あらまし
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論文のオルトメトリクスに関するバースト特性分析 小林 和央 風間 一洋 吉田 光男 大向 一輝 佐藤 翔 桂井 麻里衣 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J105-D No.5 pp.310-321 発行日: 2022/05/01 早期公開日: 2022/02/08 Online ISSN: 1881-0225 DOI: 10.14923/transinfj.2021DEP0007 論文種別: 特集論文 (データ工学と情報マネジメント論文特集) 専門分野: Webマイニング キーワード: オルトメトリクス, バースト検知, CiNii Articles, ソーシャルメディア, 本文: PDF(87.3MB)>>
あらまし: 本論文では，オルトメトリクスで用いられる論文評価指標の時系列ベクトル表現から検知したバーストの有無や期間・回数などのバースト特性から，多様なユーザによって生み出された論文の評価について多面的に分析する．実際に，2年間のソーシャルメディアの論文言及データから論文言及人数，CiNii Articlesの検索ログから論文閲覧人数を求め，それらの時系列変化から言及バーストと閲覧バーストを検知した．次に，論文とそのバースト特性の関係を，言及バーストと閲覧バーストの対応，閲覧人数の順位，論文の書誌情報，検索語，時系列変化を用いて分析した．その結果，閲覧人数では特定の専門分野の研究者や学生向けよりも，ソーシャルメディア上の情報拡散の影響を強く受けた一般的なユーザ向けの論文がより上位にくることと，ソーシャルメディアの情報拡散と学術イベントが引き起こすバースト特性は異なることがわかった．最後に，バースト特性を用いて，ユーザ属性に応じた学術情報検索を実現する可能性について検討する． | |||||
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