2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[3Win5] ポスターセッション3

2025年5月29日(木) 15:30 〜 17:30 W会場 (イベントホールD-E)

[3Win5-66] 引用ネットワークにおけるCitation inflationを考慮した研究の革新性評価のための文献フィルタリング法の提案

〇茂木 亮祐1,2、松野 省吾1 (1.電気通信大学、2.株式会社JDSC)

キーワード:引用分析、革新性指標、引用インフレーション、科学の科学

引用ネットワーク構造に基づいて研究の革新性を定量的に把握することを目的とした指標であるDisruption Index (DI) が近年注目を集めている。DIは、後続研究からの引用パターンのみに基づいて計算可能な簡便な指標である一方、引用インフレーション(Citation inflation)の影響を受けやすい課題がある。引用インフレーションとは時間経過とともに引用ネットワークの密度が増加する現象のことであり、出版数や参考文献リスト長の増加傾向によって特徴づけられる。引用インフレーションの影響を考慮しない場合、DIを用いた経時的分析の妥当性を損なう可能性が指摘されている。本研究では、参考文献リスト上における引用ネットワークに基づき文献の重要度を評価し、重要でない参考文献を取り除く方法を提案する。これにより、DIへの参考文献リスト長の影響を緩和し、DIを用いた分析における引用インフレーションによる影響の低減を目指す。

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