マンガと学ぶ�データサイエンス

Kakeami

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データ：http://ja.linkdata.org/work/rdf1s9115i

デモ： https://kakeami.github.io/viz-madb/index.html

概要

• 「マンガと学ぶデータサイエンス」とは
• 無料かつ手元で再現可能なWeb教材シリーズ
• データサイエンス教育の課題である，実践的・魅力的な課題・実データの提供をMADB Lab（の加工済みデータ）を用いて解決

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• デモ：
• シリーズ1作目：マンガと学ぶデータビジュアライゼーション�（https://kakeami.github.io/viz-madb/index.html）

背景：データサイエンス教育の課題

• 日本では，産官学連携してデータサイエンス教育を推進中

文部科学省「理数系人材育成に向けた取組について」https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/risukei_jinzai/pdf/001_03_00.pdf

背景：データサイエンス教育の課題

• 教育に活用可能な実データの整備・提供が課題の一つ

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• そこで，MADB Labのデータをデータサイエンス教育に応用するプロジェクトを提案

https://www.mdsc.hokudai.ac.jp/2021/04/02/865/

アイデアの想定活用シーン

• 全てのデータサイエンティストを対象とした学習機会の提供

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• 初心者：参考書としての活用
• 目的別に手法を網羅した構成と全文検索機能
• Plotlyによる，インタラクティブなデータの可視化・探索

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• 中級者：演習問題を通した独自の分析・研究への発展
• DockerおよびJupyter Labを採用し，分析環境を手軽に構築可能

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• 上級者：教材の改良・開発による知識の棚卸し
• GitHub上に全ソースコードを公開
• 自身の研究分野に関する新たな教材の開発

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デモデータの内容と作成方法（1/3）

• 概要：
• 四大少年誌（週刊少年サンデー，ジャンプ，チャンピオン，マガジン）の1970年7月27日から2017年7月6日までの全掲載作品データ
• v1.0（ https://github.com/mediaarts-db/dataset/releases/tag/1.0）のマンガ関連データ（cm102，cm105，cm106）を利用

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• 加工手順の概要：
1. cm105から，四大少年誌のidentifierを取得
2. cm102から，上記のIDを含む「雑誌巻号」を抽出し．さらに上記の雑誌巻号に掲載された「マンガ作品」を抽出
3. cm105から，上記の「マンガ作品」の「作品情報」を取得
4. 上記の「雑誌巻号」「マンガ作品」「作品情報」をマージ

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• 詳細：https://kakeami.github.io/viz-madb/appendix/preprocess.html

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デモデータの内容と作成方法（2/3）

• 行数： 17,9931，列数： 15

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• 詳細： https://kakeami.github.io/viz-madb/eda/eda.html

デモデータの内容と作成方法（3/3）

http://ja.linkdata.org/work/rdf1s9115i

アピールポイント（1/3）�約47年分の4大少年誌のデータを採用

• 日本は，国民の5割が年に1冊以上マンガを読む^[1]マンガ大国
• 特に人気のある4大少年誌^[2]を分析対象とすることで，�学習者のモチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能

[1] CCCマーケティング，漫画に関するアンケート調査，2021，https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000697.000000983.html

[2] 週刊少年サンデー，週刊少年ジャンプ，週刊少年チャンピオン，週刊少年マガジン

[3] https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

アヤメの特徴と分類^[3]

こち亀だ

マンガ作品の特徴と分類

どんなアヤメ

なんだろう

アピールポイント（2/3）�Docker + Jupyter Labで簡単に再現可能

詳細：https://kakeami.github.io/viz-madb/appendix/setup.html

アピールポイント（3/3）�Plotlyによるインタラクティブな可視化

「マンガと学ぶデータビジュアライゼーション　15. 散布図・バブルチャート」より抜粋

余談（1/4）�マンガ家はもう少し休むべき

「マンガと学ぶデータビジュアライゼーション　2. ヒートマップ」より抜粋

• 左図は4大少年誌において�最もよく働いた20名のマンガ家

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• 色が明るいほど年間掲載数が多い

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• 最大は1976年の水島新司先生．�なんと1年間に143話を週刊誌に�掲載（1年は約52週では…？）

