朝日新聞チラシでたどる震災１０００日 Data visualization japan meetup #1

1. チラシでたどる震災１０００日
http://www.asahi.com/shinsai_fukkou/otsuchiad/
新聞社がデータジャーナリズムに取り組んだ時に起きたこと
朝日新聞デジタル編集部奥山晶二郎

2. それまでに取り組んでいたこと
• ソーシャルリスニング
「チラシでたどる震災１０００日」の前には、ソーシャ
ルリスニングに取り組んでいました。
「ビリオメディア」という企画では、衆院選や参院選
にからめて、
ツイッター上で関心の高かった政策、候補者のツ
イート分析などを記事にしました。
参院選ツイッター分析－ビリオメディア
http://ow.ly/BxOwg
2013年7月26日朝日新聞紙面から

3. それまでに取り組んでいたこと
• 研究室とのコラボ
東京大学大学院の松尾豊研究室とはツイッター上
の候補者の関係を可視化しました。
参議院選挙立候補者相関図
http://ow.ly/BxOEv
2013年7月3日朝日新聞紙面から

4. チラシでたどる震災１０００日とは
• ５５５１枚のチラシの存在
「チラシでたどる震災１０００日」は５５５１枚の新聞
折り込みチラシを分析し、
そこから見えた被災地の日常を伝えました。
パララックスを使った特設サイトを作り、紙面でも伝
えました。
2013年12月4日朝日新聞紙面から

5. チラシでたどる震災１０００日とは
• チラシに現れたもう一つの日常
震災から２ヶ月はチラシが途絶えていました。
町外の重機リース会社が出した１枚をきっかけ
にチラシが再開。
その後、店舗再開を知らせるチラシが相次ぎま
した。

6. チラシでたどる震災１０００日とは
• 被災地の課題がチラシにも反映
震災前はなかった不動産のチラシが急増したり、
法律相談の案内が増えたり。
チラシには、被災地の抱える課題が現れていま
した。
2013年12月4日朝日新聞紙面から

7. 「何のために」常に考えた
• 記憶の風化
新しい領域に手を広げるからこそ、
何のためにその手段やデータを使うのかを、常
に考えるようにしました。
「チラシでたどる震災１０００日」で意識したのは、
記憶の風化です。
震災関連のニュースが少なくなる一方で、
震災発生から１０００日を迎える被災地の課題
は深刻さを増していました。
結果的に、住宅問題や人手不足など、これまで
報道されてきたことを、
あらためてチラシを通して確認してもらうというコ
ンテンツになりました。
2014年3月11日朝日新聞紙面から

8. 研究室と一緒に作る
• 専門分野は専門家へ
「チラシでたどる震災１０００日」は東京大学大学
院の林香里研究室と、
共同研究という形で取り組みました。
専門家の力を借りることで広がる可能性を発見
することができました。
加えて、新聞社にしかできないことが何かを再
確認することもできました。
新聞社の強みである「課題設定能力」「価値判
断」「発信力」を活かしながら、
それ以外の部分は外部と積極的に連係していく
意義を認識することができました。
2013年12月4日朝日新聞紙面から

9. 数字と現場のコラボ
• 切り口のヒントは現場に
• 数字を食べやすく
５５５１枚のチラシから得られる情報は膨大なも
のでした。
そこから何が大事なのか整理するには現場の
記者の情報が必要でした。
役所やボランティア団体などから得られる情報
とチラシのデータを突き合わせることで、
「混乱期」「復旧期」「停滞期」という三つの時期
の視点が生まれました。
現地でしか得られないエピソードと数字を組み
合わせることで、
データを読みやすく、「食べやすく」することがで
きました。
2013年12月4日朝日新聞紙面から

10. ぱたぱたと現れるチラシ
• ３つの要素を１つの器に
素材を揃えた上で、ウェブならでの見せ方にもこ
だわりました。
最初の画面は５５５１枚というチラシの圧倒的な
枚数を伝えるため、
グリット上にチラシを並べマウスオーバーで拡大
する動きをつけました。
本編では、震災１０００日という区切りを意識して、
積み上がるチラシとその時点の日数を表現しま
した。
チラシの枚数を起点に、その時にあったエピ
ソードを中央に配置し、
対応する町の出来事を左側で年表にしました。
それらの情報をページスクロールさせることで
次々と現れるようにしました。

11. わかりやすさとの葛藤
• 融通の効かないデータ
目的をしっかり設定しつつ、先入観には引っ張
られないよう気をつけました。
求人チラシの変化を分析した際には、
現地の人手不足を反映してチラシも増加してい
るという仮説を立てました。
被災地では、民宿が予約でいっぱいだったり、
人手不足で工場が閉鎖したり、
様々な話を聞いていたからです。
しかしデータを見る限り、チラシの数は減ってい
ました。
チラシを使った求人は効果がなかったからです。
データを出発点にするかぎり、わかりやすくない
結果も受け入れざるを得ませんでした。

12. やることはいっぱい
• カジュアルにデータジャーナリズム
• ソーシャルリスニングとのほどよい距離感
• マッピングの可能性
データジャーナリズムの対象は震災のような大きなテーマだけではありません。
突発の事件事故が起きたら、即日コンテンツ化できるような動きが求められます。
汚職事件で議員が減っていく様子は、単純なgifアニメでも表現することができます。
（例：市議２０人中１５人が逮捕、を見える化してみた：http://ow.ly/BxQa1 ）
ソーシャルリスニングではノイズの多さから、データ分析は困難だと思われがちです。
しかし、人の眼と組み合わせることで、ある程度の精度を担保することもできます。
（例：日本戦ツイート分析：http://ow.ly/BxQib ）
地図上にコンテンツを配置することで、新たな視点を提供することもできます。
（例：東京オリンピック1964：http://labo.wtnv.jp/2014/05/olympic1964.html）
データジャーナリズムと一口に言っても、様々な舞台があるのです。

13. 一緒にやりませんか？
データジャーナリズムはデータを組み合わせることで、
新しい視点や発見を発掘していきます。
組み合わせるものはデータに限りません。
新聞社と研究室のように、お互いの長所を活かせる組み合わせは、
もっと積極的に広げていくべきだと思っています。
データを持っているけれど発表の場がない団体。
効果的な見せ方を知っているけど、載せるデータがないチーム。
関心の持つ色々な人たちが一緒に取り組めるのが、
データジャーナリズムの本当の面白さではないでしょうか。
こんなデータ持っている、
こんな見せ方を知っている、
関心のある人がいたら、ぜひ声をかけてください！

14. チラシでたどる震災１０００日
http://www.asahi.com/shinsai_fukkou/otsuchiad/
okuyama-s@asahi.com
https://twitter.com/o98mas