回知識情報学フォーラム
12月15日 AXIES 2017内セミナー

参加者として少し撮っていたイベントもあります。

3月5日ウィキペディアタウンサミット 2017 京都
8月21日カンファレンスカメラマンカンファレンス #1
10月8日共通語彙基盤ワークショップ・ハッカソン
10月16日カンファレンスカメラマンカンファレンス #2
11月8-10日図書館総合展 2017

写真共有は、何も要求がなければとりあえずGoogle Photosでしています。縮小されてしまう点が本当に気に入らないですが手軽に無料で複数人で共有できるのこれしかないような。公開要求がある場合はFlickrにも載せています。

カンファレンス撮影時の現在のメイン装備は、Canon 5D Mark IVとEF 24-70mm F2.8L II USM + EF 70-200 F2.8L IS II USM です。自分一人だけで失敗できないときはいつもこの組み合わせです。カンファレンスカメラマンカンファレンス #1で”レンズ交換する奴は〜”と言われてしまいましたがレンズ交換しています。Peak Designのレンズホルダー便利に使っています。丁度昨日KickstarterのTriLensっていうキワモノのレンズホルダーが届いたのですが70-200付けて回転させるのは問題ありそうなのです。むしろこれ付けて単焦点だけでカンファレンスカメラマンやっても面白いかもしれません。

シャッター音気になるときもあるのでミラーレスやっぱり欲しいなーとおもうときもあります。また、他に撮る人がいたり、気楽な立場のときは、MFのレンズつけたり、フィルムカメラで撮ったりしています。プライベートではむしろフィルムで撮る率高いです。それはまた別に書きます。

来年の抱負としては、これまで本やウェブで独学でカメラや写真の勉強をしてきたのですが、カンファレンスカメラマンカンファレンス #2 でモデル撮影体験した後だとこれはポートレート撮影やストロボの講習会受けないとダメだなぁとおもいましたのでどこかで習いたいです。

Code for Ichikawaと第1回ウィキペディアタウン市川

2016-11-04T13:33:00+00:00

昨年市川市に引っ越してきてからCode for Ichikawaをやるのはどうかという話をしていたのですが、今年１０月に色々な縁があり、とりあえず有志ではじめてみることになりました。最初の活動内容としては、個人的に行っていた5374 市川版のメンテと、複数のメンバーが興味を持ったウィキペディアタウンということにしました。5374については、codeforichikawaのレポジトリに移行中です。

もう１つのウィキペディアタウンについては、昨日11月３日に第１回ウィキペディアタウン市川と銘打って開催をしました。真面目な開催報告はCode for Ichikawaのサイトに書きましたのでこちらは個人的な感想を書きます。

間に神戸の国際会議運営があったために準備期間が短く、かなり苦労しました。対象を何にするかが一番悩みました。観光雑誌に載っているような有名スポット、例えば市川市の神社仏閣だと葛飾八幡宮や法華経寺、弘法寺とかは当然のようにウィキペディアにエントリがあります。ウィキペディアタウンをやる上では新規エントリ作成が満足度が高いと伝え聞くのですが、会場の周りでまだエントリがないけど現地調査楽しめそうで参考文献も見つけられそうなものとかいう制約条件を充足するものを探そうとするとはまります。今回は会場が先に市川市文化会館に決まったので本八幡周辺で探すことになりました。調べていると市川市役所の神社にある「市内で神主が常駐しているのは葛飾八幡宮、白幡天神社の2社」という記述を見つけたので、これはきっと記事にできるくらいの何かがあるだろうという当たりをつけて、市川駅南口図書館にリファレンスをお願いしつつ自分でも調査をしました。

菅野から真間あたりは文学者ゆかりが多いようなので、文学者を中心に見るということをしたところ、幸田露伴・文親子や永井荷風が近所に住んでいて云々とかそこそこ面白いエピソードが見つかったのですが、肝心の神社自体の歴史があんまりよくわからずどうしたもんかなとおもっていましたがやはり図書館側でも神社自体の記述はそんなに見つけられなかったという話でした。勉強になったのは、ここら一帯は昔葛飾郡だったので、葛飾ほげほげという資料が色々役に立つということです。今後のウィキペディアタウン市川でも活用できるでしょう。

また、柴田是真の連句が千葉県指定文化財になっているとのことで、内覧をお願いできないかとおもっていたのですが、電話で問い合わせたところ、普段は可なのですが丁度七五三で11/15までは無理ですと言われてしまいました。完全に七五三とか失念していましたが、日を改めて個人的に見てこようとおもっています。可能なら撮影も。

