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Mapping Science (サイエンスマップ)

サイエンスマップ(科学の地図)

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。

In recent years, various maps of science were created in order to understand the relationship and time-series changes of global science and technology (S&T), and were applied to S&T policy and funding. The maps of science have been developed mainly in Europe and the United States since the late 1980's.

Mapping Science

JSTではプロジェクト名「Mapping Science」として、科学技術の現状把握と予測のための新たな手法を提供する。具体的には論文やプロジェクト等の内容の類似度に基づくContent-based Map、共引用関係に基づくCo-citation Map、直接引用関係に基づくDirect Citation Mapの三種類のサイエンスマップを開発し提供する。

The JST developed a new method for understanding the current situation of S&T and forecasting the development of S&T. Specifically, the JST developed "Content-based Map" based on content similarities between texts, such as summary descriptions and abstracts of the papers and projects. Also, the JST developed "Co-citation Map" based on co-citation information and "Direct Citation Map" based on citation information.

Content-based Map

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可視化するマップを開発した。

However, most maps of science are based on citation and co-citation relations between papers, in which it is difficult to visualize different kinds of information, such as funding projects and patents on the maps. Since there are not sufficient citations in the recently-published papers, it is also difficult to include them on the map. Therefore, the JST developed a content-based method using natural language processing and neural networks in order to construct a map based on content similarities between texts, such as summary descriptions and abstracts of the papers and projects.

対象は現在IEEE(米国電気電子学会)会議論文、NSF(米国国立科学財団)プロジェクト、Web of Science (学術データベース)、日本学術振興会科学研究費助成事業から取得したデータである。これらの内容的類似度を算出した後にクラスタリングおよびマップレイアウト計算を行い、インタラクティブな可視化アプリケーションとして提供している。

The dataset contains IEEE conference papers, NSF projects, Web of Science, and JSPS KAKEN projects. The JST calculated similarities between those texts, then developed interactive visualization tools.

IEEE-NSF 2012-2016 Content-based map
IEEE-NSF 2012-2016 Content-based Mapの使用例

Co-citation Map

NISTEPのサイエンスマップ調査ではWeb of Science (WoS)の被引用数トップ1%論文を対象に、共引用ベースのサイエンスマップを隔年で公開している。JSTではNISTEPのサイエンスマップ調査で利用されている手法を概ね再現した上でいくつかの独自機能追加して、隔年公開のため作成されていない2010年から2015年の6年間の共引用ベースのサイエンスマップを開発した(2018年6月1日時点で両機関含めて最新版の共引用マップである)。

The JST reproduced the method used in the NISTEP's science map survey and constructed a co-citation map based on citation information in Web of Science (WoS) 2010 - 2015, on which NISTEP did not construct the map. (As of Jun 1, this map is the latest version in both institutions.)

WoS 2010-2015 Co-citation map
WoS 2010-2015 Co-citation Mapの使用例

Direct Citation Map

直接引用情報に基づくマップ。準備中。

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J-GLOBAL foresight