余談（2/4）�掲載位置に作品の特徴が出る

• 左図は4大少年誌において�最も長期間連載した10作品の�掲載順の分布

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• 0が巻頭，1が巻末

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• 各誌看板作品の巻頭掲載率が�高いことがわかる�やはりONE PIECEは凄まじい

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• 固定ファンの地盤がある�往年の作品は雑誌後半が�定位置となることも

「マンガと学ぶデータビジュアライゼーション　5. 箱ひげ図」より抜粋

余談（3/4）�掲載位置の推移は人気の推移？

「マンガと学ぶデータビジュアライゼーション　8. リッジラインプロット」より抜粋

• 左図はBLEACHの100話毎の�掲載順の分布の推移

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• 200話（尸魂界救出篇の佳境）�前後を堺に，巻頭付近に掲載が�集中し始める

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• 掲載位置と掲載期間の関係は�次ページにて

余談（4/4）�掲載位置と掲載期間

「マンガと学ぶデータビジュアライゼーション　17. 等高線プロット」より抜粋

• 左図は各誌のマンガ作品の�平均掲載位置と掲載週数の分布

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• 巻頭に掲載されやすい作品（図中左）�ほど，掲載期間が長い（図中上）�に位置すると想像していたが…

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• 巻末が定位置となった長期間連載�もたくさんあることが原因か

今後の展望

• 学習障壁のさらなる低減
• Google ColabやBinderと連携することにより，ローカルマシンのスペックに依存しない学習環境を構築

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• 学習者の裾野の拡大
• 4大少年誌以外の雑誌へのデータの対応
• 英訳＆Kaggle等への投稿による英語圏へのアピール

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• データサイエンスの他領域への拡張
• 「四大少年マンガ雑誌で学ぶ確率統計」
• 「四大少年マンガ雑誌で学ぶ機械学習」
• 等々

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謝辞

• 唐仁原駿：企画段階からアドバイスを頂きました
• 機械学習帳：フォーマットを参考にさせて頂きました
• https://chokkan.github.io/mlnote/index.html

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• 週刊少年サンデー
• 週刊少年ジャンプ
• 週刊少年マガジン
• 週刊少年チャンピオン

参考文献

• Claus O. Wilke, Fundamentals of Data Visualization
• https://clauswilke.com/dataviz/index.html
• 小久保 奈都弥，データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法
• https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798163970
• 総務省統計局，なるほど統計学園
• https://www.stat.go.jp/naruhodo/

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参考：公式テンプレート

アイディアチャレンジ部門プレゼンテーションシート

(名前・グループ名)

(タイトル)

データURL:

1．概要

このページには次のようなことをご記入下さい。

・作成したアイディアの概要

・プレゼンテーションのサマリー　　等

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2．アイディアの想定活用シーン

このページには次のようなことをご記入下さい。

・このアイディアが活躍する場面や役立つシーン

・どんな活用が期待できるか　　　　　　　　等

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3．データの内容と作成方法（1）

このページには次のようなことをご記入下さい。

・アイディアのデモデータの説明

・デモデータ中でのメディア芸術データベースの活用の仕方

・データ作成に使用したメディア芸術データベース以外のデータ（出典がわかるように具体的に記載）

・データの加工の仕方

・データ作成の手順　　　　　　　　　等

3．データの内容と作成方法（2）

このページには次のようなことをご記入下さい。

・デモデータのデータ構成（どのような項目があるかなど）

・データシートやテーブルデータのスクリーンショットを貼り付けていただいても結構です。

4．アピールポイント

このページには次のようなことをご記入下さい。

・作品の特徴

・作品の強み　　　

・作品のユニークさ　　　　　等

5．今後の発展

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このページには次のようなことをご記入下さい。

・より作品を良いものにするために必要なもの

・今後の成長可能性、将来性　　　　　　　　　　等

各項目の枚数に制限はありませんので自由にページ数を増やしてかまいません。また、テンプレートにない項目を追加いただくのも自由です。