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賞金の出る4択クイズゲームを隠しカメラとOCRで解くプロジェクト

イギリスのパブなどに置いてあるゲーム機に、クイズを解き続けることで勝ち進み、最後は賞金が出るものがあるそうです。

GitHub に公開されたこちらのリポジトリでは、そのトリビアクイズ機を解いてしまう支援ツールが公開されています。

こちらのアニメーションgif でプレイしている様子が見られますが、質問文と、4択の回答が表示されて、時間内に正答をタッチすると次の問題へ行けるんですね。

https://github.com/tensor8/hacking_slot_machines

こちらの動画に、ドラマか何かの中で出てくる、この手のゲームで遊んでいるシーンがあります。

Github上の解説によると、

  • カメラ内蔵のボタンで撮った画面の画像を Raspberry Pi へ送信
  • 画面の傾きを補正、OpenCV で問題・4つの回答のボックスを切り出す
  • Google Tesseract で文字を抽出
  • 得られた文字を[問題・回答]のデータから総当たり検索
  • espeak で音声合成した結果を隠しイヤホンに送る

という作りで、画面に映った問題の答えがイヤホンで聴こえてくる仕組みを実現しているそうです。

上にあるように、すべての問題と回答のデータはある前提で、これはゲーム機のROMからごく簡単な暗号化されたデータが取れていて、Pythonスクリプトで逆変換しています。

最初は問題文だけの検索で済ませるつもりだったそうですが、問題文の認識精度が完全ではなく、回答(20個のうち正答含めた4つがランダムに選ばれる)もあわせ、読み取りに間違いがある前提で単語間距離が小さいものを検索することで質問を特定しているとのこと。

当初は Raspberry Pi だけでこの処理を完結させるつもりだったそうですが、それだと回答が出てくるのに30秒掛かって間に合わないため、バックパックに入れたノートパソコンに画像を飛ばして、イヤホンへの音声合成もそこでやっているということ。Raspberry Pi はあまり関係なかった

やってる内容が内容なので、Hacker News のコメント欄では法律やモラルの問題を指摘する声も多く出ています。ボタンの穴から写す隠しカメラや、小型コンピュータであるラズパイ、バックパックに隠したPCなどの道具だてから、隠れてやるつもりがあるのも明らかですし。

Hacker News に紹介した id:jamesough が本当の作者なのかは確認できてませんが(作者である風にコメントで答えてはいます)、コードの更新日が2年前なので、これを実際に使ってたとしても前のことなのでしょうね。

アメリカのカジノでは、こういった本人の努力や知識で結果が変わるギャンブル機は無いそう。規則で許されていないようです。また、イギリスではこの手の Skill with prize (スキルで賞金)ゲームはギャンブルの範疇には入らないそうで、そのためパブ・映画館・ショッピングモールなどに自由に置くことができるのだとか。

この手の知識を問うゲーム機、特に賞金が出るものは、最初は簡単に答えられるものの、勝ち進めば進むほど問題の難度が上がり、またとても人間が答えられなさそうな問題も出るようになっているそうです。しかし、こんな風に機械による支援を受けた人間なら解ける、となってしまうと、賞金を出すビジネスモデルではもう立ちいかなくなってしまうでしょうね。

via Hacker News

イギリスは「九九」じゃない。12×12までの掛け算を暗記する意味ってあるの?

小学校で習う「九九」、一桁同士の計算の結果表をそのまま暗記しておくことで、計算速度を早くする技術。説明するならそんな感じかなと思います。日本では9×9 まで覚えればいいことになってますが、この上限は国によって違うみたいですね。

イギリスや旧英植民地では、9×9 じゃなくて 12×12 までの掛け算表を小学生に覚えさせたりしているようです。「九九」的に言うなら「十二十二」ですね。イギリスの場合は9歳までに 12×12 までを覚えることとされているよう。また、インドでは 20×20 まで覚えさせられた、という話も見つかります。

