研究データ論文の抄録を用いた被引用数推定方式：Scientific Data掲載の抄録を例に

甲斐, 尚人; 義久, 智樹; 新原, 俊樹 他

情報処理学会研究報告. インターネットと運用技術（IOT）, 2023, 2023-IOT-60(24), 1-5

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IPSJ_IOT-060-24 pdf なし 823 KB 102 2023.06.12  

論文情報

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タイトル
研究データ論文の抄録を用いた被引用数推定方式：Scientific Data掲載の抄録を例に
Citation Estimation Method Using Abstracts of Research Data Articles : Using Abstracts of Scientific Data Articles as An Example
著者
ORCID
0000-0003-3540-3689 0000-0003-3540-3689
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jr055 jr055
Scopus Author ID
57200498627 57200498627
NRID
1000090940148 1000090940148
著者名
甲斐, 尚人 ; Kai, Naoto
NRID
1000000402743 1000000402743
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yoshihisa yoshihisa
Scopus Author ID
12763160200 12763160200
著者名
義久, 智樹 ; Yoshihisa, Tomoki
著者名
新原, 俊樹 ; Shimbaru, Toshiki
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hidetoyano hidetoyano
著者名
矢野, 英人 ; Yano, Hideto
NRID
1000090973347 1000090973347
ORCID
0000-0003-1749-0408 0000-0003-1749-0408
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hide-tan-fk hide-tan-fk
著者名
田主, 英之 ; Tanushi, Hideyuki
キーワード等
IOT・RDMセッション
研究データ論文
抄録
被引用数
サイエンティフィックデータ
Research data article
Abstract
Number of citations
Scientific Data
抄録
オープンサイエンス時代の到来により，研究データの公開，利活用に向けた取り組みが盛んに行われている．公開もしくは共有された研究データの分野融合型研究への利活用を考慮した，異分野研究の研究者にも伝わりやすい抄録の記述方法の開発も今後期待される．これまで学術論文の論文誌のように抄録，本文，参照文献という形式をとる，研究データに特化した論文誌が登場してきている．本研究では研究データに特化した論文誌である「Scientific Data」の抄録に着目し，抄録を構成する英文の品詞の出現数，単語数，キーワード数と研究データ論文の被引用数を重回帰分析することで，各品詞等が研究データの利活用に及ぼす影響を考察した．また，それらの結果をもとに，説明変数を名詞，動詞，その他品詞，単語数，キーワード数に設定し，目的変数を被引用数として機械学習を行い，被引用数を予測する分類器を開発した．これにより，今後の研究データ利活用に向けた，研究データ公開の際の抄録記述の留意点についての議論に繋がることを期待する．
With the trend of open science, efforts have been made to open and utilize research data. Considering the use of published or shared research data for interdisciplinary research, it is expected to develop a method of writing abstracts that can be easily understood by researchers in different research fields. Journals specializing in research data that have a format of abstract, text, and references like academic journals have emerged. In this study, we focus on the abstract of "Scientific Data", a journal specialized in research data, and examine the influence of each part of speech on the utilization of research data through multiple regression analysis of the number of occurrences of the part of speech, the number of words and the number of keywords in the abstract, and the number of citations to the research data article. Based on these results, we set the explanatory variables as the number of occurrences of nouns, verbs, the other parts of speech, the number of words, and the number of keywords in the abstract, and developed a classifier to estimate the number of citations by machine learning with the number of citations as the objective variable. We hope that this will lead to a discussion of the issues that need to be considered when writing abstracts for publication of research data for future use of research data.
出版者
情報処理学会
Information Processing Society of Japan
収録物名
情報処理学会研究報告. インターネットと運用技術（IOT）
IPSJ SIG Technical Reports
巻(号)
2023-IOT-60(24)
ページ
1-5
刊行年月
2023-03-08
言語
日本語
ハンドルURL
https://hdl.handle.net/11094/91403
eISSN
21888787
NCID
AA12326962
関連情報 (isIdenticalTo)
URI
http://id.nii.ac.jp/1001/00224855/
アクセス権
open access
権利情報
ⓒ 2022 Information Processing Society of Japan
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出版タイプ
Author’s Original
カテゴリ
学術雑誌論文 Journal Article