hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
Strikeforce: Rockhold vs. Kennedy 試合結果
○  ロレンツ・ラーキン vs.  ロビー・ローラー ×
3R終了 判定3-0
第7試合 ミドル級ワンマッチ 5分3R
○  ホジャー・グレイシー vs.  キース・ジャーディン ×
3R終了 判定3-0
第8試合 Strikeforce世界ウェルター級王座決定戦 5分5R
○  ネイサン・マーコート vs.  タイロン・ウッドリー ×
4R 1:39 KO（スタンドパンチ連打）
※マーコートが王座獲得に成功。
第9試合 Strikeforce世界ミドル級タイトルマッチ 5分5R
○  ルーク・ロックホールド vs.  ティム・ケネディ ×
5R終了 判定3-0
※ロックホールドが王座の2度目の防衛に成功。
護国寺 (南あわじ市)
護國寺（ごこくじ）は、兵庫県南あわじ市賀集八幡にある高野山真言宗の寺院。山号は賀集山。本尊は大日如来。
護国寺 (南あわじ市) 歴史
京都の石清水八幡宮を開いた行教により創建されたと伝える。その後、西に隣接している賀集八幡神社（淡路国府八幡宮）の神宮寺となっている。
この付近一帯は賀集荘と呼ばれていたが、貞応2年（1223年）の淡路国大田文には高野山宝幢院領とある。
当寺と賀集八幡神社は、室町時代には淡路守護細川氏の庇護を受けていたが、至徳3年（1386年）の火災により賀集八幡神社と共に焼失し、以降は荒廃した。しかし、寛永8年（1631年）に徳島藩主蜂須賀忠英により再興された。その際に、蜂須賀氏の菩提寺の一つとなっている。
明治時代になると、神仏分離により賀集八幡神社は当寺から独立した。
護国寺 (南あわじ市) 前後の札所
淡路四国八十八ヶ所霊場
16 神代寺　-　17 護国寺　-　18 慈眼寺
淡路島七福神（布袋尊）
対馬市立豊玉小学校
対馬市立豊玉小学校（つしましりつ とよたましょうがっこう, Tsushima City Toyotama Elementary School）は、長崎県対馬市豊玉町
仁位（にい）にある公立小学校。対馬中部にある小学校である。
対馬市立豊玉小学校 概要
歴史
1974年（昭和49年）に当時の豊玉村にあった小学校3校を統合して開校した。2009年（平成21年）に創立35周年を迎えた。
校訓
「洗心」（開校当初の校訓は「和」であったが、1984年（昭和59年）に「洗心」に変更された。）
校章
中央に「小」の文字を図案化した絵を置く。
校歌
作詞は豊玉小学校教職員、作曲は中原達郎による。歌詞は3番まであり、各番とも校名の「あゝ豊玉 豊玉小学校」で終わる。
校区
住所表記で対馬市豊玉町全域。
中学校区は対馬市立豊玉中学校。
対馬市立豊玉小学校 沿革
旧・仁位小学校（にい）
旧・嵯峨小学校（さが）
旧・鈴江小学校（すずえ）
豊玉小学校
荒野の呼び声 -東京録音-
『荒野の呼び声 -東京録音-』（こうやのよびごえ とうきょうろくおん）は、矢野顕子の29枚目のアルバム。2012年8月8日発売。発売元はヤマハミュージックコミュニケーションズ(品番：YCCW-10175)。
荒野の呼び声 -東京録音- 概要
「矢野顕子トリオ」としてのブルーノート東京における2009, 2010年の演奏(トラック1-6)、及びアルバム『akiko』の録音にも参加したマーク・リーボウらとの共演による「さとがえるコンサート2009」（東京・NHKホール）における演奏(トラック8-11)からセレクトした、ライブ・ベストアルバムである。これに加え、「トリオ」メンバーで新規にスタジオ録音されたトラック7、及び鎌倉芸術館での2010年のリサイタルからのトラック12が収録された。
「矢野顕子トリオ」の活動は、2009年のブルーノート東京公演からであり、本アルバムはその初収録となる。
もっとも、ウィル・リーは早くも1977年には、矢野のセカンド・スタジオアルバム『いろはにこんぺいとう』に参加している間柄であるほか、クリス・パーカーも1991年の「LOVE LIFEツアー」、1993年のアルバム『LOVE IS HERE』以降、矢野と共演を重ねている。
荒野の呼び声 -東京録音- 参加者
トラック1-6
録音 Live at Blue Note on August 20,2009 and 2010
トラック7
録音 MSR Studios,NYC on April 9,2012
トラック8-11
録音 Live at NHK Hall,Tokyo on December 13,2009
トラック12
録音 Live at Kamakura Performing Arts Center on December 20,2010
荒野の呼び声 -東京録音- 収録曲
Whole Lotta Love (作詞・作曲：John Bonham, John Paul Johns, Jimmy Page & Robert Plant)
Led Zeppelinの曲のカバー。
コンドスを除く同一メンバーでのスタジオ録音は、『akiko』(2007年)に収録されているほか、DVD『akiko LIVE 2008』附属CDに、リーボウと矢野のデュオのライブ録音が収録されている。
京都市立御所南小学校
京都市立御所南小学校（きょうとしりつ ごしょみなみしょうがっこう）は、京都市中京区にある公立小学校。
京都市立御所南小学校 校区（通学区域）
開校時の校区（通学区域）は9学区（元学区）であったが、春日学区と銅駝学区が新設された御所東小学校の通学区域となり7学区となった。なお、1947年（昭和22年）の合併において、城巽学区の一部は明倫小学校の通学区域に、初音学区の一部は日彰小学校の通学区域となったため、これら区域は現在は高倉小学校の通学区域となっている。
京都市立御所南小学校 独自の教育
独自の教育方針や京都市立京都御池中学校との小中一貫教育はテレビで取り上げられるなど全国的に注目度が高く、保護者の支持を集めている。
国際赤色救援会
国際赤色救援会（こくさいせきしょくきゅうえんかい、ロシア語: Международная организация помощи борцам революции、略称: МОПР）とは、かつて存在した革命運動弾圧犠牲者の救援を目的とする国際組織。ロシア語名の頭文字から、モップルと略称される。国際革命運動犠牲者救援会。
国際赤色救援会 概要
