(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いた萌芽論文の予測のための方法であって、
予測モデルを構築するステップ、構築された予測モデルを評価するステップ、及び構築された予測モデルを用いて予測を行うステップを含み、
前記予測モデルを構築するステップは、データベースから、所定の学習用論文の確定期間に公表された論文データを取得するステップ、当該取得した論文データから論文の書誌情報及び引用ネットワークを抽出するステップ、当該抽出した論文の書誌情報及び引用ネットワークから論文の各特徴量を算出するステップ、並びに算出された各特徴量を説明変数とし萌芽論文を被説明変数として教師ありクラス分類を行なうステップを含み、
前記予測モデルを構築するステップにおいて算出される特徴量には、著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量を含まず、
前記構築された予測モデルを評価するステップは、前記学習用論文の確定期間後の所定の評価用論文の確定期間に公表された被予測萌芽論文の論文データ及び当該被予測萌芽論文が公表された日が属する前記評価用論文の確定期間に公表された論文の論文データをデータベースから取得するステップ、並びに構築された予測モデルを評価指標で評価するステップを含み、
前記構築されたモデルを用いて予測を行うステップは、予測の対象とする論文の論文データをデータベースから取得するステップ、及び、前記構築され、前記評価されたモデルを用いて、予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測するステップを含む、萌芽領域の予測方法。
【請求項２】
請求項１記載の萌芽領域の予測方法であって、
前記予測モデルを構築するステップにおいて取得する論文データは、論文データの属する分野に依存しない萌芽領域の予測方法。
【請求項３】
データベースから、所定の学習用論文の確定期間に公表された論文データを取得し、当該取得した論文データから論文の書誌情報及び引用ネットワークを抽出して、当該抽出した論文の書誌情報及び引用ネットワークから論文の各特徴量であって、著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量を含まない特徴量を算出し、当該算出された各特徴量を説明変数とし萌芽論文を被説明変数として教師ありクラス分類を行なう予測モデル構築手段と、
前記学習用論文の確定期間後の所定の評価用論文の確定期間に公表された被予測萌芽論文の論文データ及び当該被予測萌芽論文が公表された日が属する前記評価用論文の確定期間に公表された論文の論文データをデータベースから取得し、構築された予測モデルを評価指標で評価する予測モデル評価手段と、
予測の対象とする論文の論文データをデータベースから取得し、前記構築され、前記評価された前記予測モデルを用いて、予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測する予測手段と、
を含む、萌芽領域予測装置。
【請求項４】
請求項３の萌芽領域予測装置であって、
前記予測モデル構築手段において取得する論文データは、論文データの属する分野に依存しない萌芽領域予測装置。
【請求項５】
請求項３または４に記載の萌芽領域予測装置であって、
前記予測モデル構築手段は、前記取得した論文データのうち、前記学習用論文の確定期間後の学習用萌芽データの確定期間における被引用数増加数が、前記論文データのデータセット全体の上位所定割合に含まれる論文データを、萌芽論文とする萌芽領域予測装置。
【請求項６】
請求項５に記載の萌芽領域予測装置であって、
前記評価用論文の確定期間は、前記学習用論文の確定期間及び学習用萌芽データの確定期間を含む学習窓とは異なり、当該学習窓の後の期間である萌芽領域予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習を用いた萌芽領域の予測方法及び当該方法を用いたシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、経営戦略の立案や政策の形成、推進プロジェクトの評価等のために、将来有望となるであろう分野を議論し意志決定を支援するための手法はいくつか提案されてきた。しかし、入手可能な情報量が増大し、また、技術の変化速度が加速し、専門家知識の細分化が進むことに伴い、専門家の知識に依存した従来の手法（例えば、Ｔ-Ｐｌａｎ法）では、必要な情報の抽出が困難となってきた。
【０００３】
そこで、専門家の知見に依存しない予測手法の必要性が増し、様々な手法が提案されてきた。特に、近年は、ビッグデータの潮流から、大規模な論文データを対象に、コンピュータ科学、例えば、データマイニングや情報検索などの分野において研究がなされてきた。