総じてかなり事前準備が大変で当日までかなりやきもきしましたが、白幡天神社の調査がこちらの想像以上に参加者の方々に興味を持っていただけたようでその点が良かったです。執筆のほうも楽しんで頂けたようです。市外からいらっしゃってサポートや執筆ガンガンして頂いたウィキペディアンな方々や資料用意して頂いた市川駅南口図書館の館長さまにはお礼申し上げます。

無事終わった後の焼き鳥は美味しかったです。ウィキペディアタウンは継続して行っていきたいので、次の手を考えていこうとおもいます。

おまけですが、白幡天神社と併設の白幡天神公園について、OpenStreetMapでラベル等の項目追加をしました。OSMは正直まだアカウント作ったばかりで不慣れなのでこう直せとかマッパーの人優しく教えてください。とりあえずその項目ISO codeだよと直されているのは確認しました:)。市川市全然書き込みが足りていない感があるのでマッパーの方のご参加もお待ちしておりますというかOSM書く会もやれると良いですね。

第1回ウィキペディアタウン開催報告
ウィキペディア: 白幡天神社
ウィキメディア・コモンズ: Shirahata-Tenjinsha
オープンストリートマップ: ノード: 白幡天神社

第1回LODセミナー「実践 SPARQL!」

2016-04-13T03:15:50+00:00

SPARQL本をベースにしたセミナーを開催したいとは思っていたのですが、この度日本オラクル株式会社のご協力で開催することになりました。詳細や申込方法はSlideshareの内容をご確認ください。

第1回 LODセミナー「実践 SPARQL！」 from oracle4engineer**

Zenodo

2016-03-31T08:22:10+00:00

ここ最近オープンサイエンスの流れをうけて研究データのオープン化とか研究データ論文とかがにわかに話題になっているのですが，まずは自分がやってみないとということで，手始めに人工知能学会全国大会の原稿用に作ったデータセットにDOIふるというのをやってみました．なんでもDOIをふってくれるサイトとしてはfigshareとかがありますが，今回はZenodoを使ってみることにしました．理由はGitHub連携が面白そうだったからです．

ZenodoのSign UpはGitHubかORCIDのアカウント持っていれば簡単にできます．私の場合はGitHubアカウントで登録して後からORCIDにも連携しました．

利用の仕方は，直接アップロードするか，Dropboxと連携するか，GitHubと連携するかになっています．一回毎に２GBまでOKだそうです．対象種類に制限はなくて，論文，ポスター，画像，ビデオ，ソフトウェア等何でも可能です．

今回作成したGitHubのレポジトリは，fumi/dbpedia-japanese-usecasesになります．DBpedia Japaneseを利活用しているアプリケーション，データセット，研究のリストという内容のデータをTSVで作成しました．

Zenodo側でGitHubレポジトリの連携をするのが以下の画面です．GitHub連携すると保有するレポジトリの全リストが取得されるので，連携したいレポジトリを明示的にOnにすれば良いです．

Zenodo

その後に，連携したGitHubのレポジトリのほうで，”Releases”をクリックします．

GitHubのソース

次画面で”Draft a new release”をクリックすると，GitHub上でのリリースを行うフォームになるので，バージョン番号とコメント付けて”Publish release”をします．そうすると，Zenodo側が自動で新リリースの内容を取得してDOIを振ります．リリースした中身は，Zenodoのメニューの”My uploads”から辿ることが可能です．

連携がうまく行っていれば先程リリースしたバージョンのリンクが含まれているはずですのでクリックします．次にしなければならないのが，データについての項目の編集です．”Edit”ボタンを押すと編集ができます．GitHubからの連携だとカテゴリが”Software”になっているので，データセットに変更する必要があります．他の項目は，AuthorやLicense，Keywordsという定番のものからFunding, Publicationなど研究関係の様々な項目が設定できるようになっています．Zenodo上でコミュニティを作るということもできるようです．変更が終わったら”Submit”すれば完了です．

Zenodo編集画面

編集が終わった後のView画面が以下です．

ZenodoのView

右のDOIバッジをクリックするとMarkdownやらHTMLやらでの埋め込みコードが取得できます．わりとすごいのがCite asのプルダウンメニューで殆どの論文誌や学会のrefをカバーしているところです．また，BibTexやEndNoteなどの形式のExportもできます．

使っていて不便だった点は，リリースをする毎に新しいDOIが発行されるのですが，同じもののバージョン違いのDOIに何の関連もないことと，項目内容の引き継ぎがないので毎回項目を再入力しないといけないことです．これが地味に面倒．また，別の問題としては，リリースをしないとDOIが発行されないので，READMEにDOIバッジをはっている場合，前のDOIバッジのREADMEが含まれたままリリースされることになることです．これは些細な話ではありますがリリースファイルをダウンロードすると一貫性がなくて不思議なきもちになります．

