Lookinfo 看資訊

今天不知道為什麼突然對HBL有點興趣，所以看了一下歷年的隊伍表現。肉眼隨便一看，發現常勝隊伍總是那幾隊，但好像有的隊午後來不見了，也有些隊伍一直前幾名但無法拿冠軍。

所以就來畫一畫排名圖。畫完之後發現，真的很多隊伍因為各種原因，突然就不好了，亦或是突然變好了。我個人很相信團隊中少數幾個人就能夠影響全部表現，或者是教練、或者明星球員、或者學校提供資源的主管等等。

我只有繪製曾經得過冠軍的。繪圖工具是……Excel。

屏東高中。曾經應該是HBL的霸主吧。

南山高中，一直很強。

立志工商，後來就不行了。

再興中學，強過一陣子。

三民，近年來都不錯。

新榮，似乎可以看到一個峰跟一個谷

松山，最近也都不錯

能仁應該是這幾年表現最好最穩定的

女生的我就不畫了……

蘋果日報2013年9月8日的頭版為「斷腿開刀 奔353公里 急診都爆滿 南北狂找醫院」，如果你單看標題，你會以為台灣有一個可憐的病患，發生車禍大腿骨折之後，全台灣到處找醫院都沒有人要幫他開刀。看完導言：

車禍斷腿，竟然流浪南北三市、奔波353公里、前後花了4天才完成開刀。36歲油漆工葉政勳7月11日在新北市淡水區發生車禍，左大腿骨折，但最初收治他的淡水馬偕醫院沒為他開刀，轉診到台北榮總，也因急診塞爆排不上刀，任他在急診室躺了兩天，最後他花1萬2千元包救護車至高雄義大醫院，14日才完成手術。

我的眼淚都流出來了，醫界真黑心啊！台灣是一個沒有醫德的地方！

但，實際上這新聞跟標題與導言企圖營造的氣氛好像不是那麼一樣啊。馬偕醫院深夜收治病患後，已經安排隔天的手術，假如一早就開刀，實際上等於在12小時內就開刀了，醫院急診收了、也安排了開刀，蘋果日報到底是哪來的勇氣在標題說「急診都爆滿，南北狂找醫院」？第一間醫院不就收了嗎？也安排開刀了啊。結果病患自己要轉院到台北榮總。只有這一家爆滿吧！接下來去了高雄義大醫院，義大醫院也是凌晨收治，下午開刀，急診爆滿了嗎？沒有啊。從收治到開刀之間的時間，看起來也跟淡水馬偕差不多啊。

這種新聞，如果蘋果日報當初自己畫圖表，把關係畫清楚，我覺得蘋果應該也不會放上頭版。所以啊，新聞圖表真的很重要啊！

日本今天又再度取得夏季奧運的舉辦權，這是奧運歷史以來，日本第三次申請到奧運主辦權，也是亞洲的第五次。

從1896年在希臘雅典重新舉辦現代奧運之後，奧運到現在已經舉辦過27屆，之後還有2屆的舉辦地點也已經確定，另外有3屆因為人類愛打仗而取消。

在32屆的申辦國當中，我們可以看到這個運動逐漸從「歐洲洲際盃運動會」擴大成「西方世界運動會」然後再逐漸地成為世界運動會。以下是我從維基百科取得並加工後的表格。這個表格完全正確，但不容易「看」到趨勢。如果仔細看，可以發現歐洲舉辦的次數逐漸沒有那麼頻繁，然後其他洲漸漸出現，但大部分的人能第一眼看到的東西就僅此而已。

我心想如果同樣用表格為底，但以各洲為欄，在出現的年份再打上國家名稱，這樣或許可以看出來歐洲是不是逐漸變少、變得多少。其他國家又怎麼樣逐漸變多，頻率如何。我想讓讀者「看」到幾樣東西：

