2023 Fiscal Year Final Research Report

Understanding the Interrelationships of Studies Using Fine-Grained Information in Papers

Research Project

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Project/Area Number	18K11990
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
Research Institution	Nakamura Gakuen College (2019-2023) Kyushu University (2018)
Principal Investigator	Nakatoh Tetsuya 中村学園大学, 栄養科学部, 准教授 (20253502)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	廣川佐千男東京都立産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 研究員 (40126785) 石田栄美九州大学, データ駆動イノベーション推進本部, 教授 (50364815) 鈴木孝彦九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (90243906)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2024-03-31
Keywords	情報抽出 / 計量書誌学 / データベース / テキストマイニング
Outline of Final Research Achievements	We conducted research on evaluation metrics for academic papers. Using machine learning, we demonstrated a relationship between bibliographic information and the number of citations a paper receives. Additionally, we proposed a new metric called "Citation Group Count" and showed its effectiveness. Furthermore, we introduced the Focused Citation Count (FCC) and the Revised Focused Citation Count (RFCC), confirming that they provide higher accuracy in evaluation compared to the traditional Citation Count (CC). We also developed a system to automatically divide papers into sections, define similarities between sections, and automatically identify the citing sections, thereby advancing the development of a system to visualize the relationships between papers in detail.
Free Research Field	情報科学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	関連研究の調査は研究者にとって重要です。新しい研究を始める際には、その新規性を確認する必要があります。また、研究成果を公開する際には、関連する他の研究に対して自分の研究を位置づけ、差別化することが求められます。しかし、膨大な論文の中から適切なものを見つけ、その内容を理解して関連性や違いをまとめることは非常に時間のかかる作業です。本研究の成果により、学術論文の分析が効率化され、学術研究の推進・発展に寄与することが期待されます。