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J-GLOBAL ID：202102274121682626   整理番号：21A0059191

大規模大学における研究分野の研究実績の可視化

Visualization of Research Fields Achieving Good Results in a Large University

著者 (3件)： 船山貴光 (東北大 東北メディカル・メガバンク機構) ,  山本義郎 (東海大 理) ,  藤野友和 (福岡女大 国際文理)
資料名： 統計数理  (Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics)
巻： 68  号： 2  ページ： 233-246  発行年： 2020年12月 
JST資料番号： F0407A  ISSN： 0912-6112  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 大規模大学では,多くの研究者が在籍し,大小様々な規模で研究活動が行われている.また,研究領域は多岐に渡るため,大学全体の研究活動状況を把握することは困難である.学内研究者により活発に成果を挙げている研究領域を把握することは,評価の観点だけでなく学内研究助成や研究組織の構成などにも必要なことである.そこで本研究では,学術文献データベースに収録されている論文のタイトルとアブストラクトのテキストデータに対して,トピックモデルを用いてその論文の研究領域を推定し,研究業績の多い研究領域の把握を試みた.更にトピックモデルの結果を自己組織化マップを用いた可視化を行うことで,トピックモデルで分類された研究領域の特徴や研究領域間の関連性の把握ができることを示した.そして,自己組織化マップの結果を利用したいくつかの可視化を提案し,学内の研究傾向やその経時的変化を把握するための方法を例に示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *データベース ,  標題 ,  抄録 ,  データ ,  *確率モデル ,  *自己組織化特徴マップ ,  図表 ,  可視化
準シソーラス用語： アブストラクト ,  タイトル ,  テキストデータ ,  *トピックモデル ,  *自己組織化マップ ,  *文献データベース

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

引用文献 (13件)：

• Blei, D. M., Ng, A. Y. and Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation, Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022.
• Bostock, M., Ogievetsky, V. and Heer, J. (2011). D3: Data-Driven Documents, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 17(12), 2301-2309.
• 藤野友和, 山本由和, 船山貴光, 山本義郎 (2016). 学術文献DBにおける著者識別問題について, 日本計算機統計学会第30回シンポジウム講演論文集, 45-48.
• Grün, B. and Hornik, K. (2011). topicmodels: An R package for fitting topic models, Journal of Statistical Software, 40(13), 1-30.
• 桂井麻里衣, 大向一輝, 武田英明 (2015). 大規模学術論文データベースにおける研究者のトピック推定と著者同定への応用, 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2015),A5-2, 福島.

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  大学 ,  研究 ,  実績 ,  可視化