[1J3-GS-10e] AI応用：ニュースと学術情報

[1J3-GS-10e-04] 分野横断性を考慮した論文の革新性評価指標の提案

〇三戸 大輝¹、浅谷 公威¹、坂田 一郎¹ (1. 東京大学)

キーワード：計量書誌学、分野横断、Scopus

学術文献の数は近年指数関数的に増加している。これに伴って情報価値の高い学術文献抽出のための指標の重要性は向上しており、被引用数が一般的な指標として用いられている他、学術文献の革新性を引用ネットワークより指標化した指標が提案されている。一方で、公害問題や宇宙開発などの複雑な社会的課題に対する貢献により、分野横断性の高い学術文献への注目度は特に向上しているが、この分野横断性の評価は難しく、情報価値の高い分野横断的な論文群の抽出は困難となっている。 本研究ではScopusの学術文献データより引用ネットワークを構築し分野間の距離を定量化することで、被引用における分野横断性を考慮した学術文献の革新性評価指標を提案する。この指標より、分野を超えて影響を与えた論文群の抽出を行なった他、研究組織において人数の変化がその研究の分野横断性に影響を与えうることを明らかにした。