Happy New Year 2018!

Computer Java JavaFX

Happy New Year! May this be a happy and fruitful year.

新年最初のエントリーは JavaFX で IBM Cloud (Bluemix)Watson Personality Insights を利用した人格診断プログラムです。

昨年の 11 月 1 日から IBM Cloud (Bluemix)ライト・アカウントが気楽に使えるようになったので少し遊んでみました。

もう、リリースされてから随分経ちますので参考となる資料がネット上にあるのでググればなんとかそれなりのものは動かせるようです。

と言うことで定番の Twitter のつぶやきを解析して人格診断をおこなうプログラムを組んでみました。

本家サイトではこんなデモがおかれています。

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自分のアカウントで試そうとしたけどエラーで駄目だったのでサンプルの方ので分析してみました。

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結果が上のスクリーンショットのようになります。

Watson Personality Insights で得られる結果は下段の 「ビッグファイブ – 個性」、「欲求」、「価値」のデータです。

分析データのスコアに関する説明は以下のようされています。

スコアはすべて百分位数であり、膨大な集団の中での位置を表しています。

たとえば、外向性が90%という結果は、その人が90%外向的であることではなく、100人中その人より外向性の低い人が90人(高い人が10人)ということを意味しています。

データは JSON 形式で返されてきます。

これらの分析データの信頼性はどれ位のものかは想像もつかないのですがなかなか面白そうです。

これらの技術を利用した面白いデモも用意されています。

Science and Star Wars の「自分のライトセーバーの色を見つけよう」です。

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ヨーダと言えば STAR WARS では生ける伝説と称されるジェダイ・マスターで絶対的存在となっています。

うれしいですね! (^_^)

これはもっと詳しく人格診断してみたくなります。

JavaFX で Watson Personality Insights を利用した人格診断プログラムを作るに当たり、分析データをレーダーチャートを使って表示させることにしました。

ところが JavaFX 標準で用意されているチャートにレーダーチャートは見当たりません。((((;゜Д゜)))))))

しかたないので JFreeChart-FX に期待して見に行ったらレーダーチャートは無かった。(見落としていたらごめんなさい)

これで一気に面倒くささハードルが上がった。

とりあえずレーダーチャートは Canvas にお絵かき対応することにしました。

できあがったプログラムを動かして人格診断を行った結果がこちらです。

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あれれ? なんか・・・ 酷くないですか?

ヨーダと 71 パーセントも性格が一致しているわりには・・・

まぁ、人工知能が人の発言(ツイート)を分析して人格診断するとこんなもんですねと悔しいから言っておきます。(ヲヒ

せっかく年末の忙しい時期にゴニョゴニョしてプログラム組んだのにこれではあんまりだから現在の日本の内閣総理大臣である安倍晋三氏の人格診断をしてみた。

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おおっ! ビッグファイブ – 個性 のスコアが凄い!

やはり職業柄か誠実性、外向性のポイント高いですね。

個々のスコアもそうかも知れないと思わせる結果です。(個人の感想です。)

断っておきますが私は政治にあまり詳しくなくこの結果を利用して政治批判や誹謗中傷を行うことを目的としていません。

テレビ等で見聞きする情報をもとにした感想です。

それではもう一人診断してみましょう。

私の好きな歌手の宇多田ヒカルさんです。

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ビッグファイブ – 個性の知的好奇心、協調性、外向性のポイントが高いですね。

やはり生まれついての芸術家なのでしょう。

さて、この結果から私には個性が足りないことがバレてしまいました。

2018 年は個性をもう少しなんとかする年にしなければ。。。(^_^;

そう言うことでこのプログラムのコードを載せておきます。

ただし、かなり酷いことを平気でしています。

パスワード等はプログラムにハードコーディングしていますのでそこは適宜書き換えてくださいませ。

あと、例外処理もほとんど対処していません。

IBM Cloud (Bluemix)ライト・アカウントでお気楽に Watson Personality Insights を試してみたかったからです。

JavaFX はそれなりに手抜きプログラムにも対応してくれます。(ヲヒ 本当は駄目ですよ(^_^;

見ての通り GUI は AnchorPane に直接部品を貼り付けリサイズ出来なくするということをしています。(HBox,VBox 使いましょう(^_^;

テキストフィールドに入力された Twitter ID のツイートを約 1000 件取得してそれを Watson Personality Insights で分析してその結果をレーダーチャートに表示させています。

Twitter のツイートを取得するためには Twitter API を利用しなくてはならないので Twitter Developer アプリケーション登録が必要となります。

IBM Cloud (Bluemix)Watson Personality Insights を利用するには IBM Cloud (Bluemix)ライト・アカウントの登録が必要となります。

既に登録されている、もしくは有料プランをご利用の方は必要ありません。

参考

ツイート取得、分析データ取得の処理は時間がかかるので非同期処理で対応しています。

JavaFX に非同期処理を簡単に扱うことを可能とする javafx.concurrent パッケージがあります。

参考

Twitter のツイートを取得処理は TweetCollection クラスでおこなっています。

取得したツイートの分析処理は PersonalityAnalysis クラスでおこなっています。

これら二つの処理を非同期処理してそれによって得られた分析データを Canvas にお絵かき対応したレーダーチャート上に表示させています。

ここで Canvas はベースとなるレーダーチャートと、分析データの表示用の二つを利用しています。

分析データをベースのレーダーチャートに重ねて表示させています。(フォトショップで使うレイヤーのように)

ここで Canvas に文字列を表示させるのに位置決めが難しく苦労しました。

X 座標の位置は日本語で等幅のものを使っているので一文字の幅データを元に計算することによって対応しました。

Y 座標はなかなか難しく結局これといった結論が得られずフォントのサイズをそのまま利用したり、日本語のセンターの位置をゴニョゴニョして取得しています。

これではあんまりなので FontMetrics を取得してちゃんと対応しようとしたのですがそれでもあまり綺麗にプログラマチックに決めることができなかった。

しかたないのでウザウザの力技コード対応としています。

ちなみに JavaFX 9 での FontMetrics 取得は JavaFX 8 と同じように出来なくなってしまっているので注意が必要です。

参考

このように手抜きだけどちょっと遊んでみようかなっていうデスクトッププログラムが JavaFX だと簡単にできてしまします。

取得解析するものを二つにして重ね合わせて表示して相性診断プログラムとしても楽しいかもしれません。

Java には JavaFX が標準でついているので Java プログラマー、Java に興味のあるかたはお気楽に楽しんでみてはいかがでしょうか。

もちろん、JavaFX も Java なのでクロスプラットフォームです。

Write once, run anywhere

Windows でも Linux でも一度書けばどちらでも動いちゃいます。

Write once,test anywhere とは言わないで (>_<。)

 

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