2023 Fiscal Year Annual Research Report
大学経営における新たな価値創造へむけた経営IRのありかたの探索
| Project/Area Number |
21K02668
|
|---|
| Research Institution | Nihon University |
|---|
Principal Investigator |
水上 祐治 日本大学, 生産工学部, 教授 (60738649)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大畠 昭子 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, その他部局等, 特任上席URA (00301747)
本多 啓介 統計数理研究所, 運営企画本部, URA (50568425)
濱田 ひろか 統計数理研究所, データ科学研究系, 特任研究員 (80797267)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | イノベーション / 研究IR / 共著分析 / 個人内多様性 / 非負値行列因子分解 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
高等教育の組織形態とIR 活動の現状を把握する手法として、個人内多様性に焦点を当てイノベーション創出の戦略を見えるかする手法を導出した。研究成果として、まず、研究者の個人内多様性を見える化する指標としてMM-Index を用い、人工知能分野、IoT 分野、Bigdata 分野の研究で国別にその違いを示した。分析の結果、その類似性に地域性があること、地域により研究の方向性が異なっていることを示すことが出来た。さらに、MM-Indexが定性的ものであったのに対して、非負値行列因子分解を用いて、研究者の個人内多様性を定量的に示すことを提案した。そして、人工知能分野において定量的に国別にその違いを示した。分析例として、表1は、非負値行列因子分解を適用した分析結果の一つであり、2018年の人工知能分野関連研究において、論文数上位20位の国・地域での平均的な研究者の動向を示している。
[2021年度]：研究者の個人内多様性を見える化する指標としてのMM-Indexにおいて、その精緻化を進め精度を高めた。そして、精緻化されたMM-Index を用い、人工知能分野、IoT 分野、Bigdata 分野の研究で国別にその違いを示した。
[2022年度]：MM-Index が定性的ものであったのに対して、非負値行列因子分解を用いて、研究者の個人内多様性を定量的に示すことを提案した。そして、人工知能分野において定量的に国別にその違いを示した。
[2023年度]：前年度提示した「研究者の個人内多様性を定量的に示す非負値行列因子分解を用いた分析」に関して、さらなる精緻化を進めた。そして、人工知能分野において定量的に国別にその違いを示すとともに研究者の特性と組織間類似性の分析手法を提示した。
|
