論文の概要: Exploring ESC Winners with Nested Diagrams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13630v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 09:44:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-17 20:14:29.173556
- Title: Exploring ESC Winners with Nested Diagrams
- Title（参考訳）: Nested DiagramsでESCの勝者を探る
- Abstract要約: ネストラインダイアグラムの構築と描画を行うPythonライブラリであるConceptFlowを提示する。
1975年から2025年までのユーロビジョン・ソング・コンテストの優勝者にコンセプションフローを適用した。
結果としてネストされた線図は、両方のスケールにまたがる影響を明らかにします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2972913486393707
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present ConceptFlow, a scikit-learn-compatible Python library for Formal Concept Analysis that constructs and renders nested line diagrams from many-valued formal contexts. Given a many-valued context and a partition of its attributes into conceptual scales, ConceptFlow performs conceptual scaling, computes the factor lattices, identifies filled nodes of the corresponding subdirect product, and produces an interactive visualization. We apply ConceptFlow to the winners of the Eurovision Song Contest from 1975 to 2025, exploring relationships between voting patterns and musical characteristics. Voting support is captured by an outer scale spanning regional, cultural, historical, and political dimensions, while an inner scale captures musical characteristics via tempo and key. The resulting nested line diagram reveals implications across both scales, exposing dependencies between how winning entries were voted for and the musical properties they share.
- Abstract（参考訳）: 我々は,多くの値の形式的コンテキストからネストされた行図を構築し,描画する,形式的概念解析のためのシンキトラーン互換PythonライブラリであるConceptFlowを紹介する。
多くの価値のあるコンテキストと属性を概念的なスケールに分割すると、ConceptFlowは概念的なスケーリングを実行し、因子格子を計算し、対応するサブダイレクト製品の満載ノードを特定し、インタラクティブな視覚化を生成する。
1975年から2025年までのユーロビジョン・ソング・コンテストの優勝者にコンセプションフローを適用し,投票パターンと音楽的特徴の関係について検討した。
投票支援は、地域、文化、歴史的、政治的次元にまたがる外的スケールで行われ、内的スケールはテンポとキーを通じて音楽的特徴を捉えている。
結果として得られるネストライン図は、両方のスケールにまたがる影響を明らかにし、勝者の投票方法と彼らが共有する音楽的特性の依存関係を明らかにする。
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