2019 Fiscal Year Annual Research Report
利用者の研究練度に応じた多様な観点を統合する学術情報システム
| Project/Area Number |
19H04421
|
|---|
| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
|---|
Principal Investigator |
吉田 光男 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60734978)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
風間 一洋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60647204)
佐藤 翔 同志社大学, 免許資格課程センター, 准教授 (90707168)
桂井 麻里衣 同志社大学, 理工学部, 助教 (70744952)
大向 一輝 東京大学, 大学院人文社会系研究科, 准教授 (30413925)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | オルトメトリクス / 研究評価 / 学術情報 / 情報検索 / 情報推薦 / ソーシャルメディア / Twitter / arXiv |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は主に，(1)データ基盤の準備，および，(2)学術情報に関する多面的評価指標の検討を行った。
(1)については，arXiv.orgやbioRxiv.orgなどのプレプリント，ACM Digital LibraryやIEEE Xploreなどの海外の電子ジャーナル論文に対する，ソーシャルメディアでの言及を収集するなど，研究対象とするデータの範囲を広げた。また，日本の学術文献については，その言及量をウェブページに表示するシステムを開発した。
(2)については，非専門家にとっての論文タイトルの「面白さ」を得点化し，ソーシャルメディア（Twitter）からの言及数が多い論文と言及されたことのない論文で，この得点に差があるかを分析した。その結果，Twitterからの言及数が多い論文グループと，言及されたことのない論文グループとで「面白さ」得点には有意な差が存在し，言及数が多い論文の方がタイトルが「面白い」傾向が確認された。また，arXiv論文に対するTwitterでの言及特性を分析した。その結果，arXiv論文の情報流通において，ボットが重要な役目を果たしていることが明らかになり，さらに，情報拡散者の関係ネットワークから，近年急速に発展している機械学習分野について，積極的な貢献をしている国際グループと日本グループの存在が確認された。
以上のほかにも，日本におけるオープン・サイテーションの現状を分析し，世界の学術出版物においては引用データをオープンにしている割合が24.22%であるのに対して，日本の学術出版物においては18.86%であることが明らかになった。また，学術出版物の閲覧傾向から閲覧普遍度を定義したところ，普遍度の大小により，論文種別の分類が可能であることが示唆された。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度はデータ基盤を準備し，学術情報に関する言及と閲覧との相違の調査を目標としており，この調査結果は学術雑誌等で公表した。よって，おおむね順調に進展しているといえる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度の調査により，学術情報に関して，ユーザによる言及や閲覧の情報を用いることで，学術情報の新たな評価指標となり得ることが分かった。この結果を受け，ソーシャルグラフなどのユーザ間の関係を取り入れることにより，言及者・閲覧者のコミュニティを考慮した，より高度な評価指標の確立を目指す。また，開発した評価指標の有用性を検証するために，多面的評価を扱える学術情報システム（論文検索エンジン）のプロトタイプの構築に取り組む。
|
Research Products
(9 results)