掛け算の表を暗記すると、計算の時にどれだけ有利になるか

Wolfram Alpha の12×12 の掛け算テーブルを覚える意味はあるの?というブログが、大きな数の掛け算の答えを暗記する教育に対して、数式を使った効果検証をしています。

ブログでは、掛け算の答えを暗記しておくことの利点を3つ挙げています。

  1. 日常の役に立つ (でも、12×12 を覚えて 13×13 や 39×39 を覚えない根拠は?)
  2. 筆算の役に立つ (その場合、11と12の桁は役に立たないのでは?)
  3. 概算の役に立つ

1,2については、上記のように「12まで覚える」理由が無さそうだ、ということで、筆者は、3について考察を続けています。

7203 x 6892 という計算の結果を大体の概算で求める時、九九の 7×7 を覚えていれば、

7000 x 7000 = 49000000

だいたい4900万、と出せて、これは本当の結果 49643076 との乖離が 1.2% となります。

もし、72×72 までのテーブルを暗記していたら、

7200 x 6900 = 49680000

がわかるので、乖離は 0.07% 。72×72 まで覚えてる人は、概算での間違い方が 1.2% → 0.07% に改善できるということになります。

このような乖離率を、多数の掛け算について機械的に求めることで、どこまで暗記しておけば、どれだけ概算が正確になるか、求めたものがこちらのグラフ。

7×7 ぐらいまで覚えていると、概算の正確さはグングン上がりますが、その後は乖離率はなかなか下がっていきません。

ブログ記事では、さらに、一つ多くの数字まで覚えた場合に覚えなければならない答えの数の増え方が大きいことを踏まえて、覚える答えの数に対する改善率を求めていますが、これだとさらに、たいへんな苦労をして11以上の表を暗記しても、概算の正確さはさほど上がらない、というのが見て取れます。

また、実用上ということで言えば、11の桁、12の桁を覚えるよりも、15や25との掛け算の結果を覚えたり、掛けて100や100前後になるような組み合わせを覚えたほうが、少ない記憶で概算の正確さが上がるよ、ということも述べています。

前提となる「概算の役に立つから九九(やそれ以上の結果を)丸暗記する」というのに同意するかどうか、という点はあるものの、「結果がどれだけ良くなるか、で、どれぐらい努力するかを決める」というのは合理的で、考え方としていいのではと思いました。このブログ記事の組み立てに説得されてしまったわけですが、別に 11の段とか12の段とか、無理して覚えなくてもいいんじゃないかな、という気がします。

イギリスの交通違反の悪質な地域を可視化したインタラクティブ地図

イギリス交通違反多発地域(The UK's Driving Offence Hotspots)は、交通違反のデータを基に、どの地域(警察管轄)で交通違反が多いかを可視化した地図です。

上は、速度超過違反を選んだ場合。運転手1万人あたりの違反件数が多いほど、濃い赤色で表示されるようになっています。

7つのカテゴリー別の地図と、全部を合わせた総合の地図を選ぶことができます。総合で1位となったのは、南西部のエイボン・サマーセット地域。個別にみるとスピード違反で1位の地域のようですが、スピード違反の件数が他の違反よりも桁違いに大きいのが効いているように見えます。

免許不携帯と不注意運転の両方で1位なのはスコットランド。運転中の携帯電話利用はロンドンが1位、あたりは、なんとなくイメージからわかる気もします。信号無視の件数が2位以下を引き離して多いレスターシャーは、なんかあるんですかね。

2016-2017年度のデータを各警察署などから集めたということで、データも公開されています。公開データを使った可視化で、注意喚起としてもいいですね。

via Maps Mania

イギリス中の自転車事故などを地図上で一望できるwebサービス

Bikedata は、イギリスにおける自転車に関するデータを地図上にプロットした、インタラクティブな情報地図です。

この画面では、道路のどの場所で自転車事故が発生したことがあるか、が、ピンクのマーカーで示されています。

通勤やツーリングの計画を立てる時に、事故が頻発するところを知って避ける、といった使い方もできるでしょうね。スマートフォンアプリなどで、事故の多い場所に近づいたら注意をうながす、みたいなものを作ったりもできるかもしれません。