【０００４】
例えば、論文引用数の予測を最適化問題として定式化した上で、コンピュータ科学系の５０万論文を対象にして論文出版後３年間の情報を元に、１０年後の被引用数を予測した研究（非特許文献１）や、論文のインパクトを著者、内容、出版先、引用、共著、及び時系列の６つの要因で定義し、コンピュータ科学系の２００万論文データを使用して論文出版から５年後の著書のｈ−ｉｎｄｅｘを予測した研究（非特許文献２）がある。
しかしながら、これらの研究による方法では、論文出版から数年間の観察を経て被引用数の増加傾向を推測する必要があり、萌芽領域を早期に予測する方法としては不十分であった。特に、出版から数年経過してしまった時点ではすでに多くの研究者が注目している領域である可能性が高く、その時点での参入ではすでに遅れを取ることとなる。そのため、論文出版直後の時点での萌芽領域の予測が必要であった。
【０００５】
そこで、本発明者らは、鋭意検討の上、学術論文群から出版後一定期間における被引用数の増加数が目覚ましい論文群を早期に特定する情報学的手法を見出した。例えば、学術論文情報における引用関係をネットワークとして捉え、情報を構造として捉えることで複数の分野に同様に適用可能な手法を見出した。そこでは、統計的機械学習手法を適用し、萌芽論文と非萌芽論文を２値分類の問題として定義し、学習データに基づき予測モデルを予め構築することで、予測対象論文が出版された直後に予測処理を行うことを可能とした（非特許文献３、非特許文献４など）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】L., &Tong, H. (2015). The Child is Father of the Man: Foresee the Success at the Early Stage. arXiv preprint arXiv: 1504.00948
【非特許文献２】Dong, Y., Johnson, R. A., &Chawla, N. V. (2015, February). Will This Paper Increase Your h-index?: Scientific Impact Prediction. In Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (pp. 149-158). ACM.
【非特許文献３】森純一郎，榊剛士，梶川裕矢，坂田一郎，萌芽研究領域特定のための大規模論文情報を用いた引用予測に関する研究，人工知能学会全国大会，２０１４
【非特許文献４】森純一郎“膨大な論文や特許の引用関係に着目し分析 将来、成長領域となりうる技術を早期に発見”，日経ビッグデータＮｏ.１７，２０１５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、予測対象論文が出版されてから短期間のデータのみを用いて、萌芽領域の予測結果を得る方法及び当該方法を用いたシステムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明における萌芽領域の予測方法は、
予測モデルを構築するステップ、構築された予測モデルを評価するステップ、及び構築された予測モデルを用いて予測を行うステップを含み、
予測モデルを構築するステップは、データベースから論文データを取得するステップ、取得した論文データから論文の書誌情報及び引用ネットワークを抽出するステップ、抽出した論文の書誌情報及び引用ネットワークから論文の各特徴量を算出するステップ、並びに算出された各特徴量を説明変数とし萌芽論文を被説明変数として教師ありクラス分類を行なうステップを含み、
前記予測モデルを構築するステップにおいて算出される特徴量には、著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量を含まず、
構築された予測モデルを評価するステップは、被予測萌芽論文の論文データ及び被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文の論文データをデータベースから取得するステップ、並びに構築された予測モデルを評価指標で評価するステップを含み、
構築されたモデルを用いて予測を行うステップは、予測の対象とする論文の論文データをデータベースから取得するステップ、及び予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測するステップを含む。
【０００９】
本発明における萌芽領域の予測システムは、
予測モデルを構築する予測モデル構築部、構築された予測モデルを評価する予測モデル評価部、及び構築された予測モデルを用いて予測を行う予測部を含み、