• 每一個洲大致上的數量分布
• 每一個洲在這一百多年中申辦頻率
• 歐洲與非歐洲之間的數量變化
• 重複的申辦國次數

得到的結果如下：

美國已經辦過四次了，是世界上舉辦次數最多的國家，雖然此後一直有申辦，但我想評審大概也不想要讓美國辦很多次，或許可以解釋北美洲長達24年都沒有比賽的原因。

這兩天我看很多人Facebook上都貼上了自己的文字雲分析。原則上我也不需要跑，因為跑出來中間會是一個巨大的 XD 。

文字雲的背後是字頻分析。美國新聞界最常拿來從事字頻分析的時候就是總統就職演說、總統元旦文告等等。然後可以看出不同總統受到當時政治、經濟環境還有個人、政黨立場的影響，有什麼變化、差距如何。

中華民國在台灣從2000年開始總統全民直選後，總統演說的分析也是挺有趣的。可惜沒有一個演說中間有 XD。以下文字雲都是由文章詞彙分析機產出。

2000年陳水扁就職演說文字雲

2004年陳水扁就職演說文字雲

前面兩張有點類似，但跟後面兩張保證不一樣！

2008年馬英九就職演說文字雲

2012年馬英九就職演說文字雲

當然，中文斷字分析本來就是一個巨大的課題，上面四個的字詞斷字都不是百分之百精準，但起碼可以看出兩個總統之間有很大的不同。

想看到更多用視覺呈現資訊的方法與案例，請加入Lookinfo粉絲團。

由於台灣非常多人使用Facebook，加上現在許多人幾乎都加了數百甚至幾千個Facebook朋友，我們可以透過視覺化的方式，來看看自己到底處於幾個社群當中，這些社群彼此之間有什麼關係。Facebook上雖然有些社群視覺化的工具，但很多只是畫好玩的，沒有太大意義，接下來我會介紹一種比較專業而且可以持續分析的方法。

在開始之前，請準備：

• 從Netvizz下載自己的Facebook社群描述檔
• 安裝Gephi軟體
• 泡麵一碗
• 生雞蛋一個

由於社群描述檔需要非常長的時間下載，所以下載描述檔的同時，請先下載、安裝Gephi，然後可以先去泡泡麵，加顆生雞蛋，等泡麵吃完了描述檔差不多也應該下載好了。如果你有1000個朋友，大概要10分鐘左右。

Gephi是一個專門將社群關係視覺化的軟體，當然只要類似社群關係的資訊都可以視覺，不過我們今天先處理真正的社群，也就是你的社群。你在Facebook當中可能有1,000個朋友，這1,000個可能個別也有1,000個朋友，所以，你透過這1,000個朋友就可以接觸到1,000×1,000=1,000,000個朋友嗎？先不談社群分析了，你聽過安麗嗎？如果你要從事保險，你可能認為這會為你帶來倍數的關係，但實際上你的1000個朋友很多彼此都互相認識，所以繪製出來的圖會是高度彼此互相串連的圖。

啟動Gephi後，會跳出一個開啟視窗，選擇「Open Graph File」，就可以找到剛剛下載描述檔。

一般而言社群關係有兩種，一種是有方向性的，例如在Twitter當中的Follow，另外一種沒有方向性，在Facebook中的朋友關係就沒有方向性，都是雙向的朋友。這個例子我們選擇沒有方向性 Undirected。

檔案開啟之後，你就可以看到你的社群關係圖了。別緊張，我們接下來會把它變得更有視覺意義。

在左下角有一個區域叫做Layout，其他的你有時間自己可以慢慢試，但我們先選擇 ForceAtlas 2，由於Layout通常是動態一直跑，所以當你覺得已經跑得差不多了請按下Stop。

此時你應該有一個完全沒有著色但社群關係已經非常清楚的Facebook社群關係圖，每一個群組代表一個彼此互相連結，擁有強連結的社群，你可以數看看你在Facebook當中，處於幾個社群。根據統計，一般人平均在Facebook上會在4個社群當中。但由於很多社群之間彼此連結也很密集，所以我們需要進一步著色，才能看到真正社群有幾個。

