1 WorldView 2. 2 VR Guttentag [5] VR VR VR Immersive analitycs [6] Oculus Rift [7] Cave2 [8] Kinect Cordeil ImAxes [9] Immersive analitycs ImAxes HTC

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こうたけいれい
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1 DEIM Forum 2018 D6-1 VR TobiasCzauderna KingsleyStephens Monash University Scenic Blvd, Clayton VIC 3800, Australia {g ,itot}@is.ocha.ac.jp, yoshida@cs.tut.ac.jp, {tobias.czauderna,kingsley.stephens}@monash.edu Virtual Reality VR VR 3 VR VR 1. HTC Vive [1] Twitter Facebook Virtual Reality (VR) (Immersive Visualization) VR Twitter API 3 (UI) 3 xz y 3 1 (TDL) TDL TDL TDL [2] 3 VR Space-Time Cube Geo Time [3] GPS GIS Cuboid Matrix [4] 1 3 2

2 1 WorldView 2. 2 VR Guttentag [5] VR VR VR Immersive analitycs [6] Oculus Rift [7] Cave2 [8] Kinect Cordeil ImAxes [9] Immersive analitycs ImAxes HTC Vive VR scatterplot scatterplot PCP Moran [10] VR VR VR VR WorldView: 1 3 MiniMap: Twitter API JSON , VR Unity3D [11] Unity Assets VR SDK HTC Vive Virtual Reality Headset 3. 3 WorldView 1 HTC Vive utymap [12] Open Street Map (OSM) VR WorldView

3 2 World View 3. 4 JSON 2 i j n ij v ij 3. 4. 1 1 [0,1] 3.

3. 4. 3 h ij = 160 (1.0 vij) (2) 240 3 t v 3 3.

3 3 2 World View 3. 4 JSON 2 i j n ij v ij [0,1] v ij = nij nmin (1) n max n min Borland [13] ( 3) HSV h h ij = 160 (1.0 vij) (2) t v t ij = v a ij (3) ( 4) 4 : 2 tf-idf 3. 6 WorldView WorldView 3. 7 MiniMap MiniMap 5 WorldView MiniMap WorldView 1 MiniMap 1

図 5 MiniMap: 1 日の中でのツイート数の時間変化を示す計を示しているユーザは MiniMap についたスライダーを動かすことによりスライダーで指定した日付のツイート数の分布を詳細に観察できるスライダーの操作には右コントローラのトリガーボタンとグリップボタンを同時に押すさらに図 6 実行例左上はお盆頃にツイート数が多いことを示している右 MiniMap

移動する手間を省くことができる 4. 実行例本章では TDL の園内でのツイートデータを対象とした実行例を示すこの事例では 2014 年 8 月のツイートの中から増えてしまい重要なツイートを抽出することがより重要になると考えられるこの点においては改善の余地があり今後の大きな課題である 5.

透明ト画像を採用したまた WorldView での操作によってパネル度を適用したキューブで集計結果を表現しツイートデータのを削除する際には TDL の花火のような演出を付与した集計結果を概観できるようにしたそれと同時に本手法ではまず WorldView で全体像 (図 6 左上) を眺めると 1ヶ月のキューブに含まれるツイートの詳細を表示する UI を組み合わ

