令和2年国勢調査より、自転車通勤割合が30％以上の小地域をプロット。ミクロに見ると京阪神が凄いんだよなぁ。東京は大きく見えるけど、都市圏規模の割は...という感じ。この都市圏間の差をもっと上手く表現したい。

東京駅から半径40km圏内の小地域を69指標（年齢構成・家族類型・住宅・産業・職業・通勤手段・学歴）でクラスタリング。手法はプロマックス回転PCA＋KMeans（K=6）。各地区に「どんな人が住んでいるか」が6つのタイプに分かれたけど、思ったより納得感が高い感じがする。※クラスター名を修正しました。 ◆ ブルーカラー中心型（14.7%） 運搬・輸送・建設職が多く、公営団地に暮らすブルーカラーが多い。自転車通勤者が多く、大学・院卒率は最も低い。 ◆ 農家・多世代家族型（4.7%） 農業就業率が全体平均の3倍超（約11%）。持ち家・一戸建てがともに93%、自家用車通勤66%、多世代同居率16.4%。祖父母・親・子が同居する専業農家世帯が中心で、鉄道はほとんど使わず、都市サービスへのアクセスも低い。 ◆ 電車通勤デスクワーク型（30.3%） 鉄道通勤62.7%、民営賃貸47.9%、30代が多い現役の勤労世帯。IT・事務・専門職が多く、「標準的な沿線都市部」に集まるデスクワーカー層。東京圏の多数を占めており、「ふつうの都市生活」はここが基準か。 ◆ 官舎・基地型（0.7%） 給与住宅（官舎・宿舎）51.9%、保安職26.1%、公務産業30.1%——超特殊なクラスター。徒歩通勤42.6%は「職場周辺で完結する生活」を意味している？ 20代・未婚者が多いのも特徴で、自衛隊駐屯地・警察学校・官公庁宿舎などと思われる。 ◆ 高学歴富裕層型（8.4%） 高層マンション（11階以上）39%、管理職・IT・金融・学術系の職種が集積し、外国人比率6.8%＆タクシー通勤率も高い。高校卒率は15.8%と低く、独身割合は60.7%。港区・渋谷区・新宿区周辺の都心インナーエリアを典型とする、富裕層・外国人・エリートが混在した国際的な生活圏。 ◆ 高齢核家族型（41.2%） 持ち家72%・一戸建て61%・夫婦のみ世帯21.7%・夫婦＋子世帯31.9%。30代は少なく医療福祉就業者が多めで、「子育てを終えた中高年夫婦」のイメージが近いか。特別に際立った特徴がなく、「普通の郊外」を体現。41%と全クラスターで最大であり、東京圏郊外の大多数を占める。

通勤の観点から都市圏を可視化してみました。閾値は「10％」と「5％」。例えば東京23区内へ通勤する人が、全就業者の10%以上を占める場合は「10%都市圏」、5%以上を占める場合は「5%都市圏」と定義しています。 通常10%が「都市雇用圏」と呼ばれる圏域の定義になります。

見慣れたはずの地図なのに、建物が動き出すだけでいつもと違う姿が見えてくる気がする。そんな思いつきを形にしてみました。 建物のフットプリントデータが様々なパラメーターに従って並び変わっていきます。渋谷、新宿、銀座など東京区部の主要9エリアに対応。ぜひ実際に体験してみてください。（サイトでは音が出ます。注意してください）

道路がグリグリ動き出す...「DYNAMIC ROADS」を公開しました。東京・京都・札幌の道路が、その「角度」に応じてツリーマップに変換されていく様子を動的に表現しています。 深い意味はないんですが、いい感じに仕上がったので、皆さんにもみていただけるよう、サイトでも公開しています。➡️

ありがたいことに、名称提案をたくさん頂いており、拾いきれなくなってきそうなので、formを用意いたしました。 こちらにご記入いただけると、漏れなく反映ができると思います！一方で、リプライや引用、ハッシュタグで投稿いただいたものも可能な限り拾っていきます！ #隠れ島#