1922年11月30日のコミンテルン第4回大会における、革命家の国際的救援組織結成に関する決議に基づいて、党歴18年以上の党員で構成される古参ボリシェヴィキ協会が呼びかける形式で、同年12月29日結成された。本部所在地はモスクワ。
このとき、モップルは階級闘争の後衛であると位置づけられた。コミンテルンとモップルは終始にわたり、革命運動の政治的主体である共産党に対し、モップルは独自の無党派組織であると位置づけた。
1924年、第1回国際協議会開催。この年の時点で19か国に救援組織があった。
1927年、第2回国際協議会開催。
1930年8月に日本の解放運動犠牲者救援会（現在の日本国民救援会）が加盟し、「国際赤色救援会日本支部、日本赤色救援会」と改称した。
1932年10月、モスクワで世界大会開催。このとき組織状況が次のように報告された。資本主義諸国での個人会員129万人、団体会員202万人。ソビエト連邦支部の会員823万人。会員の42 %は無党派ないし共産党以外の政党員。また、この年の時点で70か国に支部があり、42支部は非合法下におかれていた。日本赤色救援会も世界大会への代表派遣を準備していたが、熱海事件など関係者検挙のため果たせず、日本人としてはモスクワ在住の片山潜とシロタ（実名未詳）の2人が出席した。
1937年末、本部がパリに移転。
1943年、解散。
醤油粕
醤油粕（しょうゆかす）は、醤油の製造過程のうち、もろみを絞る際に生じる副産物である。
醤油粕 成分
日本標準飼料成分表では、下記のとおりとなっている。
キッコーマン調べによる乾物換算の基礎成分は、以下のとおりである。
醤油粕 利用
日本では年間約10万トン発生する。一部は飼料用として利用されているが、水分や塩分を多く含むため、相当部分が産業廃棄物として、焼却や海洋投入により処分されてきた。2000年に施行された食品リサイクル法で廃棄物の減量化が義務付けられ、乾燥設備の普及などにより再利用の比率が増加し、95%以上となっている。飼料として直接ウシ・ブタ・ニワトリに与えるほか、配合飼料の原料やサイレージへ添加する方法が採られる。
飼料以外への利用法として、脂肪分の高さからボイラー燃料として、また粗繊維を和紙の原料として利用された実績がある。窒素分を含むことから、塩分を水洗いした上で、肥料としての利用も研究されている。イソフラボンや食物繊維を豊富に含むことから、機能性食品や調味料、漬物の漬け床などへの利用も考えられている。
なお、圧搾技術の未熟だった昔においては、醤油粕に塩水を入れて混ぜ、醤油を再度抽出して搾ること（番醤油）も行われていた。
長谷川政春
長谷川 政春（はせがわ まさはる、1939年1月2日 - ）は、日本の国文学者。清泉女子大学名誉教授。
長谷川政春 略歴
岐阜県生まれ。愛知大学法学部を経て1964年國學院大學文学科卒業、69年同大学院博士課程中退。國學院大學文学部助手、東横学園女子短期大学助教授、教授、清泉女子大学教授、副学長、2010年定年退任、名誉教授。古典文学および折口信夫が専門。物語研究会創設メンバーのひとり。『新編折口信夫全集』全40巻刊行の中心的な役割を果たした。
鹿児島県の図書館一覧
鹿児島県の図書館一覧（かごしまけんのとしょかんいちらん）は、鹿児島県内にある公立図書館・図書室及び学校図書館（大学・短期大学・高等専門学校に限る）の図書館を市郡別にまとめた一覧である。
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ツキノサバク
ツキノサバク（月の砂漠、学名: Leuenbergeria lychnidifloraレウエンベルゲリア・リュクニディフローラ）は、中央アメリカに分布するサボテン科の落葉広葉樹である。
シノニムの"Pereskia opuntiiflora"の翻訳で、「団扇花麒麟」とも呼ばれた。
ツキノサバク 概要
月の砂漠は樹木性の木の葉サボテンで、乾季に葉を落とす落葉広葉樹である。高い樹高と強力な刺が特徴で、雨季に黄色がかったオレンジ色の花を多数つける。分布は中央アメリカに限定され、それ以外の地域への移入は限定的である。
繁殖は実生、または挿し木で容易。熱帯原産の植物であるため寒さに弱く、氷点下になると枯れる。温帯での栽培は難しく、冬場は加温して温度を高く保つか、断水した上で氷点下にならないような対策が必要となる。このため日本での栽培例は殆ど無い。
学名の種小名は、花がセンノウに似ていたことに由来しており、「センノウの（様な）花」と言った意味で名付けられた。センノウ属の学名、Lychnis（語源はギリシア語で炎を意味するλύχνοςリュクノス）と、ラテン語で花を意味するfloraフローラが語源となっている。
ツキノサバク 分布と生育環境
ツキノサバクが自生する地域は、典型的なサバナ気候である。メキシコゲレーロ州から、グアテマラ、エルサルバドル、ホンジュラス、ニカラグア、コスタリカの西部にかけての中南米地域である。これらの地域の中でも分布は太平洋側の標高0 - 1000mに偏っている。
自生地では半乾燥林の中で他の樹種と混ざって生えていることが多い。大型の柱サボテンや団扇サボテンと混生することもある。他の木の葉サボテン類の自生地とは重複しない。
ツキノサバク 形態
樹形は通常の樹木と同様で、リンゴの木に似ている。木の葉サボテンの中では最も高くなる種であり、5 - 10m、最大で15m以上（最大個体は20mに達する）の高木に成長する。根近くの直径は40cmほどにもなる。このように大きくなる個体の多くは、競合する他の樹木が存在する場合で、開けた土地の場合は5mほどにしかならず、水平方向への伸長を優先する。幹から若い枝まで強力な刺に覆われる。
根の形状の詳細は知られていないが、主根がある。塊根は形成しない。古い木では太い根が土の上に浮き上がる。
刺は木の葉サボテンの中でも最も強力で、長さは最長で16cmになり、鋭く堅い。単純な針状の刺であり、逆刺や芒刺は見られない。若い枝で2 - 7cmのものが数本、古い枝で3 - 12cmが10 - 30本付き出る。短い刺はほとんど見られない。刺は若い時緑で、後に赤、灰色へと変化する。グアテマラでは針の代わりに使用される。
ツキノサバク 形態
葉は2 - 8cmの小判状。肉厚で、主脈が明確でなく、葉脈は根元から分かれ、他の木の葉サボテン属のものよりもウチワサボテン亜科のペレスキオプシス属に似た印象がある。乾季（1~4月）が始まると徐々に葉を落とすが、刺座から二次葉が出るため、雨季になると急速に葉を茂らせる。光合成はC3が主で、CAM型光合成経路は存在しない可能性が高い。