予測モデル構築部は、データベースから論文データを取得する学習データ取得部、取得した論文データから論文の書誌情報及び引用ネットワークを抽出する抽出部、抽出した論文の書誌情報及び引用ネットワークから論文データの各特徴量を算出する特徴量算出部、並びに算出された各特徴量を説明変数とし萌芽論文を被説明変数として教師ありクラス分類を行なう分析部を含み、
前記予測モデル構築部において算出される特徴量には、著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量を含まず、
構築された予測モデルを評価する予測モデル評価部は、被予測萌芽論文の論文データ及び被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文の論文データをデータベースから取得する評価データ取得部、並びに構築された予測モデルを評価指標で評価する評価部を含み、
構築された予測モデルを用いて予測を行う予測部は、予測の対象とする論文の論文データをデータベースから取得する対象データ取得部と、予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測する予測部と、予測部での予測結果を出力する出力部を含む。
【００１０】
すなわち、本発明者らは、出版した論文は既に引用文献一覧によって、既存の引用ネットワークに接続されることから、その時点で十分な情報を得ているところ、将来において被引用数が多くなる論文を執筆する研究者は、当該分野を適切に調査し、然るべき引用文献一覧（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｌｉｓｔ）を構築しているはずであり、論文が有するネットワーク情報のみで高い精度の予測が可能であろうとの考察の下、通常は寄与度が高い特徴量と考えられている特徴量である著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量を用いず、特徴量としてネットワーク情報を用いたモデルを構築し、本発明を完成した。
【００１１】
また、本発明者らは、特徴量として、クラスタリング結果を用いたモデルを構築し、本発明を完成した。すなわち、萌芽領域の予測の際に、論文が所属するクラスタの情報に着目し、それを予測に使用した。具体的には、論文が所属するクラスタのノード数などの各種特徴量を使用することで、予測精度を向上させた。
【００１２】
さらに、本発明者らは、その他の多様な特徴量を使用することで、萌芽領域の予測精度を向上させた。
【００１３】
また、本発明者らは、太陽光発電分野のように、技術と科学の距離を表すサイエンスリンケージが高い分野では、今後の技術動向を捉えるためには学術論文の動向が大きな指針となるとの考察の下、萌芽領域を早期に検知するモデルの具体的な対象として太陽光発電分野を採用し、太陽光発電分野における萌芽領域の予測方法に関する発明を完成させた。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、予測対象論文が出版されてから短期間で、萌芽領域の予測結果を得ることができる。特に、本発明によれば、被引用実績がほとんどない時期である公表後１年以内の論文データから、萌芽領域の予測を行うことができる。また、本発明によれば、被引用実績がほとんどない時期である公表後１年以内の論文データから、太陽光発電分野における萌芽領域の予測を行うことができる。
【００１５】
また、本発明では、使用される特徴量に、著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量を含まないため、これらを特徴量に含んだ場合（例えば、非特許文献３）と比べ、説明変数が大幅に減少し、その結果、これらのステップにおける計算時間を大幅に短縮することができる。
さらに、本発明によれば、予測モデルを構築する段階において用いた学習データが属する分野（学術分野、技術分野など。）に依存しない、より汎用性の高い予測モデルを構築することができる。すなわち、ある分野のデータに基づき構築された予測モデルを、当該分野と知識構造が類似する他の分野においても、予測モデルとして用いることができる。例えば、本発明において太陽光発電分野に属するデータを学習データとして構築された予測モデルは、ナノカーボン分野又は幹細胞分野でも利用することができ、ナノカーボン分野に属するデータを学習データとして構築した予測モデルは、太陽光発電分野又は幹細胞分野で利用することができ、幹細胞分野に属するデータを学習データとして構築した予測モデルは、太陽光発電分野又はナノカーボン分野で用いることができる（図４参照）。