JAIRO Cloud 利用機関におけるグリーンオープンアクセス進捗度に関する予備的分析河合将志 1), 林正治 1), 新妻 聡 1), 尾城 孝一 1), 西澤正己 1), 山地一禎 1)

1) 国立情報学研究所
m-kawai@nii.ac.jp

Preliminary Analysis on the Progress of Green Open Access among JAIRO
Cloud User Institutions
Masashi Kawai1), Masaharu Hayashi1), