[論文レビュー] Empirical Big Data Research: A Systematic Literature Mapping

Leendert W. M. Wienhofen, Bjørn Magnus Mathisen+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2015

Big Data and Business Intelligence参考文献 217被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、ビッグデータ研究の体系的文献マッピングを実施し、実証的研究の頻度と、ボリューム、ボリューム、バリアエティの3つのVとの整合性を評価するとともに、応用分野を同定した。1,778件の出版物のうち、実証的結果を含むのはわずか151件（8.5％）にとどまり、バリアエティが最も研究が不足しているが、有望な研究のフロンティアであることが明らかになった。

ABSTRACT

Background: Big Data is a relatively new eld of research and technology, and literature reports a wide variety of concepts labeled with Big Data. The maturity of a research eld can be measured in the number of publications containing empirical results. In this paper we present the current status of empirical research in Big Data. Method: We employed a systematic mapping method with which we mapped the collected research according to the labels Variety, Volume and Velocity. In addition, we addressed the application areas of Big Data. Results: We found that 151 of the assessed 1778 contributions contain a form of empirical result and can be mapped to one or more of the 3 V’s and 59 address an application area. Conclusions: The share of publications containing empirical results is well below the average compared to computer science research as a whole. In order to mature the research on Big Data, we recommend applying empirical methods to strengthen the condence in the reported results. Based on our trend analysis we consider Variety to be the most promising uncharted area in Big Data.

研究の動機と目的

• 文献における実証的研究の割合を測定することで、ビッグデータ研究の現在の成熟度を評価すること。
• ビッグデータの3大次元（ボリューム、ボリューム、バリアエティ）にわたる既存の実証的研究をマッピングすること。
• ビッグデータ研究が応用されている分野を同定し、分類すること。
• ビッグデータ分野における全体的な実証的研究のあり方を、より広いコンピュータサイエンス分野と比較して評価すること。
• 研究の成熟度と信頼性を高めるために、実証的厳密性を強化する戦略を提言すること。

提案手法

• ビッグデータ分野の1,778件の出版物を分析するために、体系的文献マッピング手法を適用した。
• 出版物は、ボリューム、ボリューム、バリアエティの3つのVとの整合性に基づいて分類された。
• 測定可能でデータ駆動型の結果を含むかどうかに基づいて、実証的結果が特定され、分類された。
• 特定された出版物から、応用分野が抽出され、分類された。
• 各V次元の発展度と潜在的可能性を評価するために、トレンド分析が実施された。
• ビッグデータ分野における実証的出版物の割合を、コンピュータサイエンス分野全体の平均と比較して、研究成熟度を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ビッグデータ研究の出版物のうち、どの程度が実証的結果を含んでいるか？
• RQ2 既存の実証的研究は、ビッグデータの3つのV（ボリューム、ボリューム、バリアエティ）のどの分野にどのように分布しているか？
• RQ3 ビッグデータ研究で最も顕著に取り組まれている応用分野はどれか？
• RQ4 ビッグデータ分野における実証的研究の割合は、より広いコンピュータサイエンス分野と比べてどの程度か？
• RQ5 3つのVのうち、今後の実証的調査にとって最も研究が不足しているが、有望な分野はどれか？

主な発見

• 1,778件の出版物のうち、わずか151件（約8.5％）が何らかの実証的結果を含んでいた。
• 実証的研究の大多数はボリュームとボリュームにマッピングされたが、バリアエティは顕著に不足していた。
• 59件の出版物が特定の応用分野に言及しており、ビッグデータ研究の実用的展開が一部で確認された。
• ビッグデータ分野における実証的研究の割合は、コンピュータサイエンス分野全体の平均と比べて著しく低かった。
• トレンド分析の結果、バリアエティは今後の実証的ビッグデータ研究にとって最も有望な未開拓分野であると示唆された。
• 実証的検証の低割合は、分野の信頼性と成熟度を高めるために、より強いメソドロジカルな厳密性の必要性を示している。