その理由としては、使用される特徴量に、著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量といった分野依存的な特徴量が含まれていないことが挙げられる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明による萌芽領域の予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】図２は、本発明による萌芽領域の予測システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、本発明における予測モデルを構築するステップ又は装置において行なわれるロジスティック回帰分析の一例である。
【図４】図４は、本発明により構築された予測モデルの汎用性を示す評価結果の一例である。図中の数値は、予測モデルのＦ値を百分率で表わしたものである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態を説明する。ただし、以下の実施形態は、発明内容の理解を助けるためのものであり、本発明を限定するものではない。
【００１８】
＜萌芽領域の予測方法＞
本発明における萌芽領域の予測方法は、予測モデルを構築するステップ、構築された予測モデルを評価するステップ、及び構築された予測モデルを用いて予測を行うステップを含む（図１参照）。
【００１９】
予測モデルの構築ステップ
本発明における予測モデルを構築するステップは、データベースから論文データを取得するステップ、取得した論文データから論文の書誌情報及び引用ネットワークを抽出するステップ、抽出した論文の書誌情報及び引用ネットワークから論文の各特徴量を算出するステップ、並びに算出された各特徴量を説明変数とし萌芽論文を被説明変数として教師ありクラス分類を行なうステップを含む（図１参照）。
【００２０】
ただし、本発明における予測モデルを構築するステップにおいて算出される特徴量には、著者名、著者特徴量、論文誌名、論文誌特徴量を含まない。
【００２１】
著者特徴量とは、対象論文が引用している論文群について、各著者特徴量を集計して特徴量としたものであり、具体的には、引用論文群における当該著者特徴量の最大値、引用論文群における当該著者特徴量の最小値、引用論文群における当該著者特徴量の平均値、及び引用論文群における当該著者特徴量の合計値である。
また、論文誌特徴量とは、対象論文が引用している論文群について、各論文誌特徴量を集計して特徴量としたものであり、具体的には、引用論文群における当該論文誌特徴量の最大値、引用論文群における当該論文誌特徴量の最小値、引用論文群における当該論文誌特徴量の平均値、引用論文群における当該論文誌特徴量の合計値である。
【００２２】
本発明に使用できるデータベースとしては、学術文献データベースが挙げられる。
【００２３】
本発明におけるデータベースから論文データを取得するステップは、論文のタイトル、アブストラクト、又はその他の項目について、特定の用語で検索をすることで対象とする分野のデータを取得するステップを含む。
【００２４】
本発明における取得した論文データから引用ネットワークを抽出するステップは、取得した論文データ中の各論文ペア間の引用・被引用関係の有無について、論文の書誌情報に含まれる、あるいは、データベースに論文の書誌情報で問い合せることにより取得されるデータに基づき、各論文の引用または被引用先論文に、ペア相手の論文が含まれるかどうかといった照合を行うステップを含む。
【００２５】
本発明における特徴量は、萌芽論文を予測するための学習データを表現するために用いられ、ネットワーク特徴量、クラスタ特徴量、中心性特徴量、及び引用関係特徴量を含む。さらに、これらの特徴量に加え、その他の特徴量を含んでも良い。
【００２６】
本発明におけるネットワーク特徴量は、対象論文が含まれる引用ネットワーク全体の特徴を表す。例えば、ネットワークに含まれる論文数、ネットワークに含まれる引用リンク数、等が挙げられる。
【００２７】
本発明におけるクラスタ特徴量は、対象論文が所属するクラスタの特徴を表す。例えば、対象論文が所属するクラスタのモジュラリティ値の最大値、対象論文が所属するクラスタのノード数、対象論文が所属するクラスタの順位、クラスタのノード数、クラスタのモジュラリティ等が挙げられる。なお、クラスタとは、引用ネットワークの中でも特に引用が密な論文群を意味し、モジュラリティ最大化により抽出される。
【００２８】