直径6cmほどの黄色がかった明るいオレンジ色の花を6~10月に咲かせる。ふちにギザギザが入った花弁が印象的。受粉した場合、2.5~4cmほどの黄色みがかった洋梨形の実ができる。種は長さ3mmほどで黒い。
トマス・クリフォード (初代クリフォード男爵)
初代チャドリーのクリフォード男爵トマス・クリフォード（英: Thomas Clifford, 1st Baron Clifford of Chudleigh PC、1630年8月1日 - 1673年10月17日）は、イングランドの貴族・政治家。サー・ヒュー・クリフォードとジョージ・チャッドリーの娘メアリーの息子。
デヴォンシャーのチャッドリーで誕生、1647年にオックスフォード大学エクセター・カレッジへ入学、翌1648年にミドル・テンプルへ移った。1660年の選挙でデヴォンシャーのトトネスから下院議員に選出され、翌1661年の騎士議会で再選出され政界へ進出した。
1665年に英蘭戦争が始まると海軍に加わり、1666年に宮廷の監査官になり、1667年にクラレンドン伯爵エドワード・ハイドが英蘭戦争の責任を問われ亡命すると、チャールズ2世によりCabalのメンバーとして登用（他にアーリントン伯、バッキンガム公、シャフツベリ伯、ローダーデイル公）、大蔵委員に任じられ大蔵省に勤務、1668年に宮廷の財務も担当するようになった。
トマス・クリフォード (初代クリフォード男爵)
1672年に大蔵卿に任命され、同年にチャドリーのクリフォード男爵に叙せられた。1670年にチャールズ2世とフランス王ルイ14世のドーヴァーの密約に署名している。
しかし、財政難から国庫支払い停止をチャールズ2世に勧めたため政権は国民の信頼を失い、翌1673年に審査法が制定され、カトリック教徒だったためイングランド国教会への宣誓を拒否して6月に大蔵卿を辞任、4ヶ月後に急死した。自殺とされている。爵位は息子のヒューが継承、Cabal崩壊後は後任の大蔵卿となったラティマー子爵トマス・オズボーンがチャールズ2世の側近となり政権を担っていった。
トマス・クリフォード (初代クリフォード男爵) 子女
リチャード・マーティンの娘エリザベスと結婚、8人の女子と7人の男子、合わせて15人の子を儲けた。
ゆず文庫CLUB
『ゆず文庫CLUB』（ゆずぶんこクラブ）は、真里まさとしによる日本の漫画作品。
ゆず文庫CLUB 概要
『週刊ヤングジャンプ』（集英社）にて、連載された漫画作品。全30話。
ゆず文庫CLUB 登場人物
多羅場まこと
主人公。
大葉ゆず
官能小説家。
春
ウサギ飼育係。
影山
水泳部。
気仙沼
天上輪廻
官能小説家。27歳。
元気
インポが原因で自殺しようとしていた。
コリン
実は男。本名は鉄男。
まゆみ
バレーボール部。
鏑木亮
俳優。
駒子舞
グラビアアイドル。
安西らら子
漫画家。
由比ヶ浜唯
モデル。
創一郎
唯の彼氏。
八戸朝日
大学受験生。
美紀
朝日の彼女。
佐倉
生徒会長。
有栖川薫
実は女。
井上紗也香
家庭教師。まことの初体験の相手。
大倉美奈子
大家。
大倉正一
美奈子の義理の息子。
財前
らら子の彼氏。
多羅場寧々
まことのいとこ。
黒沢
寧々の先輩。
データジャーナリズム
データジャーナリズム（でーたじゃーなりずむ、英: Data journalism）またはデータ駆動型ジャーナリズム（DDJ)とは、ニュース記事を作成・強化する目的で大規模なデータセットのフィルタリングと分析に基づいたジャーナリズムである。
データジャーナリズムは、デジタル時代における情報の制作と配信における数値データの役割の増大を反映している。これは、ジャーナリズムとデータ可視化、コンピュータサイエンス、統計学などの他の分野との融合を含み、「異なる分野から引き出された重複する一連の能力」である。
データジャーナリズムは、いくつかの概念を統合し、それらをジャーナリズムに結びつけるために広く使用されてきた。一部の人々は、これらをジャーナリスティックプロセスにおける新技術のより単純な使用からより複雑な使用に至るレベルまたは段階と見なしている。
データジャーナリズム
多くのデータ駆動型の記事は、オープンソースソフトウェア、オープンアクセス出版、オープンデータなどの新たに利用可能になったリソースから始まる一方、他のものは公的記録の請求や流出資料の産物である。このジャーナリズムへのアプローチは、特に米国で何十年も使用されてきたコンピュータ支援報道（CAR）というラベルを含む、より古い実践に基づいている。部分的に類似したアプローチに対する他のラベルには、1972年に出版されたフィリップ・マイヤーの本に基づく「精密ジャーナリズム」があり、その中で彼は記事の調査における社会科学からの技術の使用を提唱した。データ駆動型ジャーナリズムはより広いアプローチを持つ。そのプロセスの核心は、オンラインで自由に利用できるオープンデータの可用性の増加に基づいており、オープンソースツールで分析される。データ駆動型ジャーナリズムは、一般市民や特定のグループまたは個人がパターンを理解し、その発見に基づいて決定を下すのを支援することで、公共のための新しいレベルのサービスに到達するよう努力している。そのため、データ駆動型ジャーナリズムは、ジャーナリストを新しい方法で社会に関連する役割に置くのに役立つ可能性がある。
データに基づいた物語を語ることが主な目標である。データからの発見は、あらゆる形式のジャーナリスティックライティングに変換できる。可視化は、複雑な状況を明確に理解するために使用できる。さらに、ストーリーテリングの要素を使用して、発見が実際に何を意味するのかを、その発展の影響を受けた人の視点から説明することができる。データとストーリーのこの関係は、関連性があるが理解が難しい発展と、検証可能で信頼性があり関連性があり覚えやすいストーリーとの間のギャップを埋めようとする「新しいアーク」と見なすことができる。
データジャーナリズム 定義
ヴェグリスとブラツァスはデータジャーナリズムを「データから有用な情報を抽出し、その情報に基づいて記事を書き、読者がストーリーの重要性を理解したり、自分に関連するデータを特定したりするのに役立つ可視化（場合によっては対話型）を記事に埋め込むプロセス」と定義した。
