Mapping Science

～飛躍が期待される科学技術領域の抽出～

抄録

 近年，科学技術の関係性や発展を把握するため，さまざまなサイエンスマップが作られている．しかし，ファンディング情報や最新の論文は，十分な引用情報を持たないため，従来の引用分析を用いてマップ化することが難しい．そこで，我々は研究内容の類似度に基づいてマップを作成するため，ニューラルネットワーク技術を用いてプロジェクト概要や論文抄録などのテキスト情報を多次元ベクトルに変換する手法を開発した．文書ベクトル化することによって内容の類似性を定量的に測定することを始め，クラスタリングなどの統計処理や機械学習にかけることが可能になる．本論では，実際に 2012～2016 年の米国 NSF における約 3 万のプロジェクト情報，および同期間の Scopus 収録 IEEE 論文誌・国際会議論文約 27 万編の抄録を文書ベクトル化し，マップとして表した結果を示す．また，マップ上において，いくつかの萌芽領域が形成されていく様子（時系列的な構造変化）が確認できたことを示す．