| 研究課題/領域番号 |
21K02081
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分08030:家政学および生活科学関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
山田 泰行 順天堂大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (80531293)
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| 研究分担者 |
水野 基樹 順天堂大学, スポーツ健康科学部, 教授 (20360117)
森島 美佳 金沢大学, 学校教育系, 准教授 (50369518)
榎原 毅 産業医科大学, 産業生態科学研究所, 教授 (50405156)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 科学コミュニケーション / オープンサイエンス / レイサマリー / インフォグラフィックス / ビデオショート / システマティックレビュー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
オープンサイエンスを加速させるためには、広報のための研究抄録(レイサマリー)、科学情報を楽しく表現するポスター(インフォグラフィックス)、研究をわかりやすく紹介する短編動画(ビデオショート)の発信が不可欠である。そこで本研究は科学情報を日常生活に役立てるためのレイサマリー、インフォグラフィックス、ビデオショートの共通点を解明し、社会発信力の高い科学コンテンツを制作するためのガイドラインを開発する。
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| 研究実績の概要 |
2022年度は、オープンサイエンスの研究動向の把握（研究1）を完了し、魅力的な科学コンテンツの共通点を明らかにするためのシステマティックレビューで使用するレイサマリーのテキストデータ、インフォグラフィックスの画像データ、ビデオショートの動画データの収集を行った（研究2～4）。科学コンテンツの評価項目を検討するため、専門家だけでなく非専門家を交えたワークショップを行い、それぞれの科学コンテンツの評価項目のさらなる検討を行った。
最も研究を進めることができたのは、インフォグラフィックスのシステマティックレビュー（研究3）である。2016年よりBritish Journal of Sports Medicine (BJSM)に「Infographic」の投稿区分が開設されていたことで、論文データベース（PubMed）からまとまった数のインフォグラフィクスを収集し（2016-2022, n=152）、評価項目に従ってデータ化することができた。同時に、当初は災害(とりわけCOVID-19)の科学情報に着目していたが、インフォグラフィックスの公開においてはスポーツ医科学分野が先進的であることを確認することができた。
研究3の進行は、ビデオショートの共通点を検証するシステマティックレビュー（研究4）にも恩恵をもたらした。評価項目を検討する中で、インフォグラフィックスとビデオショートの評価項目が類似していることに気づいたからである。例えば、先行研究が示すインフォグラフィックス作成のガイドライン「GRAPHIC（Get to know your audience, Restrict color, Align elements, Prioritise parts, Highlight the heading, Invest in imagery, Choose charts carefully）」はビデオショートの作成においても有用であることを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
レイサマリーのシステマティックレビュー（研究2）については、言語の壁により研究が停滞した。先行のレイサマリーは英文で記載されており、英語を母国語としない日本人が評価項目を検討することが難しかったからである。2023年度は英文のレイサマリーを和文に変換してから研究を進める必要がある。さらに、インフォグラフィックス（研究3）とビデオショート（研究4）のシステマティックレビューにおいても、色彩やコントラストのデータ化に至らなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年の研究は近年急速に普及したOpen AIを活用しながら進めていく予定である。例えば、レイサマリーのシステマティックレビュー（研究2）ではOpen AIを使用して英文のレイサマリーを和文に変換することで研究を進めることができる。さらに、Open AIを活用することでインフォグラフィックス（研究3）とビデオショート（研究4）の色彩やコントラストのデータ化を効率化することが可能となる。
さらに、本研究は専門家による科学コンテンツの評価のみを予定していたが、2022年のワークショップを通して、非専門家の視点こそ重要であることに気づかされた。そこで、2023年は研究計画を一部変更し、非専門家の視点から魅力的な科学コンテンツの共通点を抽出するための研究（研究5）を新たに実施する予定である。
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