サイトでは、事故の他にも、交通量、自転車の盗難、駐輪場、サイクルレーンの写真、など、様々な自転車に関するデータを表示することができます。

さらに、このサイトのソースはGPLv3 で公開されています。

元データは国によるもの

イギリス政府のデータ公開サイトに、道路の安全データ(Rode Safety Data)というのがあり、ここではSTATS19 という書類で報告された2005年から2014年までの事故のデータが公開されているようです。

100Mぐらいあるデータを見てみたら、こんな感じで緯度経度や日時、事故の状況を表すフラグを持つレコードが大量にあるCSVファイルでした。

こういったデータが公にされているのはいいですね。このデータを API 化して自転車事故について Cyclestreets.net が提供し、それを Google Maps APIなどを使って可視化したのが今回のサービス、ということになります。

via Maps Mania

英語の求人文章から「男性的」「女性的」な表現の偏りをチェックしてくれるサイト

イギリス内閣府とNPO団体 の共同運営するAppliedは、ジェンダー差別や人種差別を廃し、公正で多様性のある採用ができるような支援機能を多数持つ求人サイトだそうです。

そのような機能のうちの一つ、あなたの書いた求人の文章のジェンダーバイアスをチェックしてくれるオンラインツールは、デモとして無料公開されています。

試しに、ネットに公開されているシニア・プロダクトマネージャー募集のサンプルを与えてみたところ、こんな判定が出てきました。

男性的(masculine)と判定された単語は、

  • leader (リーダー)
  • confident (自信いっぱいの)
  • analyze (分析する)
  • lead (リードする)
  • leadership (リーダーシップ)

女性的(feminine)と判定された単語は

  • responsibilities (責任)

求人広告に書かれた文章は、その職務のことだけでなく、企業組織やその文化についてのヒントを応募者に与え得るそうです。Applied は、男性的な言葉ばかり並べた募集の文面は女性の応募を遠ざけ、結果的に多様性の無い組織を作ってしまう、と主張しています。求人を書くときに、無意識にどちらかの性の人物を想定して、言葉を選んでしまっていないか、ということでしょうね。

他にも同様の注意を呼び掛けているサイトはあり、バイアスの少ない文章が求人で重要、という考え方はAppliedだけの発想ではなさそうです。

サービスは最低プランが無料から始まるフリーミアムで、ユーザー1人で使うだけなら無料である程度使えるようです。

海外に支店があったり、グローバライズした製品やサービスを売ったりしなければいけない日本企業では、英語で求人しなければいけない、という状況もあるでしょう。英語で正しく文章を書くだけでも大変ですが、文章に含まれる微妙な偏りや差別については、文法的な正しさとはまた違った知識や経験が必要そうですし、このようなツールに一回かけてみて、あまりに一方的な判定結果が出た場合はちょっと考えてみる、というのは安全のためにもいいかもしれないですね。

via New Scientist

イギリスのEU離脱決定後、日本からの「イギリスとは」検索が急増。日本人はイギリスを知らなかった?

国民投票の結果によるbrexit(EU離脱)を受けて、イギリス人が”What is the EU?”(EUって何?)と検索した、という話が、笑い話的に報道されました。

EUからの離脱が何をもたらすのかを多くの英国民が分からないまま投票に臨み、結果を受けて慌ててネットで調べた様子が明らかになった

「EU離脱とは?」「EUとは?」 英での検索順位発表:朝日新聞デジタル

英国内のGoogle検索で最も多かった検索ワードには、「What is the EU?」(EUとは何か)や「What happens if we leave the EU?」(EUを離脱したらどうなるか)などがあった。前者は、国民投票結果が正式に発表された後、英国におけるEUに関する検索ワードで第2位だった。後者は、投票終了後に250%以上増加した。

英国、離脱確定後に「EUとは何か」のグーグル検索が急増 – CNET Japan

例にあげたこれらはまだ抑制的で上品な方で、まとめサイト等では「自分たちが何に投票したか理解していない馬鹿なイギリス人」的な取り上げ方をしているところもありました。

「イギリス」を知らない日本人?

