英語から日本語への翻訳でバイトできないかと考え、翻訳サービスGengoに翻訳者登録しようとしました。ここ、プレテストを受験し、５問中４問に正解を答えられなければ登録させてもらえなまえん。結構、難しいことで知れ渡っている様子、私も受けてみました。結果は、３回受験し、５問中３問しか正解できない、散々なありさま。自分の翻訳力の限界を感じました。
ただ、ここで、泣き寝入りしても、つまらないので、前向きに考えることにしました。もっともっと、いろんな分野の英文を読み、英文読解力を向上させることは無論ですが、ITの力も使い切るべきと判断しました。そこで、各クラウドサービスが提供している翻訳APIの実力を比較してみました。政治、経済、科学、医学、文学くらいのジャンルで実力を比較しなければいけないでしょうね。
今回は、ITが一番苦手であろうとおもわれる文学のジャンルで比較してみました。最近読んた創元推理文庫「シャーロック・ホームズの冒険」の中の一編、赤毛連盟の冒頭文を、クラウド翻訳APIに翻訳させ、翻訳結果を比較してみることにしました。原文となる英文テキストは、プロジェクト・グーテンベルグから引用させていただきました。
さあ、メガクラウド同士の翻訳力勝負。翻訳させたのは、
–Google Cloud Platform(GCP,googletrans)
–Microsoft Azure
–Amazon AWS
–NICT　みんなの自動翻訳
です。NICT（国立研究開発法人情報通信研究機構）の翻訳APIは、けっこういい線をいうという噂を目にし、評価対象に加えました。
私の主観では、クラウド翻訳APIの実力は以下のようです。決め手は,日本語として読みやすい文章になっているかという点、そして、”call”をどのように訳すか。「訪ねる」と訳すか、「電話する」と訳すか、でした。英和辞書には、”call”は、まず「訪ねる」が、次に「電話する」が並んでいるのです。
■私見的評価結果
一位：GCP(NMモデル）
二位：NICT(汎用NT）
三位：Azure
四位：googletrans
五位：AWS
機械翻訳、文学のような、人の匂いが濃い文章については、まだまだ、人力翻訳にかなわないようです。でも、下訳の参考くらいにはできそうなところまでは、きたようです。今後、クラウドがアシスタントの翻訳工房を構え、翻訳バイトができるよう、私自身、英文にあたり、日々、英語力を向上させようとおもいます。
以下、翻訳結果です。みなさん、どう、おもわれますか？※翻訳結果の著作権が誰にあるのか？など、微妙な問題があるのでしょうが、ご容赦ねがいます。
■原文テキスト
I had called upon my friend, Mr. Sherlock Holmes, one day in the autumn of last year and found him in deep conversation with a very stout, florid-faced, elderly gentleman with fiery red hair. With an apology for my intrusion, I was about to withdraw when Holmes pulled me abruptly into the room and closed the door behind me.(THE RED-HEADED LEAGUE by Conan Doyle)
■創元推理文庫（阿部知二（訳））
去年の秋のある日、シャーロック・ホームズをたずねてみると、彼は、頑丈で赤ら顔の、髪の毛の燃えるように赤い、年配の紳士と熱心に話しこんでいた。じゃまをした詫びをいって私が引き下がろうとすると、ホームズはとつぜん私をとらえて部屋のなかにひきこみ、扉を閉めた。
■GCP(translate_v2：NMモデル）
去年の秋のある日、私の友人であるシャーロックホームズ氏を訪ねたところ、彼は非常に頑丈で、血色の良い顔をした、赤い髪の年配の紳士と深い会話をしていました。ホームズが突然私を部屋に引き入れ、私の後ろのドアを閉めたとき、私の侵入に対する謝罪で、私は撤退しようとしていました。
■NICT(NMモデル)
昨年の秋のある日、私は友人のシャーロック・ホームズを訪ねたところ、彼がとてもがっしりした鮮紅色の顔をした年老いた紳士で、燃えるような赤い髪をしていたのを知った。私の侵入に対して謝罪し、私を部屋に引き入れて後ろのドアを閉めようとしたとき、私は逃げようとしていた。
■Azue
私は昨年の秋のある日、友人のシャーロック・ホームズ氏を呼び出し、燃えるような赤い髪をした非常に頑丈でフロリダの顔をした年配の紳士と深い会話の中で彼を見つけました。私の侵入に対する謝罪で、ホームズが突然私を部屋に引っ張り込み、私の後ろのドアを閉めたとき、私は撤退しようとしていた。
■GCP(translator)
私は去年の秋に1日、私の友人、ミスター・シャーロック・ホームズに呼びかけと燃えるような赤い髪と非常に頑丈な、-直面血色、高齢者の紳士との深い会話の中で彼を発見しました。私の侵入のための謝罪で、私はホームズが部屋に突然私を引っ張って、私の後ろのドアを閉じたときに撤退しようとしていました。
■AWS
昨年の秋のある日友人のシャーロック・ホームズさんに電話をかけ、とてもスタウトでフローラルな顔をした老人の紳士と深い会話の中で彼を見つけました。私の侵入に対する謝罪文で、ホームズが急に部屋に引き込んで後ろのドアを閉めた時、私は撤退するところだった。
各クラウドが提供する翻訳APIを呼び出す環境をPython上に作成し、翻訳結果を比較しました。実行環境を整備するにあたり、各クラウド毎に、独自の文化がありました。ロール、クレデンシャル、キー、エンドポイント、仮想python環境だの。戻ってくる翻訳結果Jsonの構文がクラウドAPI間でばらばらだの。クラウドの管理コンソールの構成がバラバラだの。サンプルアプリの記述がいいかげんだの。とくにGCPがひどい。その違いを乗り越えるのに時間がかかりました。
*参考
**GCP
・プロジェクトの課金設定を変更する
・Cloud Translation APIPython client library
・Setting up a Python development environment
・テキストの翻訳（Basic）
・Python Client for Google Cloud Translation

今回は、新型コロナ対応でLearn at Home with RaspberryPi的な話です。
我が家はAppleデバイスであふれています。Mac,iPad,iPhoneなどなど。でも、自分が使っている画面を家族と共有したい時、デバイスを物理的に渡すか、デバイスをTVの近くに持って行き、HDMIコードに接続するしかありませんでした。
自分の座っているところから、自分のデバイスの画面を共有する方法はないかしら？我が家にはHDMI付きTV、Google AIY-Voiceを実装したRaspberryPiがある。なら、このRaspberryPiをTVにつなぎ、RaspberryPI経由でApple製品の画面をTVに表示できないか？GoogleであればChromeCast,AppleであればAppleTVでできること。私ごときのアイデアは既に実装済、オープンソース公開済。RPiPlayというOSSプロジェクト。RPiPlayもいつまで使い物になるか？ネット上で有志がモチモチでソフトを改善していく、OSSモデル、というかシェアリングエコノミーの文化は、このAfter Coronaの時代、死語なのだろうか？
今の時代、ネット上の情報も鵜呑みにできません。ネットに公開されている情報を調べながらの作業でしたが、ネットに公開されている情報って、間違っているモノがおおく、使い物になりませんです。MacOSが次から次へと仕様を変えていく事が影響している気もします。いつからこんなに雑音の多い場所になってしまったのですかね？そういう、自分も、ネットに情報を公開しています。矛盾を感じていますが。。。。
RaspberryPI、一緒に遊んでけろ！
■RPiPlay on RaspberryPiの概要手順■
Mac
HW:MAcBook Pro(Retina, 13-inch, Late 2013)
OS:macOS Catalina 10.15.4
RaspberryPI
HW:Raspberry Pi 3 Model B
OS:Rasbian Desktop
1. Backup disk image of AIY-VOICE from SDcard
1.1 純正ディスクユーティリティ
Claudio Carninoさんに、Mac純正のディスクユーティリティでイメージファイルは作れるよ。と教えてもらいましたが、ダメでした。操作はキャンセルされました」とエラーメッセージが出て止まってしまいます。別の人にhdiutilをつかってみたらとおしえてもらいました。
$ hdiutil convert -format UDTO -o <出力ファイル名> <ドライブ名>
　<出力ファイル名>は ~/Downloads/cdromなど、cdrom.cdrが作成される。
　<ドライブ名>は、diskutil listの出力、/dev/disk4s0など。
　　
1.2 hdiutil
久しぶりにman hdiutilと打ちました。なんか、さきほどの説明と記述内容がちがいます。hdiutilの操作に失敗すると、MacBook本体のSSDファイルシステムを壊してしまう危険性があったので、hdiutilを使うことは断念しました。diskutilでマウントポイントを確認できることは収穫だったのですが。。。
1.3 diskutil
diskutil listでファイルシステムのマウントポイントを確認しました。ので、これは、慣れ親しみ実績のあるddコマンドでbackupをとることにしました。
1.4 dd from SDcard to image-file
How to Back Up and Restore Your Raspberry Pi SD Card on Mac
このサイト、実行画面も添付されているので、信用しました。ddコマンドで無事、backupできました。ただ、SDカードイメージ、16GBあったので、ddコマンドの実行時間が半端なく長かったです。30分くらい。CNTL+Tで実行状況が確認できることを知ったのもあとの祭りでした。
2. Get Raspbian image
RasberryPi公式サイトにいってイメージをとってくるのですが、これも時間がかかりました。
2.1 get Imager
公式サイト推奨のイメージ作成ツール。これをダウンロードする速度が半端なく、遅いです。あきらめました。
2.2 get NOOBS
これも、遅い。諦めました。
2.3 get Image with BitTorrent
最終的に、素のRaspbianイメージをダウンロードすることにしました。ただし、HTTPSではなく、BitTorrentで。BitTorrentってP2P系サービスですよね。セキュリティ上あまりすきではないのですが、背に腹は代えられず、エージェントソフトをダウンロードし、Bittorrent経由でRasbianイメージを入手しました。ストレスフリーの速度で。
3. Format SD card
SDカードのフォーマットソフトもバージョンアップしていたし。
4. Write rasbian image
4.1 Etcher
EtcherでSDカードにイメージを書き込もうとすると、”you’re not authrized to perform this operation”とエラーメッセージがでて、NG。GitHubにIssueで上がっているようなので、機知のバグのようですが、対処済み版をダウンロードする速度が遅く、断念。
4.2 diskutil umount /dev/rdisk2 & dd from image-file to SDcard
結局、書き込みも、信頼と実績のddコマンドで。row diskをしていすると速いと、と、おしえてくれる方がいて、助かりました。
※参考
Raspberry PiのRaspbianイメージをMacでSDカードにコピーする手順

5. Configure RaspberryPI
ここからさきは、通り慣れた道。OS-Password,Wifi-Password,SSHを設定しDone.
6. Build RPiPlay
GitHubに公開されているRPiPlayのインストール手順をよく読んでから、git clone & makeでRPiplayは出来上がり。
※参考
RPiPlay試してみた
ラズパイをAirPlay化！RPiPlayの使い方
7. HDMIから音がでないからBluetoothで代替
issueとして認識もされている様子だけど、うちにあったBluetoothレシーバーをステレオに繋ぎ、音声はBluetoothで、画像はHDMIで飛ばして代替。
めだたし、めでたし。
で、なにがしたいの？
なのかもしれない。。。

今年から、我が家の庭で色鮮やかにバラが咲いています。五月晴れの乾いた風に揺れ、明るい光を浴びるバラは、見ていて気持ちが良いです。このバラ、ここまで大きくなるのに２年かかりました。株の苗を買ってきたのではなく、妹が自宅で育てていたバラの株から、切り花としてもらった枝を、挿し木して、２年かけて、ようやく、ここまで大きくなったバラなんです。
2018年6月

我が家に来た日です。切り花として妹からもらったバラ。花瓶にさして楽みました。でも、妹が自分の家の庭で育ている枝から、切って持ってきてくれた、せっかくのバラです。再利用の方法はないかと考え、挿し木を思いつきましました。枝を数本に切り、枝咲きをカッターで鋭く切り、発根促進剤メネデールを添付し、鹿沼土の苗床に、おまじないをして植えてみました。ちなみに、うちの庭での挿し木は失敗と成功の連続。ローズマリーは成功、クレマチスはことごとく失敗です。
2018年10月

８本中２本の挿し木から、芽がでてきました。おお！こうなると、応援したくなります。ここからポット床に植え、成長を見守りました。
2019年3月

２本の挿し木を素焼きの鉢に植え替えました。そのうち、一本が生き残りました。
2019年12月

生き残った１本は、夏の間、虫（チュウレンジハバチ）にほとんど葉っぱを食べ尽くされたのに、なんとか生き延び、師走には芽吹き始めました。このとき、一回、鉢替えを実施してみました。確かに根はしっかりまわっていました。目ないところでしっかりと生き残ってきていたようです。バラは農薬必須と学習しました。
2020年4月

今年も花は咲くことはなく、葉を楽しむしかないのかな。と、心配していた時期の朝、ふと見ると、枝の先に丸い芽が着いてきました。よく見ると花芽です。こんな小さな芽でも、バラのトゲを沢山つけて、頑張っていました。
2020年5月

快晴。五月晴れで初夏の気分の朝、一気に花が開きはじめました。バラの花って、面白いですね。朝のうちは蕾のままなのに、気温なのか、日照なのか、湿度なのか、何かを感じて、午前中いっぱいくらいの短い時間で急に開花し出します。
２年かけて、ようやく、ここまで大きくなったバラ。
”生きろ！”
と叫んでいるようです。
生き物の生命力の強さをいただきました。

昨日、2020/5/13に政府が、非常事態宣言解除の判断目安は、「直近１週間の新たな感染者数が10万人あたり、0.5人程度以下」になること。と発表した。
ので、神奈川県下の状況を分析した。Rを使って。さすが、R様。Pythonとは思想が違うが、数字を多角的に見るにはRに部がある気がする。

■神奈川県保健所管轄別感染者数
（直近１週間、10万人当たり 発表日:５月１３日）*
鎌倉　　0.00
茅ケ崎 0.00
藤沢　　0.00
横須賀　0.25
相模原 0.28
平塚 0.32
川崎 0.33
————
厚木 0.58
小田原 3.23
川崎は大丈夫みたい、もうしばらく要観察レベルか。鎌倉は、もう大丈夫。医療関係の方々の懸命の努力の結果と思う。小田原は、小田原市立病院で集団感染が発生していると病院が説明。医療は状況把握できている、安心。神奈川県が緊急事態宣言解除の対象外だったのは、この状況がおちついたものなのか要観察扱だったのか？東京都と隣接しているからかのか？双方の気がする。
CNNで気になる記事を見かけた。新型コロナは呼吸器系だけの病気でない、全身を攻撃する病気だと。
“Covid-19 isn’t just a respiratory disease. It hits the whole body”

日本維持新報社でも、
【識者の眼】「新型コロナ肺炎の死亡に播種性血管内凝固症候群（DIC）が関与している?」鄭 忠和

新型コロナウイルス、血管に入り込み、血管内側の内皮細胞に入り込み、内皮細胞の活動を阻害したり、サイトカインショックを引き起こす。目に見えない小さな血栓が体内のいたるところにおきだし、梗塞、多臓器不全がおこると。怖いというか、したたかなウイルス。でも、処置方法が確立している血栓発生予防が有効な対処とみえた、と、一つ前進とみるべし。
どうして、マスコミは、こういう情報を報道しないのか？恐怖感をあおり、視聴率をかせぐだけかのか？どうする。
「正確な情報を入手し、正しく怖がることが大切」
が、病気に対する基本姿勢。情報を主体的に入手し、主体的に分析するべき。
他人に煽動されないために。。。
※神奈川県発表、新型コロナウイルス感染症対策　陽性患者数及び陽性患者の属性データ

こどもの日の今日、なにをして過ごそうか？
外出自粛の中、近所に出かけた。和菓子屋さんの前に行列ができていた。みんな、柏餅を買っていた。
でも、私のカレンダーは、emacsの日。日頃お世話になっているエディターemacsヴァージョンアップの日。手順は、昔の自分が作ってくれていた。ちなみにうちのMacBookProは、macOS Catalina10.15.4なのでマイナー要。
■Emacs 25系にバージョンアップ！
さて、いきますか。
・githubから　44.4MBのZIPファイルをダウンロードし解凍
$cd git/emacs
$./autogen.sh
$./configure –with-ns –without-x –disable-ns-self-contained –with-gnutls=ifavailable
$make
$sudo make install
とすすめ、
・~/bash_profile中の環境変数を変更して、
EMACSDATA=/usr/local/share/emacs/28.0.50/etc/
EMACSPATH=/usr/local/libexec/emacs/28.0.50/:
EMACSLOADPATH=/usr/local/share/emacs/28.0.50/site-lisp/:/usr/local/share/emacs/28.0.50/lisp/
EMACSDOC=/usr/local/share/emacs/28.0.50/etc/
$cd
$source .bash_profile
$emacs –version
GNU Emacs 28.0.50
Copyright (C) 2020 Free Software Foundation, Inc.
GNU Emacs comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You may redistribute copies of GNU Emacs
under the terms of the GNU General Public License.
For more information about these matters, see the file named COPYING.
はい、完了。
emacsなんか画面が速くなった気がします。emacs、私にとっては、料理人の包丁みたいなもの。emacs一本、さらしに巻いて、渡世を歩きます。

お題。
”神奈川県がオープンデータとして公開している新型コロナウイルス感染状況データを活用し、もより地域の感染状況を分析し、今後の行動を検討せよ。”
さて、解決編。
１．収集フェーズ
神奈川県の新型コロナウイルス感染症対策サイトにオープンデータとして公開されている、「陽性患者数と陽性患者の属性データ」を取得。初めの数日は、自分で、ブラウザを開きファイルをダウンロードしていましたが、今は、自動化しました。よいしょっと、こんな感じ。→curl.sh
Macでこのファイルの内容を参照すると文字化けしました。あらら、シフトJISコード。初めの数日は、自分で、EXCELを開きCSVファイルを読み込み、EXCELでファイルを閉じるときにコードをUTF-8に指定し保存していましたが、ここも、自動化。よいしょっと、こんな感じ。→iconv.sh
２．編集・フィルタリングフェーズ
陽性患者数と陽性患者の属性データは、”発表日”, “居住地”, “年代”,”性別”のCSVファイルリスト。
データの文字列表記がぶれぶれ。たとえば、居住地でいえば、”スペイン（横浜市発表）、川崎市内、神奈川県厚木保健福祉事務所管内などなど”。市区町村単位に集計することをあきらめ、せめて、保健所の県内管轄別に集計することにしました。同じような、データのブレは、年代、性別にもありました。
初めの数日は、自分で、CSVファイルを開き、手で再入力していましたが、ここも、自動化。よいしょっと、ここは、pythonと正規表現をつかって、こんな感じ。→dataclensing-3.py
教訓、”拾ったデータには、泥がついているもの。”
ここでわかったこと。保健所は、1993年平成の大合併で保健所法が改正された以降、統廃合が進み減らされ、もはや、市区町村単位には存在していないんですね。。感染なんて、公衆衛生の概念が浸透していない、開発途上国の問題であり、先進国では問題にならないという判断が当時あったのかもしれません。1993年、当時、共産党は指摘していたようでした。日本公衆衛生学会でも指摘しているかたがいらっしゃいました。PCR検査数が他国にくらべ少ない増えない、保健所職員さんが過負荷と問題があがっていますが、1993年の時点で、その原因は埋め込まれていたようです。
さて、データ、整いました！！
３．解析フェーズ
身の回りにどれだけPCR陽性者がいるのか？が、まず、知りたかったこと。
保健所管轄単位にみてみました。

