論文の細粒度情報を用いた研究の相互関係理解
研究課題情報
- 体系的番号
- JP18K11990 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 18K11990
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
- 研究機関
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- 中村学園大学
- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2018-04-01 〜 2024-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 4,290,000 円 (直接経費: 3,300,000 円 間接経費: 990,000 円)
研究概要
学術論文の評価指標に関する研究を進めた。書誌情報と論文の引用数に関係があることを機械学習により明らかにした。また、新しい指標「引用グループ数」を提案し、その有効性を示した。さらに Focused Citation Count(FCC)およびRevised Focused Citation Count(RFCC)を提案し、引用数(CC)よりも高い精度で評価できることを確認した。論文をセクション単位に自動分割するシステムを構築し、セクション間の類似度を定義し、引用元セクションを自動判別することで、論文間の関係を詳細に可視化するシステムの開発を進めた。
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。