アントノプロスとカリオタキスはデータジャーナリズムの実践を「統計の使用と調査によってレポートとニュース記事を強化する方法であり、ニュース記事に対するより深い洞察を提供し、関連データを強調するためのものである。ジャーナリズムのデジタル時代における1つのトレンドは、テーブル、グラフ、マップ、インフォグラフィック、マイクロサイト、バーチャルワールドなどのデータ可視化ツールを通じて対話型オンラインコンテンツとして情報を一般に広めることであった。このようなデータセットの詳細な調査は、関心のあるタイムリーなトピックに関するより具体的な結果と観察につながる可能性がある。さらに、データジャーナリズムは、一見ニュース報道の優先事項ではなかった隠れた問題を明らかにする可能性がある」と定義している。
データジャーナリズム 定義
建築家でマルチメディアジャーナリストのミルコ・ローレンツによると、データ駆動型ジャーナリズムは主に次の要素から成るワークフローである：スクレイピング、クリーニング、構造化によるデータへの深い掘り下げ、特定の情報をマイニングすることによるフィルタリング、可視化、そしてストーリーの作成。このプロセスは、個人の関心と幅広い一般の関心に対応する結果を提供するために拡張することができる。
データジャーナリズムのトレーナーであり作家であるポール・ブラッドショーは、データ駆動型ジャーナリズムのプロセスを同様の方法で説明している：データは発見されなければならず、これにはMySQLやPythonのような専門的なスキルが必要かもしれない、次に尋問し、これには専門用語と統計の理解が必要であり、最後にオープンソースツールの助けを借りて可視化しマッシュアップする。
データジャーナリズム 定義
データレポーターでウェブストラテジストのヘンク・ファン・エス（2012年）からは、より結果志向の定義が来ている。「データ駆動型ジャーナリズムは、記者がオープンツールを使用するかどうかにかかわらず、かなりの量のデータ（任意の形式で）を見つけ、処理、提示するワークフローを通じて、未発表のストーリーを伝えたり、新しい角度を見つけたり、ストーリーを完成させたりすることを可能にする。」ファン・エスは、データ駆動型ワークフローの一部が「良いストーリーテリングの法則と同調していない」製品につながると主張している。なぜなら、その結果は問題を説明するのではなく、問題を示すことに重点を置いているからである。「良いデータ駆動製品には異なる層がある。関連する情報を掘り下げることによって、あなただけに重要なパーソナライズされた情報を見つけることを可能にするだけでなく、大きな全体像を把握するためにズームアウトすることも可能にする。」
2013年、ファン・エスはで可視化を必ずしも含まない短い定義を提示した：「データジャーナリズムは、関連するストーリーが可能になる前にツールで最初に処理する必要があるデータに基づくことができる。それは必ずしも可視化を含まない。」
しかし、データジャーナリズムを定義する上での問題の1つは、多くの定義が十分に明確ではなく、情報の最適化、分析、可視化の計算方法を説明することに焦点を当てていることである。
データジャーナリズム 概念としての出現
「データジャーナリズム」という用語は、1960年代半ばから始まる彼の仕事を通じて、米国が黄金時代に入ったという理論を支持するために統計とナラティブを重ね合わせた政治評論家ベン・ワッテンバーグによって造られた。
ジャーナリズムにコンピュータを使用した最も初期の例の1つは、CBSが大統領選挙の結果を予測するためにメインフレームコンピュータを使用した1952年の試みにまでさかのぼるが、データ分析にコンピュータを使用することがより広く採用され始めたのは1967年までではなかった。
当時デトロイト・フリープレスで働いていたフィリップ・マイヤーは、都市全体に広がる暴動についての報道を改善するためにメインフレームを使用した。データ分析をジャーナリズムに取り入れる新しい先例が設定され、マイヤーは1970年代にフィラデルフィアでの有罪判決のパターンを調査するためにドナルド・バートレットとジェームズ・スティールと協力した。その後、マイヤーはこれらの技術をジャーナリズムにデータ分析を組み合わせるための『精密ジャーナリズム』という本を書いた。
データジャーナリズム 概念としての出現
1980年代の終わりにかけて、コンピュータ支援報道の分野を正式に組織化するのに役立つ重要な出来事が起こり始めた。調査報道記者のビル・デッドマン（アトランタ・ジャーナル・コンスティテューション）は、中所得層の黒人居住区での銀行やその他の住宅ローン貸付機関による人種差別を分析したCAR技術を使用した1988年のシリーズ『お金の色』で1989年にピューリッツァー賞を受賞した。コンピュータ支援報道のための全米研究所（NICAR）は、調査報道記者とエディター（IRE）と協力してミズーリ・ジャーナリズム・スクールに設立された。CARに特化した最初の会議は、NIEARとインディアナ大学のジェームズ・ブラウンによって企画され、1990年に開催された。NICAR会議は毎年開催されており、現在はデータジャーナリストの最大の集まりとなっている。
データジャーナリズムはコンピュータ支援報道の実践者によって何十年も非公式に使用されてきたが、主要ニュース組織による最初の記録された使用は、2009年3月にデータブログを立ち上げたガーディアンである。そして、この用語の父性は議論の余地があるものの、2010年7月のウィキリークスのアフガニスタン戦争文書のリーク以来広く使用されている。
データジャーナリズム 概念としての出現
ガーディアンの戦争日誌の報道は、グーグル・フュージョン・テーブルなどの無料のデータ可視化ツールを活用し、これはデータジャーナリズムのもう一つの一般的な側面である。『ガーディアン』のデータブログ編集者であるサイモン・ロジャースによる『事実は神聖である』は、データジャーナリズムをこのように説明している：
「コメントは自由だが、事実は神聖である」とCPスコット『ガーディアン』編集者は1921年に書いた。90年後、これらの神聖な事実を公開することはそれ自体が新しいタイプのジャーナリズムになった：データジャーナリズムだ。そしてそれは急速に定着しつつある。
調査的データジャーナリズムは、データジャーナリズムの分野と調査報道を組み合わせたものである。調査的データジャーナリズムの例は、大量のテキストデータや財務データの研究である。調査的データジャーナリズムは、大規模なデータセットの処理のためのビッグデータ分析の分野にも関連している。
データジャーナリズム 概念としての出現
この概念の導入以来、多くのメディア企業がニュースルーム向けの可視化を開発する「データチーム」を創設している。最も注目すべきなのは、ロイター、プロパブリカ、『ラ・ナシオン』（アルゼンチン）などのチームである。ヨーロッパでは、『ガーディアン』と『ベルリナー・モルゲンポスト』が非常に生産的なチームを持っており、公共放送局も同様である。