利根川・江戸川・東京湾・太平洋に囲まれ「島」と揶揄される千葉県。このように川に囲まれていることで実質的に島のようになってしまっている土地が日本にはいくつかあります。そんな隠れた「島？」をデータから発見する、実験的プロジェクトを公開しました。🏝️ それぞれの「島？」の名前を大募集です。それぞれの「島？」候補にIDが割り当てられているので、このポストに返信/引用いただく形で、IDと島名候補を投稿いただくか、#隠れ島# とハッシュタグをつけ、IDと島名候補を一緒にポストしていただけると、それを拾って島名の更新をする予定です。命名者として、アカウント名も刻ませていただきます。🎉 「島？」の定義は一級河川・二級河川・海のいずれかで全方位が囲まれた土地です。ただし、すべてが海に囲まれた本物の島は対象外にしました。至らない点もあるかと思いますので、ご指摘もお待ちしております！

「最寄駅から遠すぎる大学キャンパス」可視化に続いて、今度は「最寄駅からの高低差が大きすぎる大学キャンパス」を集めています。現在の候補はこんな感じです。 ・立命館アジア太平洋大学（APU）：亀川駅　→ たぶん最強クラス ・神戸大学 鶴甲第2キャンパス：阪急六甲駅　→ ２番手筆頭候補 ・長崎大学 坂本キャンパス：大学病院駅 ・小樽商科大学：小樽駅 ・神戸薬科大学：甲南山手駅 ・広島市立大学：大塚駅 「うちの大学こそ坂がきつい」「ここも候補では？」「その駅は違うのでは？」など、思いつくものやツッコミがあればぜひ教えてください。ここでいう最寄駅は、地図上の最短距離というより、学生が普段使う駅・公式アクセス上の主要駅のイメージです。

Wi-Fiの電波強度を測る棒を持ちながら移動し、長時間露光カメラで撮影することで、見えないネットワークの断面を可視化した作品「Immaterials: Light painting WiFi 」 2013年に発表されたものだけど、発想が面白すぎる... Arnall, T., Knutsen, J., & Martinussen, E. S. (2013). Immaterials: Light painting WiFi. Significance, 10(4), 38–39.

全国の「浜」がつく地名を地図にプロットしてみたら、日本列島の形がくっきり浮かび上がってきた。まさかここまであるとは…。

都市には「観光客にしか見えていない場所」と「地元民にしか見えていない場所」がある。 Eric Fischer氏の「Locals and Tourists」は、Flickr等の写真のジオタグ（位置情報）を解析し、誰がどこを撮影したかを地図上にプロットした、都市のデータ可視化（データ・ビジュアライゼーション）の先駆的な事例。 🔴赤 = 観光客 🔵青 = 地元民 🟡黄 = 判定不能（どちらの可能性もある場所） 興味深いのは、同じ空間のなかで、赤と青のスポットが微妙にズレた広がりを見せている点。旅先としての非日常の都市と、生活の場としての日常の都市。その「二重性」が写真撮影場所のデータだけでここまでクリアに見えてくるのが面白い。 🗺️ 出典：Eric Fischer, Locals and Tourists, 2010 #データ可視化# #情報デザイン# #都市計画# #地図#

最寄駅から「遠すぎる」大学キャンパスを可視化してみた。 今回見たのは、大学キャンパスと最寄駅の位置関係。以前、九大・伊都キャンパスに行ったときに「いや、さすがに遠すぎるだろ……」と思ったのですが、調べてみると、それ以上の猛者が全国にゴロゴロいました。 ちなみに、ぶっちぎりは鹿屋体育大学。ただ、あまりに遠すぎて他の大学が全部霞んでしまうので、今回は除外しています。 全体としては、函館・岐阜・長岡・宮崎など、地方都市の大学キャンパスが駅遠になりがち。広島大学は、そもそも広島市街地から遠い上に、さらに駅からも遠い。せめて駅近に作ってあげてほしかった……。 個人的にかなりギョッとしたのが、関西大学高槻キャンパス。「高槻って結構都会では？」と思っていたら、キャンパスはかなり山の中。これはもう、高槻という名前から想像する立地とだいぶ違う。 帝京大・工学院大・創価大・東京造形大などの多摩勢も、なかなかの駅遠ぶり。最近、多摩エリアのキャンパスで都心回帰の動きがあると聞くけれど、この立地ではね...。「東京の大学」と聞いて、最寄駅からバス20分の山寄りキャンパスを想像する人は、たぶんあまりいない。 なお、今回は全国すべての大学キャンパスを網羅的に検証したわけではなく、「駅から遠そうなキャンパス」をピックアップして可視化しています。 もし「我が大学こそ駅遠だ」「ここが入っていないのはおかしい」というキャンパスがあれば、ぜひ教えてください。続編でちゃんと供養します。