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J-GLOBAL ID：201702230634223134   整理番号：17A1188102

話題モデルを用いた輸送研究におけるテーマと傾向の発見【Powered by NICT】

Discovering themes and trends in transportation research using topic modeling

著者 (2件)： Sun Lijun (The Media Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02142, USA) ,  Yin Yafeng (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 77  ページ： 49-66  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通研究は科学と工業の両方において鍵となる領域である。本論文では,1990年から2015年までの二十二の主導的な輸送誌に発表された17,163記事の経験的解析を提示した。で50種類の重要な話題を推論するために論文抄録に関する潜在的Dirichlet配分(LDA)モデルを適用した。は特性化された話題である代表的な意味のある,輸送研究で確立されたサブフィールドに対応することを示した。これらの同定された場を輸送のための研究景観を明らかにした。LDAの結果に基づいて,著者らはそれらの凝集したトピック分布に関して雑誌と国/地域の類似性を定量化した。経時的トピック分布の変化を測定することにより,いくつかの一般的な研究動向,持続可能性,旅行行動と非自動車移動度に関する話題などは時間とともにますます一般的になっている分かった。また,各ジャーナルのためのこの時間的解析を行い,最も雑誌の高い度合いのコンシステンシーを観測した。しかし,特定の話題に関する特集のような,いくつかの興味ある異常も時間変化から検出された。国/地域レベルでの時間的傾向を定量化することにより,国/地域は明確に区別できるパターンを示し,異なる領域における研究コミュニティは,異なるサブフィールドに焦点を当てる傾向があることを示唆した。著者らの結果は,有望な研究話題/プロジェクトを特定し,提出の候補雑誌の探索と,ジャーナル開発の焦点を再調整の機関における学界を含む研究者,ジャーナル編集者と資金の異なる関係者に利益をもたらすことができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動車 ,  移動度 ,  *モデル ,  コミュニティ ,  ジャーナル ,  キャラクタリゼーション ,  旅行 ,  経時変化 ,  類似性
準シソーラス用語： 編集者 ,  時間的傾向 ,  持続可能性 ,  研究動向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 輸送研究 ,  トピックモデリング ,  出版データ ,  研究政策

分類 (2件)： 情報源  (AC03000B) ,  研究開発  (AA03000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 話題 ,  モデル ,  輸送 ,  研究 ,  テーマ ,  傾向 ,  発見