議員経費スキャンダル（2009年）や2013年の「オフショアリークス」の公開などのプロジェクトが示すように、データ駆動型ジャーナリズムは時に「あまりオープンでない」つまり秘密のデータを扱う調査的役割を担うことがある。
毎年のデータジャーナリズム賞はこの分野における優れた報道を表彰しており、近年の多くのピューリッツァー賞もデータ駆動型のストーリーテリングに授与されている。これには2018年の国際報道ピューリッツァー賞や2017年の公共サービスピューリッツァー賞が含まれる。
データジャーナリズム 分類法
多くの学者がデータジャーナリズムプロジェクトのさまざまな分類法を提案している。ミーガン・ナイトは、データジャーナリズムプロジェクトを制作するために必要な解釈と分析のレベルに基づいた分類法を提案した。具体的には、分類法には次のものが含まれていた：数字の引用、静的マップ、リストとタイムライン、表、グラフとチャート、動的マップ、テキスト分析、およびインフォグラフィック。
サイモン・ロジャースは5つのタイプのデータジャーナリズムプロジェクトを提案した：事実のみによるもの、データベースのニュース記事、地域データを語るもの、分析と背景、そして深い調査。マーサ・カングは7つのタイプのデータストーリーについて論じた：時間の経過による変化を語る、大きく始めて掘り下げる、小さく始めてズームアウトする、対比を強調する、交差を探る、要因を解剖する、そして外れ値をプロファイルする。
ヴェグリスとブラツァスは、聴衆に情報を提示する方法に基づいた別の分類法を提案した。彼らの分類法は階層的構造を持ち、次のタイプを含んでいた：数字のみのデータジャーナリズム記事、表を含むもの、可視化（対話型と非対話型）を含むもの。また、対話型可視化を含むストーリーの場合、彼らは3つの異なるタイプを提案した：伝送型、相談型、および会話型。
データジャーナリズム データ品質
多くの調査では、見つかるデータに欠落があったり誤解を招いたりする可能性がある。データ駆動型ジャーナリズムの一つの層として、データ品質の批判的検証が重要である。他のケースでは、データが公開されていなかったり、さらなる分析に適した形式になっていなかったりする場合がある。例えば、PDFでのみ利用可能な場合などである。ここでは、データ駆動型ジャーナリズムのプロセスがデータ品質についての物語や、機関によるデータ提供の拒否についての物語に変わる可能性がある。全体的な実践がまだ初期段階にあるため、データソース、データセット、データ品質およびデータ形式の検査は、この作業の同様に重要な部分である。
データジャーナリズム データ品質
事実とイベントの原動力をより深く見る視点に基づいて、メディア戦略の変更が提案されている：この見解では、「注目から信頼へ」移行するという考え方がある。メディアビジネスモデルの柱であった注目の創出は、新しいイベントの報告が多くの場合、ツイッターなどの新しいプラットフォームを通じて伝統的なメディアチャネルよりも速く配信されるため、その関連性を失っている。一方、信頼は希少な資源として理解できる。ウェブを通じて情報を配布することははるかに簡単で速くなったが、提供物の豊富さが任意のストーリーの内容を検証・確認するコストを生み出し、機会を創出する。メディア企業を信頼されるデータハブに変換するという見方は、2011年2月にOwni.euとNieman Labで共同発表された記事で説明されている。
データジャーナリズム データ駆動型ジャーナリズムのプロセス
生データをストーリーに変換するプロセスは、精製と変換に似ている。主な目標は、受信者が行動を起こせる情報を抽出することである。データジャーナリストの任務は、隠れているものを抽出することである。このアプローチは、財政、健康、環境、その他の公共の関心がある分野など、ほとんどあらゆる文脈に適用できる。
2011年、ポール・ブラッドショーは「データジャーナリズムの逆ピラミッド」と呼ぶモデルを紹介した。
これを達成するために、プロセスはいくつかのステップに分割する必要がある。結果につながるステップは異なる場合があるが、6つのフェーズを見ることで基本的な区別ができる：
データジャーナリズム データ駆動型ジャーナリズムのプロセス
データは、data.gov、data.gov.uk、World Bank Data APIなどの政府データベースから直接入手できるほか、政府機関に情報公開請求を行うことでも入手できる。一部の請求は英国のWhat Do They Knowなどのウェブサイトで行われ、集計されている。データの公開に向けた世界的なトレンドはあるものの、その情報が使用可能な形式で自由に利用できる程度には国による違いがある。データがウェブページにある場合、スクレイパーを使用してスプレッドシートを生成する。スクレイパーの例としては：WebScraper、Import.io、QuickCode、OutWit Hub、Needlebase（2012年に終了）などがある。他のケースではOCRソフトウェアを使用してPDFからデータを取得できる。
データは、2012年3月にハンブルクのデータジャーナリズム会議でヘンク・ファン・エスが示したように、クラウドソーシングを通じて一般の人々によっても作成される場合がある。
データジャーナリズム データ駆動型ジャーナリズムのプロセス
通常、データは簡単に可視化できる形式ではない。例えば、データポイントが多すぎたり、行と列を別の方法で並べ替える必要があったりする場合がある。もう一つの問題は、一度調査すると、多くのデータセットをクリーニング、構造化、変換する必要があることである。OpenRefine（オープンソース）、Data Wrangler、Google スプレッドシートなどのさまざまなツールを使用すると、データのアップロード、抽出、またはフォーマットが可能になる。
グラフやチャートの形でデータを可視化するには、Many EyesやTableau PublicTableau Publicなどのアプリケーションが利用できる。Yahoo! PipesやOpen Heat Mapは、データスプレッドシートに基づいてマップを作成できるツールの例である。オプションとプラットフォームの数は拡大している。一部の新しい提供物はデータの検索、表示、埋め込みのオプションを提供しており、Timetricなどがその例である。
