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22.7万人の数え方を、場所・時刻・人数の図に分けて示す──Reuters の香港デモ計数

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

Reuters（ロイター）は、2019年7月1日の香港デモについて、行進した人の数を22.7万人と推計しました。どこで数えたかは地図と写真で、いつ数えたかは点を並べた時刻表で、数えた結果は15分ごとの棒グラフで、それぞれ別の図にして示しています。

作品は Reuters Graphics の「Hong Kong protests: How many protesters took to the streets on July 1?」で、2019年7月4日に公開されました。署名は Simon Scarr（サイモン・スカー）、Manas Sharma（マナス・シャルマ）、Marco Hernandez（マルコ・ヘルナンデス）の3人です。Sigma Awards 2020 の応募作でもあります。以下は、作品の本文と図、Reuters が制作の裏側を書いた Backstory、Sigma への応募書類に沿って、図の順に読みます。

2019年7月1日、四つの数が並ぶ

7月1日は香港の返還記念日で、民主派が毎年デモ行進をする日です。出発点はビクトリア公園でした。終点は政府本部の予定でしたが、朝の式典で衝突があり、約400m離れた Chater Road に変わりました。

作品は冒頭で、四つの推計を文章で並べます。

推計した人	人数	作品の書き方
主催者	550,000	街頭に出た人
警察	190,000	「ピーク時」に行進にいた人
香港民意研究所（HKPORI）	260,000	デモに参加した人
Reuters	227,000	Admiralty 地区を行進して通った人

HKPORI の数は、公開当初は 265,000 と誤って書かれ、のちに直したと末尾に注記があります。四つの数を一枚に並べた図は、作品にはありません。

作品は、香港ではデモの人数が民意の指標として扱われ、主催者と政府の政治的な争いにもなる、と書きます。警察は取材に、自分たちの数は「only a rough figure solely for the purpose of effective manpower deployment」、つまり人員配置のための大まかな数だと答えました。主催者は回答していません。

Reuters は Sigma への応募書類で、動機をこう書いています。

For Reuters, this was an opportunity to calculate our own estimate and provide an unbiased statistic.

自分たちで推計し、偏りのない統計を出す機会だった、という意味です。6月20日の配信記事で Scarr と Tong は、行進なら経路のある区間を短時間に通る人を数え、行進の長さを掛ける方がよい、という学者の見方を伝えていました。7月の作品は、この方法を使っています。

数える場所を、地図と写真で示す

数える場所は、Scarr が下見で決めました。Backstory によれば、Scarr は約3kmの経路を Google Earth で調べ、群衆が必ず通る場所を探しています。TripAdvisor の投稿写真から、あるホテルの部屋がその地点を見下ろせることも確かめました。主な観測点はそのホテルで、ほかに歩道橋の上にも2か所置いています。

作品が最初に見せる図は、行進の経路図です。

香港島の地図に金色の線で行進の経路を描き、経路上の黒い長方形で数えた地点を、黒い矢印で人の流れの向きを示した図

Scarr, Sharma, Hernandez（Reuters）／Reuters Graphics「How many protesters took to the streets on July 1?」より引用

図は ai2html で書き出したもので、地名は画像の上に HTML の文字で重ねてあります。ここに引いた画像に文字がないのはそのためです。作品では、右端に「START Victoria Park」、左端に「END Chater Road」、黒い長方形の下に「Counting location」、矢印に「Flow of people」と付きます。

作品によれば、行進の一部は途中で政府本部へ向かいました。数える地点はその分かれ道の手前で、近くに抜け道もありません。だから政府本部へ向かう人も数えられた、という説明です。

白黒の航空写真に、金色で塗った政府庁舎と、分かれていく白い矢印、黄色の長方形で数えた区域を書き込んだ図

Scarr, Sharma, Hernandez（Reuters）／Reuters Graphics「How many protesters took to the streets on July 1?」より引用

二枚目は分かれ道のまわりの拡大図で、写真の上に分かれる矢印と「Counting area」の長方形を描いています。続く動画は観測点から Hennessy Road を見下ろしたもので、道路の幅いっぱいが画角に入っていた、と添えてあります。

群衆で埋まった道路を高い位置から見下ろした白黒写真に、道路を横切る黄色の線を1本引いた画像

Scarr, Sharma, Hernandez（Reuters）／Reuters Graphics「How many protesters took to the streets on July 1?」より引用

上は作品のシェア用画像です。本文の「道路の線を通る人を数えた」の、その線を見せた画像と読めます。

場所を示したあとで、作品は数の範囲を断ります。

That means Reuters’ calculations are not an estimate of the total number taking part in the protest - only the march.

地点より前に抜けた人や、行進せずに直接 Tamar Park へ行った人は数えられない。だから 22.7万人は行進の人数で、デモ参加者の総数ではない、という断りです。

数えた時刻を、点で示す

次に作品は、いつ数えたかを図にします。

The team recorded 30 seconds of video at least every 15 minutes and counted the number of people passing a line in the road during that time.

少なくとも15分おきに30秒の動画を撮り、その間に道路の線を越えた人を数えた、という意味です。

横軸を時刻にとり、30秒の計測をした時刻に黄色の点を1つずつ並べた図。点は詰まった区間と空いた区間がある

Scarr, Sharma, Hernandez（Reuters）／Reuters Graphics「How many protesters took to the streets on July 1?」より引用

横軸は午後3時から午後9時です。凡例は「Each dot shows when Reuters analysed crowd flow」で、点1つが計測1回にあたります。矢印には「Front of march arrives」「Tail passes and main march is over」と付き、広い画面の版では「Closer bursts of counting as crowd density fluctuated」が加わります。筆者が画像で数えると、点はおよそ30個でした。

30秒の数を全体の数にする方法は、次のとおりです。

Reuters extrapolated the number of people measured in 30 seconds over the period until the next reading - for instance, if there was a five-minute gap, the 30-second measurement would be multiplied by 10.

30秒の人数を、次の計測までの時間に引き伸ばす。間隔が5分なら10倍する、という説明です。式にすると、総数は「各回の人数 ×（次の計測までの秒数 ÷ 30）」の合計になります。

つまり点の間隔は、外挿の倍率そのものです。点がまばらな区間ほど、一回の30秒を大きく引き伸ばしている、と読めます。群衆科学の Keith Still（キース・スティル）教授は作品の中で、幅の分かった区域を短時間に通る人を数えれば、その地点を通った人数を正確につかめるはずだ、と述べています。

数えるのは手作業でした。Backstory によれば、行進を撮るのに4時間以上かかり、チームは18時間分の動画を見て数えています。

15分ごとの棒を足すと22.7万人になる

点の図の下に、作品は15分ごとの推計人数を棒グラフで置きます。

横軸を時刻、縦軸を人数にとり、15分ごとに推計した行進の人数を黄色の縦棒で示した図。中盤に高い棒が続く

Scarr, Sharma, Hernandez（Reuters）／Reuters Graphics「How many protesters took to the streets on July 1?」より引用

縦軸は「Number of people」で、目盛りは 5,000、10,000、15,000。副題は「15 minute estimates」で、横軸は点の図と同じです。作品は、これらの推計を足すと数えた地点を通った総数になり、それが22.7万人だ、と結びます。筆者が目盛りから20本の棒の高さを読んで足すと、約22.7万人になりました。

ただし、足し合わせの結果を見せる図はありません。この段落の直後に cumulative という空の要素がありますが、スクリプトにそれを描く処理はなく、今の版には何も出ません。公開当初に図があったかは確かめられませんでした。

図とデータの対応をまとめます。

図	載せたデータ	見た目への対応
経路図	経路、出発点と終点、政府本部、数えた地点	地図上の位置。金色の線が経路、黒い長方形が地点、矢印が流れの向き
計数区域の図	分かれ道と数えた区域	航空写真に、矢印と区域の長方形を重ねる
観測点の動画	Hennessy Road の通行	観測点から見た道路そのもの
計測時刻の図	30秒計測をした時刻	横軸の位置が時刻、点1つが計測1回、間隔が計測の密度
15分ごとの棒グラフ	外挿した人数の15分ごとの合計	縦棒の長さが人数、横軸の位置が時間帯

点と棒は同じ時間軸で上下に並びます。見比べれば、どの棒が少ない計測から伸ばした値かを、読者が確かめられると読めます。一方で、外挿の倍率、数えた生の人数、誤差の幅は、どの図にもありません。出典は「Source: Reuters reporting」で、作品とリンク先から読める範囲では、データは公開されていません。

第三者はこの作品をどう見たか

Sigma Awards の一覧サイトでは、この作品は2020年の「応募」に分類され、ショートリストには入っていません。ほかの賞の結果は次のとおりです。

Online Journalism Awards 2020：この作品を含む連作「Visualising the Hong Kong protests」が、Excellence in Visual Digital Storytelling, Large Newsroom を受賞。
同：6月の「Measuring the masses」と組んだ応募が、Explanatory Reporting, Large Newsroom のファイナリスト。
Kantar Information is Beautiful Awards 2019：Politics & Global 部門のロングリスト。

賞のページの説明文は Reuters 側の応募文なので、評価として使えるのは結果だけです。

同じ日を別の方法で数えた研究者は、もっと具体的に論じています。Chow（チョウ）、Yip（イップ）、Wong（ウォン）は2023年の論文で、捕獲再捕獲法と CNN による自動計数を組み合わせ、276,970人（95%信頼区間 263,663〜290,276）と推計しました。Reuters には次のように触れています。

However, their approach used a single check point late in the rally course and excluded those who left before it. Considering the estimated early departure of 72,981 based on the field sample, the Reuters count is also similar to the overall count reported in this study.

Reuters は終盤の一地点だけで数え、そこより前に抜けた人を含めていない。途中離脱の推計 72,981人を考えれば、Reuters の数も自分たちの推計に近い、という評価です。参考文献には、この作品の URL が挙がっています。

ただし、論文と作品では数と地点が食い違います。論文は Reuters の数を「about 220,000」、地点を「near Arsenal Street」と書きます。作品は227,000、地点は Hennessy Road（Admiralty 地区）です。食い違いの理由は確かめられませんでした。

論文はさらに、名指しはせずに、時間の標本を掛け合わせる方法は流れが一定だと仮定していて、歩く速さが分単位で変わる群衆には無理がある、と指摘します。作品は「総数ではない」と言葉で断りました。論文はその差を、約7.3万人という数にした、と読めます。

使い道

持ち帰れるのは、一つの数を出すときに、その作り方を図に分けて見せる組み立てです。

場所の図は、何を数えたかの範囲を決めます。分かれ道の手前で、抜け道のない地点を選んだことが、地図と写真で確かめられる。範囲の外の人については、文章で断る。この作品はその分担をはっきりさせています。

時刻の図は、標本の取り方を見せます。点を並べるだけで、いつ、どれだけの密度で数えたかが分かる。結果の棒と時間軸をそろえれば、どの値が薄い標本から伸ばしたものかを見比べられる、と読めます。

一方で、外挿の倍率、生の人数、誤差の幅は図にありません。2023年の論文のように、推計の幅を数で添える道もあります。方法を開示する図と、幅を示す図は別のものです。この作品は前者を、場所・時刻・人数の三つに分けて描きました。

参考・出典

一次情報

Simon Scarr, Manas Sharma, Marco Hernandez, “Hong Kong protests: How many protesters took to the streets on July 1?,” Reuters Graphics, 2019-07-04. 作品（元の URL: graphics.reuters.com）
同作品の本文と図のラベル（スクリプト）. main.js
Sigma Awards 2020, “How many protesters took to the streets on July 1?”（応募書類の原文と日本語訳）. Sigma Awards 一覧サイト
Reuters, “Backstory: How Reuters counted a quarter million people at Hong Kong’s protests,” 2019-07-18（Yahoo 転載）. 記事
Reuters, “Mass movement: counting marchers in Hong Kong,” 2019-07-04（The Star 転載、初版）. 記事
Reuters, “CORRECTED-Mass movement: counting marchers in Hong Kong”（Devdiscourse 転載、訂正版）. 記事
Reuters, “In Hong Kong, science of crowd counting comes into focus,” 2019-06-20（Scarr と Tong の署名、Yahoo 転載）. 記事
Online Journalism Awards の応募ページ（説明文は Reuters の応募文）. Visualising the Hong Kong protests / Hong Kong protests

第三者評価

T. E. Chow, P. S. F. Yip, K.-P. Wong, “An integrated framework of mobile crowd estimation for the 2019, July 1st rally in Hong Kong,” Multimedia Tools and Applications, 2023. doi:10.1007/s11042-023-15417-7 / PMC 全文
Online Journalism Awards 2020, Excellence in Visual Digital Storytelling, Large Newsroom（受賞）. 結果
Online Journalism Awards 2020, Explanatory Reporting, Large Newsroom（ファイナリスト）. 結果
Kantar Information is Beautiful Awards 2019, Politics & Global（ロングリスト）. ショーケース

約8万区画の土地台帳を、縮尺を変えて見せる──High Country News「Land-Grab Universities」

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

High Country News は、モリル法で大学の財源になった約8万区画の土地台帳を、縮尺の違う三つの見せ方に分けました。全米の点の地図、割譲地や大学ごとの地図、そして区画のカードです。区画ごとに、先住民に払われた額と、大学が得た額の推計を並べています。大学が得た額は売却の記録ではなく、州ごとの1エーカー平均を区画の面積に割り振った推計値です。

作品は2020年3月30日に公開された「Land-grab universities」です。本文は歴史家の Robert Lee（ロバート・リー）と、HCN の Tristan Ahtone（トリスタン・アトーン）が書きました。地図の作り手は2系統あります。本文と印刷版の地図は Margaret Pearce（マーガレット・ピアース）、対話型の Web 地図 landgrabu.org は Geoff McGhee（ジェフ・マギー）の設計と Cody Leff（コーディ・レフ）の開発です。Sigma Awards 2021 の受賞作（winner）です。以下は本文、方法論の記事、landgrabu.org、公開データに沿って、縮尺の大きい順に読みます。

「寄付」と呼ばれてきた土地を、台帳にする

1862年7月2日、Abraham Lincoln はモリル法に署名しました。州に公有地を与え、その売却益で大学を支える法律です。本文は、この「土地の寄付」という語られ方を冒頭で否定します。

Behind that myth lies a massive wealth transfer masquerading as a donation.

寄付という神話の裏に、寄付を装った大規模な富の移転がある、という一文です。続けて、なぜそれが見えなかったかを書きます。

But with a footprint broken up into almost 80,000 parcels of land, scattered mostly across 24 Western states, its place in the violent history of North America’s colonization has remained comfortably inaccessible.

約8万区画が西部24州に散らばっていたため、植民地化の歴史での位置が見えないままだった、という要旨です。散らばりそのものが「見えなさ」の原因だった、と読めます。

台帳づくりは、Lee の方法論の記事に7段階で書かれています。土地局の特許記録から区画を抜き出し、各州の付与面積の99%超を集めました。区画の中心点を Charles Royce の割譲地図に重ね、どの割譲（land cession）で取られた土地かを結びつけています。

データは GitHub で、Open Database License と CC BY-SA 3.0 で公開されています。筆者が Parcels.csv を集計すると79,461行で、支払額の合計は $397,247 でした。本文の「40万ドル未満」と合います。支払いが $0 の区画は29.8%で、「4分の1以上」とも合います。

全米の点の地図──8万区画を一枚に置く

Pearce の講演の告知（University of Minnesota Northrop、2022年）は、地図の設計をこう説明しています。

Cartographer Margaret Pearce will share how the maps and graphs are designed to amplify the project at multiple scales …

地図とグラフは、複数の縮尺で働くよう設計された、という要旨です。告知文なので、本人の言葉か主催者の要約かは区別できません。

いちばん大きな縮尺は全米の地図です。本文で最初の Pearce の地図は、79,461区画・約1,070万エーカーが52大学に与えられた、という見出しで始まります。

米国本土の地図。紫の小さな区画が西部と中西部に散らばり、赤い点で52の大学の位置が示されている

Map by Margaret Pearce／High Country News「Land-grab universities」より引用

区画は紫の小さな塗り、大学は赤い点です。背景のベージュは、条約・割譲・押収で合衆国が得た先住民の土地です。紫の区画は西部と中西部に集まり、赤い点の多くは東部にあります。

2020年4月6日に公開された Web 地図も、全体はまず点で見せます。アプリに埋め込まれた Mapbox のスタイルでは、背景は暗い青灰色です。区画の中心点はシアン（#8ef7fb）で、半径は0.5〜1ピクセルと小さく、ズーム9で消えます。代わりにズーム8から、区画の形が白い点線の輪郭で現れます。

点の地図は、8万の区画を一つずつ残したまま分布だけを見せる段階だと読めます。どの区画がどの大学のものかは、次の縮尺が担います。

割譲地と大学ごとの地図──遠くの土地を線で結ぶ

本文によると、西部の州は州内から区画を選びました。東部・南部、中西部の一部の州には scrip（土地の引換券）が渡され、西部の土地を選ぶのに使われました。

In fact, the grants were as big or bigger than major cities, and were often located hundreds or even thousands of miles away from their beneficiaries.

付与地は大都市ほどの広さで、受益校から何百、何千マイルも離れていることが多かった、という要旨です。Pearce は大学ごとの地図で、この距離を見せました。

2枚の米国地図。左は University of California から州内の区画へ短い線が広がり、右は Cornell University から西部と中西部の区画へ長い線が伸びている

Map by Margaret Pearce／High Country News「Land-grab universities」より引用

凡例は「大学と、財源になった個々の区画を結ぶ線」です。University of California は州内の土地で2,395区画、線は州内に収まります。Cornell University は scrip で6,716区画を得て、土地は15州の63の割譲などに由来します。1914年ごろの元本は、UC が $740,146、Cornell が $5,739,657 です。

割譲地を単位にした地図もあります。1851年のダコタの割譲地の地図です。

Minnesota 周辺の地図。1851年のダコタ割譲地の境界の中に、大学ごとに色分けされた点が散らばり、下に35大学の凡例が並ぶ

Map by Margaret Pearce／High Country News「Land-grab universities」より引用

境界の中の区画は、受益した35大学ごとに色分けされ、ほかの割譲地の区画は灰色です。本文によると、この割譲の約83万エーカーが35大学の財源になりました。University of Minnesota には、ダコタへの支払い1ドルにつき $250 が入ったとあります。

Web 地図は、この線を全大学に広げました。区画から受益州の大学へ、deck.gl の ArcLayer で弧を引いています。弧の出発点はシアン系、終点は赤橙で、本数の多い大学ほど線は細くなります。サイトの注記も「This map connects Indigenous land (in blue) redistributed to universities (in red)」です。

衛星画像の米国地図。西部と中西部から東部の赤い点へ、白い線が束になって伸び、割譲地の境界が金色の破線で描かれている

High Country News（Web App Design: Geoff McGhee、Development: Cody Leff）／High Country News「Land-grab universities」より引用

割譲地の境界は金色の破線です。線は道でも川でもなく、区画と大学の「つながり」を表します。この縮尺で初めて、土地と大学の距離そのものが見えると読めます。

区画のカードと、推計という但し書き

いちばん小さな縮尺は1区画です。本文には、Kalen Goodluck（ケイレン・グッドラック）の写真の下に項目を決まった順で並べたカードが14枚（12区画）あります。写真は鉄道や墓地、スクラップ置き場など、いまその場所にあるものです。

最初のカードは、California の Sunol にある Niles Canyon Railway の区画です。

PARCEL ID：CA210040S0010W0SN020AE½SWAL
OWNERSHIP TRANSFER METHOD：Seized by unratified treaty, May 28, 1851
GRANTED TO：State of Alabama
FOR THE BENEFIT OF：Auburn University
AMOUNT PAID FOR INDIGENOUS TITLE：$0
AMOUNT RAISED FOR UNIVERSITY：$72.01

California の土地が、Alabama 州を経て Auburn 大学の財源になっています。scrip の仕組みが「GRANTED TO」と「FOR THE BENEFIT OF」の2行に出ています。金額は、二つの数字を文字のまま並べています。

Arizona の節には、地図・空中写真・写真の3枚をつないだ図があります。

3枚の図。Tucson の地図で区画を示し、空中写真で640エーカーの区画を赤枠で囲み、その場所に建つモーテルの写真を並べている

Map by Margaret Pearce／High Country News「Land-grab universities」より引用

市の地図、1区画を赤枠で囲んだ空中写真、地上の写真と、一つの図の中で縮尺を下げています。区画は1886年に Apache から押収された640エーカーで、支払いは $0、大学の元本は $2,004.39 です。

ここで、大学側の数字の性質を確かめます。方法論の第7段階です。

Using the principal raised and value of the unsold land for each state’s grant, we calculated the average contribution to endowment per acre, then multiplied that average by the number of acres in a parcel to estimate each parcel’s average contribution to an endowment.

州ごとに元本と売れ残り地の価値から1エーカー平均を出し、区画の面積を掛けた、という要旨です。「大学が得た額」は売却記録ではなく推計値です。先住民への支払額も、割譲1件の総額を面積で割り振っています。

筆者は CSV で、Sunol の同じ section の区画を比べました。Auburn 分は80エーカーで $72.01、隣の UC 分は39.84エーカーで $195.90 です。1エーカー当たり約 $0.90 と約 $4.92 です。州ごとの売り方の違いが、推計値にそのまま出ていると読めます。

Web 地図は、精度の列ごとに塗りを替えます。方法論では、面積の99%は1エーカー単位、1%は1平方マイル単位の精度です。スタイルでは Accuracy 列の Aliquot と Section に別の塗りのパターンを当てています。この二つが方法論の1エーカーと1平方マイルの精度に当たると読めます。

見せ方とデータの対応

縮尺と媒体（作り手）	データ	見た目・素材への対応
全米の地図（本文・印刷版、Pearce）	区画、割譲地、大学	区画は紫の塗り、大学は赤い点と名前、割譲地はベージュの面
全米の地図（Web、McGhee・Leff）	区画の中心点	シアンの点。ズーム8以上で白い点線の輪郭に替わる
大学ごとの地図（本文、Pearce）	区画と受益大学の対応	大学の赤い点から区画へ伸びる紫の線。区画数・面積・元本の数字を添える
割譲地の地図（本文、Pearce）	割譲地の区画と受益大学	割譲地の境界線の中で、区画の点を大学ごとに色分け
区画と大学の弧（Web、McGhee・Leff）	区画 → 受益州の大学	弧。出発点はシアン系、終点は赤橙。本数が多いほど細い
割譲地の境界（Web、McGhee・Leff）	Royce の割譲区域	金色の破線と、セリフ体の斜体のラベル
位置の精度（Web、McGhee・Leff）	Accuracy 列（Aliquot／Section）	精度ごとに塗りのパターンを替える
区画のカード（本文、写真は Goodluck）	CSV の1行	現地の写真の下に、ID、譲渡の方法、付与州、受益大学、2つの金額を文字で並べる

第三者はこの作品をどう見たか

地図制作者のブログ Map of the Week は、2020年4月8日にこの作品を取り上げました。

Here is a detailed view since the map above is hard to read at this size.

全米の地図はこの大きさでは読みにくいので拡大図を載せる、という一文です。土地が遠く離れた場所に及んでいた点も見どころに挙げています。全米の図だけでは足りず、拡大した縮尺が要ることを、読み手の側から示した評です。

Tiara Roxanne（ティアラ・ロクサーヌ）は2021年2月、先住民のデータ主権（IDS）の観点から論じました。

By organizing this data utilizing differing digital markers (graph, table, map), the project contributors create a space for IDS.

グラフ・表・地図という異なる形で整理したことが、データ主権の場をつくった、という評価です。デジタル基盤に植民地主義が埋め込まれていることへの注意も添えています。

歴史家の Jon Parmenter（ジョン・パーメンター）は、Native American and Indigenous Studies 誌2021年春号のフォーラムを紹介しました。主題の一つに、特定の収奪と特定の大学の利益を結んで示した地図の手法の力を挙げています。

作品は George Polk Award（教育報道部門）と IRE Award も受けました。

使い道

この作品から可視化の仕事に持ち帰れることは、一つの台帳を縮尺ごとに分けて見せる方法です。

全体の分布は点で見せ、近づいたら形に替えます。8万の区画を、まとめずに残すためです。離れた二者の関係は線にします。表より、距離ごと伝わります。1件の記録はカードにして、数字を文字で並べます。棒にすると $0 は長さを持ちませんが、文字なら「$0」がそのまま読めます。

もう一つは、推計値を推計値として扱うことです。方法論は大学側の額を州平均の割り振りだと明記し、データも公開しました。確からしさを読者が確かめられる形にしておくことが、強い主張を支えます。

参考・出典

一次情報

Robert Lee & Tristan Ahtone「Land-grab universities」High Country News、2020年3月30日. https://www.hcn.org/issues/52.4/indigenous-affairs-education-land-grab-universities
Robert Lee「How we investigated the land-grant university system」High Country News、2020年3月30日. https://www.hcn.org/articles/indigenous-affairs-education-how-we-investigated-the-land-grant-university-system/
Land-Grab Universities（対話型サイト。クレジット、データのライセンス）. https://www.landgrabu.org/
landgrabu.org のアプリの JS（Mapbox のスタイルと deck.gl の arc-layer）. https://www.landgrabu.org/app-0797f4bb73a5a4989184.js
HCNData/landgrabu-data、README. https://raw.githubusercontent.com/HCNData/landgrabu-data/master/README.md
HCNData/landgrabu-data、Parcels.csv. https://raw.githubusercontent.com/HCNData/landgrabu-data/master/Morrill_Act_of_1862_Indigenous_Land_Parcels_Database/CSVs/Parcels.csv
Kalen Goodluck, Tristan Ahtone & Robert Lee「The land-grant universities still profiting off Indigenous homelands」High Country News、2020年8月18日. https://www.hcn.org/articles/indigenous-affairs-the-land-grant-universities-still-profiting-off-indigenous-homelands
Sigma Awards 2021 の作品ページ（応募書類の原文と日本語訳）. https://sigma-awards.data-visualization.jp/entries/2021-s-0032/
High Country News「‘Land-Grab Universities’ wins big」. https://www.hcn.org/?p=121248
University of Cambridge「Historian wins major journalism award for Indigenous land project」. https://www.cam.ac.uk/research/news/historian-wins-major-journalism-award-for-indigenous-land-project
University of Cambridge「The great university land grab」. https://www.cam.ac.uk/stories/great-university-land-grab
Northrop, University of Minnesota「Keeping Accountability at the Table: Mapping Land-Grab and What’s Next」2022年10月20日. https://www.northrop.umn.edu/events/keeping-accountability-table-mapping-land-grab-and-next-2022

第三者評価

Map of the Week「Land Grab Universities」2020年4月8日. https://mapoftheweek.blogspot.com/2020/04/land-grab-universities.html
Tiara Roxanne「Indigenous Data Sovereignty and the Land Grab Universities Project」Heinrich-Böll-Stiftung, Gunda-Werner-Institut、2021年2月11日. https://www.gwi-boell.de/en/2021/02/11/indigenous-data-sovereignty-and-the-land-grab-universities-project
Jon Parmenter「Assessing Cornell’s Response to Revelations it was Funded by Taking Indigenous Land」History News Network、2022年8月11日. https://historynewsnetwork.org/article/183730

砲撃の地点を、確かさで2通りに描き分ける──TEXTY「Under attack」

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

TEXTY は、報道から拾ったロシア軍の砲撃地点を、2通りに描き分けました。NASA の火災検知や、確認の取れた目撃情報で裏付けた地点は、くっきりした小さな点です。報道に集落名しかなく、その集落の座標で代用した地点は、ぼやけた大きな点です。描画コードでは、前者が半径4・ぼかし0、後者が半径8・ぼかし1.5です。

作品は、キーウの独立メディア TEXTY.org.ua の「Under attack. What and when Russia shelled in Ukraine」です。ウクライナ語版が2022年8月18日、英語版が9月1日に出ました。Sigma Awards 2023 のショートリストに入っています。以下は、作品の本文と METHODOLOGY 節、ページに書かれた描画コード、作者の講演録に沿います。

2022年2月24日、小さな表から始まる

制作は Petro Bodnar（ペトロ・ボドナル）、Yevhenia Drozdova（イェウヘニア・ドロズドワ）、Nadja Kelm（ナジャ・ケルム）の3人です。Kelm は2023年、Aalto 大学が主催する会議「Visualizing Knowledge」でこの地図を紹介しました。TEXTY は2023年6月27日にその講演録を載せています。講演録によれば、その年の会議のテーマは「Visualizing Uncertainty」でした。

講演で Kelm は、始まりをこう話しています。

“On February 24, 2022, we ran a quick search for news about the first missile strike. That information was transformed into a map, and that was the final goal. However, the strikes continued on the next day and the day after that. The small spreadsheet started to grow.”

侵攻初日、最初のミサイル攻撃のニュースを探して地図にした。それで終わるはずだった。ところが攻撃は翌日も、その次の日も続き、小さな表が育ち始めた、という話です。

表が育つにつれ、列が増えます。攻撃の種類の列と、座標の確かさの列です。

“I added extra columns to record various types of strikes (missiles, artillery, air, and, beginning autumn 2022, drones). Besides I have to identify the precision of coordinates since reports often mention only the name of a town or even of a region.”

種類の列（ミサイル、砲撃、空爆、2022年秋からはドローン）を足した。報道は町の名前や州の名前しか書かないことが多いので、座標の確かさも見分ける必要があった、という説明です。

講演スライドに映ったスプレッドシート。地名、緯度、経度、日付、precision、出典リンク、州、種類の列が並び、precision の列に「неточні」が続く

Nadja Kelm／TEXTY.org.ua「Data visualisation during wartime」より引用。TEXTY.org.ua、CC BY 4.0（サイト表示）

Kelm は、半年のあいだ毎日、手作業でこのデータを集めたと話しています。2022年夏、Planet.com が高解像度の衛星画像のデータベースを使わせてくれました。表と、破壊された町の画像を合わせ、対話型の地図にしたのが、この作品です。

火災の地図で、報道の地名を確かめる

点を2通りに分ける根拠は、作品の METHODOLOGY 節に書かれています。収集の最初の数週間は、複数の報道サイトを見ていました。重複が多かったので、その後は Ukrainska Pravda のニュース欄（www.pravda.com.ua/news）だけを見るようにしました。

報道から拾った地点は、次の手順で確かめています。

砲撃された集落の名前を、すべて書き出す。
その日付の火災地図と照らし合わせる。
火災が見つかれば、火災の座標を表に記録し、「accurate」とする。
火災がなく、報道にも場所の詳しい記述がなければ、Google Maps の集落の座標を使い、「inaccurate」とする。

“If we saw a fire that day, we indicated its coordinates in the table and marked the entry as accurate. In most instances, fires recorded on NASA satellite maps corresponded with the locations of shelling.”

その日に火災が見えれば、その座標を記録して「正確」とする。たいていの場合、NASA の衛星地図の火災は砲撃の場所と一致した、という要旨です。

確認の取れた目撃者（友人や親族）からの情報も、出典リンクがないものの多くは「accurate」として扱いました。講演では、火災地図が NASA の FIRMS（Fire Information for Resource Management System）だと明かしています。大きな工場のように、長く燃え続ける火災は除かなければならない、とも話しています。

NASA FIRMS の画面。ウクライナ東部の地図に火災検知の赤い点が散らばり、1地点の緯度・経度・観測時刻の表が開いている

Nadja Kelm／TEXTY.org.ua「Data visualisation during wartime」より引用（画面は NASA FIRMS）

作品の本文は、限界もはっきり書いています。報道に出なかった砲撃は入っていない。ウクライナ参謀本部が毎日出す集落の一覧は、侵攻初日からは入れていない。地図とグラフは現実を100%反映するものではない、と断っています。

くっきりした小さな点、ぼやけた大きな点

この「accurate／inaccurate」の区別が、地図の上では点の描き方になります。作品は Mapbox GL JS で描かれていて、描画コードはページに直接書かれています。以下の数値は、そのコードから読んだものです。ブラウザで地図を操作して、描画を確かめたわけではありません。

データ・変数	見た目（視覚変数）	具体値（コードから）
砲撃1件の位置	地図上の点の位置	Mapbox の circle レイヤー。ズーム11未満でだけ表示
攻撃の種類（4種）	点の色	砲撃 `#E45C04`（橙）、空爆 `#C14DB2`（赤紫）、ロケット `#901B1B`（暗赤）、ドローン `#003FFC`（青）
座標の確かさ	点のぼかしと大きさ	正確：半径4・ぼかし0。おおよそ：半径8・ぼかし1.5
日付	地図の下の時間スライダー	始点は2022年2月24日で固定。選んだ日付までを累積して表示
占領地域	面の色	2022年より前 `#A69B99`、2022年以降 `#DCB5B6`。後者はスライダーの日付で変わる
衛星画像がある場所	水色の四角→多角形→衛星画像	ズーム4.5〜6.9で四角、7〜11で撮影範囲の多角形、11以上で Planet の画像
1件の詳細	クリックで開くポップアップ	地名、日付、exact／approximate、出典リンク

確かさを決める列は、表の「координати」です。値が「неточні」（不正確）なら、半径8・ぼかし1.5で描きます。それ以外は、半径4・ぼかし0です。色は種類で決まり、確かさとは独立しています。同じ橙の砲撃でも、くっきりした点とぼやけた点が並ぶことになります。

凡例は、この区別をぼかしの言葉だけで説明しています。

“Clear outline = exact coordinates / Blurred outline = approximate coordinates”

輪郭がくっきりしていれば正確な座標、ぼやけていればおおよその座標、という意味です。凡例の見本は、灰色の丸に CSS のぼかしをかけたものです。点の半径が2倍になることは、凡例には書かれていません。

作者の講演スライド。上は凡例と砲撃の点を載せたウクライナ全体の地図、下は拡大して衛星画像に切り替わった画面

Nadja Kelm／TEXTY.org.ua「Data visualisation during wartime」より引用。衛星画像は Planet.com（TEXTY 経由。CC BY の対象かは不明）

ズームの段階でも、見せ方が変わります。全体を見ているあいだは、衛星画像のある場所が水色の四角で示されます。寄っていくと撮影範囲の多角形になり、ズーム11を超えると砲撃の点が消えて、Planet の画像そのものが重なります。Kelm は講演で、この設計を「抽象的な点のレベルから、具体的な被害のレベルへズームできる」と説明しています。

“On the map you can choose the type of shelling, move along the timeline and zoom from the level of abstract points to the level of specific consequences.”

作品のカバー画像。衛星画像の町並みと、橙や赤紫の点が散らばる地図の画面を組み合わせている

Petro Bodnar・Yevhenia Drozdova・Nadja Kelm／TEXTY.org.ua「Under attack」より引用。衛星画像は Planet.com（TEXTY 経由。CC BY の対象かは不明）

ぼやけた点が、地図の大半を占める

では、ぼやけた点はどのくらいあるのか。地図が読み込む公開の Google スプレッドシートを集計しました。ここでの件数は、2026年11月4日に取得した公開版のものです。Sigma Awards の審査時点（2023年初め）のデータとは違います。

時点	地名のある行	おおよその座標	割合
2022年8月31日まで（英語版公開のころ）	9,588件	7,183件	約75%
2022年12月31日まで（Sigma 応募のころ）	16,474件	13,911件	約84%
2026年11月4日取得の全体	48,623件	44,908件	約92%

公開版では、点の9割以上が「おおよその座標」です。地図を開けば、大半の点はぼやけて大きく描かれる、とコードからは読めます。時点を追うと、おおよその座標の比率は上がっています。その理由は、作品にも講演にも書かれていません。

ここで、不確かさの可視化の研究と並べてみます。MacEachren（マクイーチレン）、Roth ほかが2012年に IEEE TVCG に載せた実験は、地図記号で不確かさを表す方法を比べました。

“Fuzziness and location work particularly well; value and arrangement are also rated highly and both size and transparency are potentially usable.”

ぼかしと位置は特によく機能し、明度と配置も評価が高く、大きさと透明度も使える可能性がある、という結論です。同じ論文は、直感的に読める向きも報告しています。ぼかしは「ぼやけるほど不確か」、大きさは「小さいほど不確か」です。

TEXTY の設計は、ぼかしの向きではこの知見と一致します。大きさの向きは逆で、不確かな点を大きく描いています。筆者には、大きさを「ありうる範囲の広さ」として使ったと読めます。GPS の誤差円と同じ考え方で、集落のどこかという範囲を、点の広がりで見せた、という読みです。そう読めば筋は通りますが、実験の知見とはずれています。しかも凡例が大きさに触れていないので、読者は大きな点を「被害が大きい」と読むおそれもある、と筆者は読みます。

第三者はこの地図をどう見たか

作品は Sigma Awards 2023 のショートリストに入りました。応募書類は、地図の限界を作品本文と同じ言葉で書いています。

“This project gives a general overview and does not aim to show absolute accuracy since some instances of shelling were not mentioned in the news we processed.”

全体像を示すもので、絶対的な正確さは目指していない。処理したニュースに出なかった砲撃もあるからだ、という但し書きです。

地図のブログ Google Maps Mania では、Keir Clarke（キア・クラーク）が、ウクライナ語版の公開翌日の2022年8月19日に紹介しています。色分けされた点、報道へのリンク、Planet の衛星画像への拡大を説明したうえで、時間スライダーをこう書いています。

“You can adjust the end-date on this timeline to view the cumulative amount of shelling from the beginning of the Russian invasion until the selected date.”

終点の日付を動かすと、侵攻の始まりから選んだ日までの砲撃が、累積で表示される、という説明です。作品の本文は「choose a specific time range」と書いていますが、コードでも始点は固定されています。実装に即しているのは Clarke の書き方だ、と読めます。

個人ブログ ix5.org の「Useful Ukraine databases and maps」は、GeoConfirmed や DefMon3 の地図と並べて「Attack map by Texty.org.ua」を挙げています。評価の文はなく、リンクだけです。報道作品としてだけでなく、状況を知るための実用の道具として扱われている、と読めます。

使い道

この作品から持ち帰れるのは、データを集める段階で、確かさを列として記録したことです。Kelm は講演で、データ可視化の目的を「混沌に少しでも秩序をもたらすこと」と話しています。

“We aren’t trying to restore a sense of security, but rather try to restore the ability to navigate the situation.”

安心を取り戻すためではなく、状況の中で進む方向を見つける力を取り戻すため、という言葉です。

不確かさを見せるには、まず不確かさを測る手順が要ります。TEXTY は、裏付けが取れたか（火災の一致、確認済みの目撃情報）を、表の列に記録しました。その列が accurate／inaccurate の2値なので、地図も二値の描き分けになった、と読めます。

一方で、描き分けの変数を二つ重ねるなら、凡例にも二つとも書くのが安全です。TEXTY は、ぼかしと大きさを同時に変えながら、凡例ではぼかしだけを説明しています。大きさの向きが実験の知見と逆であることも合わせると、ぼかしだけで描き分けるか、凡例の見本も大小にそろえるか、どちらかが読み違いを減らす、と筆者は読みます。

参考・出典

一次情報

Petro Bodnar, Yevhenia Drozdova, Nadja Kelm, “Under attack. What and when Russia shelled in Ukraine,” TEXTY.org.ua, 2022-09-01（英語版。本文、METHODOLOGY 節、凡例、描画コード）. https://texty.org.ua/projects/107577/under-attack-what-and-when-russia-shelled-ukraine/
「Під ударом. Що й коли обстрілювала Росія」TEXTY.org.ua, 2022-08-18（ウクライナ語版・原版）. https://texty.org.ua/projects/107440/pid-udarom-sho-i-koly-obstrilyuvala-rosiya/
地図が読み込む公開データ（Google Sheets CSV、2026-11-04 取得）. https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSyFuA7nxANnn7BwXn7az5D5L-V7yKnETgTybfKSIGmoYz2qVkc6FWSH7f0l-1Gt_dML1VpywPUzXwp/pub?gid=1376631421&single=true&output=csv
衛星画像の位置データ. https://texty.org.ua/documents/313/tif_shapes_rects.geojson / https://texty.org.ua/documents/315/tif_shapes_new_AW4Mn67.geojson
占領地域の GeoJSON 一覧. https://thallium.texty.org.ua/maps/shelling_map/json_list.csv
“Data visualisation during wartime. Nadja Kelm`s speech at the data-journalisn conference in Finland,” TEXTY.org.ua, 2023-06-27. https://texty.org.ua/articles/110009/data-visualisation-during-wartime-nadja-kelms-speech-data-journalisn-conference-finland/
Sigma Awards 2023 応募作品ページ「What and when Russia shelled in Ukraine」（ショートリスト。データ提供：The Sigma Awards／GIJN、CC BY-NC-SA 4.0）. https://sigma-awards.data-visualization.jp/entries/2023-s-0017/

第三者評価

Keir Clarke, “Ukraine Under Attack,” Google Maps Mania, 2022-08-19. https://googlemapsmania.blogspot.com/2022/08/ukraine-under-attack.html
“Ukraine War – Useful Ukraine databases and maps,” ix5.org. https://ix5.org/thoughts/2022/ukraine-war-useful-tools-guides/
GIJN「Data Journalism Top 10」（2022年の TEXTY の仕事を取り上げた回とされる。本文はボット確認のため読めず、未確認）. https://gijn.org/stories/data-journalism-top-10-a-year-of-war-in-ukraine-russian-casualties-trans-identities-unexpected-nba-performances/
（参考研究）Alan M. MacEachren, Robert E. Roth, James O’Brien, Bonan Li, Derek Swingley, Mark Gahegan, “Visual Semiotics & Uncertainty Visualization: An Empirical Study,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 18(12), 2012. https://geography.wisc.edu/cartography/projects/publications/MacEachrenEtAl_2012_TVCG.pdf

同じ料金で、何Mbpsを提示されたか──The Markup「Still Loading」

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

The Markup は、AT&T、Verizon、EarthLink、CenturyLink の4社が、同じ料金で提示した回線速度を住所ごとに集めました。そのうえで「同じ料金で25Mbps未満しか提示されなかった住所の割合」を、所得、白人比率、1930年代の融資格付けのグループごとに比べています。対象は米国38都市の848,618件のオファーです。

主記事は2022年10月19日公開の “Dollars to Megabits, You May Be Paying 400 Times As Much As Your Neighbor for Internet Service” で、AP と共同で掲載されました。同じ日に、方法論の “Show Your Work” と記者向けの “Story Recipe” も出ています。この一式は Sigma Awards 2023 で Winner（受賞）になりました。以下は、主記事と方法論、GitHub で公開されたコードに沿って、図の順に読みます。

料金が一律なら、比べるのは速度になる

出発点は料金の仕組みです。方法論（Show Your Work）によると、NDIA は2018年の報告で、速度が違っても同じ基本料金を取る “tier flattening” を、各社の販促資料から指摘していました。The Markup は、これを住所ごとのオファーで確かめました。方法論はこう書きます。

Our analysis differs from previous work by examining pricing in conjunction with speed and the demographics of areas that are offered the same price for worse service (below 25 Mbps)—we call these the ‘worst deals.’

価格を速度と地域の人口構成と組み合わせて調べた点が、先行研究と違う。同じ価格で25Mbps未満しか提示されない場合を「worst deals」と呼ぶ、という説明です。

データ源は、各社の Web サイトにある住所検索ツールです。方法論によると、手法は2020年のプリンストン大学の研究にならい、裏側の API へ自動で照会しました。期間は2022年4月15日〜10月1日、照会は1,606,964件です。住所はブロックグループごとに10%を無作為に抜き出しました。速度は ISP が提示した値で、実測ではありません。

速度は、25Mbps未満（Slow。FCC の broadband の定義に届かない）から200Mbps以上（Blazing）まで4つに区切りました。所得と白人比率は、都市ごとにブロックグループを4分位に分けています。歴史的な格付けは、方法論によると、Mapping Inequality が公開する HOLC（住宅所有者貸付公社）の地図に住所を重ねて付けました。地図がある22都市だけが対象です。

見出しの「400倍」は、料金を1Mbpsあたりの価格に直した数字です。方法論によると、CenturyLink は0.5Mbpsで$100/Mbps、200Mbpsで$0.25/Mbpsになり、差は400倍でした。主記事には、ISP ごとの単価を最安から最高まで線分で結んだ図もあります。ただし、図のデータと方法論の本文は一部が合いません。AT&T の最安は図で$0.13、本文で$0.18です。CenturyLink の値は一致します。食い違いの理由は確かめられません。

冒頭の2軒──自分では隣の家と比べられない

主記事は、カンザスシティの2軒の家から始まります。0.4マイル離れた2軒に、AT&T は同じ月額$55で、300Mbpsと5Mbpsを提示していました。

青灰色の家には細い破線が束になって流れ込み、赤い家には赤い破線が1本だけ届いているイラスト

Gabriel Hongsdusit・Joel Eastwood／The Markup「Dollars to Megabits」より引用

これは記事のキービジュアルです。冒頭のグラフィックは HTML と SVG で組まれ、縦に読み進めます。速い家には、細い青灰色の波線が41本、12秒周期で流れます。遅い家には、太い赤い波線が1本だけで、50秒周期でゆっくり流れます。速度が、線の本数・太さ・流れる速さで描き分けられています。

続いて、2軒を左右に並べたまま数字が出てきます。速度、距離、世帯所得の中央値と白人比率、月額の順で、最後に38都市の米国地図が来ます。

項目	速い家	遅い家
提示された下り速度	300Mbps	5Mbps
世帯所得の中央値	$63,214	$23,836
白人の住民	70%	1%
月額	$55	$55

2軒は手で探したものではありません。GitHub のノートブックは、scikit-learn の BallTree で、各住所から最も近い「200Mbps以上を提示された住所」を探しています。編集長の Julia Angwin（ジュリア・アングウィン）は、ニュースレターでこう書きました。

Very few people are likely to enter other addresses into the site to compare speeds that their neighbors are getting

近所の速度を比べるために、ほかの住所を入力する人はほとんどいない、という指摘です。冒頭で2軒を並べる構成は、この「自分では隣の家と比べられない」問題に応えている、と読めます。

一つの割合を、三つのグループ分けで並べる

冒頭のあとの図は、ほとんどが一つの指標を使っています。同じ料金で25Mbps未満を提示された住所の割合です。変わるのは、グループの分け方と都市の数です。

図	データ	見た目への対応
冒頭グラフィック	2住所の速度・所得・白人比率・月額	速度を線の本数・太さ・色・速さで。家は青と暗い赤
1Mbpsあたり価格	ISP ごとの単価の最安と最高	線分。最安側の円は青灰、最高側は赤
都市別の地図	低所得地区と高所得地区の割合の差	都市ごとの同じ大きさの正方形。差を色の4段階で
ラスベガスの棒	所得4分位ごとの速度4区分の構成比	100%積み上げ。Slow だけ赤、速いほど濃い青灰
都市別の散布図	白人比率の最も低い地区（x）と高い地区（y）の割合	点の位置。対角線の両側に±5ポイントの点線
カンザスシティの地図	住所ごとのオファーと HOLC 格付け	格付けで塗った背景に住所の点。遅い住所と最速の住所で2枚

遅い速度には、どの図でも同じ赤（#FF335F）が使われています。区分の多い積み上げ棒でも、暖色は赤だけです。赤を探せば worst deals が見つかる、と読めます。

所得で分けた図が、都市別の地図です。差が+5、+10、+15ポイントを境に、ベージュから赤へ色が濃くなります。

米国の地図に都市ごとの正方形が置かれ、多くが濃い赤で、ベージュは3都市だけの地図

Joel Eastwood・Paroma Soni／The Markup「Dollars to Megabits」より引用

注記はオクラホマシティを指し、低所得地区の割合（53.3%）が高所得地区（7.1%）の7倍を超えると書いています。白人比率で分けた図は散布図です。

都市ごとの点の散布図。多くの点が対角線の右下にあり、ニューオーリンズは横軸77%、縦軸45%にある

The Markup／The Markup「Dollars to Megabits」より引用

対角線の両側の点線には “Within this band, the difference was 5 percentage points or less” と注記があります。方法論の判定基準はこうです。

We consider a disparity to exist when the difference of the proportion of slow speeds between any of the comparisons is five percentage points or more.

グループ間で遅い速度の割合が5ポイント以上違えば格差とみなす、という基準です。p値による検定は使っていません。散布図の点線の帯は、この基準をそのまま図に描いたものと読めます。帯の外で右下にある点ほど、白人の少ない地区に不利な都市です。方法論によると、worst deals が低所得地区に偏った都市は92%、白人の少ない地区に偏った都市は66%でした。

カンザスシティの地図を、2枚に分ける

三つ目の分け方が、1930年代の融資格付けです。HOLC は地区を Best、Desirable、Declining、Hazardous の4段階に格付けしました。方法論によると、22都市すべてで worst deals はレッドライニングの地区に偏っていました。

主記事は、カンザスシティの AT&T のオファーを住所ごとに地図に置いています。左は “Addresses offered slow speed”、右は “Addresses offered blazing speed” です。

HOLC 格付けで塗ったカンザスシティの地図に、遅い速度を提示された住所が下向きの三角で置かれ、北側の Hazardous 地区に密集している

Joel Eastwood（Source: Mapping Inequality）／The Markup「Dollars to Megabits」より引用

同じ範囲の地図に、200Mbps以上を提示された住所が上向きの三角で置かれ、南西の Best と Desirable の地区に集まっている

Joel Eastwood（Source: Mapping Inequality）／The Markup「Dollars to Megabits」より引用

背景は、Best が緑、Hazardous がくすんだ赤です。遅い住所は下向き、最速の住所は上向きの三角で描かれています。遅い住所の地図では Hazardous の地区が、最速の地図では Best と Desirable の地区が濃く塗られています。2種類の点を1枚に重ねず2枚に分けたので、点の集まる場所が左右で入れ替わって見えます。

注記は “68% of addresses in redlined areas were offered slow speeds” です。“redlined areas” には Hazardous と同じ色の下線が引かれ、凡例と本文の言葉がつながっています。方法論では、格付け D の地区の Slow は68.5%、A の地区は4.2%でした。記者の Aaron Sankin（アーロン・サンキン）は、X にこう書いています。

The 1939 notes explaining the decision to redline a Kansas City, Mo., neighborhood cited ‘Negro encroachment from the north.’ More than 80 years later, we didn’t see AT&T offer a single connection there that the FCC would consider ‘broadband.’

1939年にその地区をレッドライニングした理由の記録には「北からの黒人の侵入」とあった。80年以上たっても、AT&T はそこで broadband にあたる接続を一つも提示していなかった、という内容です。

第三者はこの調査をどう見たか

Sigma Awards 2023 の審査員は、二重の不利益を数で示した点を挙げています。

It showed the injustice didn’t stop there: slow internet connections cost the same as fast ones, meaning communities are disadvantaged twice.

遅い接続が速い接続と同じ値段なので、地域は二重に不利になっている、という評です。1Mbpsあたりの価格は、この二重性を一つの単価に畳み込んだ数字だと読めます。

2023年の Philip Meyer Journalism Award（IRE/NICAR）では1位になりました。審査員の論点は、方法とツールです。

The reporters adapted methods from an academic study to identify internet offers by address and then used Census data and historical maps to tell a powerful story about a critical social injustice. The judges applaud the team for their resourcefulness, robust validation process and, along with their partner Big Local News, commitment to sharing their bespoke mapping tool with the public.

学術研究の手法を転用して住所ごとのオファーを特定し、国勢調査と歴史地図で語った。工夫と検証の手順、独自の地図ツールの公開を評価する、という講評です。

学術側からは、範囲の限界が指摘されました。Udit Paul（ウディット・ポール）らの ACM SIGCOMM 2023 の論文は、この調査を最も近い先行研究としたうえで、こう書きます。

The Markup study does not include cable-based ISPs, which serve most of the US population.

人口の大半にサービスを提供するケーブル系の ISP が含まれていない、という指摘です。この論文は、1ドルあたりの Mbps でプランを比べています。The Markup とは逆向きの単位です。The Markup は払わされる単価を、論文は得られる価値を軸に選んだ、と読めます。

使い道

一つ目は、比べる単位を制度の側から決めることです。料金が一律なら、価格の差は図になりません。The Markup は料金を固定して速度を数え、さらに単価に直しました。何を固定し何を数えるかで、図の指標が決まっています。

二つ目は、指標を一つに保つことです。散布図、記号地図、積み上げ棒、住所の地図と形は変わっても、数えているのは「25Mbps未満を提示された住所の割合」です。赤もいつも遅い速度を指します。読者はグループ分けの違いだけを追えます。

三つ目は、判定の基準を図に描き込むことです。散布図の±5ポイントの帯は、方法論の基準と同じ幅です。線として引けば、どの都市が基準を超えたかを読者が自分で確かめられます。

四つ目は、読者が自分ではできない比較を最初に見せることです。冒頭の2軒は、近い住所を探すアルゴリズムで選ばれました。全体の話の前に、同じ$55で300Mbpsと5Mbpsという一組を置いています。

最後に、再現の手段を一緒に出すことです。Story Recipe は都市別の CSV と ISP 別の Kepler.gl 地図を公開し、地元媒体の記事9本につながりました。応募書類によると、デトロイト市の担当者は、市営光ファイバー網を敷く順番の判断にこのデータを使うと述べています。

