学術文献データから構成される共著ネットワークを用いた有望な研究者の探索
1) 東京工業大学
2) 東京電機大学
3) 三菱商事株式会社
| Abstract | 将来成長が期待される有望な研究者の確保はイノベーションの推進にとって最重要課題の一つである．然しながら，このような研究者を発掘することは容易ではない．本研究では，生命科学分野を事例として，科学技術振興機構（JST）が提供する学術文献データから構成される共著ネットワークを分析することで有望な研究者を探索する手法を提案する．共著ネットワークにおける中心性の高い研究者を優秀な研究者と定義し，中心性の時間の推移による研究者の成長過程を分析することにより，有望な研究者を探索する．また，これらの研究者と研究分野や所属機関等との関係を分析することにより，有望な研究者の特性を明らかにすることを目指す． |
|---|---|
| In this paper, we conducted a case study in the field of life science to propose a method to detect expected researchers by analyzing co-authorship networks from the academic paper database of Japan Science and Technology Agency (JST). We define the researchers with high centralities in the co-authorship networks as excellent researchers, then we propose a method to detect expected researchers by analyzing growth of the centralities in the course of time. In addition, we aim to clarify the characteristics of expected researchers by analyzing relationship between these researchers and their research fields and/or institutions they belong. | |
| Keywords | ネットワーク分析，学術論文データベース，研究者 |
| Network analysis，Academic Paper Database，Researchers |