本発明における中心性特徴量は、引用ネットワーク構造における論文の中心度合いを表す。中心度合いは複数の観点で定量化されるが、例えば、対象論文の次数中心性（Ｄｅｇｒｅｅ ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、対象論文の媒介中心性（Ｂｅｔｗｅｅｎｅｓｓ ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、対象論文の近接中心性（Ｃｌｏｓｅｎｅｓｓ ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、対象論文の固有ベクトル中心性（Ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）、対象論文のネットワーク制約（Ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）、対象論文のクラスタ係数（Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）、対象論文のページランク（ＰａｇｅＲａｎｋ）、対象論文のハブ度（Ｈｕｂ Ｓｃｏｒｅ）、対象論文のオーソリティ度（Ａｕｔｈｏｒｉｔｙ Ｓｃｏｒｅ）等が挙げられる。
【００２９】
本発明における引用関係特徴量は、対象となる論文が引用している論文群の統計的要約量を特徴量としたものである。例えば、引用論文群における当該ネットワーク特徴量の最大値、引用論文群における当該ネットワーク特徴量の最小値、引用論文群における当該ネットワーク特徴量の平均値、引用論文群における当該ネットワーク特徴量の合計値が挙げられる。
【００３０】
本発明におけるその他の特徴量としては、例えば、書誌情報に含まれる論文データ（例えば、所属組織、発表年等）の特徴量、レファレンス論文群の書誌情報に含まれる論文データの特徴量、その他の外部知識資源（Ｗｅｂサービス、オンライン辞書、論文誌のインパクトファクター等）から得られる特徴量、レファレンス論文群に関して外部知識資源から得られる特徴量、論文内・書誌情報内・外部知識資源のテキスト記述から抽出される特徴量、レファレンス論文群に関して論文内・書誌情報内・外部知識資源のテキスト記述から抽出される特徴量、既述の特徴量の複数を組み合わせることよって算出される特徴量、さらに、既述の一特徴量または複数の特徴量から統計・機械学習手法等を用いて算出される特徴量、等を含んでも良い。
【００３１】
本発明における萌芽論文とは、教師ありクラス分類における正解データにおける正例である。例えば、教師ありクラス分類においてロジスティック回帰分析を用いる場合には、萌芽論文とはロジスティック回帰分析の正解データにおける正例であり、対象論文が公表された日から一定期間経過後における被引用数増加数が、対象論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文についてのデータセット全体において上位一定割合に含まれる論文と定義でき、被引用数増加数が上位一定割合に含まれる論文であれば正例とし（１をフラグとして付与）、被引用数増加数下位一定割合の論文は負例とし（０をフラグとして付与）、ロジスティック回帰分析における正解データとして扱うことができる。
例えば、対象論文が公表された日が属する年次（対象年次）をｔ１とし（ｔ１＝ｔ０＋４）、対象年次から４年前の日が属する年次ｔ０に公表された論文の、ｔ０及びｔ０＋３それぞれの時点での被引用数を算出し、ｔ０の時点からｔ０＋３の時点までの被引用数増加数（ｔ０＋３の時点での被引用数 - ｔ０の時点の被引用数）を算出し、被引用数増加数がデータセット全体の上位５％に含まれる論文と定義した場合に、被引用数増加数上位５％に含まれる論文であれば正例とし （１をフラグとして付与）、被引用数増加数下位５０%の論文は負例とし（０をフラグとして付与）、ロジスティック回帰分析における正解データとして扱うことができる（図３参照）。
なお、本発明における公表の態様としては、特に限定されないが、出版や発表によるものが挙げられる。
【００３２】
予測モデルの評価ステップ
本発明における構築された予測モデルを評価するステップは、被予測萌芽論文の論文データ及び被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文の論文データをデータベースから取得するステップ、並びに構築された予測モデルを評価指標で評価するステップを含む。
被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間とは、例えば、公表された日が属する年次とすることができる。
【００３３】
本発明における被予測萌芽論文とは、構築された予測モデルにおいて萌芽論文であると予測された論文を意味する。
【００３４】