参考・出典

一次情報

Leon Yin, Aaron Sankin, “Dollars to Megabits, You May Be Paying 400 Times As Much As Your Neighbor for Internet Service,” The Markup, 2022-10-19：https://themarkup.org/still-loading/2022/10/19/dollars-to-megabits-you-may-be-paying-400-times-as-much-as-your-neighbor-for-internet-service
方法論 Show Your Work, “How We Uncovered Disparities in Internet Deals,” 2022-10-19：https://themarkup.org/show-your-work/2022/10/19/how-we-uncovered-disparities-in-internet-deals
National Digital Inclusion Alliance（NDIA）、tier flattening の報告（PDF、2018年7月。方法論から参照）：https://www.digitalinclusion.org/wp-content/uploads/2018/07/NDIA-Tier-Flattening-July-2018.pdf
David Major, Ross Teixeira, Jonathan Mayer, “No WAN’s Land: Mapping U.S. Broadband Coverage with Millions of Address Queries to ISPs,” ACM IMC 2020（方法論が手本にした研究）：doi:10.1145/3419394.3423652 https://doi.org/10.1145/3419394.3423652
Story Recipe, 2022-10-19（2023-03-16 更新）：https://themarkup.org/story-recipes/2022/10/19/journalists-investigate-which-neighborhoods-in-your-city-are-offered-the-worst-internet-deals
GitHub リポジトリ the-markup/investigation-isp：https://github.com/the-markup/investigation-isp （README：https://raw.githubusercontent.com/the-markup/investigation-isp/main/README.md 、ノートブック5：https://github.com/the-markup/investigation-isp/blob/main/notebooks/5-find-closest-fiber-address.ipynb ）
Kepler.gl 地図（AT&T）：https://markup-public-data.s3.amazonaws.com/isp/at%26t-kepler.gl.html
Datawrapper（主記事の図）：https://datawrapper.dwcdn.net/LK8HK/11/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/g6Lw9/7/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/yv3Vw/14/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/YXy1q/8/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/eFcrH/18/
Datawrapper（方法論の図）：https://datawrapper.dwcdn.net/3AUkE/6/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/mKzuZ/3/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/4WZtw/6/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/m0AU9/6/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/DX6tS/11/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/mr1oj/9/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/n7R75/8/ ／ https://datawrapper.dwcdn.net/vZUIW/6/
Julia Angwin, “Broadband Bias,” Hello World（The Markup のニュースレター）, 2022-10-22：https://themarkup.org/newsletter/hello-world/broadband-bias
Aaron Sankin の X スレッド（Thread Reader による転載）：https://threadreaderapp.com/thread/1582739500903456768.html
続編の地図 “See the Neighborhoods Internet Providers Excluded from Fast Internet,” 2023-05-11：https://themarkup.org/still-loading/2023/05/11/see-the-neighborhoods-internet-providers-excluded-from-fast-internet
受賞の報告（Scripps Howard、NABJ）：https://themarkup.org/inside-the-markup/2023/10/24/the-markup-wins-scripps-howard-innovation-award ／ https://themarkup.org/inside-the-markup/2023/08/15/the-markup-wins-nabj-salute-to-excellence-award
Sigma Awards 応募書類（一覧サイトの作品ページ。日本語は機械翻訳）：https://sigma-awards.data-visualization.jp/entries/2023-s-0006/
Sigma Awards 公式 2023 Winners：https://www.sigmaawards.org/tag/2023-winners/
AP の共同掲載版（本文は未確認）：https://apnews.com/article/01a99247a08b355e89cc54595aecdafa

第三者評価

Sigma Awards 2023 審査コメント（上の応募書類ページに原文）：https://sigma-awards.data-visualization.jp/entries/2023-s-0006/
IRE, “2023 Philip Meyer Journalism Award” 受賞発表と審査コメント：https://www.ire.org/2023-meyer-winners/
Udit Paul et al., “Decoding the Divide: Analyzing Disparities in Broadband Plans Offered by Major US ISPs,” ACM SIGCOMM 2023：https://arxiv.org/abs/2302.14216 （PDF：https://arxiv.org/pdf/2302.14216 、doi:10.1145/3603269.3604831 https://doi.org/10.1145/3603269.3604831 ）

窯が止まっていた時間の風配図──Grist「Any Way the Wind Blows」

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

Grist の調査報道「Any Way the Wind Blows」（2023年2月16日）は、テキサス州ポートアーサーにある Oxbow Calcining の工場について、風配図（wind rose）を描きました。窯がすべて動いていた時間と、窯2・3・5がそれぞれ止まっていた時間に分けた図です。止まっていた時間の風配図では、監視装置のある北へ向かう風の頻度が高くなっています。記事はこの結果を、Clean Air Act の「違反の可能性が高い」（likely violation）操業を「示唆する」（suggests）ものとして書いています。

取材と執筆は Naveena Sadasivam、データ報道は Clayton Aldern、データ可視化は Jessie Blaeserです。作品は Sigma Awards 2024 の受賞作です。同じ疑いは、2022年に Public Health Watch などがすでに報じていました。Grist が加えたのは、裁判に提出された5分ごとのデータを統計で調べ、風配図では2018年8月からの1年分を図にしたことだと読めます。以下は、Grist の記事と、Aldern が GitHub に公開した分析ノートに沿い、記事に図が出てくる順に読みます。

2017年1月10日、5分ごとの数字から始まる

記事は、一晩の場面から始まります。2017年1月10日の午前2時ごろ、監視装置が連邦基準の 75 ppb を超える二酸化硫黄（SO2）を記録しはじめました。本文は「3:30 a.m.: 128.7 ppb」「5:00 a.m.: 147.8 ppb」と、時刻と数字を短く並べます。

本文の横には、午前1時30分から5時までの5分値60個が、液晶表示のような書体で、スクロールに合わせて1つずつ出ます。75 ppb を超えた値は赤です。公開データと照らし合わせると、この並びは裁判に提出された5分値と一致しました。この時間の風向は 170〜197°、南から北へ吹く風でした。

数字の出どころは裁判です。業者 Port Arthur Steam Energy（PASE）が Oxbow を訴え、証拠開示で内部文書が数千ページ出てきました。中心は、Harris County の裁判所に提出されたスプレッドシートです。

The spreadsheet, which was filed in the Harris County court, contains wind direction, wind speed, sulfur dioxide monitor readings, and kiln behavior information at five-minute intervals from January 2017 through June 2019.

2017年1月から2019年6月まで、風向・風速・SO2・窯の稼働状況が5分ごとにある、という要旨です。SO2 は州の規制当局 TCEQ の監視装置の値で、Oxbow はこれをほぼリアルタイムで取り込んでいました。風が監視装置の上を 30° の幅で吹き、値がしきい値を超えると、管理職にメールが届いた、と記事は書いています。

冒頭の数字は、この表の数行をそのまま見せたものです。読者は統計より先に、Oxbow の社員が受け取っていたのと同じ5分値の並びを、時刻の順に見ることになる、と読めます。

風配図の読み方を、4枚で教える

1年分の統計に移る前に、記事は風配図の読み方を教えます。画面の高さの文の箱が6つ縦に並び、スクロールすると、固定された4枚の SVG が順に切り替わります。最初の文は、図の読み方です。

The length of each bar shows how likely the wind is to blow from that direction.

棒の長さは、その方角から風が吹く頻度を表す、という要旨です。

風配図の1枚目。棒の向きが風の吹いてくる方角、棒の長さがその頻度（破線の円が5%）を表すと注記した図

Grist / Jessie Blaeser / Clayton Aldern／Grist「How a Koch-owned chemical plant in Texas gamed the Clean Air Act」より引用

1枚目の注記は「Direction the wind is blowing from」で、from が斜体です。2枚目は南東の長い棒に北西向きの矢印を重ね、本文は「下側の長い棒は、南から北へ吹く風が多いという意味」と続けます。3枚目は「All kilns on」の1年分です。北にある監視装置が、南から北へ吹く海風の通り道にある、と本文は書きます。

風配図は、風が「吹いてくる」方角で棒を伸ばします。この記事で大事なのは、煙が「向かう」方角です。南の長い棒が、北の監視装置へ煙を運ぶ風になる。この読み替えを、比較の前に済ませておく作りだと読めます。

この記事の図が、データを何に対応させているかを表にまとめます。

図	データ	見た目への対応
冒頭の数値表示	2017年1月10日の SO2 の5分値	数字を1つずつ表示。75 ppb 超は赤、以下は明るい灰色
風配図	2018年8月〜2019年7月の風向	吹いてくる方角＝棒の向き。頻度＝棒の長さ（破線の円が5%ごとの目盛り）
同上	風速（8・16・25+ mph で区切る）	棒の中の帯の色。淡い灰緑から濃い緑へ
同上	窯の状態	図を分ける。All kilns on と、Kiln 2 off・Kiln 3 off・Kiln 5 off
停止前後の推移図	1時間ごとの SO2 の中央値	横軸＝停止前後の時間（±24時間）、縦軸＝停止時点からの変化率。点＝中央値、線＝LOESS、帯＝95%信頼区間
窯4の比較図	2017〜2019年の風向と風速	年ごとの風配図を時間軸に置き、煙突の建て替えを破線で示す

窯が止まっていた時間だけを描く

4枚目で比較が出ます。上に「All kilns on」、下に「Kiln 2 off」「Kiln 3 off」「Kiln 5 off」の風配図が並びます。

上に全窯稼働時、下に窯2・3・5それぞれの停止時の風配図。窯2・5の停止時は南からの棒が長く、窯3・5では濃い帯も南側に多い

Grist / Jessie Blaeser / Clayton Aldern／Grist「How a Koch-owned chemical plant in Texas gamed the Clean Air Act」より引用

本文は、この図を次のように説明します。

Compared to normal conditions, however, we noted that when kilns were shut down during this period in Port Arthur, a more extreme bias emerged in the wind roses. Kilns 2, 3, and 5 at the plant were more likely to be shut down when the wind was blowing from south to north.

窯が止まっていた時間の風配図には、通常時より強い偏りが出た。窯2・3・5は、南から北へ風が吹くときに止まりやすかった、という要旨です。続く文は、強い南風のときにも止まりやすかったと書きます。目盛りの円は、窯2が15%まで、窯5が10%まで、ほかは5%だけと、図ごとに違います。そのため棒の長さを図どうしで比べず、棒の先が届く%の円で読む必要があります。窯2の南の棒は15%の円に、窯5の南南東の棒は10%の円に届きます。全窯稼働時の南の棒は、5%の円を少し越える程度です。窯3の図は全窯稼働時とほとんど形が変わらず、偏りは図からは読み取りにくくなっています。

期間は2018年8月〜2019年7月です。PASE との契約が終わり、Oxbow が裁判で認めた「実験」の期間も過ぎた後の1年です。窯4は建て替え中だったので、判定に使っていません。

本文の数字は、北へ風が吹いていたとき、窯2・3・5の少なくとも1基が止まっていたのが約40%、というものです。公開データを本記事で集計すると、風向 180°±15° で40.0%、ほかの風向で34.7%でした。Grist の公表値ではありませんが、差は5ポイントほどです。

記事末の Methodology によれば、5分値は前後が似ているので、1時間単位と、長さをランダムにした時間窓でまとめ直しています。そのうえで、交差検証したランダムフォレストで窯の状態を分類しました。ノートでは、風向の分布の差は KS 検定で D=0.168（p<2.2e-16）、モデルの正解率は60.4%です。Aldern はこう書いています。

Okay, so this a pretty poor model of kiln behavior. But it’s not worthless … We’re doing better than the random guesser.

窯の動きのモデルとしてはかなり弱いが、でたらめに当てるよりはよい、という自己評価です。風配図は差があることを形で見せ、その差がどれだけ確かかは、Methodology とノートが引き受けている、と読めます。

停止の前後24時間と、窯4の3年

次は時系列の図です。窯が止まった時点を0とし、前後24時間の SO2 の変化を示します。

窯の停止前後24時間の SO2 の変化率。停止前は横ばいで、停止後10時間ほどから上がり、24時間後に約600%に達する

Grist / Jessie Blaeser / Clayton Aldern／Grist「How a Koch-owned chemical plant in Texas gamed the Clean Air Act」より引用

副題は、停止判断から24時間以内に測定値が約600%上がると書きます。本文はこうです。

readings tended to spike in the 24 hours following a shutdown decision, while they were relatively stable in the preceding 24 hours — suggesting that shutdowns were executed in advance of known changes in environmental conditions.

停止前は比較的安定し、停止後に跳ね上がった。停止は環境の変化を見越して行われたことを示唆する、という要旨です。ここでも語は「suggesting」です。

最後は窯4です。窯4の煙突は、20フィート高く、約3フィート細く建て替えられました。図は2017〜2019年の風配図を時間軸に並べ、2018年と2019年の間に「Kiln 4 replaced」の破線を引きます。副題は、建て替え前は南からの風のときに止まりやすく、建て替え後はその関係が消えた、と書きます。

窯4について、2017・2018・2019年の風配図を時間軸上に並べた図。煙突の建て替え後の2019年は、南からの棒が短い

Grist / Jessie Blaeser / Clayton Aldern／Grist「How a Koch-owned chemical plant in Texas gamed the Clean Air Act」より引用

本文によれば、2017年〜2018年前半、窯4は北へ風が吹くときに11%の時間止まっていました。ほかの風向では8%です。2019年には、この相関がなくなりました。

一晩の数字、1年の分布、停止の前後、1基の窯の3年。尺度は違っても、どの図も風向が軸です。風配図の形式は変えず、条件だけを変えて繰り返すので、読者は読み方を覚え直さずに済む、と読めます。

第三者はこの記事をどう見たか

Sigma Awards 2024 の審査委員会は、見せ方と、分析と語りの組み合わせを評価しました。

The reporters did a great job of blending data analysis with narrative and visual detail for a compelling and important story.

データ分析を、語りと視覚的な細部に溶け込ませた、という評価です。Sigma の一覧サイトにも、2024年の受賞作として載っています。

疑いそのものは、Grist が最初ではありません。Public Health Watch と Investigative Reporting Workshop は2022年2月17日の「Case closed?」で、風が監視装置へ吹くときに生産を落とした、という PASE 側の主張を報じていました。排出が監視装置に届くのは北へ吹く約30°の幅の風のときだけだと Oxbow は実験で知っていた、という証言も載せています。Grist に新しいのは、この主張を1年分の5分値で調べ、図で見せたことだと読めます。

資金を出した Fund for Investigative Journalism は、EPA の広報が報道を受けて対応すると述べたことを、影響として報告しています。資金提供者なので、独立した評価ではありません。

反論もあります。Oxbow の広報 Brad Goldstein は、記事の中で分析を「flawed」、結論を「reckless and unsupportable」と述べました。2026年4月29日の Public Health Watch によれば、Oxbow は PASE の主張を「a conspiracy theory」と呼び、裁判に最終的に勝っています。一方で Oxbow は、2027年4月までに窯2基へ汚染防止装置を自主的に付けるとされています。

Grist が Sigma に出した応募書類は、「clear evidence」を見つけたと書いています。記事本文の「suggests」より強い言い方です。記事本文のほうが、図が示せる範囲に言葉をそろえている、と読めます。

使い道

持ち帰れることは、四つあります。

一つ目は、同じ形式の図を、条件だけ変えて描き直すことです。風配図は気象でよく使う図です。窯が止まっていた時間だけで描くと、それが操業と風の関係を問う図になります。新しい形を発明していない点が強さだと読めます。

二つ目は、比較の前に読み方を教えることです。風配図は「煙が向かう方角」と取り違えやすい図だと考えられます。Grist は4枚のうち3枚を説明に使い、比較を最後の1枚に回しました。

三つ目は、図と言葉の強さを合わせることです。風配図は差を形で見せますが、差の確かさは図から読めません。Grist は本文で「suggests」「likely violation」と書き、手法を Methodology に、モデルの弱さをノートに残しました。図が示せること以上を、言葉で言い切らない。

四つ目は、データとコードの公開です。ノートと5分値の CSV は、GitHub の Grist-Data-Desk/windblow にあります。40%という数字を、角度の幅を変えて数え直すこともできます。反論が出る題材ほど、この公開が効くと読めます。

参考・出典

一次情報

Grist, Naveena Sadasivam & Clayton Aldern, “How a Koch-owned chemical plant in Texas gamed the Clean Air Act”（Any Way the Wind Blows）, 2023-02-16. https://grist.org/project/accountability/koch-oxbow-port-arthur-texas-clean-air-act-pollution/
Clayton Aldern, windblow.Rmd（“Any way the wind blows — Comparing kiln shutdowns to wind direction”, February 2023）. https://raw.githubusercontent.com/Grist-Data-Desk/windblow/main/src/analysis/windblow.Rmd
同ノートのレンダリング済み HTML. https://raw.githubusercontent.com/Grist-Data-Desk/windblow/main/src/analysis/windblow.html
GitHub リポジトリ Grist-Data-Desk/windblow（README、データ、LICENSE）. https://github.com/Grist-Data-Desk/windblow
Sigma Awards 一覧サイト（Data Visualization Japan）、作品ページ 2024-s-0002（応募書類の原文）. https://sigma-awards.data-visualization.jp/entries/2024-s-0002/
Grist, 記事の Republish ページ（転載規定）. https://grist.org/project/accountability/koch-oxbow-port-arthur-texas-clean-air-act-pollution/republish/

第三者評価

The Sigma Awards, “Meet the winners of the Sigmas 2024 for data journalism”. https://www.sigmaawards.org/meet-the-winners-of-the-sigmas-2024-for-data-journalism/
Public Health Watch / Investigative Reporting Workshop, Savanna Strott & Riley Rogerson, “Case closed?”, 2022-02-17. https://archive.investigativereportingworkshop.org/investigation/case-closed
Fund for Investigative Journalism, “Grantees uncover efforts to minimize pollution detection at Koch-owned chemical plant in Texas; EPA vows action as a result of story”. https://fij.org/?p=15177
Public Health Watch, “A prodigious Port Arthur polluter will voluntarily install pollution controls — with a catch”, 2026-04-29. https://publichealthwatch.org/2026/04/29/a-prodigious-port-arthur-polluter-will-voluntarily-install-pollution-controls-with-a-catch/

画像でしか出ない航跡図を、手でなぞって地図に戻す──報導者「解放軍如何進逼第一島鏈」

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

報導者（The Reporter）は、台湾が画像で、日本が PDF で公表している航跡図を手でなぞって、地理データに戻しました（台湾分は992本）。それを、スクロールで進む動画の中で、時期ごとに地図へ重ねています。航跡図は、中国人民解放軍の軍用機と艦艇の動きを、台湾の国防部と日本の防衛省が描いたものです。

作品は〈【圖解】解放軍如何進逼第一島鏈：台海衝突下牽動的美日軍事布局〉で、公開は2023年10月17日（台湾時間）です。Sigma Awards 2024 では、小規模ニュースルームの区分で受賞しました。以下は、記事の本文と附錄（方法論の付録）、GitHub で公開されたデータセット、報導者の Medium の記事に沿って、データが作られた順に読みます。

毎朝9時に公表される、共機の経路

記事は、国防部の日課から始まります。

每天早上9點，國防部新聞官準時在媒體群組公布過去24小時的共機騷擾路徑…2022年8月至2023年8月一年間，國防部便監測到近6,000架次共機起飛，其中2,231架次繞行台灣周遭

毎朝9時、国防部の報道官が、過去24時間の中国軍機の経路をメディアのグループに流す。2022年8月から1年で延べ約6,000機が飛び立ち、うち延べ2,231機が台湾の周りを回った、という要旨です。

