wiki-orbit · cartography of knowledge
Wikipedia の記事から内部リンク先を force-directed network graphとして描画する無料の探索ツール。 中心ノードから周辺記事の軌道が広がり、 クリックすると 新中心へ展開。 d3-force によるリアルタイム シミュレーション。 検索クエリは ai-lab に送らず、 Wikipedia の公式 API にブラウザから直接問い合わせます。
[ ./how_it_works ]
step / I
上の検索ボックスに気になる単語を入れる (オートサジェスト 8件) か、 「ランダム記事を開く」 を押す。 日本語 / 英語の Wikipedia から好きな言語を選択。
step / II
中心ノード = 選んだ記事、 周囲 = その記事から内部リンクされている上位 18 件。 d3-force で重力・反発・リンク力を継続シミュレーション、 ノードが軌道のように落ち着く。
step / III
周囲のノードをクリックすると、 そのノードが新しい中心になり 周囲が再展開。 下部の 「軌跡」 で過去の中心を辿って戻れる。 Wikipedia 公式ページへの直接リンクも各記事に付属。
[ ./faq ]
ai-lab.org のサーバーには送られません。 ブラウザから直接 ja.wikipedia.org / en.wikipedia.org の MediaWiki 公式 API (CORS 対応の origin=* エンドポイント) に問い合わせます。 つまり 「あなた → Wikipedia」 の直接通信で、 当方は介在しません。 Wikipedia 側のアクセスログには通常通り IP が記録される点だけご注意。
force-directed graph の見やすさと API レスポンス速度のバランスです。 内部リンクが極めて多い記事 (国名 / 大規模イベント など) は数百件ありますが、 全部出すと密集して認知できないため上位 18 件に絞っています。 「○○の一覧」「曖昧さ回避」 等の index 系記事は自動的に除外。
ノード (記事) とエッジ (リンク) を、 物理シミュレーション (ばね力 + 万有引力 + 反発力 + 重力) でレイアウトするアルゴリズムです。 D3.js の d3-force ライブラリを使い、 ブラウザ内で毎フレーム位置を更新しています。 配置が手作業でも美しく見えるのが特徴で、 ネットワーク可視化の定番手法。
Wikipedia の `action=random` API を呼んでいて、 Wikipedia 側がサーバー側でランダム抽出した記事を 1 件返してくれます。 当方はその結果をそのまま中心にセットしているだけで、 抽選ロジックには介在しません。 ja / en で切り替え可能。
v1 では graph の SVG 保存 / 軌跡の URL 共有は未対応。 ノードクリックで Wikipedia 公式ページへ飛ぶ external link は付いています。 SVG export / 共有 URL (?center=...&hop=...) は IMPROVE で。
ai-lab.org の データ可視化 thesis 枠の 1本目です。 計算ツール (CoinStack / RoofFund)、 占い (FateNum)、 on-device ML 14本 とは別 thesis。 charter §優先する方向 8 thesis 枠のうち データ可視化はこれまでゼロだったので、 thesis 多様化の一環。