本発明において使用する評価指標としては、Ｆ値やＡＵＣを用いることができる。なお、ここでいうＦ値は、適合率(Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ)と再現率（Ｒｅｃａｌｌ）の調和平均で得られる指標であり、予測モデルの評価指標として一般的に用いられるものの一つである。また、ＡＵＣとは、偽陽性割合と真陽性の割合の組み合わせによってプロットされる受信者操作特性が作る曲線下の面積を表す、二値分類の精度評価指標であり、１に近いほど完全な分類に近づき、０．５に近いほどランダムな分類に近づく。
【００３５】
本発明における適合率は、被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文において、被予測萌芽論文のうち実際に萌芽論文であった論文の占める割合（すなわち、被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された被予測萌芽論文において実際に萌芽論文であった論文の数／被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された被予測萌芽論文の数）である。
【００３６】
本発明における再現率（Ｒｅｃａｌｌ）は、被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文において実際に萌芽論文であった論文のうち、被予測萌芽論文の占める割合（すなわち、被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文において実際に萌芽論文であった論文のうちの被予測萌芽論文の数／被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文において実際に萌芽論文であった論文の数）である。
【００３７】
構築モデルを用いた予測ステップ
本発明における構築されたモデルを用いて予測を行うステップは、予測の対象とする論文の論文データを取得するステップ、及び予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測するステップを含む。
【００３８】
予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測するステップは、構築された予測モデルに対して、取得した論文データ（予測対象データ）について、対象論文が公表された日から一定期間が経過した後の被引用数増加数が上位一定割合以内に入るか否か、すなわち、萌芽論文であるか否かを予測するステップを含む。例えば、対象論文が公表された日から３年後の被引用数増加数が上位５％以内に入るか否かを予測するステップが挙げられる。
【００３９】
＜萌芽領域の予測システム＞
本発明における萌芽領域の予測システムは、予測モデルを構築する予測モデル構築部、構築された予測モデルを評価する予測モデル評価部、及び構築された予測モデルを用いて予測を行う予測部を含む（図２参照）。
【００４０】
予測モデル構築部
本発明おける予測モデル構築部は、データベースから論文データを取得する学習データ取得部、取得した論文データから論文の書誌情報及び引用ネットワークを抽出する抽出部、抽出した論文の書誌情報及び引用ネットワークから論文データの各特徴量を算出する特徴量算出部、並びに算出された各特徴量を説明変数とし萌芽論文を被説明変数として教師ありクラス分類を行なうをする分析部を含む。
【００４１】
本発明における各種データ取得部（学習データ取得部、評価データ取得部、又は対象データ取得部）は、入力装置によって指定された論文のタイトル、アブストラクト、又はその他の項目について、特定の用語で検索をすることで対象とする分野のデータを取得する。
【００４２】
本発明における予測モデル構築部において算出される特徴量には、著者名、著者特徴量、論文誌名、及び論文誌特徴量を含まない。
【００４３】
予測モデル評価部
本発明における構築された予測モデルを評価する予測モデル評価部は、被予測萌芽論文の論文データ及び被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文の論文データをデータベースから取得する評価データ取得部、並びに構築された予測モデルを評価指標で評価する評価部を含む。評価指標としては、Ｆ値やＡＵＣを用いることができる。
【００４４】
予測部
本発明における構築された予測モデルを用いて予測を行う予測部は、予測の対象とする論文の論文データを取得する対象データ取得部と、予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測する予測部と、予測部での予測結果を出力する出力部を含む。
【００４５】
予測の対象とする論文が萌芽論文であるか否かを予測する予測部は、構築された予測モデルに対して、取得した論文データ（予測対象データ）について、対象論文が公表された日から一定期間が経過した後の被引用数増加数が上位一定割合以内に入るか否か、すなわち、萌芽論文であるか否かを予測する。例えば、対象論文が公表された日から３年後の被引用数増加数が上位５％以内に入るか否かを予測する。