経路を示す航跡図は、JPG 画像で公表されます。附錄は、作業の前提をこう書いています。

台、日官方提供資料皆為JPG圖檔或PDF文件檔，團隊須先將圖檔轉換為地理圖資檔案，以便後續分析。

台湾と日本の公式資料はどちらも JPG か PDF で、分析の前に、まず図を地理データに変えなければならない、という意味です。

2022年8月4日の国防部の航跡図。台湾海峡に矢印付きの線が描かれ、左上の表に機種と機数が並ぶ

中華民國國防部／data-reporter「PLA_Path_Database」（GitHub）より引用

README によると、2022年8月5日より前の図は元は PDF で、報導者が JPG に変換しています。

集めた資料は次のとおりです。国防部が航跡図を出すのは、軍用機が「逾越海峽中線及西南空域」の場合、つまり中間線を越えたときと、台湾の西南の空域に入ったときです。国防部は艦艇の航跡を定例では出さないので、艦艇はすべて日本の防衛省の資料によります。

出どころ	形式	期間	量（附錄の記述）
台湾国防部「即時軍事動態」	JPG 画像	2022-08-01〜2023-09-15	「共317份活動圖、992條軌跡資料（1份報告可能有數條軌跡）」
日本の防衛省統合幕僚監部の報道資料	PDF	2022-08-01〜2023-08-31	「共計22份共機資料、99份共艦資料」

日本側の資料に載るロシア軍の航跡は分析から外し、中露の共同演習は含めています。

白い縁を切り、四隅を合わせ、1本ずつなぞる

附錄に書かれた台湾側の工程は、5つの段に分かれます。

画像認識で、すべての航跡図の白い縁を切り、縦横の寸法をそろえる。地図の範囲が毎回同じなので、そろえれば重ねられる。
地理情報ソフト QGIS でジオリファレンスを行い、地図の四隅の座標を取る。
全部の図を Figma に読み込み、レイヤーごとに航跡を1本ずつ手で描く。
日付・機種・機数を付け、SVG でまとめて書き出す。
Python で、四隅の座標を基準に EPSG:3857（Web メルカトル）で座標を戻し、EPSG:4326（WGS84）の緯度経度で保存する。

3番目の段は、他社のやり方を参考にしたと明記されています。

參考《天下雜誌》，將所有圖檔匯入繪圖兼介面設計軟體Figma中，在各圖層中逐一人工描繪各段軌跡。

《天下雜誌》を参考に、すべての図を Figma に入れ、各レイヤーで一本ずつ人の手で航跡を描いた、という要旨です。

白い縁を切り、右上に日付「2022-08-04」を入れた同じ日の航跡図

報導者 Data Team／PLA_Path_Database（GitHub、MIT License）より引用

README によると、加工した図は縁を切り、右上に日付を入れ、寸法をそろえたものです。

日本側は、Python で PDF から「行動概要」という語を探し、地図のあるページを画像にします。範囲が同じ地図は一つのグループにまとめ、台湾と同じ方法で GeoJSON にします。範囲がそろわない残りの図は、1枚ずつ経緯線の交点や地形の点を基準にして合わせます。

どちらも、最後は GeoJSON を地図ソフトに描き、元の図と人の目で見比べて、位置のずれを確かめています。

工程の分け方からは、機械に任せたのは図をそろえる作業と座標の計算で、線を拾う作業は人が受け持った、と読めます。附錄は、その手作業が精度に響くことも書いています。

由於軌跡是從官方圖檔復刻而來，各重繪環節都會使資料精準度打折，地圖相對適合從「宏觀」的小比例尺觀之，並不適合過度拉近為大比例尺進行解讀（位置可能會存在誤差）。

航跡は公式の図から描き直したもので、描き直すたびに精度が落ちる。地図は小縮尺で全体を見るのに向き、拡大して読むのには向かない、という要旨です。この一文は、地図をどの縮尺まで信じてよいかを、読者に先に渡していると読めます。

スクロールで進む3本の動画

戻した航跡は、「捲動式影片」（スクロール式の動画）の中で見せています。報導者のプロダクトマネージャー曾偉婷は、Medium の記事でこう説明しています。

「捲動式影片」將瀏覽影片從點擊播放的行為，轉為使用者更為熟悉的網頁向下滑動的閱讀操作模式，而且影片「播放」速度由閱讀者自己掌控

動画を見る操作を、クリックで再生するものから、ページを下へ送る読み方に変え、再生の速さは読者が決める、という要旨です。

記事に埋め込まれた動画は3本です。

動画	主な中身	字幕の最後の秒数
動画1	第一列島線、2021年時点の米軍の海外基地、沖縄の自衛隊の配備、石垣島	28.8秒
動画2	台湾周辺の軍用機の航跡	41.5秒
動画3	日本周辺の軍用機と艦艇の航跡、ミサイルの射程	28.7秒

埋め込みコードの設定は secondsPer100vh: 1.2 で、画面の高さ1つ分のスクロールで動画が1.2秒進みます。字幕は動画の秒数に結びつけて出ます。動画2を最後まで送るには、画面の高さ約35枚分のスクロールが要る計算になる、と読めます。

動画2は、1年分を一度には見せません。最初の字幕のあと、こう区切ります。

以3次解放軍發起大型軍演，軍機數量達最高峰的關鍵時間點做切分

解放軍の3回の大規模演習で、軍用機の数が最も多くなった時点を区切りにする、という意味です。

時期	区切りになった出来事
2022年8月〜11月末	ペロシ（Nancy Pelosi）米下院議長の訪台後、2022年8月7日の初の包囲演習
2022年12月〜2023年3月末	2022年12月23日、バイデン大統領が国防権限法に署名したあとの演習
2023年4月〜8月	2023年4月10日、蔡英文総統の訪米からの帰国後の演習

字幕は時期ごとに、西南の空域から巴士海峡（バシー海峡）へ、さらに台湾の東側へと経路が広がったことを述べます。機種の内訳は、戦闘機が69%（延べ1,541機）、偵察機が16%（延べ357機）で、無人機は偵察機の約5割（延べ177機）です。偵察機、運-8 対潜哨戒機、卡-28 対潜ヘリの航跡を順に取り出します。卡-28 の航跡は、水深が100mから2,000mへ急に落ちる台湾海峡の境目に集まる、と字幕は書いています。

台湾の周りに無人偵察機の航跡が重なる動画のコマ。左に運-8とBZK-005の写真と説明、右に字幕がある

報導者 The Reporter／Medium〈捲動式影片2.0：最受歡迎的數位敘事模式再進化〉より引用（GIF の1コマ）

この GIF に付いた説明によると、右側の字幕は決まった体裁のページ側の部品で、左側の機種を説明する絵は動画の中に描き込まれています。

2023年9月1日〜15日の軍用機の航跡が、台湾海峡から台湾の南西にかけて重なり、右に字幕がある動画のコマ

報導者 The Reporter／Medium〈捲動式影片2.0：最受歡迎的數位敘事模式再進化〉より引用（GIF の1コマ）

データと見た目の対応を、確かめられる範囲でまとめます。線の色や凡例の対応は、本稿では確かめていません。

データ	見た目・素材	根拠
1本の航跡（日付・機種・機数つき）	地図上の線。1本が複数の機体や艦艇を表すことがある	附錄「三、資料呈現」
艦艇の位置・活動範囲	円	動画3の字幕の注記
時期	3つの時期ごとに航跡を描き足す	動画2の字幕
時間の進み	読者のスクロール量（画面1つ分で1.2秒）	埋め込みコードの設定
機種	字幕の内訳と、機種ごとに取り出した航跡。機種の説明図は動画に描き込み	動画2の字幕、Medium の記事
ミサイルの射程	地図に描いた射程	動画3の字幕
端末	横長1920×1080（PC）と縦長720×1080（幅767px以下）の動画	埋め込みコード

東アジアの暗い地図に、台湾の周辺から日本の南西諸島、九州、日本海にかけて、線と円をつないだ航跡が重なっている図

報導者 The Reporter／〈【圖解】解放軍如何進逼第一島鏈〉より引用（記事ページの共有用画像）

記事ページの共有用画像には、台湾の周りの線に加えて、台湾の東から南の太平洋に円をつないだ形が見えます。動画3の注記は、線と円が元の政府の図の描き方を引き継いでいることを伝えています。

每一線段或圓點可能包含多架共機、艦，圓圈為共艦點位或活動範圍，部分軌跡同時包含俄軍資料（聯合軍演）。

1本の線や1つの点が複数の機体や艦艇を含むことがある。円は艦艇の位置か活動範囲で、一部の航跡には共同演習のロシア軍も含まれる、という要旨です。日本側の資料は同じ航跡を何度も載せることがあり、報導者は1回だけ描いています。

データセットに残った、二つの数

報導者は、戻したデータを GitHub で「PLA_Path_Database」として、MIT License で公開しています。README の日付は2024年9月23日で、このとき2024年7月31日までのデータを足しています。

記事の公開時に使ったファイルは Taiwan/20220801-20230915_fixed.geojson です。Taiwan の README は、このデータを「2024年9月修正錯誤」と説明しています。その数は、記事の数と合いません。

数えたもの	図・日	航跡
記事の附錄と README の記述	317図	992本
修正版 GeoJSON の集計（日付とフィーチャ）	322日分	995本

記事は図の枚数で、集計は日付の数で数えています。差の内訳は、記事にも README にも書かれていません。

日本側の Japan/jp_data_cleaned.csv は327行で、艦艇が266行、軍用機が61行です。各行には、矢印・両方向の矢印・楕円・グループという、元の図の形の区別が入っています。version の列は、重複の扱いを利用者に委ねています。

防衛省可能在新報告中，連帶標記日前公布過的軌跡，因此軌跡會重複描圖。如果欲去除重複，僅選擇new即可。

防衛省は新しい報告に、以前出した航跡もあわせて載せることがあるので、航跡が重複する。重複を除くなら new だけを選べばよい、という要旨です。

国防部の図は2024年1月16日から、機種ごとの航跡をやめ、活動範囲を多角形で示す形に変わりました（README「國防部不再公布各機型之航機，改以活動範圍多邊形註記」）。以後のデータは多角形で収めています。

第三者はこの作品をどう見たか

Sigma の作品ページによると、この作品は2024年の受賞作です。審査員は、語り方を評価しています。

The project took dry military data and turned it into a compelling visual narrative to highlight the dangers of a war breaking out at one of the world’s key flashpoints. It made the risks of a confrontation clearer to an audience that may not have been focusing on the issues.

無味乾燥な軍事データを説得力のある視覚的な物語に変え、世界の火種の一つで戦争が起きる危険を示した。この問題に目を向けていなかった人にも、衝突のリスクを分かりやすくした、という要旨です。報導者の発表では、78か国・322組織の591件から選ばれた10件の一つで、中国語媒体ではこの回で唯一の受賞でした。

SOPA Awards 2024 では、Excellence in Infographics の華文部門で Award for Excellence を受けています。

This piece adeptly demystified a highly intricate subject matter, successfully condensing an immense volume of data and information into a comprehensible and accessible format. The visual style maintains a consistent and elegant aesthetic, and the incorporation of animation further assists readers in grasping the narrative.

込み入った題材を解きほぐし、膨大なデータと情報を分かりやすい形に圧縮した。見た目は一貫して上品で、アニメーションが物語の理解を助けている、という要旨です。同じ部門の Honorable Mention は、《天下雜誌》の《2023 台北都更地圖》でした。

台湾では、2024年11月19日に第23屆卓越新聞獎の「不分媒體類新聞敘事創新獎」を受けたと、中央社が報じています。

応募書類は、《華盛頓郵報》（The Washington Post）と協力し、航跡の分析を英語にしてデータセットを提供したと自己申告しています。英語版の中身は、本稿では読めていません。

3件の評価はどれも、物語やアニメーション、語り方の革新といった見せ方に向いています。画像を地理データに戻す工程は評の言葉に出てこず、附錄とデータセットの側に残されている、と読めます。

使い道

この作品から持ち帰れることは、政府が画像でしか出さない資料も、手順を踏めばデータに戻せるということです。

範囲が毎回同じ地図なら、縁を切ってそろえれば重ねられます。四隅の座標を取れば、なぞった線を緯度経度に戻せます。範囲がそろわない地図は、経緯線の交点や地形の点を基準に1枚ずつ合わせます。

戻したデータには、限界を添えます。報導者は附錄に、小縮尺で見て、拡大して読まないよう書きました。1本の線が複数の機体を表すという元の図の約束も、注記で引き継いでいます。重複の扱いは、データセットの列で利用者に渡しています。

見せ方では、時間の区切りを出来事に置き、時間の進みを読者のスクロールに任せています。3つの時期に分けて描き足すことで、範囲の広がりを順に追える形になっている、と読めます。データを戻す手間と、それを順に見せる手間の両方が、この作品の中身です。

参考・出典

一次情報

報導者 The Reporter〈【圖解】解放軍如何進逼第一島鏈：台海衝突下牽動的美日軍事布局〉2023年10月17日（本文、動画の字幕、附錄「《報導者》團隊如何收集及呈現共軍軌跡資料」、資料來源）. twreporter.org
報導者 The Reporter《中國虎視下的島鏈──沖繩如何成為台海危機的熱點？》（所属する特集）. twreporter.org
Sigma Awards 2024 の応募書類（作品ページ。原文と機械翻訳）. sigma-awards.data-visualization.jp
data-reporter「PLA_Path_Database」（README、Taiwan/README、Japan/README、LICENSE、GeoJSON、CSV）MIT License. GitHub
data-reporter「PLA_Path_Database」日本側の探索用地図. GitHub Pages
曾偉婷〈捲動式影片2.0：最受歡迎的數位敘事模式再進化〉報導者 The Reporter（Medium）2024年9月12日. Medium（本文は Medium の RSS で読んだ）
報導者 The Reporter、2024年の受賞のまとめ. twreporter.org
報導者 The Reporter〈AI、Python與手工業，我們如何處理台灣+日本超過400張共軍軌跡圖？〉（README が方法論の詳細として案内するメイキング記事。本稿では本文を確認できていない）. Medium

第三者評価

Sigma Awards 2024 の審査コメント. sigma-awards.data-visualization.jp
SOPA 2024 Awards Winner List（p.24、Excellence in Infographics・華文部門）. PDF
中央社「第23屆卓越新聞獎」2024年11月19日. cna.com.tw
The Washington Post, 2023年11月13日（応募書類が協力先として挙げる記事。本稿では読めていない）. washingtonpost.com

改修前はティール、改修後は黄──FT「How China is tearing down Islam」の2,312棟

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

Financial Times（フィナンシャル・タイムズ、以下 FT）は、Google Earth の衛星画像で調べたイスラム様式のモスク2,312棟のうち、1,714棟の改修を数えました。改修前をティール（#35e0cb）、改修後を黄色（#ffec1a）と決め、この2色を、全国地図の点と、衛星写真の前後の切り替えに使っています。

作品は「How China is tearing down Islam」です。FT の Visual Investigations として、2023年11月27日に公開されました。Sigma Awards 2024 の受賞作です（Sigma Awards 作品一覧サイトの作品ページによる）。以下は、作品ページの本文とソース（HTML・CSS・JavaScript）、地域別グラフの Flourish データ、Sigma Awards への応募書類に沿って、読者がスクロールする順に読みます。

北京のモスク1棟から始まる

作品を開くと、まず1棟のモスクの写真が全画面に出ます。北京郊外の Doudian Mosque（ドウディエン・モスク）です。本文は、このモスクを北中国で最も壮麗なモスクの一つだったと書きます。

ドームと2本の尖塔をもつ白い Doudian モスクを、正面の上空から撮った写真

Financial Times（© The Financial Times Limited 2023）／How China is tearing down Islam より引用

写真の次の段では、alt に「Mosque, outlined」とある2枚目の画像が、3秒かけて重なります。続いてスクロールに合わせ、ドローン映像が流れます。撮影は Marine Zambrano です。本文はこう続けます。

But earlier this year, its minarets were removed, its domes replaced with pagoda-style cones and its Arab-style arches squared off.

要旨：その年の初めに、尖塔は取り除かれ、ドームは仏塔風の円錐に替えられ、アーチは四角くされた、という内容です。

この先で、画面は一つの建物から中国全図へ切り替わります。最初は新疆の範囲だけが濃い青緑で塗られ、そこに黄色い点が現れます。次の段で、全国に点が広がります。地図のデータに含まれる点は1,714個です。点の多い順に、新疆387、甘粛355、寧夏268、河南205、雲南146、青海118と続きます。

地図の次は衛星写真です。まず大きなタイル4枚が出て、1秒ごとに1枚ずつ、改修前から改修後へ切り替わります。続いて、画面いっぱいの格子に70組の前後の衛星写真が並び、自動でスクロールします。撮影年月は2017年1月から2023年3月までです。

この順番は、1棟の写真から全国の地図へ、地図から70組の衛星写真へと進みます。一つの建物で起きたことを見せてから、同じことが何か所で起きたかを見せる構成だと読めます。

4,450地点から1,714棟へ

数字は、記事末の方法論の段落に書かれています。

We built a dataset of 4,450 reported locations of mosques across China by combining search results from Baidu Maps, Google Maps, and OpenStreetMap, as well as mosques in Xinjiang from the Australian Strategic Policy Institute. We inspected each location using Google Earth satellite imagery, identifying mosques and comparing changes with their architecture over time.

要旨：Baidu Maps、Google Maps、OpenStreetMap の検索結果と、オーストラリア戦略政策研究所（ASPI）の新疆のモスクを合わせ、4,450地点の一覧を作った。各地点を Google Earth の衛星画像で調べ、モスクかどうかを確かめ、建物の変化を時期ごとに比べた、という内容です。

結果は次の段落にあります。

In total, we located 2,312 mosques with Islamic architecture. Of these, 1,714 (74.3 per cent) had Arabic-style features removed between 2018 and 2023.