有意義で関連性のある可視化を作成するために、ジャーナリストは増加するツールを使用している。現在、何を探し、どのように行うかについての説明がいくつか公開されている。最も注目すべき発表された記事は次のとおりである：
データジャーナリズム データ駆動型ジャーナリズムのプロセス
2011年現在、canvasタグを使用したHTML 5ライブラリの使用が人気を集めている。データをさまざまな形式でグラフ化できるライブラリが数多く存在する。一例としてRGraphがある。2011年現在、データを可視化できるJavaScriptライブラリのリストが増えている。
データと可視化を公開するためのさまざまなオプションがある。基本的なアプローチは、ウェブ動画の埋め込みと同様に、データを単一のストーリーに添付することである。より高度な概念では、一つのページに複数の可視化、記事、データへのリンクを表示する単一のドシエを作成できる。多くの場合、このようなスペシャルは個別にコーディングする必要がある。なぜなら、多くのコンテンツ管理システムは、発行日に基づいて単一の投稿を表示するように設計されているからである。
既存のデータへのアクセスを提供することは、重要性が高まっているもう一つのフェーズである。これらのサイトを「マーケットプレイス」（商業的または非商業的）と考え、データセットが他者によって簡単に見つけられるようにする。特に記事の洞察がオープンデータから得られた場合、ジャーナリストは使用したデータへのリンクを他の人が調査できるように提供すべきである（新たな洞察につながる可能性のある別の照会サイクルを開始する可能性がある）。
データへのアクセスを提供し、グループがどのような情報を抽出できるかを議論できるようにすることは、Buzzdataの背後にある主なアイデアである。このサイトでは、共有やフォローなどのソーシャルメディアの概念を使用して、データ調査のためのコミュニティを作成している。
データの収集または配布の両方に使用できる他のプラットフォーム：
プロセスの最後のステップは、データセットや可視化が閲覧された頻度を測定することである。
データ駆動型ジャーナリズムの文脈では、ユーザーデータやマーケティング目的やユーザー制御を超えた他の用途に使用される可能性のある他の情報の収集など、そのような追跡の範囲は問題視されるべきである。使用状況を測定するための新しい非侵入的なオプションの1つは、PixelPingと呼ばれる軽量トラッカーである。このトラッカーは、プロパブリカとDocumentCloudによるプロジェクトの結果である。データを収集するための対応するサービスがある。このソフトウェアはオープンソースであり、GitHubからダウンロードできる。
データジャーナリズム 例
データ駆動型ジャーナリズムの適用方法の例は増えている。この分野のパイオニア的なメディア企業の1つである『ガーディアン』（「ガーディアンにおけるデータジャーナリズム：それは何であり、私たちはそれをどのように行うのか？」を参照）は、データ記事の広範なリストをまとめている。「すべてのデータジャーナリズムを1つのスプレッドシートに」を参照。
データジャーナリズム 例
データ駆動型ジャーナリズムの他の著名な使用例は、内部告発組織ウィキリークスによるアフガニスタン戦争日記の公開に関連している。これは2004年から2010年にかけてのアフガニスタン戦争に関する91,000件の秘密軍事報告書の概要である。3つの世界的なブロードシート紙、すなわちガーディアン、ニューヨーク・タイムズ、デア・シュピーゲルが広範なセクションを専用にした。ガーディアンの報道には、16,000件のIED攻撃のタイプ、場所、犠牲者を示すインタラクティブマップが含まれていた。ニューヨーク・タイムズは、下線が引かれたテキストの上にマウスを置くことで軍事用語の説明を明らかにする報告書の選択を公開した。一方、デア・シュピーゲルは、反乱軍の爆弾攻撃に関連する死亡者数などのトピックについてハイブリッド可視化（グラフとマップの両方を含む）を提供した。イラク戦争ログのリリースについて、『ガーディアン』はグーグル・フュージョン・テーブルを使用して、誰かが死亡したすべての事件のインタラクティブマップを作成した。これは2011年のイングランドの暴動でも再び使用された手法である。
善き人
『善き人』（よきひと、原題: Good）は、2008年のイギリス・ドイツ合作のドラマ映画。C・P・テイラーの舞台劇の映画化作品である。
善き人 ストーリー
1930年代。アドルフ・ヒトラー率いるナチスが台頭していたドイツ。ベルリンの大学で講師をしているジョン・ハルダーは、平凡だが心優しく家族想いの「善き人」であった。だが、彼が過去に書いた安楽死に関する小説を、ヒトラーが気に入ったことから状況は一変する。彼はナチスに入党せざるをえなくなり、親友であるユダヤ人のモーリスとも次第に溝が深まっていってしまう。そして月日は流れ、ドイツに反ユダヤの風潮が高まっていったある日、ナチス親衛隊の幹部になったジョンは、モーリスの国外逃亡を支援するが、彼は捕らえられて収容所に送られてしまう。しかもそれが、ジョンのかつての教え子で今は妻となったアンが警察に通報したためであることを知ったジョンは、職権を利用してモーリスが送られたとされる収容所に向かう。しかし大量のユダヤ人が収容されている中でモーリスを見つけることはできず、彼の姿を求めてジョンは収容所内をさまよう。そしてユダヤ人たちの悲惨な状況をつぶさに目にすると、ユダヤ人たちの奏でる美しい音楽に涙する。
まいけるひとし
Michael Hitoshi（まいけるひとし、1967年 - ）は、日本の写真家・アーティスト。香川県高松市出身。
東京と米ロサンゼルスを拠点に活躍する航空写真の世界的第一人者である。
まいけるひとし 略歴
大学進学を機に上京し、20代前半からロサンゼルスを拠点に広告写真家として活動。
ニースからパリに向かう早朝、機中から見たエアリアルビューの美しさに魅せられ、航空写真家としての道を歩むことを決意する。
街全体が日没後、薄明かりの自然光から、街灯や屋根・窓に溢れる人工光に移ってゆく、わずかな時間に、ヘリコプターで被写体の5000フィート上空 (1524m 東京タワーの4.5倍) で激しく揺れるヘリコプターから身を乗り出し、真俯瞰でシャッターを切る。
時間と共に急激に変化する光の色彩を配置、質感と立体感のある平面を制作することを得意としており、それぞれの都市が持つ自然光とインフラ構造、そこで生きる人々のインターアクション（相互作用）によって作り出された独自の光で彩られる都市空間が魅力だと述べている。
