Code4Lib JAPANカンファレンス2015 2日目 #c4ljp

Code4Lib JAPAN @code4libjp

つかいかた．まずスキーマ定義．Pythonで書いている． #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

Google Big Queryによるログ、スクレイピング結果等の分析：Pythonでスキーマ定義を組んでいる。Google Big Queryに各図書館のスクレイピングサーバーのログデータを集約している。 #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

ログ集約用スキーマ定義：各図書館の情報、該当資料の所蔵情報、貸出状態、処理成功フラグ等。カーリルがスクレイピングしている全国の図書館の5億2千万冊分のデータが入っている。 #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

多摩ラストワンプロジェクト：2015年1～3月、図書館30館にスクレイピングをかけまくった。具体的にはNDLのOAI-PMHをJSONに変換。当初4ヶ月程度かかった→4週間ぐらいになったらしい。なおNII OpenSearchのJSON変換は1時間程度でできる。 #c4ljp

swimlibrarian @swimlibrarian

多摩ラストワンプロジェクトの最大の難航ポイントは、NDLの書誌データをOAI-PMHで取ってくるところ。4ヶ月くらいかかった。最近速くなって4週間くらいになったらしい NIIの書誌データはOpensearch経由で１時間くらいで取れる #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

多摩ラストワンプロジェクト：26館分の情報が取れた。各資料の自治体数ごとの冊数集計。 #c4ljp

jir_o @jir_o

日本最速OPACおもしろい > slides.com/ryuuji_y/deck-… #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

解析の結果、日本の最速OPACは長野県白馬村であることが分かっている。ちなみに山中湖村は実質4位。村がむちゃくちゃ強い！ #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

遅ればせながら……吉本さんの発表スライドはこちら→ slides.com/ryuuji_y/deck-… #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

おまけ「絶歌」所蔵図書館の推移。カーリルに所蔵検索殺到。同書のISBNで所蔵確認した日付から、所蔵最速図書館を検出。最速は横須賀市立中央図書館であった。 #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

「火花」と「絶歌」の所蔵図書館数推移もクエリーから集計し、グラフ化した（スライド参照） #c4ljp

Masao Takaku @tmasao

#c4ljp カーリルで村立図書館OPACの応答が早いというのは、所蔵が少ないからなのか、それとも利用者が少ないからなのか…。

heppoko_lib @heppoko_lib

個人情報等一切入っていない。あくまでカーリルが各図書館のシステムからスクレイピングしたデータである。皆で「遊べる」。 #c4ljp

swimlibrarian @swimlibrarian

日本で最速のOPACは長野県白馬村。山中湖情報創造館は4位。村が強い。 (システム調達の時には仕様書に「白馬村並みに」とか書いたらww) 都道府県立図書館OPACの平均回答時間は17秒。 #c4ljp

Code4Lib JAPAN @code4libjp

「ウィキペディアを介してまちと図書館をつなぐ試み『ウィキペディア・タウン』」（小林巌生） #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

会場質疑。 質問：joinなどは使えるのか 吉本さん：サブクエリーが使える。 質問：集計した元データに対して課金されているのか？ 吉本さん：そのとおり。 #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

プレゼンテーション2件目：「ウィキペディアを介してまちと図書館をつなぐ試み『ウィキペディア・タウン』」（小林巌生） #c4ljp

Code4Lib JAPAN @code4libjp

（Mac接続時はリフレッシュレートを 60HMzにするとよいようです） #c4ljp

swimlibrarian @swimlibrarian

その他、ある本の所蔵率変化など、ログデータを追うと分析できる。非常に安い料金で。 #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

小林厳生さんは昨日の基調講演スピーカーの小林龍生さんのご子息です。 #c4ljp

Kiyonori Nagasaki @KiyonoriNagasak

マックのノートをプロジェクトに接続したら表示が上下にずれていた。そこで会場で数人が「リフレッシュレート」とつぶやき、無事に正常接続された。「リフレッシュレート」を覚えておくのは重要なのかも？ #c4ljp

heppoko_lib @heppoko_lib

小林さん（ @iwao ）：最近は主にオープンデータへの取り組みに携わっている。 #c4ljp

Code4Lib JAPAN @code4libjp

wikipedia townとは？英モンマス発祥．観光施策の一種と考えている．世界初のウィキペディアタウン． #c4ljp

swimlibrarian @swimlibrarian

#c4ljp データサンプルをwikiにあげておいた。遊べるデータなのでいじってもらえたら。 wiki.code4lib.jp/wiki/C4ljp2015… (「図書館の大規模データ処理に「Google BigQuery」を使ってみよう」（吉本 龍司）)

heppoko_lib @heppoko_lib

Wikipediaタウンとは？：英国モンマス発祥。ガーディアン紙にWikipediaタウンの記事掲載。モンマスでは街ぐるみで、博物館等文化機関のスタッフ等が関与して、街のあらゆる場所に街のWikipediaページのQRコードを掲示するなどの活動を行った。 #c4ljp