要旨：イスラム様式の建物をもつモスクを2,312棟確認し、そのうち1,714棟（74.3%）で、2018〜2023年にアラブ風の特徴が取り除かれていた、という内容です。

段階を並べると、次のようになります。

段階	件数	本文の言葉
地点の候補	4,450	reported locations of mosques
イスラム様式と確認	2,312	mosques with Islamic architecture
2018〜2023年に改修・撤去	1,714（74.3%）	had Arabic-style features removed

判定の対象は、尖塔、ドーム、その他の外観上のアラブ的な特徴です。方法論は限界も書いています。調べたモスクは中国全体の一部にすぎない。地域によっては最新の衛星画像が2020年のもので、その後に改修された建物は数えられていない。だから1,714は少なく見積もった数だろう、という書き方です。

衛星画像だけで記事ができているわけではありません。本文には、現地の写真と住民への取材、四川の地方政府の改修図面、西寧市の計画書の画像が並びます。Sigma の応募書類では、使った技術として Drone、Scraping、QGIS、Google Sheets、OpenStreetMap、Node.js などを挙げています。

茂県城関清真寺の礼拝堂の改修立面図。ドームの位置を破線で示し、その上に多層の中国式の屋根を描いている

茂県の改修図面（地方政府の文書）、Financial Times（© The Financial Times Limited 2023）／How China is tearing down Islam より引用

ティールは前、黄は後

ページのスタイルシートには、2つの色が繰り返し書かれています。改修前はティール（#35e0cb）、改修後は黄（#ffec1a）です。 データを見た目に対応させる約束は、この一つと読めます。

本文の冒頭近くには、「before」と「after」の2語が色付きの太字で出ます。before はティール、after は黄です。衛星写真のタイルは、枠線と右上の日付ラベルの色が、改修前はティール、改修後は黄です。中国全図の点も、黄色の小さな正方形です。

本文で Doudian を詳しく取り上げる箇所には、衛星画像が2枚並びます。作品ページでは、それぞれに2017年と2023年と添えられています（画像の中に年の表記はありません）。画像そのものが、2017年のものはティールに、2023年のものは黄色に色付けされています。建物の外周には、黒い実線の上に白い破線を重ねた線が引かれています。

Doudian モスクの衛星画像2枚。作品ページで2017年とされた左はティール、2023年とされた右は黄色に色付けされ、建物の外周に黒い実線と白い破線を重ねた線が引かれている

Financial Times（© The Financial Times Limited 2023）／How China is tearing down Islam より引用（2枚を筆者が横に並べた）

ページ上での使い方を、表にまとめます。

見せ方（場所）	データ	見た目への対応
冒頭の写真とドローン映像	Doudian モスク1棟の前と後	改修前の写真のあとに、alt「Mosque, outlined」の画像が3秒で重なる。スクロールでドローン映像が進む
中国全図	改修されたモスク1,714棟の位置	黄色の小さな正方形（黒の細い縁取り）。先に新疆、次に全国。点ごとに0〜750ミリ秒ずらして現れる
本文の色付きの語	前／後	before はティールの太字、after と「demolitions and modifications」は黄の太字
衛星写真の大きなタイル4枚	改修前後の衛星画像4組	1秒ごとに前から後へ切り替わる。前の画像がぼけて消える。枠線と日付ラベルは前＝ティール、後＝黄
衛星写真の格子	改修前後の衛星画像70組	格子が自動でスクロールし、画面に入ったタイルから前から後へ切り替わる
モスクごとの前後比較	Doudian・Najiaying・Weizhou の前と後	衛星画像と地上写真を前後で並べ、各画像に撮影年を添える
Maoxian の改修図面	行政の図面と文書	本文の「dome」をティール、「pagoda-style structure」を黄の背景で強調する
地域別の散布図（Flourish）	31の省・地域	横＝ムスリム人口比（対数）、縦＝改修率、円の面積＝イスラム様式のモスク数、塗りは黄

地図の点が黄色なのは、点が「改修後」の建物だからだと読めます。改修された1,714棟が、地図では黄色い点として並びます。衛星写真のタイルでは、同じ黄色が改修後の画像の枠に付きます。文章を読んでも、地図を見ても、写真を見比べても、黄色は改修後を指すように作られていると読めます。

2色の切り替えは、写真の比較にも効いています。Doudian の衛星画像は、ドームの上から見た屋根の形が、2017年と2023年で違います。色が違うので、どちらが前かを、日付を読まなくても見分けられます。

省ごとの散布図と、合計のずれ

本文の後半には、Flourish で作った散布図が埋め込まれています。タイトルは「Mosque modifications were more systematic in areas with larger Muslim populations」です。一つの円が一つの省・地域で、横軸がムスリム人口比（対数）、縦軸がイスラム様式のモスクのうち改修された割合です。円の大きさは、調べたイスラム様式のモスクの数を表します。

埋め込みのデータを見ると、いくつかの地域の数字は次のとおりです。

省・地域	ムスリム人口比	イスラム様式の棟数	改修率
新疆	56.51%	539	71.8%
寧夏	35.08%	294	91.16%
青海	18.43%	146	78.77%
甘粛	8.15%	434	81.8%
河南	0.96%	212	96.7%
遼寧	0.53%	43	9.3%

本文も、寧夏では90%超、甘粛では80%超と書いています。出典の表記は「2020 Chinese Census」と「FT Research」です。

この Flourish のデータを31地域ぶん足すと、調べた地点は4,440、イスラム様式は2,310になります。本文の4,450と2,312とは、それぞれ10と2だけ合いません。合わない理由は、作品には書かれていません。

ここは、読者が数字を追うときに気をつけたい点です。全国の数（4,450／2,312／1,714）は本文の方法論の数字で、地域別の数は散布図のデータの数字です。両方を同じ記事で引くときは、どちらの数字かを書き分けておくのが安全です。

第三者はこの作品をどう見たか

Sigma Awards の審査員は、データの作り方と、ページの組み立ての両方を挙げています。

The team behind “How China is tearing down Islam” built a database of 4,450 buildings and manually reviewed each one of them for accuracy. … This entry successfully combined photos, videos, data visualization and coherence page design to tell a powerful story.

要旨：4,450棟のデータベースを作り、一つずつ手で確かめた。写真、映像、データ可視化、一貫したページ設計を組み合わせて物語を伝えた、という評価です。審査員は、中国にいる記者の多くが身の危険を冒して取材したことにも触れています。

The Guardian は2024年5月25日の記事で FT の分析を引いています。昨年の FT の分析が、2,300を超えるモスクの4分の3が2018年以降に改修・撤去されたと示した、と書きました。Najiaying や Shadian のモスクのその後も報じています。

人類学者の Ruslan Yusupov（ルスラン・ユスポフ）は、2026年3月に Political Theology Network へ寄せた論考で、別の点を突いています。中国のネット上では、中国化を祝う側も「before-and-after」の2枚組の画像を使っている、という指摘です。

when the narratives about Sinicization emerged online, they did so through a powerful medium of visual juxtaposition called “before-and-after” images.

要旨：中国化をめぐる語りがネットに現れたとき、それは「前と後」の画像という、並べて見せる強い形式を通じてだった、という内容です。Yusupov は、2枚組の画像が「前」を、足りないものとして残し続けると論じます。なお Yusupov は、FT の記事のなかで取材を受けている人物でもあります。

3つの評価は、論点が違います。審査員は作り方を、Guardian は数字を、Yusupov は前後比較という形式そのものを見ています。Yusupov の指摘は、FT が使った前後比較の形式が、反対の立場でも同じように使えることを示していると読めます。

使い道

この作品から可視化の仕事に持ち帰れるのは、色の約束を一つに絞り、最後まで守ることです。

FT の色の対応は「前＝ティール、後＝黄」の一つに絞られていると読めます。それを、本文の語、衛星写真の色付け、タイルの枠と日付ラベル、地図の点、図面の強調まで通しています。凡例なしで読めるように作られていると読めます。

種類の違う素材を一つの記事に並べるときに、この方法は使えます。写真、地図、図面は、それぞれ別の道具で作られます。色の約束を先に一つ決めておけば、素材ごとの見た目が違っても、同じ記事の部品として読めます。

数え方も持ち帰れます。FT は、4,450の候補から2,312、さらに1,714へと絞った段階を、本文に数字で書きました。限界も同じ段落に書いています。数を見せる記事では、どこから数え始め、何を数えなかったかを、数字と並べて書いておくと、読者は数字を確かめられます。

最後に、Yusupov の指摘があります。前後比較は強い形式ですが、どちらの立場でも使えます。前後の画像を並べるだけでは、何が失われたのかは伝わりません。FT の作品では、住民の言葉や行政の文書が、その部分を担っていると読めます。

参考・出典

一次情報

Financial Times, “How China is tearing down Islam,” 2023-11-27. 作品ページ
作品のスタイルシート：styles.a686d242.css、ChinaMap.58928fe1.css
作品のスクリプト：index.page.client.a5b40edf.js、chunk-de8e8e48.js（中国全図）、chunk-74e2fd96.js（衛星タイル格子）
Flourish, “China Mosques - Scatter”（visualisation 15487273）. 埋め込み
Sigma Awards 2024, “How China is tearing down Islam”（応募書類の原文と審査コメント）. Sigma Awards 作品一覧
Sam Joiner, X への投稿, 2023-11-27. Thread Reader
Human Rights Watch, “China: Mosques Shuttered, Razed, Altered in Muslim Areas,” 2023-11-22（作品本文が引く先行報告）. HRW

第三者評価

Sigma Awards 2024 審査コメント. Sigma Awards 作品一覧
Amy Hawkins, Elena Morresi, “Last major Arabic-style mosque in China loses its domes,” The Guardian, 2024-05-25. The Guardian（Yahoo News UK の転載で確認）
Ruslan Yusupov, “The Montage of Privation: Islam and the Architecture of Sinicization in China,” Political Theology Network, 2026-03-10. Political Theology Network

140点の水の跡から、町の水面を作る──EL PAÍS『Paiporta bajo el agua』

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

EL PAÍS は、パイポルタで測った140点の水の跡から、浸水した水面を作りました。それを、地籍データから起こした建物の3D模型と重ねています。舞台は、2024年10月29日の豪雨で川があふれたスペイン・バレンシア県の町です。3D の町は Blender で描いた動画で、読者のスクロールに合わせて再生されます。

作品は2024年12月29日、EL PAÍS の日曜版雑誌面 EL PAÍS Semanal に載りました。署名は Borja Andrino（ボルハ・アンドリノ）、Luis Sevillano Pires（ルイス・セビジャーノ）、Jacob Vicente（ハコブ・ビセンテ）の3人です。Sigma Awards 2025 ではショートリストに選ばれました。以下は、作品の本文と方法論の節、ページのスクリプト、Sevillano のポートフォリオ、Sigma への応募書類に沿って読みます。

3週間後に測った140点を、水の面にする

Paiporta（パイポルタ）は人口約3万の町で、ふだん水のない涸れ川 Barranco del Poyo が町を貫いています。10月29日、上流の豪雨で、この川が夕方6時半ごろにあふれました。作品の本文によれば、この日パイポルタでは46人が亡くなり、うち19人は自宅で見つかっています。

EL PAÍS が測ったのは、壁や玄関、ガレージに残った水の跡です。方法論の節の冒頭は、こう始まります。

Durante los días 18, 19 y 20 de noviembre se tomaron in si tu 140 mediciones de marcas de agua en todo el municipio de Paiporta. Es importante señalar que estas marcas corresponden al estado del agua estancada, es posible que en algunos momentos de la riada fuesen incluso superadas.

11月18〜20日に、町全体で140の水の跡を現地で測った。跡は止まった水の状態を示すもので、氾濫のある時点では水位がこれを上回った可能性がある、という注記です。作品が描く水面は、ピークではなく跡が残った高さです。文字カードによれば、140点のうち73点が2mを超え、1.1mを下回る跡は一つもありません。

点を面に変える手順も、方法論の節に3段階で書かれています。

標高モデル（MDT）から川床を取り除き、平滑化して基準面を作る。
140点の深さと、浸水域の外縁の点（深さ0）から、逆距離加重（IDW）で格子を補間する。
基準の MDT に補間した深さを足し、町全体の水面の高さにする。

外縁の点は、バレンシア大学の研究者が集めたものです。端の0があるので、水面は町の外で途切れるように作られている、と読めます。補間したのは水面の標高ではなく深さで、それを地形に足しています。

灰色の町の俯瞰図。通りの角や川沿いに、マゼンタの小さな点が散らばっている

Borja Andrino・Luis Sevillano Pires・Jacob Vicente／EL PAÍS「Paiporta bajo el agua」より引用

これはカード7の動画のポスター画像（スマホ用）です。カード6の文章は「140 marcas de la inundación」の語句に、マゼンタ（#ff35ea）の帯をかけています。俯瞰図のマゼンタの点は、その140点に当たると読めます。カード7は続けて「El resultado es un municipio completamente anegado」（結果は、完全に水没した町だ）と書きます。

地籍から町を起こし、Blender で動画にする

水面と重ねる町も、データから起こしています。建物の形は Catastro（スペインの地籍）の図形です。高さは、地表面のモデルと地形のモデルの差から推定し、1階あたりの平均の高さを出しました。極端な値は置き換えています。

推定や手作業の部分も、方法論は一つずつ書いています。窓と玄関は、建物の外周と階数をもとに乱数で置いた。木の位置は手で集め、橋3本と歩道橋1本も手で作った。教会と2本の通りの建物は、Google の路上写真から作った。道路と街灯は Catastro のベクタデータで、「pueden no estar completos」（完全ではないかもしれない）とあります。

町を見下ろす3Dの画。白とピンクの建物のあいだの通りと川床が、黄土色の水で埋まっている

Borja Andrino・Luis Sevillano Pires・Jacob Vicente／EL PAÍS「Paiporta bajo el agua」より引用

この3D は、ブラウザの中で動かすものではありません。方法論は、冒頭の全コマと作品中の地図を Blender で作ったと書いています。Sevillano も、こう振り返ります。

The reconstruction was rendered as video and embedded in a scroll-driven narrative format to guide readers through the progression of impact.

再現は動画としてレンダリングし、スクロールで進む物語に埋め込んだ、という説明です。スクリプトを読むと、文字カードは12枚あります。各カードに PC 用とスマホ用の動画があり、カードが現れると頭から再生されます。

Blender の作業画面。左にパイポルタの3D模型の透視図、右に航空写真の上の俯瞰図と、建物や木のレイヤーの一覧が並ぶ

Luis Sevillano／luissevillano.net「Paiporta under water: reconstructing a deadly flood」より引用

データと見た目の対応を、作品の方法論とページのコードから整理すると、次のようになります。

データ	加工・出どころ	見た目・素材	値
水の跡（点）	11月18〜20日に現地で測る	文字カードの数字、俯瞰図のマゼンタの点	140点、うち73点が2m超
浸水の深さ（面）	点と外縁の0を IDW で補間し、地形に足す	建物のあいだを埋める黄土色の水の層	実測の最小は1.1m
地形	標高モデル（MDT）	3D の地面、断面図の線	断面の長さは150m
建物	Catastro の形、高さは2つのモデルの差	押し出した箱。窓と玄関は乱数	—
木・橋・教会	手作業、州の目録、路上写真	3D の素材	ユーカリは20m超
1階の住宅	作品に手順の記載なし	静止画の色分けした建物	2,000戸超、うち約1,000戸
地下駐車場	作品に手順の記載なし	静止画の濃いピンクの建物	400棟超、約5,000台分
携帯電話の切断	Kido Dynamics の分析	累積の折れ線2本	20:11 に57.7%

文字カードでは「dos metros de altura」（2mの高さ）の語句に、黄土色（#efa83d）の強調がかかります。画の水の層と同じ系統の色で、文章の強調が凡例の役目をしていると読めます。

1階の家と、地下の駐車場

本文は、3D の町を使って、亡くなった人がどこにいたかに迫ります。1階に部屋がある住宅は2,000戸を超え、その半分の約1,000戸は全部の部屋が1階です。全室が1階の家には、逃げ上がる上の階がありません。

浸水した町の俯瞰図。多くの建物は白のままで、一部の建物が濃いピンクと橙に塗り分けられている

Borja Andrino・Luis Sevillano Pires・Jacob Vicente／EL PAÍS「Paiporta bajo el agua」より引用

この静止画は、1階の住宅の段落の後に置かれ、キャプションも凡例もありません。本文は「1階に部屋のある住宅」と「全部の部屋が道路の高さにある家」の2つの語句に、濃いピンクの帯をかけています。画の2色は、この2つの分類に当たると読めます。ただし、どちらの色がどちらかは書かれていません。

続く段落は地下です。地下に駐車スペースを一つでも持つ建物は400棟を超え、スペースは合わせて約5,000あります。ここにも、建物を濃いピンクで塗った静止画が入ります。これらの数をどのデータから出したかは、方法論に書かれていません。

応募書類は、この部分の意味をこう書いています。

Estos espacios fueron determinantes en la catástrofe: la mitad de las víctimas fallecieron en ellos, atrapadas por la riada.

これらの空間が惨事を決めた。犠牲者の半分は、そこで水に閉じ込められて亡くなった、という主張です。水面の高さと建物の構造を同じ画に重ねたことで、どの家の1階が沈んだかを一枚で示している、と読めます。

20:11の警報と、食い違う数字

浸水の時間は、別のデータと別の図で示されます。Kido Dynamics による携帯電話の分析で、29日の夕方から夜に網から消え、数日たっても再接続しなかった端末を数えています。

携帯電話の最後の接続の累積割合の折れ線グラフ。パイポルタの線は18:28以降に急に上がり、平常の基地局の線はゆるやかに上がる

Kido Dynamics・EL PAÍS／EL PAÍS「Paiporta bajo el agua」（Datawrapper）より引用

y軸は、29・30日に最後の接続があった端末のうち、その時刻までに最後の通信を終えた割合です。線はパイポルタの基地局と、平常の基地局（Antena basal）の2本です。データでは、パイポルタは18:28 に26.3%、20:11 に57.7%、22:30 に98.5%。平常の基地局は、20:11 でも23.7%でした。

20:11 suena la alarma. Casi el 60% de los dispositivos que desaparecieron ese día lo hicieron antes de esta hora

20:11、警報が鳴る。その日に消えた端末の6割近くが、この時刻より前に消えていた、という注記です。本文も、その時刻の水深を書いています。

Cuando la alarma de emergencias sonó en los móviles de los vecinos, a las 20.11, en muchas calles el agua corría con más de metro y medio de altura.

