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Content-based Map

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、サイエンス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 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.

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.

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

WoS Content-based Map

WoS 2010-2015 Content-based Map
Period: 2010 - 2015
Dataset: Web of Science corepapers (17K)

WoS 2010-2015 content-based map

KAKEN-NSF-JST Bilingual Content-based Map

KAKEN-NSF-JST 2013-2017 Bilingual Content-based Map
Period: 2013 - 2017
Dataset: JSPS KAKEN (87K), NSF (62K), JST (2.7K)

KAKEN-NSF-JST 2013-2017 bilingual content-based map

Reference

  • T. Kawamura, K. Watanabe, S. Egami, N. Matsumoto, M. Jibu: Content-based Map of Science using Cross-lingual Document Embedding - A Comparison of US-Japan Funded Projects, Proceedings of 23rd International Conference on Science and Technology Indicators (STI 2018), pp.385-394, 2018.
  • T. Kawamura, K. Watanabe, N. Matsumoto, S. Egami: Chapter 11. Mapping Science Based on Research Content Similarity, Scientometrics, InTechOpen, ISBN: 978-1-78923-307-0, 2018.
  • T. Kawamura, K. Watanabe, N. Matsumoto, S. Egami, M. Jibu: Funding map using paragraph embedding based on semantic diversity, Scientometrics, DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-018-2783-x, 2018.
  • 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.
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