作品の表現にはカラーネガフィルムを使用。印画紙に焼き付けるCタイププリントと言われる技法によるもの。一貫してクラシカルなプリント法をポリシーとしている。
まいけるひとし 略歴
上空から真俯瞰で撮影された写真は世界中で前例がなく、まいけるひとし氏が世界初である。2009年に発表した"Checker board" シリーズを皮切りに、2013年に発表した "LINE" シリーズは、写真界のアカデミー賞と言われるインターナショナルフォトグラファーアワード(USA) スペシャル部門 最優秀賞を受賞。日本人写真家としてカーネギーホールで表彰される。その他、プロフェッショナル写真コンテストのハッセルブラッドマスターズ(UK)ファイナリストやPX3(France)最優秀賞などを受賞している。
カトリック元町教会
カトリック元町教会（カトリックもとまちきょうかい）は北海道函館市にあるカトリック札幌教区の教会およびその聖堂。函館・元町を代表する3教会の一つ。
カトリック元町教会 歴史
パリ外国宣教会司祭メルメ・カションが安政6年（1859年）に設けた仮聖堂、あるいは慶応3年（1867年）に来函したフランス人司祭のムニクウとアンブルステが設けた仮聖堂を起源として、フランス人司祭のマレンが明治10年（1877年）に木造の初代聖堂を建立したとされる。
初代聖堂は明治40年（1907年）に火災で焼失したが、明治43年（1910年）には煉瓦造の二代目聖堂が竣工した。
この二代目聖堂も大正10年（1921年）に火災で焼失してしまう。しかし焼け残った煉瓦の外壁を使用して大正13年（1924年）に、高さ百尺（33メートル）の尖塔を持つ鐘楼があるゴシック様式の聖堂として再建され、現在に至っている。
大正13年（1924年）6月、聖霊降臨の主日に教皇使節ジュアルジュにより献堂ミサが執り行われた。
堂内の中央祭壇や副祭壇、聖画等は、ローマ教皇ベネディクト15世から贈られたものである。
汎函数計算
数学における汎函数計算（はんかんすうけいさん、英: functional calculus）は、作用素に函数を適用する（函数の引数に作用素をとる）方法を与える理論である。現在のところ、函数解析学（あるいはその周辺の）の分野での理論と見做されており、スペクトル論との関連が深い。
汎函数計算 導入
f が函数（実数を変数に持つという意味で数値的な函数）で、M が作用素であるとき、形式的に組み立てられた数式 "f(M)" が意味を持ち何を表すべきものであるか、ということについてはそもそも必然的な理由というものが存在しない。また、仮にそういった理由があったとしても、ここで用いた函数 f は、既にもともとの数値的な f とは定義域が違ってしまう（ある種の記号の濫用）。これは例えば演算子法において、作用素（演算子）に関する代数的な数式が作用素それ自体の持つ意味とは無関係に単に記号的に扱われることと似た状況である。しかし例えば、数値的な函数 f(x) = x2 と n×n 行列 M を考えた場合に、特に抵抗なく代入が行われて「行列の平方をとる」というような言い回しをしたりすることが通用しているのも事実である。こういった意味で、汎函数計算の概念というのは、ある種の概念の上書き（オーバーロード）についての「原理的な」手法を作り出すことになっていると受け取らねばならない。
汎函数計算 導入
いま言った例を推し広げて、最も直ちに考え付くのは正方行列に多項式函数を適用するという事例である。話が有限次元の場合であるならば、この多項式汎函数計算から得られる作用素の情報というのは極めてたくさんある。例えば、ある作用素 T を零化するような多項式族を考えると、この族は多項式環のイデアルであり、さらに言えば非自明なイデアルである（零化イデアル）。つまり、行列環の有限な次元 n について {I, T, T2, …, Tn} は線型従属だから、∑i αiTi = 0 を満たす少なくとも一つが 0 でないスカラー αi が存在するが、これはつまり多項式 ∑i αixi が件のイデアルに属することを意味する。さて多項式環は主イデアル整域であるから、件のイデアルはある多項式 m によって生成され、それはまさに作用素（今の場合は行列） T の最小多項式に他ならない。だから例えば、スカラー α が行列 T の固有値となるための必要十分条件が、α が最小多項式 m の根となることなどがわかる。また、行列 T の指数函数を計算するのにも最小多項式 m を利用することができる。
一方、無限次元の場合の多項式汎函数計算はあまり有益なものとならない。例えばずらし作用素 (unilateral shift) の多項式汎函数計算を考えれば、この作用素の零化イデアルは自明なものとなり、従って考察の対象は多項式よりも一般の写像を用いた汎函数計算へと移っていくことになる。そういった一般の汎函数計算を主題とする研究は、対角行列や乗算作用素に対してその汎函数計算の意味がどのようなものであるべきかがはっきりするという理由からスペクトル論と近しい関係にあるものと考えられる。
汎函数計算の技術的な取扱いについては、以下の各項へ：
多項式函数
代数学における多項式函数（たこうしきかんすう、英: polynomial function）は、適当な可換環（多くの場合は可換体）K に係数を持つ多項式に付随して定まる  なる形の写像を言う。ただし、n は自然数で、an, an−1, …, a1, a0 は f の係数と呼ばれる K の元である。これはまた、和の ∑-記法によって f: x ↦ ∑nr=0 arxr のようにも書かれる。このような写像 f を K に係数を持つ多項式函数と呼ぶ。
ここでは定義を複雑にしないために多項式函数の定義域および終域 L については特に限定しないが、事実として L は K 上の単位的結合多元環の構造を持てば十分である。つまりそのような構造は多項式函数の定義に現れるすべての演算を持っている:
実用上は大抵、実変数実数値 (K = L = ℝ) や複素変数複素数値 (K = L = ℂ) となる特別の場合を扱うが、その場合は上記に現れるすべての乗法は一つの同じ演算である。
解析学で多項式函数を扱う場合には、連続性や可微分性などを議論の埒に入れることになるから、専ら実係数 (K = ℝ) あるいは複素係数 (K = ℂ) である。
多項式函数 次数
非零多項式函数 f の次数とは ak が零でない最大の自然数 k をいう（ゆえに次数 n ならば an は必ず非零である）。零多項式の次数は −∞ であるものと約束する。