Gephi預設介面的右上角有Network Overview，這裡其實挺科學的，我當初修Social Network Analytics時幾乎每一個按下去都是一個考題。本文不解釋每一個的功用，但請你按下Modularity，大概瞬間就可以跑完。

之後我們到左上角找到Partition，然後在Nodes下面按下綠色迴轉箭頭 Refresh，再從下拉選單當中找到Modularity Class。我們在前一步已經讓Gephi去算出你的Facebook朋友當中，大概能分成幾個群組，現在就是視覺化的時刻了。按下Apply，你的社群就會被著色。這裡可以看到我的Facebook朋友當中，最大的那個社群就佔了28.56%的人。實際上我在Facebook上，大概也就屬於8個社群左右。

由於剛剛的顏色是系統隨機產生，有時候看不清楚，所以當你點下每一個群組的顏色時，可以自己再挑選，讓接近的社群擁有不同顏色。

我的Facebook社群經過著色之後，看起來就是下面這個樣子。可以看到最下面一大塊裡面有三種顏色，螢光綠、藍色、淺紫色，分別是網路意見領袖（與粉絲）、媒體工作者與公司同事。

到這邊，差不多你已經可以看出來你在哪幾個社群當中，這幾個社群彼此關係怎麼樣。當然，我們畫這個除了讓自己開心之外，也可以看到你跟哪幾個社群當中擁有強連結，社群與社群之間如果訊息要傳播，會怎麼走。以上圖為例，通常一個訊息在淺紫色那群傳遞的時候，我的經驗是螢光色與藍色都可以很快看到，但外面突出的那幾塊未必，反之亦然。你可以判斷一個訊息在社群傳播的時候，你感覺很熱門，但實際上只有影響到哪一個社群。

我們在社群當中還假設，如果大家都在一個「社群」當中，除了跟你有連結（Edge）外，應該跟別人也有連結才對，如果有一個人跟你只有1、2條連結，那麼他跟你通常不是在一個社群當中，這些人不是不重要，但他們跟你比較偏向弱連結的關係，在很多書上都說，這些弱連結通常可以給你「不一樣的資訊」。不過今天我們是要看自己所處的社群，所以可以先把弱連結關係的人過濾掉，這樣圖會比較乾淨。

在Gephi右下角有過濾Filter功能，這裡的過濾條件是拖拉式的，我們找到拓樸 Topology之後，可以把Degree Range往下拉到「Drag Filter here」。然後你就可以看到一個滑動選單，你可以過濾掉弱連結，當然反過來也可以過濾掉強連結。

我將共同連結10個以下的都先過濾掉，這時候社群關係就更清楚了，可以明顯看到大小不一的幾個群組，很多社群之間幾乎沒有人有往來，這時候你其實扮演了不同社群當中弱連結的角色。

在Gephi的左上角還有一個功能叫做Ranking，同樣我們在Nodes下找到Degree（就是六度分離 Six Degree的那個Degree），這裡我們可以讓每一個Facebook上的朋友根據與你之間共同朋友的數量而改變大小，這裡的大小都可以自己亂設，如果你玩出興趣，Spline還可以調整尺寸遞增的原則（我常改用指數遞增）。按下Apply，你就可以看到更多的關係。

這裡可以看到，跟我有最多共同關係的Facebook聯絡人（未必是真正的朋友哈哈），大多落在公司同事與社群意見領袖（及其粉絲）這兩群。如果覺得太擠，請到Layout下將ForceAtlas2裡面勾選Prevent Overlap然後重跑一次。

由於Netvizz抓下來的描述檔也有性別，所以我們可以看看自己是不是怪叔叔或者花痴…這裡可以看到我的大學同學突然浮出來了，就是右下角那群幾乎都是藍色的…

Lookinfo.com 在 Facebook上也有粉絲團，歡迎加入。如果你有畫出自己的圖，也歡迎貼上來。