人口が多いところは、陽性者数も多い。それもそのはず。

人口１００万人あたりの数字にして評価してみました。
鎌倉保健所管轄内の、割合が他に比べて、高い事がわかりました。なぜ？鎌倉保健所管轄内の年齢別陽性者数、世代別人口を調べました。すると、鎌倉管轄内は、６０歳以上の高齢者が多いこと、その高齢者層の陽性者率が高いことがわかりました。
湘南、江ノ島に人が集まり問題になりましたが、単に、集まることが問題なのではなく、感染確率の高い場所に、人が集まってくることが、問題なので、問題の本質がなにか、データに基づき、きちんと理解し、行動することが重要だと思いました。
整ったデータの集計、統計に、R、いいです。
これまでは、Rをターミナルで開いて、利用していましたが、どうにもこうにも、いうことをきいてくれないやっかいな言語との印象がありました。が、Rの統合開発環境R-Studioをつかってみて、その見方が、180度かわりました。もう、便利な事、便利な事。統合開発環境って、こういう環境をいうんだと、納得しきりです。ただし、Rを使いこなしてデータ分析するには、Rのデータフレームの概念、POSIX日付データ形式、ライブラリ（tidyverse,lubridate,ggplot2),集計,ソート,マージ,累計,累積和,集計軸の展開,マッチングなどなどのスキルを習得する必要ありますね。R-Studio上の試行錯誤をHistoryで振り返り、Rスクリプトに統合していく癖をつけていくと、再実行時の生産性が上がることがわかりました。
４．可視化・精緻化フェーズ

次に、将来にむけ、今後、身の回りにどれだけPCR陽性者は、もっと増え続けるのか、おさまるのか、今後の傾向が、知りたかったこと。横軸に発表費日、縦軸にPCR陽性者数とし、保健所管轄毎の人口１００万人あたりの陽性者率で比べてみました。鎌倉は、高いものの、一定率でおちついてきているようにみえます。むしろ、川崎、横浜が、じりじり増え続けている傾向にあるようにみえます。
可視化の威力をおもいしりました。ggplot,%>%,テーマ変更,ラベル文字化けなどに対処しつつ。
５．最適化・プロセス習熟度向上フェーズ
データサイエンス、サイエンスといいながら、GUIを使う、データ分析の作業って、GUIでデータをこねくり回し、なんかグラフを書いて終わり。二度と同じ結果になるグラフをつくれない一発芸。科学という概念の根本にある、同じデータと同じプロセスをつかえば、だれでも同じ結果を導くことができること。これからはほど遠いと思っていました。
しかし、この再現可能性をRにおいて追求している人たちがいました。図書館で、「再現可能性のすゝめ: RStudioによるデータ解析とレポート作成(高橋康介著,共立出版,2018)」という本を見つけ、
そのなかで、

“データ解析の最大の目的は、データを解析して結果を得ることではなく、データ解析のレシピを完成させることである”

と、著者の高橋さんが、言い切っています。R-Studio,R-Script,R-マークダウン.というプロセスの流れにのると確実に再現可能性が向上すると唱えている人たちを知りました。確かに、R上でデータサイエンスのサイエンスらしいプロセスが確立できるようです。
ツールとツールをパイプでつなげ全プロセスを自動化すれば生産性が向上し。品質も安定します。ここまで、ここに作成してきたShell,Pythonスクリプトをパイプで繋ぎ、R-Scriptにくみこみました。これにより、R-Studioを起動し、souce()でR-scriptを読み込ませるだけで、欲しい表、グラフが自動で取得できるようになり、人的ミスなく、時間をデータを加工する時間から、評価・分析する時間に振り向けることができるようになりました。そう、ソフトウエアは、道具であり、その道具と道具をパイプでつなげ、再処理時の生産性を上げよ。これ、C言語の創始者、カハーニン先生の教えでした。
教訓：ツールとツールをパイプでつなげプロセス成熟度を上げよ。
データは、部分と全体、部分と部分を比較してこそ、そのデータの持つ意味が重要になる気がします。新型コロナウイルス対応は長期対応になりそうですが。データに基づく行動をこころ崖対と思います。
最後に、引用を数件
Bill Lubanovicからの引用。引用元：入門Python3/付録B.ビジネスデータの処理