4 図 5 MiniMap: 1 日の中でのツイート数の時間変化を示す計を示しているユーザは MiniMap についたスライダーを動かすことによりスライダーで指定した日付のツイート数の分布を詳細に観察できるスライダーの操作には右コントローラのトリガーボタンとグリップボタンを同時に押すさらに図 6 実行例左上はお盆頃にツイート数が多いことを示している右 MiniMap において右コントローラのトリガーボタンでキュー上はキューブの位置から見下ろした図でユーザがシンデレラブを選択してからボタンを離すとこのキューブに対応する城前にいることを示す左下と右下はパネルによって具体的なツ WorldView のキューブの前にワープすることができるこのイートを表示している操作により自分から離れた位置のキューブに含まれるツイートを詳しく読みたい時に移動する手間を省くことができる 4. 実行例本章では TDL の園内でのツイートデータを対象とした実行例を示すこの事例では 2014 年 8 月のツイートの中から増えてしまい重要なツイートを抽出することがより重要になると考えられるこの点においては改善の余地があり今後の大きな課題である 5. まとめ TDL の園内を囲む矩形領域内部に相当する緯度経度を記録し本報告では WorldView と MiniMap から構成される VR たツイート約 16,000 件を使用したなお我々の実装では TDL 空間での時空間可視化手法を提案した本手法では 3 次元時空を意識して WorldView のアイコンにミッキーマウスのイラス間における各座標区画ごとにツイート数を集計して色透明ト画像を採用したまた WorldView での操作によってパネル度を適用したキューブで集計結果を表現しツイートデータのを削除する際には TDL の花火のような演出を付与した集計結果を概観できるようにしたそれと同時に本手法ではまず WorldView で全体像 (図 6 左上) を眺めると 1ヶ月のキューブに含まれるツイートの詳細を表示する UI を組み合わうち中旬あたりに濃い色のキューブが集まっていることがわかせたこれによりユーザは一定期間の人々の行動の特徴を把握る今回は 8 月のデータを適用しており 12 日から 15 日付近でき重要な時間と区画の観察ができる更にユーザは注目のお盆休みに TDL が混んでいたためツイート数も多かったすべきキューブと対応した特定の時間帯と場所の詳細情報を得と考えられる実際にそれらのキューブの位置に視点移動するることができるようになったまた左コントローラに付与した (図 6 右上) とマップの中心シンデレラ城前でツイートする MiniMap により各時間帯におけるツイート数の時間変化を人が多かったことがわかる詳細に観察できるようになった次に実際にこのキューブにどのようなツイートが含まれてしかし依然としていくつか今後の課題があるまずより意いるかを観察する図 6 左下はツイートを表示しているがこ味のあるツイートを抽出するため重要ツイートの抽出方法の中にはディズニーと関係のないツイートがいくつか選ばれを考える必要がある tf-idf のみならず多様な手法を試して重てしまっている一方図 6 右下はキューブの透明度からツ要ツイートの抽出を実験したいまた本手法を用いることでイート数は多くないがディズニーに関わるツイートが表示されユーザが本当に対象地域例えば TDL に没入しているようている内容も I m at 東京ディズニーランドなどディズに感じるかまた VR に慣れていないユーザが本手法の操作をニーにきたというアピールのツイートする人の多くはシンデ習得するのにどのくらいの時間がかかるかといった現実感とレラ城前でツイートするだろうという予測のつく内容となって操作性に関する評価実験を実施する必要があるそして評価実いるここからツイートが多くなればなるほど雑多な情報も験の結果をより効果的な可視化画面と UI の開発に役立てたいさらに現時点で実装されている機能や操作の他に新た

5 TDL 6. [1] HTC Vive., [2] (5):. 17, Vol. 17, [3],,,, GIS 3,, Vol. 8, No. 1, pp , [4] T. Schneider, Y. Tymchuk, R. Salgado and others, Cuboid- Matrix: Exploring Dynamic Structural Connections in Software Components using Space-Time Cube, IEEE Working Conference on Software Visualization (VISSOFT), [5] D. A. Guttentag, Virtual reality: Applications and implications for tourism, Tourism Management, vol. 31, no. 5, pp , [6] T. Chandler, M. Cordeil, T. Czauderna and others, Immersive analytics, IEEE Big Data Visual Analytics (BDVA), pp. 1 8, [7] Oculus rift. [8] A. Febretti, A. Nishimoto, T. Thigpen, J. Talandis, L. Long, J. D. Pirtle, T. Peterka, A. Verlo, M. Brown, D. Plepys, and others, CAVE2: a hybrid reality environment for immersive simulation and information analysis, in Proceedings IS&T / SPIE Electronic Imaging, vol SPIE, pp , [9] M. Cordeil, A. Cunningham, T. Dwyer, B. H. Thomas and K. Marriott, ImAxes: Immersive Axes as Embodied Affordances for Interactive Multivariate Data Visualisation, Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, ACM, pp , [10] A. Moran, V. Gadepally, M. Hubbell and J. Kepner, Improving Big Data visual analytics with interactive virtual reality, IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC), pp. 1 6, [11] Unity3d. [12] utymap, [13] D. Borland and R. M. Taylor II, Rainbow Color Map (Still) Considered Harmful, IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 27, no. 2, pp , 2007.

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DEIM Forum 2019 E3-2 VR TobiasCzauderna KingsleyStephens 112 8610 2 1 1 441 8580 1 1 Monash University Scenic Blvd, Clayton VIC 3800, Australia E-mail: kaya@itolab.is.ocha.ac.jp, yoshida@cs.tut.ac.jp,