[論文レビュー] Scholia And Scientometrics With Wikidata

Finn Årup Nielsen, Daniel Mietchen+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2017

Wikis in Education and Collaboration参考文献 18被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、Wikidata からの構造化された文献情報データを用いて動的学術的プロファイルを生成する Web サービスである Scholia を提示する。SPARQL を介して Wikidata Query Service にクエリを発行することで、Scholia は出版リスト、共同著者ネットワーク、引用グラフ、トピック関連性を統合・可視化し、恒久的識別子と参照追跡を備えた透明性・協働性・拡張性に優れた科学的指標分析を可能にする。

ABSTRACT

Scholia is a tool to handle scientific bibliographic information in Wikidata. The Scholia Web service creates on-the-fly scholarly profiles for researchers, organizations, journals, publishers, individual scholarly works, and for research topics. To collect the data, it queries the SPARQL-based Wikidata Query Service. Among several display formats available in Scholia are lists of publications for individual researchers and organizations, publications per year, employment timelines, as well as co-author networks and citation graphs. The Python package implementing the Web service is also able to format Wikidata bibliographic entries for use in LaTeX/BIBTeX.

研究の動機と目的

• Wikipedia における構造化された学術的文献情報データの不足に対処するため、科学的出版物のための中央集権的でオープンな知識ベースとしての Wikidata を活用すること。
• Wikidata の構造化データと SPARQL クエリを用いて、リアルタイムで学術的プロファイルを生成するスケーラブルでオープンソースのツールを開発すること。
• 引用ネットワーク、トピック関連性、出典の履歴を Wikidata の参照を通じて公開することで、透明性・協働性・再現可能性に優れた科学的指標分析を可能にすること。
• 雇用履歴、出版履歴、共同著者グラフを含む、恒久的で機械可読性の高いプロファイルを研究者および機関が利用できるようにすること。
• Wikidata とそのクエリサービスを基盤として、豊富で拡張可能なメタデータを備えた次世代の学術的プロファイルシステムの実現可能性を示すこと。

提案手法

• Scholia は、Wikidata Query Service (WDQS) を使用して、SPARQL エンドポイントを介して動的に文献情報データを取得し、作品、著者、組織、トピックのデータを統合する。
• P50（著者）、P1433（掲載誌）、P2860（引用）などの Wikidata のプロパティを活用して、出版物、雇用履歴、共同著者関係、引用ネットワークのデータを集約することで、学術的プロファイルを構築する。
• SPARQL のクエリ結果をチャートやグラフとしてレンダリングすることで、出版物のタイムライン、性別カラーで色分けされた共同著者ネットワーク、トピック別引用グラフなどのインタラクティブな可視化を生成する。
• Python パッケージを介して BIBTeX および LaTeX 形式でデータを公開することで、外部ツールとの統合を図り、引用管理ワークフローを支援する。
• Wikidata の参照システムを活用して、主張の出典を追跡可能にし、科学的厳密性を確保する引用メタデータを出典リファレンスにリンク可能にする。
• SPARQL における限定子およびプロパティベースのフィルタリングを用いて、機関所属や研究分野ごとに共同著者ネットワークをフィルタリングするなど、複数のデータタイプに対して動的クエリを実行する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Wikidata は、構造化された文献情報メタデータを備えたスケーラブルでオープンかつ恒久的なインfra構造として、学術的プロファイル生成に適していると言えるか？
• RQ2 Wikidata に対する SPARQL クエリによって、動的でインタラクティブかつ再現可能な学術的ネットワークおよび出版履歴の可視化は、どの程度可能になるか？
• RQ3 Wikidata における参照追跡の導入は、特許権を有するシステムと比較して、学術的プロファイルの透明性および科学的指標の妥当性をどのように向上させるか？
• RQ4 Wikidata の協働的性質は、ORCID や ResearchGate のようなユーザー主導のシステムと比較して、学術的プロファイルの正確性およびカバー範囲をどのように向上させるか？
• RQ5 Wikidata ベースのプロファイルは、トピック別引用グラフや性別に配慮した共同著者グラフといった高度な科学的指標分析を、最小限の手動メンテナンスでサポートできるか？

主な発見

• Scholia は、Wikidata Query Service へのリアルタイムクエリを活用して、研究者、機関、ジャーナル、トピックのための包括的で動的な学術的プロファイルを成功裏に生成した。
• Wikidata における性別アノテーションを活用することで、性別カラーで色分けされた共同著者ネットワークの作成が可能となり、社会的ネットワーク分析の能力が向上したことが実証された。
• 引用データとトピックアノテーションを統合することで、論文自体が明示的にそのトピックにタグ付けされていなくても、特定の研究トピックにおける重要なインパactsな論文を同定できる。
• DOI や PMID、PMCID といった恒久的識別子を Wikidata に使用することで、学術的出版物の信頼性の高い一意なリンクが可能になり、メタデータの自動収集および引用管理を支援する。
• Wikidata の参照機能により、主張の出典追跡が可能となり、これは科学的指標の新しい次元を提供する。Scholia は、論文ページに「次の主張を支持する」といったパネルを通じてこれを可視化している。
• Wikidata のオープンで CC0 ライセンスのデータと Scholia の動的クエリ機能の統合により、学術的プロファイルの完全な再現性と、複数のプラットフォームやツール間での再利用が可能になった。