“あなたがどこかの会社で働いているプログラマーなら、作業フローはほとんがかならず次のようになっているだろう。
１．よくわからない形式のファイルかデータベースからデータを抽出する
２．小貸しいオブジェクトが地面の大部分を覆うほどばらまいたゴミを取り除き、データを「クレンジング」する
３．日時、キャラクタセットを変換する
４．データで実際に何かをする
５．得られたデータをファイルかデータベースに格納する
６．ステップ１に戻る。洗ってリンスを繰り返す。”

Ben Fryからの引用。引用元：ビジュアライジング・データ/第１章　情報視覚化の７ステップ

“データの特徴を強調し、データに内在するパターンを発見し、複数次元にわたって存在するデータの特徴を示すことが常に我々の目標になります。”

自分の裁量で時間を自由にできる今、同時並行で取り組んでいろんな事に取り組んでいます。これらをプロジェクトと呼ぶならば、
１．データサイエンス手法の習得(新規）
２．iPhoneアプリ開発プロセスの習得（新規）
３．Amazon Alexa on Raspberry PI（新規）
４．場の量子論の探求(revisit)
などのプロジェクトが進行中。
今後、気持ち的には
５．フランス語会話(revisit)
６．楽器演奏の挑戦(revisit)
まで、手を伸ばしてみたいです。欲張りモノですね。
大学を四年で卒業したものの、大学院入試に落ち、再挑戦にもおち、悶々としていた仙台時代に、もてあました時間を活用する方法を会得しました。
なので、今の状況、まったく、苦になりません。いや、むしろ、本来の私の生活スタイルなのかもしれません。人生に寄り道はない。かな。
挑戦プロジェクトの中で、今回は、ご説明したいのは、一つ、”データサイエンス手法の習得”。事の始まりは、このコロナ禍。
テレビをつければ、ネットを見れば、新型コロナウイルスの話題ばかりですが、全国のことだったり、外国のことだったりで実感がありません。確かに、WHO,厚生労働省、東京都、神奈川県が公開している新型コロナウイルス関連ポータルは素晴らしいサイトです。しかし、自分の地域の状況がどうなのか？説明してくれる情報は少なく、自分がどう行動を起こせば良いのかのための判断材料が少ない気がしました。ならば、自ら収集、編集、分析、評価し行動するしかない、と思いました。
感染病、疫病である新型コロナの場合、感染メカニズムを知ることとと、集団の統計的状況を理解することは、平行にできるとおもい、シンプルに数字からだけで、自分の身近な地域がどういう状況なのか、他の地域となにが違うのか、なぜなのか？を知り、どうすれば良いのか？考えたかった次第です。
お題。
”神奈川県がオープンデータとして公開している新型コロナウイルス感染状況データを活用し、もより地域の感染状況を分析し、今後の行動を検討せよ。”

今日も天気いいです。
昨日は、夜に雷が鳴りましたが、今日は天気が安定しています。暖かい空気を持った南の高気圧が日本列島をおおっているからでしょう。昨日までの不安定な天気は、昨日まで支配的だった北の冷たい空気と、南の暖かい空気の勢力争いでした。
こんな日も、TVのスイッチをいれなければ、いつもとかわらない、すがすがしい、皐月のいい陽気。なのに、TVやネットのなかでは、”コロナ”の三文字だらけ。このギャップ。
それでも、ひびの生活は続くわけで、気が滅入ります。それが、精神的な疲れ、免疫力の低下に結びつくと、それこそ、コロナの餌食。
過去に過度に執着せず、気持ちを前向きに。
前後際断!!
最近、４月に入ってから、けっこう、自分で自由に使える時間がふえたので、手を出せなかったことに、挑戦しています。そろそろ、成果がではじめてきました。次回、その詳細をご説明できれば幸いです。