ではその同じ時期に、日本人は何を検索していたのでしょう。同じGoogleトレンドで、「イギリスとは」と検索した人の変化が以下のグラフです。

google-trends-what-is-the-uk

EU離脱の投票結果を受けて、「イギリスとは」との日本からの検索は、30倍ぐらいに増えています。こんなに「イギリス」が何のことか知らなかった人がいるとは驚きですね。「急増した」と言えば、まあそれ自体は嘘とは言えないかもしれません。

では次に、「イギリスとは」と「イギリス」の検索量を並べて見てみましょう

google-trends-what-is-the-uk-and-uk

実は、ほとんどの人は「イギリス(グラフの赤い方)」で検索していたことがわかります。「イギリスとは」が30倍に増えた、と言っても、青いグラフはそれが増えたかどうかもわからないぐらい、微々たる量だということがわかります。

ピークの6月24日でその比率は100:2、50倍。イギリスのニュースが話題の時に、イギリス関連のニュースやブログを見るために「イギリス」だけで検索する人がいることは特に不自然とは言えないでしょう。

いずれにしても、Googleトレンドでは「他の時期に比べてどれぐらい増えたのか/減ったのか」という相対的な量しか出てきません。

絶対量ならGoogle Adwordsを

では「イギリスとは?」と検索した人は実際何人ぐらいいたのでしょうか? Remy Smithさんが提案したのは、GoogleトレンドではなくGoogleアドワーズのキーワードプランナーを使った検証です。

こちらはAdwordsの利用者である必要がありますし、6月のデータはまだ出てこないので一工夫必要です。

「イギリスとは」「イギリス」で先月5月までの日本での検索量を調べます。

google-adwords-what-is-uk

すると、「イギリス」の検索が月間で11万回ぐらい、「イギリスとは」の検索回数は月間320回ぐらい、という結果が出てきました。

比率にして340倍は、Googleトレンドの方で出てきた50倍よりもかなり大きな値です。Google AdWordsのツールは、それを基に実際に広告を買う人のためのツールなので、どちらがより正確を期した数値を出しているかも想像できますが、仮に50倍の方だったとしても、「イギリスとは」で検索している人は多数派とは言えませんね。

そして、先月までの平常時で「イギリスとは」の検索が月間320回ぐらいなら、一日に10回。6月24日に普段の30倍の人が「イギリスとは」と検索したとすると、検索した人数は推定で300回、同一人物の複数回という可能性は無視して、まあ300人というところでしょう。

日本でグーグルを使っている人の300人が「イギリスとは」と検索した日が有ったからと言って、ニュースにするような話でもないですね。今回の国民投票のニュースで初めてイギリスという国を知った小学生あたりなら、そういう検索をするかもしれません。

面白すぎる話に注意

今回のニュースの元ネタは、他ならぬグーグル社の Google Trends 公式アカウントでした。

そのため、メディアの中には「グーグル社の発表によると」と言っているところもありましたが、一サービスのツイッター担当の一つのつぶやきでしかありません。興味深い結果ではありますが、元のつぶやきが注意深く「言っていない」ことが、広まっていくうちに付け加えられていった感じもありますね。

「EUという言葉を含んだ検索キーワードの中で2位」とは書いてありますが、それがどれぐらい多かったのかは、ツイートからは見て取れません。前述のRemy SmithさんのGoogle Adwordsのツールを使った推定では、「イギリス中でせいぜい1000人にも満たないだろう」ということでした。

イギリス人の「多くが」EUを知らなかった、みたいなニュアンスで書いているニュースを見た時に、「さて、本当にそんなことがあり得るんだろうか?」と思えるかどうかは、異国の市井の人を自分と同じような人間だろうと想像するか、自分とは何か違った人間だろうと想像するか、にも影響されるのではないかな、と思います。

参考: Stop Using Google Trends(Googleトレンドを使うな)