[論文レビュー] Author Name Co-Mention Analysis: Testing a Poor Man's Author Co-Citation Analysis Method

Andreas Strotmann, Arnim Bleier|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2013

scientometrics and bibliometrics research参考文献 8被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、代表的でない学術分野における文献計測研究のための、従来の共同被引用分析の低コスト代替策として、著者名の共想起分析を提案する。ドイツ社会学会（DGS）の全文会議録を対象に著者名の共想起を分析した結果、計算リソースが限られた状況下でも有望な結果が得られた。これは、被引用データベースカバー率が低い分野において実用的な手法を提供する。

ABSTRACT

As a social science information service for the German language countries, we document research projects, publications, and data in relevant fields. At the same time, we aim to provide well-founded bibliometric studies of these fields. Performing a citation analysis on an area of the German social sciences is, however, a serious challenge given the low and likely significantly biased coverage of these fields in the standard citation databases. Citations, and especially author citations, play a highly significant role in that literature, however. In this work in progress, we report preliminary methods and results for an author name co-mention analysis of a large fragment of a particularly interesting corpus of German sociology: a quarter century's worth of the full-text proceedings of the Deutsche Gesellschaft fuer Soziologie (DGS), which celebrated its 100th anniversary meeting in 2012. Results are encouraging for this poor cousin of author co-citation analysis, but considerable refinements, especially of the underlying computational infrastructure for full-text analysis, appear advisable for full-scale deployment of this method.

研究の動機と目的

• 被引用データベースカバー率が低い分野、特にドイツ語圏の社会科学分野における低コストの文献計測分析手法の開発と検証を目的とする。
• ドイツ社会学および関連分野における標準データベースの偏りや不完全な被引用データの課題に対処することを目的とする。
• 全文書内における著者名の共想起が、共同被引用パターンの代理として機能できるかどうかを評価することを目的とする。
• 資源制約のある文脈における大規模な文献計測研究に、この手法の実用性と信頼性を評価することを目的とする。

提案手法

• 本手法は、ドイツ社会学会（DGS）の全文会議録において、同じ文または短いテキストウィンドウ内に登場する著者名の共想起を特定する。
• 共想起を、著者間の学術的関連性または概念的関連性の指標とみなす。
• 分析は、25年分のDGS国際会議録の全文コンテンツに限定して実施され、被引用メタデータではなく全文内容を対象としている。
• 自然言語処理技術を用いて、ドキュメント全体にわたる共想起イベントの抽出とカウントを実施する。
• 結果は、従来の共同被引用分析の期待値と比較されるが、本稿では直接的な統計的比較は行われていない。
• 構造化された被引用データに依存する最小限の手法であるため、「貧乏人の」代替手法と位置づけられている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 全文書内における著者名の共想起は、文献計測分析における共同被引用パターンの信頼できる代理指標として機能できるか？
• RQ2 被引用データベースカバー率が低い分野において、共想起分析は学術的関係をどれほど効果的に捉えられるか？
• RQ3 大規模な全文コーパスに共想起分析をスケーリングする際の計算的および手法論的課題は何か？
• RQ4 共想起パターンは、ドイツ社会学における実際の知的あるいは専門的連関をどの程度反映しているか？
• RQ5 共想起分析は、代表的でないあるいは英語圏外の学術分野における文献計測研究の実用的代替手段として可能か？

主な発見

• 本手法は前向きな結果を示し、きめ細やかな被引用データが不足する状況下でも、著者名の共想起が意味のある学術的関係を捉えることができることを示唆している。
• DGS会議録における共想起パターンは、ドイツ社会学における既知の知的ネットワークと整合する明確な構造を示した。
• 研究では、共想起頻度がコーパス内の専門的焦点やテーマ的一致性に敏感であることが判明した。
• 前向きな成果が得られたものの、著者らは、大規模な展開に際して、計算インfraの大幅な改善が必要であると指摘している。
• 本手法は、従来の共同被引用分析の低コスト代替手段としての可能性を示したが、特に被引用データベースカバー率が低い分野において顕著である。
• 本手法はまだ進行中の作業であり、著者らはテキスト処理および正規化技術の向上の必要性を強調している。