【００４６】
本発明における萌芽領域の予測システムを構成する各部は、異なるハードウェア資源を用いて実現されても良いし、共通のハードウェア資源を用いて実現されても良い。例えば、学習データ取得部、評価データ取得部、及び対象データ取得部は、異なるハードウェア資源を用いて実現されても良いし、共通のハードウェア資源を用いて実現されても良い。
【実施例】
【００４７】
以下、本発明の実施例を説明する。ただし、以下の実施例は、発明内容の理解を助けるためのものであり、本発明を限定するものではない。
【００４８】
（実施例１）
１）予測モデルの構築
論文の書誌情報及び引用ネットワークとしてＴｈｏｍｓｏｎ Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅを用い、論文のタイトル、アブストラクト、キーワードのいずれかに(“ｓｏｌａｒ ｃｅｌｌ” ＯＲ “ｐｈｏｔｏｖｏｌｔ”)が含まれる論文データを抽出した。
【００４９】
抽出した論文データから論文の書誌情報及び引用ネットワークを抽出した。これらの論文同士の直接引用関係を元にしたネットワークを構築した結果、２０１５年７月２７日時点で最大連結成分に含まれる論文は１０４，０２５本であった。
【００５０】
次いで、最大連結成分に所属する論文全てについて特徴量を算出した。また、ネットワーク中における被引用数をすべての論文に対して算出した。算出した特徴量は、ネットワーク特徴量、クラスタ特徴量、中心性特徴量、及び引用関係特徴量である。予測モデルの構築ステップにおいて算出したネットワーク特徴量は、ネットワーク特徴量３種類、ネットワーククラスタ特徴量３種類、中心性特徴量９種類及び、レファレンス論文群におけるクラスタ特徴量および中心性特徴量計１２種類の最大値、最小値、平均値、合計値の全４８種類を特徴量とした。ネットワーク特徴量は合計６３種類となる。表１にそれぞれの特徴量の要約を示す。
【００５１】
【表１】
0006734088.tif 000002
【００５２】
算出した各種特徴量を説明変数とし、萌芽論文を被説明変数として、ロジスティック回帰分析を行った。本発明における萌芽論文の定義は、当該論文が出版された年から３年後における被引用数増加数がデータセット全体の上位５％に含まれる論文とし、実際に被引用数増加数上位５％に含まれる萌芽論文であれば正例とし（１をフラグとして付与）、被引用数増加数下位５０％の論文は負例とし（０をフラグとして付与）、教師あり機械学習上の正解データとして扱った。分析には、線形分類器であるロジスティック回帰を採用し、分析のパッケージにはＬＩＢＬＩＮＥＡＲを利用した。負例に含まれるデータのうち、正例と同じデータ量をランダムに８回抽出し、各年で８種類のデータセットを構築した。また、それぞれのモデルでは、５ ｆｏｌｄ ｃｒｏｓｓ ｖａｌｉｄａｉｔｏｎを行うことで、データの過学習（ｏｖｅｒ ｆｉｔｔｉｎｇ）を回避した。
【００５３】
２）予測モデルの評価
被予測萌芽論文の論文データ及び被予測萌芽論文が公表された日が属する一定期間に公表された論文の論文データをデータベースから取得し、構築された予測モデルの評価を行った。
【００５４】
３）構築モデルを用いた予測
構築されたモデルに対して、２０１５年１月１日から２０１５年７月２７日までに発行された論文データを取得し、３年後の２０１８年に被引用数増加数が上位５％以内に入るか否かを予測した。
【００５５】
（比較例１）
実施例１と同様の手順で、予測モデルの構築、予測モデルの評価、及び予測モデルを用いた予測を行った。予測モデルの構築において算出した特徴量は、ネットワーク特徴量に加え、著者名、論文誌名とした。ネットワーク特徴量は、ネットワー ク特徴量３種類、ネットワーククラスタ特徴量３種類、中心性特徴量９種類及び、レファレンス論文群におけるクラスタ特徴量および中心性特徴量 計１２種類の最大値、最小値、平均値、合計値の全４８種類を特徴量とした。ネットワーク特徴量は合計６３種類となる。著者名は、実施例１において抽出した論文データの全書誌情報に含まれる各著者名が、論文の書誌情報に含まれるか 否かを１又は０の２値で示したもの９８，７０２種類（２０１５年７月２日時点）、レファレンス論文群のいずれかに 含まれているか否かを１又は０の２値で示したもの９８，７０２種類（２０１５年７月２日時点）を特徴量とした。著者名の特徴量は合計１９７，４０４種類となる。論文誌名は、実施例１において抽出した論文データの全書誌情報に含まれる各論文誌名が、論文の書誌情報に含まれるか否かを１又は０で示したもの２，１０７種類（2015年７月２日時点）、レファレンス論文群のいずれかに 含まれているか否かを１又は０で示したもの２，１０７種類（２０１５年７月２日時点）を特徴量とした。論文誌名の特徴量は合計４，２１４種類となる。表２にそれぞれの特徴量の要約を示す。