FitBitが取得したデータをRで分析するお話、第二段。
一日の心拍数の変化で今日、何をしていたのか？
振り返ってみます。
・睡眠中は徐々に心拍数が落ちていき、早朝がもっと心拍数が低い時間帯。
・起床とともに心拍数は上がっていきます。
・8時頃は、fitbitをはずしていなので、計測値がなく、
・午前中、掃除の時間帯は、90くらいの軽運動。
・午後、13時から15時くらいまで外出。6.2kmほど散歩。有酸素運動を実践。
・帰宅後は、徐々に心拍数も低下。
結果、今日は、総消費カロリー1825カロリーのうち、
・脂肪燃焼時間80分で、462カロリー
・有酸素運用時間15分で、111カロリー
を消費。今日一日の消費カロリの31.4%
健康な時に健康な状態を知っておくことも大事なことですね。
と、ここまで、Rstudioをつかってデータを分析してきました。Rstudio,久しぶりに異次元感を感じました。

我が輩は、FitBitでR。名前はまだない。
今日は、雪が降り積もり続いています。新型コロナウイルス対策として、東京都、隣接４県からは外出自粛要請がでました。
そんな日に、Oreillyからデータサイエンス向けのニュースレターが届きました。

Can your watch improve your life?
Wearable devices generate gigabytes of data every minute. Fitbit reports that it has over 150 billion hours of heart rate recorded, and over 6 billion recorded nights of human sleep. But what’s all that data actually doing for you? Here’s how to download and play with your own Fitbit data.

どれどれ、と読み始めたのが、それから数日、はまった事の始まりでした。このニュースレターでは、fitbitが計測しているlifelogデータ、活動量、心拍数などを利用して、健康状況を分析する方法を記事紹介していました。
データサイエンティスト御用達のデータ分析環境ソフトウエア「R」、ごぞんじですか？
※ご参考：統計言語 「R」の神はなぜ無償で貢献したのか
Rのfitbitrパッケージを紹介していました。fitbitrをgithubから取得＆インストールすれば、fitbitデータを取出、分析できるようになると。この記事の内容を素直に信じ、その通りの手順をフォローしようとしたのが、作戦ミスかも。とはいえ、Rの環境は、知らない土地です。知らない土地では道案内を信用するしかないですよね。その道案内が信用できる人かどうか、見定める能力が必要だとしても。
fitbitrをgithubから取得するために必要なパッケージとしてdevtoolsが紹介されていましたが、

install.packages(“devtools”)

が失敗。
これが、かなりの曲者。他のパッケージへの依存性が半端ないのです。
このパッケージをインストールするためには、このパッケージのインストールが必要、そのパッケージをインストールするためには、あのパッケージのインストールが必要と、パッケージインストールの無限地獄。最終的にはR本体をソースからインストールするために必要なC言語とFORTRANのコンパイラーが必要。しかも、Rの開発環境は、OSXのclang最新環境においついておらず、旧版のものを使わなければならないのです。旧版clangを捜してくるのも、ダウンロードするのも一苦労。アプリとOSのライフサイクルの速度の違いを久しぶりに見ました。
clang,FORTRAN環境を準備してもRをソースから構築する作業が成功せず、アプローチを変更する必要が出てきました。そういえば、RはR単体GUIとRstudioで利用するのと、２通りの利用ができる事を思い出し、Rstudio経由でdevtoolsをインストールしてみました。インストール自体は見事成功したものの、動作は不良。
やりたいことは、githubからRパッケージをインストールすること。と、見定め直し、google検索してみたら、devtoolsを使わなくとも、そんなことできるよ、と教えてくれるページ「専用パッケージを導入せず GitHub 上の R パッケージをインストールする」をみつけました。感謝です。devtoolsではなくremotesというパッケージで事足りました。

install.packages(remotes)
remotes::install_github(“teramonagi/fitbitr”)

で、無事fitbirのインストールに成功しました。
fitbitrが呼び出しているFITBIT APIは、WebAPIのタイプ。となるとお手の物。tokenをFITBITのサイトから取得し、呼び出すまえに設定し、APIを呼び出す。これは、もう、王道なので、迷うことなく、一発OK。
さて、Fitbitから自分のfitbit端末のデータを取得することが可能になりました。次は、このデータを使っての分析によりかかかります。