警報が鳴った20:11、多くの通りで水は1.5mを超える高さで流れていた、という一文です。

ここで、作品と応募書類の数字が食い違います。応募書類は同じ時刻について「en varias calles el agua superaba los dos metros」（いくつかの通りで水は2mを超えていた）と書き、根拠を「numerosos testimonios」（多くの証言）としています。測った数や時期も、資料によって違います。

項目	作品	応募書類	Sevillano のポートフォリオ
20:11 の水深	1.5m超（多くの通り）	2m超（いくつかの通り、証言による）	—
測った数	140	más de 140（140超）	hundreds（数百、被災した複数の町で）
測った時期	11月18〜20日（3週間後）	—	Days after the flood
技術	機械学習やスクレイピングの説明はない	AI/Machine learning、Scraping を挙げる	blender, r, qgis, aftereffects

20:11 の水深について、読者が作品で見た数字は1.5m超です。 応募書類の2m超は、20:11 という時刻の水深としては、作品の中では確かめられません。数百の測定がパイポルタ以外の町を含むのかどうかも、資料からは分かりません。

第三者はこの作品をどう見たか

Sigma Awards 2025 では、応募498件から19人の審査員が50件のショートリストを選び、この作品はその1件でした。受賞の10件には入っていません。Sigma の一覧サイトの作品ページも、2025年のショートリストとして載せています。作品ごとの講評は公開されておらず、この作品を論じた批評も見つかりませんでした。ここでは、論点の違う資料を2つ並べます。

一つ目は、バレンシア工科大学（UPV）の CGAT が作った浸水深マップです。同じ災害で、研究者と学生が周辺地域の壁の跡を測りました。2025年1月21日時点で5,097点です。点を補間して面にする点は EL PAÍS と同じですが、建物を抜いた面を別に出しています。

the height of the masked sheet of water that presents the flooding only in the areas without buildings (streets, squares, open field, ….), where it has really occurred

建物のない場所、つまり実際に浸水が起きた場所だけを示す面、という説明です。EL PAÍS は逆に、建物を3D の箱として立て、水の面と交差させています。面が建物を貫く部分を、UPV は抜き、EL PAÍS は家の1階の高さとして見せた、と読めます。報道によれば、この調査を率いた Josep Pardo Pascual 教授は、裁判所で水が3mを超えたと証言しています。応募書類の「一部の地点で3m超」と、独立に一致します。

二つ目は、Montse Morcate と Rebeca Pardo の2025年の研究です。豪雨後数週間の新聞1面の写真を分析しています。

visual metaphors for the dead were used frequently, especially symbolic images of piled‐up cars

死者を表す比喩が多用され、とくに積み重なった車の写真が使われた、という指摘です。この作品もカード5で積み重なった車を見せます。一方で、犠牲の理由を1階の住宅と地下駐車場という建物の構造に置き換え、数と3D の形で見せています。写真報道の比喩に対して、可視化は仕組みを示そうとした、と読めます。

使い道

一つ目は、点から面を作る手順を、そのまま言葉で残すことです。基準面、外縁の0、IDW、地形への足し込み。手順が書いてあるので、読者は水面のどこまでが測った値で、どこからが補間かをたどれます。

二つ目は、「測った値」と「作った値」を分けて書くことです。3D の画になると、実測の水面と、乱数で置いた窓は、同じ見た目に溶けます。作品は、跡が止まった水の高さであること、建物の高さが推定であること、窓が乱数であることを、文章で断っています。

三つ目は、高さと時間を別の図に任せることです。3D の町は「どこまで沈んだか」を、累積の折れ線は「いつ消えたか」を見せます。二つを、20:11 という一つの時刻でつないでいます。

最後に、応募書類や振り返りの数字は、作品の数字と照らし合わせることです。この作品では、20:11 の水深も測った数も、資料ごとに違いました。紹介するときは、読者が見た作品の数字を先に置くのが安全です。

参考・出典

一次情報

Borja Andrino, Luis Sevillano Pires, Jacob Vicente, “Paiporta bajo el agua,” EL PAÍS Semanal, 2024-12-29（本文・方法論「Metodología y recursos」）：https://elpais.com/eps/2024-12-29/paiporta-bajo-el-agua.html
同作品のスクロール部分のスクリプト（カードの文章・動画ファイル名）：https://ep00.epimg.net/infografias/2024/12/paiporta-zona-cero/assets/index.js?v=1
同作品のスクロール部分の CSS（強調色）：https://ep00.epimg.net/infografias/2024/12/paiporta-zona-cero/main.css?v=1
同作品の断面図（ai2html）：https://ep00.epimg.net/infografias/2024/12/paiporta3D/perfil.js?v6666
携帯電話の切断のグラフ（Datawrapper、Kido Dynamics / EL PAÍS）：https://datawrapper.dwcdn.net/vMAvT/1/ 、データ：https://datawrapper.dwcdn.net/vMAvT/1/dataset.csv
Luis Sevillano, “Paiporta under water: reconstructing a deadly flood”（ポートフォリオ）：https://luissevillano.net/work/paiporta-under-water/
Sigma Awards 2025 応募書類（一覧サイト、スペイン語原文と機械翻訳）：https://sigma-awards.data-visualization.jp/entries/2025-s-0032/

第三者評価

GIJN, “Announcing the Sigma Awards 2025 Shortlist”：https://www.sigmaawards.org/announcing-the-sigma-awards-2025-shortlist/
GIJN, 2025 Sigma Awards 受賞発表：https://www.sigmaawards.org/from-flammable-buildings-to-slaverys-hidden-legacy-to-tainted-groundwater-projects-from-10-countries-win-gijns-2025-sigma-awards/
UPV ETSIGCT, “The CGAT group of the DICGF, together with the ETSIGCT, creates a map of the flooding in l’Horta Sud after the episode of October 29, 2024,” 2025-01-28：https://www.upv.es/entidades/etsigct/en/2025/01/28/the-cgat-group-of-the-dicgf-together-with-the-etsigct-creates-a-map-of-the-flooding-in-lhorta-sud-after-the-episode-of-october-29-2024/
NacióDigital, Josep Pardo Pascual 教授の証言の報道：https://naciodigital.cat/societat/un-expert-en-cartografia-declara-que-laigua-va-superar-els-tres-metres-dalcada-durant-la-dana.html
Montse Morcate & Rebeca Pardo (2025). Cut-Off Low (DANA) in Valencia: Visual Representation of Death and Grief in Photojournalism. Media and Communication 13（CC BY 4.0）. doi:10.17645/mac.10775 ／ https://www.cogitatiopress.com/mediaandcommunication/article/view/10775

最高気温36°Cの日に、暑さ指数は69°Cだった──The Hindu『Chennai's heat index』

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

The Hindu（ザ・ヒンドゥー）は、4人の働き手が持ち歩いたセンサーの値から、暑さ指数を計算しました。作品は、2025年6月9日のインド南部チェンナイの最高気温を36°Cと書いています。同じ日、屋台の調理人と海に出た漁師の暑さ指数は、最大69°Cに達しています。センサーは温度・湿度計を付けた Arduino Nano で、暑さ指数は米国気象局（NWS）の式で計算しています。

作品は、インドの英字紙 The Hindu の Data team が2025年7月12日に公開した、単独のインタラクティブページです。ページの見出しは「TAKING ON THE HEAT」で、Sigma Awards への応募名は「Chennai’s heat index: How heat stressed are you?」です。以下は、作品ページの本文とコード、Sigma Awards の応募書類に沿って、ページを見る順に読みます。

6月9日、最高気温は36°Cだった

ページを開くと、水を飲む人の白黒写真に、赤橙の大きな文字で「HEAT」と出ます。その下に、リード文が一行あります。

白黒の写真に「TAKING ON THE HEAT」の見出しと、6月9日の最高気温は36°Cだったというリード文が重なる作品の冒頭

The Hindu Data team／The Hindu「Heat index: how heat-stressed are you?」より引用

“The maximum temperature on June 9 in Chennai was 36°C. But, high humidity and the kind of work they did compounded the heat stress for many.”

6月9日のチェンナイの最高気温は36°Cだった。しかし湿気と仕事の種類が、多くの人の暑さのストレスを重くした、という要旨です。記事は最初の一行で、比べる相手をこの最高気温に決めている、と読めます。

続いて、4人の顔写真のカードが並びます。カードには名前、職業、その日いちばん高かった暑さ指数と時刻、本人の言葉が書かれています。

人	職業・場所	カードに書かれた最大値
Sathya（サティヤ）	中心部 Parry’s Corner の tiffin cook（食事を売る屋台の調理人）	11:30 a.m. に 69°C
Anand（アナンド、33歳）	Marina Beach からベンガル湾に出る漁師	海上で 12:56 p.m. に 69°C
Prakash（プラカシュ）	Korukkupet でステンレスの食器を磨く工場の労働者	3:10 p.m. に約 66°C
Leon（レオン、仮名）	オートリキシャの運転手	2:20 p.m. に 56.8°C

カードの4つの数字は、どれも36°Cより20°C以上高い値です。

手作りのセンサーと、NWS の式

方法は、カードの後の本文にあります。

“The Hindu Data team used Arduino Nano devices with temperature and humidity sensors to continuously record time-stamped data on an on-device SD card. We handed these devices out to four people from different parts of Chennai.”

温度・湿度センサー付きの Arduino Nano で、時刻つきの記録を本体の SD カードに取り続けた。その機材を、チェンナイの別々の地域で働く4人に渡した、という要旨です。記録した日は2025年6月9日で、16時に小雨が降り、市の暑さのピークから数週間後だったと書かれています。

暑さ指数の出し方は、ページ末尾の注にあります。米国気象局（記事の表記は「U.S. National Weather Service (NOAA)」）が作った、気温と相対湿度から出す式を使った。インド気象局（IMD）はその値を、35°C未満、36〜45°C、46〜55°C、55°C超の4段階に試験的に分けている、という内容です。本文の例「35°C・相対湿度85%なら暑さ指数60°C」は、NWS の式で計算し直すと 60.0°C になり、一致しました。

**作品は、データの欠けと異常値を隠していません。**本文は「機材をうっかり切った時間があり、データが欠けている」と断り、その時間の様子は聞き取りで補ったと書いています。Sathya の図には、機材をコンロのそばに置いたため異常に高い値が出た、という注記があります。Anand は夜に機材を切ってしまい、夜の暑さ指数は計算できなかったと書かれています。

スクロールで切り替わる、3つの数字

4人それぞれに、一日を追う場面が一つずつあります。画面の左3分の1に、正方形のイラストと3つの数字が固定されます。数字は「TIME」「TEMP」「HEAT INDEX」です。右の3分の2を本文の段落が流れ、段落が画面の中ほどに来ると、イラストと数字が切り替わります。

黒地に、顔の汗をサリーの端でぬぐう女性のイラストと、11:30 A.M.、48.3°C、69°Cの3つの数字が並び、右に本文の段落がある

Soumyadip Sinha（作品のクレジット欄の Illustrations）／The Hindu「Heat index: how heat-stressed are you?」より引用

上の図は、Sathya がお玉を置いた場面です。11:30 A.M.、気温48.3°C、暑さ指数69°C。どの段落にどの値を出すかは、HTML の段落ごとに data-time、data-temp、data-felt の属性で書かれています。

データを、どの見た目に対応させたかを表にします。

部品	データ	見た目・素材	具体
リード文	作品が書く最高気温	文字	36°C
4人のカード	人ごとの最大の暑さ指数と時刻	顔写真＋名前＋一文＋本人の言葉	69／69／約66／56.8°C
固定パネルの時刻	段落の時刻	数字が時計のように進むアニメーション	時刻の差に応じて1〜10分刻みで数える
固定パネルの気温	段落の気温	数字＋文字色（5段階）	30／33／36／39°C を境に色が変わる
固定パネルの暑さ指数	段落の暑さ指数	数字＋文字色（5段階）	35／45／55／65°C を境に #ffe5e5 から #f24405 まで
固定パネルの画像	段落の場面	白黒の線のイラストの差し替え	Sathya1〜4、Fisherman1〜5 など
時系列の折れ線	センサーから計算した暑さ指数	黒地に赤橙（#f24405）の一本の線	横軸＝時刻、縦軸＝暑さ指数
折れ線の注記	ピーク・異常値・欠測	白い円と曲がった矢印＋一文	「peaked to 69°C at around 1 p.m.」など

数値を色に置き換えているのは、パネルの気温と暑さ指数の文字色だけです。暑さ指数の色の境は、IMD の4段階（35／45／55°C）に、65°C の境をもう一つ足した5段階です。そのため、いちばん濃い赤橙になるのは、69°C の2人と 66°C の Prakash の場面だけです。IMD の区分では同じ「55°C超」の Leon（56.8°C）は、一段薄い色にとどまります。色の段階は、4人の中の差を見せるために一段足されている、と読めます。

4枚の折れ線は、物差しがそろっていない

場面の終わりに、人ごとの暑さ指数の折れ線グラフが1枚ずつ置かれます。線の本体は PNG 画像で、軸の数字と注記は HTML の文字です。HTML のコメントから、Adobe Illustrator と ai2html（v0.121.1）で仕上げたことが分かります。

4枚は、時間の範囲も縦軸の範囲も、人ごとに違います。

人	横軸の範囲	縦軸の範囲	注記
Sathya	9:00 a.m.〜翌 9:00 a.m.（約24時間）	40〜80（10刻み）	コンロのそばの異常値／「peaked to nearly 69°C at around 11.30 a.m.」
Anand	9:00 a.m.〜6:00 p.m.	30〜70（5刻み）	「peaked to 69°C at around 1 p.m.」（デスクトップ版）
Prakash	10:00 a.m.〜12:00 a.m.	40〜65（5刻み）	「peaked to 66°C in the afternoon」
Leon	9:00 a.m.〜11:00 p.m.	40〜55（2.5刻み）	「peaked to 56.8°C during one of his afternoon rides」「Missing data」

図の上端近くまで届く山は、Leon の図では56°C台、Sathya の図では80°Cを超えます。4枚を並べて比べる作りではありません。人と人を比べる手がかりは、注記の数字と、冒頭の4枚のカードが担っています。図は、一人ひとりの一日の形を見せるために切られている、と読めます。

黒地に赤橙の折れ線。正午ごろに80を超える山があり、コンロのそばに置いたという注記と、69°Cの注記がそれぞれ円と矢印で示されている

The Hindu Data team／The Hindu「Heat index: how heat-stressed are you?」より引用

Sathya の図では、線が正午ごろに80の目盛りを超えて伸びます。その山を白い円で囲み、「機材をコンロのそばに置いた」と注記しています。「69°C」の注記が指すのは、その手前の低い山です。カードの69°Cは、異常値の山を外して選んだ値だと読めます。

黒地に赤橙の折れ線。午後1時ごろの山が円で囲まれ、69°Cに達したという注記がある

The Hindu Data team／The Hindu「Heat index: how heat-stressed are you?」より引用（デスクトップ版）

Anand の図には、食い違いがあります。ページは画面の幅で2つの版を切り替えます。幅1144px以上のデスクトップ版の注記は「Anand’s heat index peaked to 69°C at around 1 p.m.」です。それより狭い画面の版では「peaked to 48°C at around 1 p.m.」になっています。どちらの版も縦軸は30〜70で、線の形は同じです。線の頂点は70の目盛りのすぐ下にあり、デスクトップ版の69°Cと合います。小さい画面の48°Cは、書き換え漏れだと読めます。スマートフォンで読んだ人は、カードでは69°C、図の注記では48°Cを読むことになります。

黒地に赤橙の折れ線。午後の山に56.8°Cの注記があり、夕方の数時間は線が途切れて Missing data と書かれている

The Hindu Data team／The Hindu「Heat index: how heat-stressed are you?」より引用

Leon の図は、欠けた時間を線でつながず、空白のまま「Missing data」と書いています。線の色は4枚とも同じ赤橙の一色で、値によって色を変えてはいません。IMD の段階を示す帯も、背景には描かれていません。

第三者はこの方法をどう見るか

この作品を論じた批評は見つかりませんでした。代わりに、手法を測る資料を論点ごとに挙げます。

一つめは、個人の曝露を測る意味です。Kuras らは2017年の論文で、こう書いています。

“Personal exposure research can help reveal the extent of exposure misclassification that occurs when individual exposure to heat is estimated using ambient temperature measured at fixed sites”

定点で測った気温から個人の曝露を推定すると、誤分類が起きる。その大きさを明らかにできるのが個人曝露の研究だ、という要旨です。「街の最高気温36°Cと、人が浴びた値の差」という作品の組み立ては、この指摘の報道版にあたると読めます。

二つめは、暑さ指数の式の限界です。NWS の Weather Prediction Center は、式の説明ページにこう書いています。

“The Rothfusz regression is not valid for extreme temperature and relative humidity conditions beyond the range of data considered by Steadman.”

