投票したいのだけど、アホなので正直いつもよくわからないままで投票していた。今回は調べてから行こうと思った。 「麻生区 選挙」で検索してみたのだけど、投票にどんな種類があって、どの候補者が何をしたいのか、どの裁判官がどんな判例を出しているのかよくわからなかった。
若者はスマホを使って閲覧するだろうと思って、スマホページで見てみる。
地元の神奈川県麻生区ホームページに行ってみた。
選挙情報の特設ページがある。
ふんふん。
特設ページが下図。
どこに情報が記載されているのかよく分からないので、ページ最下段にある該当地区の選挙管理委員会の電話番号にかけて聞いてみた。
「すみません、投票所入場券に同封されていた紙を見ても、どう投票してよいかよく分からなくて…」
「それはすみません。麻生区は神奈川9区でして投票には次の種類があり、そのすべてに投票を行います」
ほうほう。
「候補者の氏名を今から読み上げますがよろしいでしょうか？」
「あ、特設サイトをみたんですけど、情報の掲載先が分からず、そちらを教えていただけますか…？」
という流れで、各情報のリンク先を教えていただいた。
aのリンクは下図箇所。
aのリンクの先にはPDFがあって、各市長候補の情報はPDFにリンク先がある。
b, cについては、aの下のボタンから情報を掲載しているサイトに飛べる。該当箇所は下図。
小選挙区について、自分の地元の9区は次の箇所。PDFには候補者の政策についての新聞記事が掲載されている。
比例代表については下図箇所にPDFのリンクがある。
国民審査についても、裁判官の氏名と今まで行った裁判 (審査広報のリンクから開ける) が掲載されている。理不尽な判決をしている裁判官がいれば罷免したい。
なるほどー。なんかもうちょっと必要最低限の情報のリンクだけを集約した「お急ぎの方はこちらから」みたいなページも欲しいなぁ。
その他参考
株式会社Gunosy の同僚でアプリ開発エンジニアの加藤 勝也さんからお誘いを受け、共同執筆した 「Pythonによるクローラー＆スクレイピング入門 設計・開発から収集データの解析まで」 が 翔泳社さんから2017年10月23日に発売することになりました。
Pythonによるクローラー&スクレイピング入門 設計・開発から収集データの解析・運用まで
もともとマーケティング情報や口コミ、競合サイト分析のためにクローラーの開発ニーズというのはあったと思うのですが、近年はデータ分析、自然言語処理、機械学習やディープラーニングの注目により、ソースデータの収集技術としても要望が高まってきているのではないかと思います。
データ分析や機械学習にはPandas, scikit-learn, TensorFlow, ChainerといったPythonのライブラリがよく使われているのを目にします。データ収集工程からPythonで開発をすることで、連携がスムーズになり、また、他の言語のエコシステムを習得するための学習コストも低減できるのではないかと思います。
Python関連の本、そして、Pythonによるクローラー開発についての技術書が多く出版されるようになりました。そんな中、本書では、クローラー・スクレイピングプログラムの開発方法だけではなく、クローラー全体をシステムとして開発するための要素技術を盛り込みました。
対象読者はクローラー・スクレイピングプログラムの開発経験のあまりないデータ分析エンジニアの方や、基本的なUNIXの知識とWebアプリケーション開発経験のあるプログラマーの方などを想定しています。
ぜひお手にとって頂ければ幸いです。
大きく基本編と応用編に分かれています。
基本編では、クローラー開発におけるUNIXコマンドの利用方法や、クローラーの基本形が学べます。
応用編では、システム運用を前提にした設計要素、クロールデータの利用方法としてのフィードの作り方やWebAPIの作り方、管理画面の作り方、そして、実際のクローラーの例としてのサンプルを記載しています。
翔泳社さんのキャンペーンサイトから予約購入していただくと、Requestsでのリトライ実装についてと、BeautifulSoupで覚えておきたいスクレイピング方法を解説した特典PDFがついてきます。
次の方々には大変お世話になりました。この場を借りてお礼を述べさせていただきます。ありがとうございました。 本書の執筆は各関係者の方々のご協力なくしてはなし得ませんでした。
生まれて初めて本を執筆しました。 執筆にあたっては関係者の方々に色々とご迷惑をおかけし、その節はフォローいただき、まことにありがとうございました。 この本が、皆様にとって少しでもお役に立てれば幸いです。