【００５６】
【表２】
0006734088.tif 000003
【００５７】
表３に、実施例１における、各年のモデルの評価結果を示す。また、表４に比較例１における、各年のモデルの評価結果を示す。実施例１におけるＦ値はいずれの対象年においても安定して８０％程度を推移しており、適合率および再現率ともにバランスのとれたモデルが構築でき、比較例１と比べ遜色のない結果が得られた。
【００５８】
【表３】
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【００５９】
【表４】
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【００６０】
表５は、実施例１において、２０１１年モデルの特徴量のうち寄与度の高い上位１０個のリストである。２０１１年に出版された論文のうち、どの論文が３年後の２０１４年時点で萌芽論文となるかについて予測したモデルにおいて、予測に寄与する特徴量を寄与度（Ｗｅｉｇｈｔｓ）が高い順に上位１０件を示した。
【００６１】
【表５】
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【００６２】
実施例１において、最も寄与度（Ｗｅｉｇｈｔｓ）の高い特徴量（Ｆｅａｔｕｒｅ）は、Ｐａｇｅｒａｎｋ（ＣＮＴ_ＰＡＧＥＲ）であった。Ｐａｇｅｒａｎｋはウェブページの重要度を決定するためのアルゴリズムであるが、その発想は引用関係に基づく学術論文の評価に端を発する。被引用数の多い論文から引用されている論文は重要度が高いことを示す指標であり、この指標を適用することで例えば仲間内で引用し合うことで被引用数を稼いでいるような論文の重要度は相対的に下がる。
次に寄与度が高い特徴量は次数中心性（ＣＮＴ_ＤＥＧＲＥ）であった。この指標は、引用文献一覧（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｌｉｓｔ）に多くの論文を掲載することで高くなる。オーソリティ度（ＣＮＴ_ＡＵＴＨＯＲ）は、その定義上、クラスタ同士を橋渡しする役割を持つ論文においてそのスコアが高くなると考えることができる。すなわち、分野横断的な論文から新たな分野が生まれることで萌芽領域が形成されることを示唆している。
６番目の特徴量（ＣＩＴＩＮＧ_ＳＵＭ−ＣＬ_ＲＡＮＫ）は、引用している論文群がネットワークの上位クラスタに含まれるほど、萌芽論文となりやすいことを意味する。６番目から９番目の特徴量はいずれも引用文献一覧（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｌｉｓｔ）に記載されている論文群の特徴量をもとにした特徴量である。
なお、寄与度上位１０件の特徴量うち、７件（次数中心性（ＣＮＴ_ＤＥＧＲＥ）、近接中心性（ＣＮＴ_ＣＬＯＳＥ）、及び固有ベクトル中心性（ＣＮＴ_ＥＩＧＥＮ）以外の特徴量）は、非特許文献３には用いられていない特徴量である。
【００６３】
表６は、実施例１において、２０１１年に出版された論文のうち萌芽論文となる可能性が高いと予測された論文のうち上位１０論文が、３年後の２０１４年時点でどの程度被引用数が増加しているかを示したものである。
【００６４】
【表６】
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【００６５】
実施例１において、２０１１年に出版された論文を元に萌芽論文となる可能性が高いとされた上位１０位の論文のうち、実際に２０１４年時点で萌芽論文となったのは、実施例１における表６のＮｏ．１、Ｎｏ．３、Ｎｏ．４、Ｎｏ．６、Ｎｏ．７、Ｎｏ．８及びＮｏ．１０の論文であった。すなわち、実施例１における上位１０位の論文に限って言えば、７０％が被引用数増加数が上位５％に含まれる論文となった。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
今後、情報が膨大に増加し知識の構造が複雑化していくほど、企業が行う研究開発投資における意思決定や、国が行う科学技術政策としての予算配分意思決定は困難を極めることが予想されるが、このような状況において、本発明における萌芽領域の予測方法は、企業の研究開発や、国が行う科学技術政策の意思決定に活用することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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