テキストマイニングを用いた学会のポジショニング分析
1) 青山学院大学
| Abstract | 多くの学会で、会員数の低下が問題となっている。今後、学会が持続的に発展していくためには、他の学会との差別化が重要な課題となってくる。しかし、同じ学術分野の中で、似たような名称の学会が多数存在する現状においては、外部の人はもちろん、学会員であっても、各学会の特徴を把握することは容易ではない。そこで、本研究では、経営工学関連の学会を対象とし、各学会の学術論文に対し、テキストマイニングを行うことにより、各学会のポジショニングを可視化することを試みた。学会のポジショニングに対する有効な分析手法を示すとともに、学会に関する有用な情報を得ることができた。 |
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| Many academic societies are facing the decrease of the number of members. In order to sustain the development of the society, differentiating the society from other ones is essential. However, under the circumstance that there are a lot of societies in a same field, it is difficult for not only outsiders but also even members to recognize the differences of the features among societies. This study picked up the academic societies related to the field of industrial engineering and attempted to visualize the positioning of those societies by applying text-mining to the academic papers published by each society. We demonstrated the effectiveness of using text-mining to analyze the positioning of the societies and provided useful information. | |
| Keywords | テキストマイニング，ポジショニング分析，学会 |
| text-mining，positioning analysis，academic society |
