【関連論文紹介】原共引用ネットワークから科学専門領域を発見するための新しいアプローチ
2009年04月22日｜関連論文紹介｜
整理番号：09A0200179
和文標題：原共引用ネットワークから科学専門領域を発見するための新しいアプローチ
英文標題：A New Approach for Detecting Scientific Specialties From Raw Cocitation Networks
著者名：WALLACE Matthew L., GINGRAS Yves (Univ. Quebec a Montreal, Quebec, CAN), DUHON Russell (Indiana Univ., IN)
資料名：J Am Soc Inf Sci Technol
ISSN：1532-2882
巻号ページ(発行年月日)：Vol.60, No.2, Page.240-246 (2009.02)
発行国：アメリカ合衆国(USA) 言語：英語(EN)
抄録：任意の共引用ネットワークにおける科学の専門領域を、自由パラメータやデータの前後処理なしに、同定するために用いられる新しいコミュニティ発見法(Blondel et al.、2008)を評価した。Blondelの階層的なクラスタリングアプローチは専門領域(コミュニティ)の間の結び付きを発見すると同時に、幾つかのコミュニティに結び付くノード(アクタ)を直接的に同定するアルゴリズムを持つ。情報検索と計量書誌学の研究領域において被引用数の多い著者それぞれ12人の引用ネットワークについてBlondelアルゴリズムをテストし、結果を他のコミュニティ発見アルゴリズムと比較した。コミュニティの構造の識別においてBlondelアルゴリズムは優れた結果を示した。また、物理学雑誌(1905-1911)の最も引用された100人の著者の引用ネットワークについてBlondelアルゴリズムをテストし、アルゴリズムの階層の一次レベルで容易に発見できるコミュニティを明示した。引用ネットワークから発見された結果としてのコミュニティは、直観的に認識する専門領域と調和的に対応していた。
