文字サイズ

  • 大
  • 中
  • 小

Content-based Map | MappingScience

近年、複雑化する科学技術の関係性や時間的発展を把握し、適切な科学技術政策やファンディングに活かすべく、さまざまなサイエンスマップが作られている。サイエンスマップとは、80年代後半から欧米中心に盛んに作られてきた「科学の地図(Map of Science)」であり、科学・技術の全体像を一目で俯瞰したり、地図上に表示される多次元の情報から新たな発見を促すことができる。

従来のサイエンスマップは論文間の引用・共引用関係に基づいてマップ化する方法がほとんどだったが、この方法では、例えば現在ファンディングされている(競争的資金による)プロジェクト情報などの異種の情報を同一のマップ上に表すことはできない。また発表されたばかりの論文には十分な数の被引用がなく、マップ化することが難しいという問題も存在する。 そこで、JSTではニューラルネットワークを用いた自然言語処理技術を用いてプロジェクトの概要文や論文抄録などテキスト間の内容的な類似性を用いてマップを開発した。

In recent years, various maps of science have been created in order to understand the relationship and time-series changes of complicated science and technology (S&T), and apply it to appropriate policy and funding of S&T. The maps of science have been developed mainly in Europe and the United States since the late 1980's, and it can provide an overview of map with multidimensional information of the S&T.

Most of the proposed maps of science are based on citation and co-citation relations between papers. However, it is difficult to visualize different kinds of information such as funding projects (competitive funds) on the same map. Also, since there are not enough citations in the latest papers, it is difficult to construct the map. Therefore, the JST developed content-based method using a natural language processing and neural networks, in order to construct a map using content similarity between texts such as summary sentences and abstracts of the papers and projects.

IEEE-NSF Content-based Map

IEEE-NSF 2012-2016 Content-based Map
Period: 2012 - 2016
Dataset: IEEE conference papers (270K), NSF projects (30K)

IEEE-NSF 2012-2016 Content-based map

FP7 Content-based Map

FP7 2006-2016 Content-based Map
Period: 2006 - 2016
Dataset: FP7 (25K)

FP7 funding map

NSF-JSPS Content-based Map

(coming soon)
Period: 2012 - 2015
Dataset: NSF (25K), JSPS (8K)

WoS Content-based Map

(coming soon)
Period: 2010 - 2015
Dataset: Web of Science corepapers (17K)

Reference

  • T. Kawamura, K. Watanabe, N. Matsumoto, S. Egami, M. Jibu: Science Graph for characterizing the recent scientific landscape using Paragraph Vectors, Proceedings of 9th ACM International Conference on Knowledge Capture (K-Cap 2017), pp. 9-16, 2017.
  • T. Kawamura, K. Watanabe, N. Matsumoto, M. Jibu: Funding Map for Research Project Relationships using Paragraph Vectors, Proceedings of 16th International Conference on Scientometrics & Infometrics (ISSI 2017), pp. 1121-1131, 2017.
  • 川村 隆浩,渡邊 勝太郎,松本 尚也,江上 周作,治部 眞里: Mapping Science - 飛躍が期待される科学技術領域の抽出 -, 第14回情報プロフェッショナルシンポジウム(INFOPRO2017)予稿集,pp. 119-124, 2017.
  • 川村 隆浩,渡邊 勝太郎,松本 尚也,江上 周作,治部 眞里: Mapping Science - 文書ベクトルを用いた科学技術マップの作成と萌芽領域の抽出 -, 研究・イノベーション学会 第32回年次学術大会予稿集, 2017.
J-GLOBAL foresight