回帰式は、Steadman のデータの範囲を超える極端な条件では有効ではない、という意味です。UC Berkeley の Ashok Gadgil と Elif Kilic は、Down To Earth への寄稿（2024年6月18日）で、暑さ指数は日陰で軽く動く健康な若い大人を前提にしている、と注意を促しています。作品の69°Cは、気温47〜48°Cという条件から出た値です。海上の漁師や、鍋の前の調理人は、式の前提の外にいると読めます。作品は異常値を注記で明かしていますが、式の適用範囲には触れていません。

三つめは、同じ方法をとる研究です。Princeton 大学 Engineering の記事（2024年12月20日）によれば、Anu Ramaswami らのチームは、デリーとチェンナイで住民に熱センサーのペンダントを配りました。温度と湿度から暑さ指数を出す、作品と同じ考え方の機材です。違いは、研究が多くの参加者を集めるのに対し、作品は4人・1日に絞って物語として見せた点だと読めます。

この作品は Sigma Awards 2026 のショートリストに入りました。応募は84か国から543件で、最終候補は31件です。受賞10作の発表に The Hindu の名前はありません。

作品ページの最後には、The Hindu のメイキング動画「Behind the scenes: How the data and science teams measured heat stress | In Focus podcast」が埋め込まれています（YouTube）。筆者は動画の中身を見ていません。

使い道

この作品から持ち帰れるのは、比べる相手を一つに決めて、最初に置くことです。リード文の36°Cがあるから、カードの69°Cが「高い」と読めます。基準になる数字を先に見せ、その横に、人が浴びた数字を並べる。測り直しの報道では、この順番が使えます。

次に、少ない人数を、数字と言葉で追うことです。4人・1日は統計ではありません。代わりに3つの数字が、段落ごとに本人の行動と結びつきます。

三つめは、欠けと異常を図の中で言うことです。「Missing data」の空白や、コンロのそばの注記は、数字をどこまで信じてよいかを読者に渡しています。一方で、版ごとに違う注記や、そろわない物差しは、比べる読者を迷わせます。図を画面幅で作り分けるときは、注記の数字まで両方の版で照らし合わせる。縦軸を人ごとに変えるなら、比べる場所を別に用意する。この作品は、その両方の例になっています。

参考・出典

一次情報

The Hindu Data team, “Heat index: how heat-stressed are you?"（見出し「TAKING ON THE HEAT」）, The Hindu, 2025-07-12（2025-07-30 更新）. Reporting and writing: Nitika Francis／Production and data: Srinivasan Ramani／Hardware Assembly: Sanjeevi Maran／Interactive and Code: Areena Arora／Illustrations: Soumyadip Sinha ほか. 作品
作品のスクロール処理と色の段階（gif.v2.js）. JavaScript
作品の CSS（色の変数、2列の固定レイアウト）. gif.v2.css / project_styles.v8.css
Sigma Awards 2026 応募書類 “Chennai’s heat index: How heat stressed are you?"（2026 · ショートリスト）. Sigma Awards 作品一覧
The Hindu, “Behind the scenes: How the data and science teams measured heat stress | In Focus podcast”. YouTube
The Sigma Awards, “Remarkable diversity, confronting some of the most urgent issues of our time: announcing the 2026 Sigma Awards shortlist”. 発表
The Sigma Awards, “From toxic supply chains in Africa to Baltic sabotage to stolen children in Syria: 10 data projects win 2026 Sigma Awards”. 発表

第三者評価

E. R. Kuras ほか, “Opportunities and Challenges for Personal Heat Exposure Research,” Environmental Health Perspectives, 125(8):085001, 2017. PubMed / doi:10.1289/EHP556
NOAA/NWS Weather Prediction Center, “The Heat Index Equation”. 解説
Ashok Gadgil, Elif Kilic, “Get the Heat Index right: an important first step to protect people from heatwaves,” Down To Earth, 2024-06-18. 寄稿
Molly Sharlach, “Measuring the human impacts of extreme heat to guide cities’ climate action plans,” Princeton Engineering, 2024-12-20. 記事

総面積、1人当たり、国土比で、国の順位が入れ替わる──Green to Grey

Wed, 04 Nov 2026 00:00:00 +0900

Green to Grey は、2018〜2023年に欧州で建物や道路に変わった自然地と農地を、国ごとに総面積、1人当たり、国土に対する割合の3通りで示しました。ノルウェーは総面積で11位、1人当たりで1位、国土比で26位です。何で割るかによって、国の順位が入れ替わります。3つの指標は、同じ形の灰色の棒グラフ3枚をボタンで切り替える作りで、1枚の図には並べていません。

作品は2025年10月1日に公開された越境調査報道です。オランダの非営利団体 Arena for Journalism in Europe と、ノルウェー公共放送 NRK が主導し、ノルウェー自然研究所（NINA）の科学者と各国の報道機関が加わりました。Sigma Awards 2026 の受賞作です。以下は、作品本編と方法論のページ、国別グラフのデータ、作者のインタビュー、のちに出た学術論文に沿って、読者が見る順に読みます。

緑から灰色へ、を色で繰り返す

本編は、3組の衛星写真から始まります。ギリシャの海岸の森が5つ星ホテルに、英国の農地が Amazon の物流拠点に、ドイツの松林が Tesla の工場に変わった場所です。2018年の Pléiades と2023年の Pléiades Neo の画像を重ね、スクロールに合わせて2023年の画像を浮かび上がらせます。前後を比べるスライダーではなく、スクロールに連動したクロスフェードです。

文字は2行に分かれます。前の状態（“In Greece, a forest on the coast…"）は緑の地に、後の状態（“became a five-star hotel."）は灰色の地に置かれます。サイトの色は、グラフも地図もボタンも、緑 #39b54a と灰 #5d676b の2系統だけです。題名の「緑→灰」が、ページ全体の配色になっています。

調査のきっかけは、NRK が2024年1月に公開したノルウェー国内の調査でした。Arena は2024年、ボローニャの会議に NRK、NINA、各国の報道機関を招きました。チームは2025年1月に作業を始め、2025年10月に公開しました。本編は「41 journalists and scientists from 11 countries」と書いています。

各部品のエンコーディングは次のとおりです。

部品	データ	見た目への対応
冒頭の衛星写真3組	2018年と2023年の同じ場所	スクロール量＝2023年の画像の不透明度（0→1）
点の地図	1万m²を超える建設からの無作為抽出	位置＝場所、色＝灰（建設）、国土＝淡い緑。点の大きさはデータと無関係
失った面積のカウンター	年1,500km² を秒に換算	読み込みからの経過秒数 × 47.5m²
国別の棒グラフ3枚	30か国の推計	長さ＝値、色は全部同じ灰。ボタンで別のグラフへ移る
イズミルの湿地	2018年と2023年の衛星画像	ドラッグで動かす前後比較のスライダー

点の地図は、場所ではなく広がりを見せる

本編の最初の図は、欧州の地図に灰色の点を打っていくものです。キャプションは “Random sample of constructions larger than 10,000m² identified by our methodology.” です。本文は、点の一つひとつが失われた自然か農地の一か所だ、と書いています。

点は最初に約1.6万個が描かれ、地図が画面に入ると100ミリ秒ごとに100個ずつ足されます。全部で約2.9万個です。点の半径は、0.5、1.0、1.5の3種類から無作為に選ばれます。点の大きさは、建設の面積を表していません。

作者の Zeynep Şentek（ゼイネップ・シェンテク）と Léopold Salzenstein（レオポルド・サルゼンスタイン）は、英国王立地理学会（RGS）のインタビューで、地図の設計をこう説明しています。

We specifically did not include a zoom feature on the map. This was to emphasise the overall of scale of nature loss within Europe rather than focusing on detailed data for local areas.

拡大の機能は、あえて付けなかった。地域ごとの細かいデータより、欧州全体の規模を見せたかったから、という要旨です。点を読み込みながら増やしたのは、損失が今も続いていることを示すためだ、とも述べています。地図の終わりには、読み始めてから失われた面積を数えるカウンターを置きました。添え書きは “(47.5 m² per second, 4.1 km² each day)” です。

のちに出た学術論文は、同じ land take を別の形で描いています。50km の格子に集計し、自然地と農地の面積を2変量の色で塗り分けた地図です。

欧州を50km四方の格子に分け、自然地と農地の land take の面積を2変量の色で塗った地図と、農地と森が建物に変わった2か所の空中写真

論文の地図は、どこでどれだけ失われたかを色の濃さで読ませます。作品の点の地図は、量を読ませることを手放し、点が増えていく動きに役目を移しています。同じデータでも、報道の図は量の読み取りより、広がりと継続を先に伝える側を選んだ、と読めます。

3つの分母、3枚の棒グラフ

国の比較は、本文の “No country spared” の節にあります。Datawrapper の横棒グラフの上に、3つのボタンが並びます。“Total area (km²)"、“By population (m²/person/year)"、“By country size (%)” です。押すと、別の Datawrapper のグラフに移ります。選んでいるボタンだけが緑に塗られます。

同じ形の灰色の横棒グラフ3枚。左から総面積ではトルコ、1人当たりではノルウェー、国土比ではオランダが最上段にある

Arena for Journalism in Europe・NRK ほか／Green to Grey（Datawrapper のグラフ3枚を、筆者が横に並べたもの）より引用

3枚は棒の色も並べ方も同じで、違うのは分母だけです。公開されたグラフの値から、4か国の順位を並べます。

国	総面積（km²、2018〜2023年）	1人当たり（m²/人/年）	国土比（%）
ノルウェー	207（11位）	6.26（1位）	0.06（26位）
トルコ	1,860（1位）	3.55（10位）	0.24（6位）
オランダ	192（12位）	1.77（23位）	0.46（1位）
英国	604（5位）	1.47（26位）	0.25（4位）

同値の国は、グラフの並び順で数えています。ノルウェーの0.06%はラトビア、ウクライナと、トルコの0.24%はアイルランドと同値です。

本文も、3通りすべてを言葉にしています。総面積ではトルコが1,860km² で首位、次がポーランドです。国土の大きさで調整すると、オランダとベルギーが先頭に来ます。人口で調整すると、北欧が悪くなります。

But if we adjust the figures based on population size, Scandinavian countries fare worse. Norway’s construction translates to roughly six square metres of nature and cropland every year for each resident. In Switzerland, per capita losses are ten times less.

人口で割ると北欧が悪くなる。ノルウェーでは住民1人あたり毎年約6m²、スイスはその10分の1だ、という要旨です。

3枚の単位はそろっていません。総面積は6年間の合計、1人当たりは「年あたり」です。国土比は、総面積を国の面積で割った値に当たります。オランダなら192km² を約4.15万km² で割って0.46%で、6年分の累計になります（筆者の検算）。国土比の定義は、グラフには書かれていません。

見出しの文言から、The Black Sea（“Turkey Leads In European Nature Loss”）は総面積、NRK（“Nordmenn bygger ned mest natur”）は1人当たりの指標に立っていると読めます。どの報道機関も、自国が目立つ分母を選べる作りになっている、と読めます。

数字の下に置いた、方法と不確かさ

国別グラフの棒には、点推定の値しかありません。不確かさは、別の方法論のページにまとめられています。署名は Salzenstein と NINA の Zander Venter（ザンダー・ヴェンター）です。

入力は、Google と World Resources Institute の Dynamic World です。Sentinel-2 の10m解像度の画像を、画素ごとに土地被覆の確率に変えたものです。画素ごとに「建物である確率」の2018〜2023年の推移に回帰直線を当て、傾きが0.05を超えたら land take とします。約840億画素、185,000枚近い画像を処理しました。

面積は、画素を数えて出してはいません。抽出した点を人が確かめ、その誤差から補正した推計と95%信頼区間を出しています。EEA-39 全体で約9,000km²、年平均1,500km² です。

Forty journalists and fact-checkers manually verified more than 10,000 locations across Europe, a process that took more than 500 hours in total.

記者とファクトチェッカー40人が、欧州の1万か所以上を手で確かめ、延べ500時間以上かかった、という要旨です。AI の判定は伏せて、点は国に関係なく割り当てられました。方法論のページには、画素数と補正後の値の比較図や、国別の精度の図もあります。

論文も、国別の1人当たりの値を、95%信頼区間つきで描いています。

国別の1人当たりの land take を、点推定と95%信頼区間の横線で示した3枚の図。全体、自然地、農地の順

Venter et al.／Nature Communications（2026）Fig. 2 より引用（CC BY 4.0）

本編では読みやすい点推定を、方法論のページと論文では幅のある推計を見せています。数字の読みやすさと、検証のしやすさを、層を分けて両立させた、と読めます。

一方で、資料のあいだには数の食い違いがあります。使う数字ごとに、出典を並べます。

項目	資料ごとの数字
参加した国	本編「11 countries」。主導2団体と参加10社の所在国を数えると12か国
分析の対象国	方法論ページは30か国を挙げつつ「28 countries」の層に言及。論文は29か国、Datawrapper は30か国（ウクライナを含む）
記事の数	About「51 stories in 11 languages」、応募書類「51 stories published in 10 languages」、Arena の受賞告知と The Spark「47 publications in 10 languages」
検証した点	本編・方法論「more than 10,000」、論文「9,893」
晴れた月の選び方	方法論「four-month period」、論文「three consecutive months」
従来推計との比	本編「up to one and a half times faster」、論文の要旨「nearly twice as large」
ノルウェーの国土比	グラフ用に配布された CSV は0.03%（この値なら29位）。国土比のグラフは、2025年10月1日の編集でこの値を0.06%に書き換えている

最後の行は、Datawrapper のグラフに残る編集の記録から、筆者が確かめたものです。

第三者はこの作品をどう見たか

Sigma Awards の一覧サイトでは、この作品は「2026 · 受賞 · 大規模」と記されています。審査のコメントは、見せ方の分かりやすさを挙げています。

What’s more, the presentation is intuitive and married with strong storytelling and on-the-ground reporting. Sometimes it can be hard to see environmental impacts over time. This project made it easy.

見せ方が直感的で、物語と現地取材に結び付いている。環境への影響は時間を追って見るのが難しいが、この作品はそれを容易にした、という要旨です。

2026年4月13日には、Nature Communications に論文が載りました。著者には NINA、NRK、Arena の人が入っているので、第三者と言えるのは査読の部分です。論文は1人当たりの値について、ノルウェーとエストニアが最も大きく、スイスとスペインが最も効率がよいと書いています。さらに、人口の増減あたりの土地消費という4つ目の分母も出しました。人口が減った国では、ハンガリーが「250 m2 land take per citizen lost」で最上位です。

英国の論評誌 Country Squire Magazine（2026年3月11日）は、Guardian の英国版を引いて、英国を「fifth-worst in Europe」と書きました。そのうえで、これを国土の大きさに対する順位だと説明しています。ところが共有されたデータでは、英国は総面積で5位、国土比で4位、1人当たりで26位です。分母の取り違えに見えます。Guardian の本文は確かめられていません。順位が分母と離れて伝わる例として読めます。

ギリシャの iMEdD Lab（2026年3月10日）の特集では、Şentek が、確かめ直すと AI が正しく人が間違っていた例が多かった、と語っています。方法そのものを批判した記事は、筆者が調べた範囲では見つかっていません。

使い道

この作品から持ち帰れるのは、分母を一つに決めないことです。総面積、1人当たり、国土比のどれを選んでも、それは一つの主張になります。Green to Grey は3つを同じ形のグラフにし、本文でも3通りを言葉にしました。

ただし、3枚は1枚の図に並んでいません。読者がボタンを押さなければ、入れ替わりは目に入りません。順位の入れ替わりそのものを見せたいなら、3つの順位を線で結ぶ図も選べます。この作品は、入れ替わりを本文の言葉に任せた、と読めます。

点の地図は、点の大きさを意味から外しました。大きさを使わないなら、大きさをそろえるか、使っていないと書き添えるのが安全です。ここでは無作為な半径が、量の読み違いを招く余地を残しています。

不確かさは、別の層に置けます。本編は点推定で読ませ、方法論と論文で幅を示しました。最後に、配布する表と画面のグラフが一致しているかを確かめます。ノルウェーの0.03%と0.06%は、編集の記録を見るまで分かりませんでした。分母を選ぶ作品ほど、分母の値そのものの確認が要ります。

参考・出典

一次情報

Zeynep Sentek, Jelena Prtoric, Hazel Sheffield, Leopold Salzenstein, “Green to Grey: How Europe is squandering the little nature it has left,” Arena for Journalism in Europe ほか, 2025-10-01. https://greentogrey.eu/
Léopold Salzenstein, Zander Venter, “Data Methodology,” Green to Grey. https://greentogrey.eu/methodology/
Green to Grey, “About.” https://greentogrey.eu/about/
Green to Grey, “Publications.” https://greentogrey.eu/publications/
国別の棒グラフ（Datawrapper）：総面積 https://datawrapper.dwcdn.net/p3y79/5/ （データ https://datawrapper.dwcdn.net/p3y79/5/dataset.csv ）、1人当たり https://datawrapper.dwcdn.net/D5ozx/7/ 、国土比 https://datawrapper.dwcdn.net/2bLXf/5/
点の地図のデータ：https://greentogrey.eu/data/spots-data-static.csv 、https://greentogrey.eu/data/spots-data-animated.csv
サイトの JS / CSS：https://greentogrey.eu/_next/static/chunks/143-d8b84dbd4ceb054a.js 、https://greentogrey.eu/_next/static/css/bb6b167e4a7bb8eb.css
Sigma Awards 2026 の作品ページ（応募書類の原文と日本語訳）：https://sigma-awards.data-visualization.jp/entries/2026-s-0003/
Royal Geographical Society, “Green to Grey”（作者へのインタビュー）. https://www.rgs.org/about-us/what-is-geography/geovisualisation/green-to-grey/
Arena for Journalism in Europe, “‘First of its kind’: Behind the scenes of Green to Grey’s groundbreaking data investigation,” 2025-10-03. https://journalismarena.eu/first-of-its-kind-behind-the-scenes-of-green-to-greys-groundbreaking-data-investigation/
Arena for Journalism in Europe, “Arena’s groundbreaking data investigation, Green to Grey, wins Sigma Award.” https://journalismarena.eu/arenas-groundbreaking-data-investigation-green-to-grey-wins-sigma-award/
The Spark（TBIJ）, “‘Green to Grey’ captured Europe’s changing landscape.” https://the-spark-tbij.beehiiv.com/p/green-to-grey-captured-europe-s-changing-landscape
NRK, “Europa fra grønt til grått: Nordmenn bygger ned mest natur, viser europeisk kartlegging.” https://www.nrk.no/dokumentar/xl/europa-fra-gront-til-gratt_-nordmenn-bygger-ned-mest-natur_-viser-europeisk-kartlegging-1.17577504
NRK, “NRK avslører: 44.000 inngrep i norsk natur på fem år,” 2024-01-05. https://www.nrk.no/dokumentar/xl/nrk-avslorer_-44.000-inngrep-i-norsk-natur-pa-fem-ar-1.16573560
Venter, Czúcz, Kumano-Ensby, Salzenstein, Simensen, Solvang, Støstad, “Europe’s land take and the loss of nature and cropland to artificial surfaces,” Nature Communications, 2026-04-13. https://www.nature.com/articles/s41467-026-71931-w （doi:10.1038/s41467-026-71931-w、CC BY 4.0。著者が作品と重なる）

第三者評価

The Sigma Awards, “From Toxic Supply Chains in Africa to Baltic Sabotage to Stolen Children in Syria: 10 Data Projects Win 2026 Sigma Awards”（審査コメント）. https://www.sigmaawards.org/from-toxic-supply-chains-in-africa-to-baltic-sabotage-to-stolen-children-in-syria-10-data-projects-win-2026-sigma-awards/
Nature Communications（査読付き論文として）. https://www.nature.com/articles/s41467-026-71931-w
“Britain’s Disappearing Countryside,” Country Squire Magazine, 2026-03-11. https://countrysquire.co.uk/2026/03/11/britains-disappearing-countryside
Athina Thanasi, “Green to Gray: The data, the mountains, and the politics of land,” iMEdD Lab, 2026-03-10. https://lab.imedd.org/en/?p=49962