RのフロントエンドExploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで2位になってきた
今回のハッカソンには、テーマがいくつか用意されていた。例えば、教育、健康、金融、社会起業などがありました。中でも、ぼくの目を一際引いたのは、次のこの単語でした。
Safe City(安全な街)
以前、友人から、セクハラの相談を受けていたこともあり、セクハラの問題を解決するアプリによって「女性にとっての安全な街」を実装するを方針でぼくは動きました。チームは無事見つかり、ハッカソンに提供されていたセクハラのデータを集めたプラットフォームを運営しているSafe cityという非営利団体のAPIを利用したWebアプリケーションを作ろうということになりました。
セクハラは、
- どこが多いのか?
- いつが多いのか?
がわかれば、セクハラを撃退するアプリのアイデアの突破口になるかもしれないなと思い、Rのフロントエンドで話題のExploratoryを使って、軽く分析してみました。
この前と違い、ストーリーは書いていません。ハッカソンでのデータ分析の技術的な記事です。
— Hidetaka Ko (@SoccerKinki) June 1, 2016
Exploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで2位になってきた by https://t.co/2NsLx0wF24
僕はこういうことをやっていきたい >> RのフロントエンドExploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで2位になってきた by @SoccerKinki https://t.co/bcjf2tUGQY
— ypresto (@yuya_presto) June 1, 2016
これは面白い!データマイニングのハッカソン事例:: RのフロントエンドExploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで2位になってきた - Qiita https://t.co/pspMq327xq
— hokkey (@y_hokkey) June 1, 2016
50ストック突破!
— Qiita新着トレンド (@coderoid_) 2016年6月6日
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