リサーチマップ生成システム

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム について考察するスレッド。

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム 関連研究調査が得意な（あるいは好きな）研究者がまれにいるが、まれであると想像する。査読していても関連研究が弱い論文の方が多い。よって、関連研究調査を支援するシステムが必要である。

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム ちなみに、似たアイディアの商用システムが存在することは知っているが、きっと利用料が高いに違いない。

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム 想定ユースケース：核となる論文のDOIを入力する。入力された論文の引用文献と被引用文献をプールする。プールされた論文群から任意の基準（例：被引用数や出版年度）で上位N件を選定し、DOIを取得。

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム 以上のプロセスを論文プールサイズの上限値（例：100件）に達するまで繰り返す。プール内論文群のネットワーク分析を行い、結果を可視化する。

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム 可視化された結果を見ながら、当該トピックの歴史的経緯（古典的論文）を見出すと共に、自分の研究の強みを定量的に明らかにする。

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム 昨日遅くまで様々なオプション（Microsoft Academic Graph, SerpAPI, Python Scholarly, Web of Scienceなど）を試したが、どれも自動化の要件を満たせなかった。ACMやGoogle Scholarのスクレイピングは論外なので、クラウドソーシング（＝人手）しか残されていない印象。

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム 参考までにPythonのScholarlyパッケージを使った著者情報と引用論文情報の取得はこんな感じです。Jupyter Labで実行しています。現状ではお勧めできません。 gist.github.com/hideojoho/e9dd…

上保秀夫 @joho_hideo

#リサーチマップ生成システム　5件のシード論文から共通して引用されている中核論文（ref_27）が見出せた例。 pic.twitter.com/Ad43g1jIcV

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