多項式函数の akxk の形の各項は（次数 k の）単項式函数と言う。最高次単項式の係数は先頭係数または最高次係数と呼び、また a0 は定数項係数（零次係数）と呼ぶ。
多項式函数 係数の決定
K が無限可換体の場合、K-係数多項式として等しいことと付随する多項式函数として等しいこととは同値である。すなわち、二つの多項式が（同じ次数で同じ係数列を持つという意味で）相等しいための必要十分条件は、それらが多項式函数として相等しいことである。より抽象的に述べれば、多項式 P = ∑r arXr ∈ K[X] に付随する多項式函数 ~P: x ↦ ∑r arxr ∈ KK へ写す多元環準同型 P ↦ ~P は単射である。この場合には、多項式と多項式函数とを特段区別するには及ばない。
注意すべきは、K が有限体ならばこのような係数の同定はもはや可能でないことである。例えば K が二元体 Z/2Z のとき、多項式 X2 − X に付随する多項式函数は零値函数である。
多項式函数 特定の多項式函数
例えば多項式函数 f(x) = −7x3 + 2/3x2 − 5x + 3 は三次函数の例で、最高次係数は –7 および定数項は 3 である。
多項式函数 多項式函数の重要性
多項式函数がよく用いられるのは、それが和と積だけ（冪は単に反復積の簡便な表記であるに過ぎない）でできた、最も単純な函数であることによる。あるいはまた、次数高々 n の多項式函数の全体が n + 1 階導函数が恒等的に零になる函数の全体に一致するという意味においても、多項式函数は単純である。
数値計算における重要な面として、複雑な函数を多項式近似によって調べることができるかどうかという点が挙げられるが、それが適当な条件下で可能であることを保証する定理がある。そのもっとも重要なものが、任意有限回微分可能函数が局所的に多項式函数であることを述べるテイラーの定理、および有界閉区間上で定義された任意の連続函数がその区間上で一様に望むだけの精度を以って多項式近似できることを述べるヴァイアシュトラスの近似定理である。
多項式函数の商は有理函数と言う。それらは計算機の中央演算装置で実行可能な加法・乗法・除法（と論理演算）だけでできているから、計算機で直接計算できる唯一の函数ということになる。そうでない函数、例えば三角函数や指数・対数函数などは、計算機で評価するために有理函数で近似することが必要になる。変数 x の与えられた値において多項式函数を評価するために、定義通りに多項式を適用したり x の冪を計算したりするのではなく、より効率的なホーナー法を利用することができる。
多項式函数 多項式函数の重要性
多数の等間隔に置かれた点における多項式函数の評価が必要な場合、ニュートンの有限差分法は計算量を劇的に下げることができる。チャールズ・バベッジの階差機関は、多数の点における差分法で多項式を評価することによって、巨大な対数表および三角函数表を自動的に作成するために考案された。
多項式函数 根
多項式 P(X) の根または零点とは、付随する多項式函数の零点すなわち P(r) = 0 を満たす数 r のことを言う。次数が 1 以上の多項式の根を決定すること、すなわち「代数方程式の求解」は、最も古来からある数学的問題の一つであった。ある種の多項式、例えば P(X) = X2 + 1 は実数の集合の中に根を持たない。根を複素数の集合の中に求めれば、少なくとも一つ（この場合は二つ）求まる。実際、任意の（定数でない）複素係数多項式は少なくとも一つの複素根を持つ（ダランベール–ガウスの定理）。
r が多項式 P(X) の根ならば、多項式 Q(X) で P(X) = (X − r)Q(X) となるものが取れる（これを示すには、P(X) の各単項式 akXk から、X − r が自然に因子になることに注意して、値 akxk を引けば十分である）。ここで Q(r) が非零ならば、r は P(X) の単根 (simple root) と言い、Q(r) が零ならば（さらに X − r が因子として出て）r を P(X) の重根と呼ぶ。
より一般に、多項式 Q(X) と自然数 m が存在して P(X) = (X − r)mQ(X) かつ Q(r) ≠ 0 を満足するならば、r を位数 m の根または重複度 m の根（m-重根）という（Q および m は一意に決まる）。
多項式函数 根
例えば、多項式 P(X) = X3 − 2X2 + X は P(X) = (X − 1)2X とも書けるから、P のは重複度 2 の根 r = 1 と単根 r = 0 を持つ。
次数 1 または 2 の多項式の根を求めることは、一次または二次方程式の解法として、初等数学において古典的である。次数 4 までの多項式の根の計算は、多項式の係数に四則演算と冪根をとる演算を用いた公式が、16世紀には既に知られていた（カルダノ–タルタリアの解法、フェラリの解法）。
この種の一般公式は、アーベルが1824年に示した通り、次数が 5 以上の多項式に対しては存在しない。この結果は、ガロワにより展開されたより一般の理論にやや先行するものであった。ガロワの一般論は多項式の根の間の関係を詳しく調べることによって得られたものである。
与えられた多項式の実根の近似解を、ニュートン法を用いて求めることができる。あるいはまた複素数の算術を用いるラゲール法はより効率的であり、任意の複素根の位置を知ることができる。これらのアルゴリズムは数値解析において研究される。
多項式函数 導函数と原始函数
通常の微分法則に従って、実多項式函数  の微分は多項式函数  で与えられる。この計算の逆として、あるいは通常の積分法則により、f の原始函数は （C は積分定数）なる形の多項式函数で与えられることがわかる。
羽里早紀子
羽里 早紀子（はり さきこ、1981年6月1日 - ）は、日本の女優・タレント・モデル。（株）TIARA-FRONTIER （ティアラ・フロンティア）所属。徳島県出身。血液型O型。身長:168cm。
Firefox OS
Firefox OS（ファイアフォックス オーエス、プロジェクト名：Boot to Gecko、B2G）とは、Mozillaによって開発されたスマートフォンとタブレットなどの携帯情報端末を主なターゲットとして開発されたオープンソースオペレーティングシステムである。Mozillaは2016年7月にFirefox OS を採用した全ての商用デバイスの開発から撤退した。その後、Firefox OSのオープンソース版Boot 2 Gecko(略称:B2G)として提供が続けられている。