計算機が誕生するはるか前から,「可視化」は人間が情報を直観的に理解・表現するために,重要な役割を担い続けてきました.1960年代のIvan Edward Sutherland氏のスケッチパッド発明以降,人類は計算機で絵を描き,その仮想空間をインタラクティブに操作する力を手に入れました.その技術は,可視化にも適用され,人類がそれまで行ってきた可視化という営みに新たな可能性をもたらしました.論理的な構造をもつ数値データの描画にはじまり,ビッグデータや論理的な構造をもたない複雑なデータの可視化,さらには人間を中心としたインタラクティブなデータ分析手法に至るまで,計算機を用いた可視化は人類の情報分析の在り方を拡張し続けています.

可視化はデータと人間をつなぐ架け橋です.それは,データとともに豊かな社会を創造していく今日の高度情報化社会において,絶対に欠かすことができません.黎明期は限られた科学者や専門家だけのものであった可視化も,今日では思いつく限りほぼすべての分野・産業に応用されています.一般市民が日常的に可視化を活用する場面も少なくありません.そのような局面のなかで,藤代研究室ではそれぞれたいへん興味深い領域で,人類とデータの関わり方の最前線を開拓しています.

メンバ

:4月入学:9月入学:チームリーダー

研究テーマ

研究テーマの詳細や発表論文などはテーマページを参照してください.

aflak (2018―)

面分光データ視覚分析のためのビジュアルプログラミング環境

TimeTubesX (2015―)

多次元時系列ブレーザー観測データの視覚分析

1次元時系列データの可視化(2020―2023)

スパークラインで多くのグラフを文章中に挿入することにより,感染状況に関して多角的に考察できる環境を構築する.

計算法科学 (2014―2022)

法医学データ専用のマークアップ言語LMMLを定義し,LMMLファイルを用いた可視化分析環境を構築する

rewind (2018―2021)

個人が自らの膨大なWeb動画視聴履歴を視覚的に分析し,自らの過去を追憶できる環境を構築する.

ABC (2013―2018)
非対称バイクラスタリングによる部分空間マイニング

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