スポーツケーブルテレビのESPNによる、ワールドカップ2010の番組宣伝ポスターから、日本チームをテーマにしたものがこれ。
カメルーンはこれ
出場各国のものがこちら
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後でまたやる時用にメモ
各社用紙を出しているので、適当なのを選びます。うちはエーワンに囲い込まれてるのでこれ。
紙製の名前ラベルはA4の大きいのがあるのだけど、布製でアイロンでつけるやつは葉書ぐらいのサイズのしかないです。一枚あたりに3枚とか8枚とか14枚とか、いろいろあるのだけれども、保育園の服につけるラベルは下の名前だけでいいので、一番細かい16枚にしました。
アマゾンでも買えたし、ヨドバシカメラにもありました。
各社、自社の用紙に合わせた印刷ソフトを無料で配ってます。型番を入れるだけで用紙にあったレイアウトが出てくるので、楽ですね。
エーワンの場合は、ラベル屋さんHOMEというのがそれ。WindowsとMacintosh版があるようです。Windows版をダウンロードしてインストール、起動します。
[新規作成]-[用紙の選択]から、さっきの用紙番号”33537″を入れると、一枚分のラベルの編集画面になります。ここでも、イラストや枠の入ったいろんなテンプレートが選べるようになってるので、適当なのを選び、
文字のところを子供の名前に変えます。イラストなどの画像は、別のイラストにしたり、アップロードしたものを使ったりもできます。凝るなら図形の編集も。
できあがったら一応保存して、印刷。印刷プレビューで全部のシールに名前が入ってることを確認し、また本番の布シールは高いので一回普通の紙に印刷し、念のため文字やイラストがはみ出ないかを確認したほうがいいでしょう。というのも、専用の用紙に専用のソフトなので場所決めはあっているはずなのですが、プリンターの方が必ずしも指定通りの位置に印刷してくれるとは限らないからです。パッケージのカバー裏にも、テスト印刷用の枠がついた用紙が一部印刷されています。
あとはアイロン温めて、服にのっけて、あて布して押し付けるだけです。
貼り付けた名前シールの強度ですが、洗濯乾燥機で洗うと若干ヨレっとなります。でもまあしょうがないですね。服の素材にもよりますが、数回の洗濯でも名前が読める程度には持つでしょう。
服に名前を書くのは主に他の園児の服と取り違えないようにするためで、服のタグにマジックで名前を書いてる人の方が多いようです。うちもそれで済むところはそれでやって、タグが無くなった中古服とかタグが暗めの色で名前が書けないものとかを中心に、ラベルを貼ってます。せっかく張ってるので胸とかお尻とか、着ている時に名前がわかるようなところに。
メモ OSアップグレード前にChromeのブックマークとパスワードを別ディスクに退避。
Google Chrome Backup からexeをダウンロード、実行でインストール。
– 起動
– Backup
– デフォルトをバックアップ(デフォルトしか使ってないので)
– バックアップ先を指定 – 外部ドライブに/backup/chrome/ とか作って指定
XMarks for Chromeが動いてればそれで良かったんだけども、シンクがエラーになってしまうので。Firefoxの方はXMarksで他PCにコピーされているので良しとする。
なんとなく東京だとわかると思いますが、この地図は何でしょう?
Eric Fischerさんが写真共有サービスFlickrにアップロードされた写真につけられた位置情報(ジオタグ)の大量の情報を分析して作成したこの都市地図、写真が撮られた場所に点を打っていくことで作られています。
ここで面白いのは、「その都市で一ヶ月以上写真を撮り続けているユーザー」を「ローカル(現地人)」とし、その人たちの写真を青い点で、「その都市では一ヶ月以内の間しか写真を撮っておらず、別の都市でローカルなユーザー」を「ツーリスト(旅行者)」とし、その人たちの写真は赤い点でプロットしていることです。
ちなみに黄色い点は「どこでも一ヶ月を越えて写真を撮ってないので、ローカルかツーリストかわからないユーザー」の写真ということ。
上の東京の地図では、赤くなっているところが観光客がいっぱい写真を撮ったところで、青くなってるところは東京の住人がいっぱい写真を撮ったところ、となります。
京都もあります。
一覧ページでは、60都市を可視化した地図が、プロットした点が多い順、つまりたくさん写真をアップロードされている都市順に並んでいます。東京はロンドン、ニューヨーク、サンフランシスコ、パリに次いで5位。京都はブエノスアイレスとニューオリンズに挟まれての50位ですね。
写真がたくさん撮られた都市ということで、これら60の都市は世界的な観光地が多いようです。これから行く旅行先の都市を見ておけば、観光客としてどのあたりが面白いのか、地元民がよく行く(たぶん写真を撮るにも良さそうな)場所で観光客があまりこないところはどのあたりか、といったこともなんとなく掴めるのではないでしょうか。面白いデータの可視化だと思いました。
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