総じて連携は簡単で，とりあえずなんでもDOIをはっていくには便利そうなのでしばらく使おうとおもいます．

Wikidata Query Service

2015-12-09T08:26:44+00:00

これは SPARQL Advent Calendar 2015 9日目の記事です．

以前Wikidata Linked Dataという記事を書いた通り，Wikidata のデータ提供部分はLinked Dataです．これまでもサードパーティがそのRDFで勝手SPARQLエンドポイントを立てていたりしたのですが，今年9月にWikimediaが公式にWikidata Query ServiceというSPARQLエンドポイントをβ公開しました．今回はこれを使ってみようとおもいます．

サンプル例にアメリカ歴代大統領というのがあったので，試しに歴代の内閣総理大臣を開始年でソートするクエリを書いてみました(SPARQL例へのリンク)．

PREFIX wikibase: <http://wikiba.se/ontology#>
PREFIX wd: <http://www.wikidata.org/entity/>
PREFIX wdt: <http://www.wikidata.org/prop/direct/>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX p: <http://www.wikidata.org/prop/>
PREFIX ps: <http://www.wikidata.org/prop/statement/>
PREFIX psv: <http://www.wikidata.org/prop/statement/value/>
PREFIX pq: <http://www.wikidata.org/prop/qualifier/>
PREFIX pqv: <http://www.wikidata.org/prop/qualifier/value/>

SELECT ?primeMinister ?primeMinisterLabel ?startTime
WHERE {
   ?primeMinister p:P39 ?positionStatement .
   ?positionStatement ps:P39 wd:Q274948 ;
                        pq:P580 ?startTime .

   SERVICE wikibase:label {
      bd:serviceParam wikibase:language "ja,en" .
   }
}
ORDER BY ?startTime

結果は45件で，データとしてはかなり欠けています．明治・大正時代の人が全然いませんし，近年をみても麻生太郎と鳩山由紀夫が入っていません．皆で日本に関するデータを整備していく必要があります．

Wikidataのデータは多言語化前提になっていて，全てのリソースにIDベースのIRIが振られていて，そのIRIに対して多言語によるラベルを付与するというモデルになっています．そのため，リソースによってラベルがある言語がバラバラになるので，言語指定のフォールバックができる仕組みをSPARQLを拡張して用意しています．上記のクエリのSERVICE wikibase:label { ... }の部分がそれです．bd:serviceParam wikibase:language "言語名"の言語名の部分に複数の言語を指定すると，その順番でラベルを使用します．例えば”ja,en”であれば日本語が主で，日本語がない場合は英語を取得します．指定した言語がない場合はリソースのIRIになります．SELECTで指定する変数として，実際にラベルを取得したい変数の最後に”Label”を付けたものを指定することで，自動的にラベルを取得できます．上記例では，?president 変数のラベルとして?presidentLabelを指定しています．

この自動ラベル変換機能は一々言語毎にFILTERをするといった複雑なことをしなくて済むので便利ですが，いくつか制約があります．まず，OPTIONALで使っている変数は現在エラーになるようです(これはバグかもしれません)．また，ラベルの中身に応じてフィルターしたいときのように，クエリ内で変数を参照したいときには使えません．その場合は，SERVICE句の中で直接rdfs:labelでラベル変数を指定すれば良いです．但し，自動変換機能と併用することはできないので，必要なラベルを全て指定する必要があります．

Wikidataまだまだこれからですが，色んなエンティティを結びつけるデータとしてどんどん整理されつつあるので，揃ってくればかなり期待できるサービスだとおもいます．

参考:

User Manual
[ Wikibase/Indexing/SPARQL Query Examples
SPARQL queryservice/queries

オープンデータ時代の標準Web API SPARQL

2015-11-06T08:19:34+00:00

有志でSPARQLについての解説本をインプレスR&Dさんより出版しました．すでに電子書籍は本日付で発売となっています (Kindle版, Kobo版, iBooks版, Google Play版)．何故かGoogle Playはいきなり1割引しているようです．．．紙の本は後日Amazon.co.jpのプリント・オン・デマンド発売される予定です．

ウェブサイト: http://sparqlbook.jp
出版社ページ: http://nextpublishing.jp/book/6798.html

Fumihiro Kato / 加藤 文彦

体型改善と運動習慣

運動をすることに

運動用ガジェット

今後

NII退職しました

よくある退職エントリ

学術情報編

行政データ編

カメラマン編

まとめと今後

Scholia

気がついたらカンファレンスカメラマン

Code for Ichikawaと第1回ウィキペディアタウン市川

最近の資料置き場

第1回LODセミナー 「実践 SPARQL!」

Zenodo

Wikidata Query Service

オープンデータ時代の標準Web API SPARQL

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第1回LODセミナー「実践 SPARQL!」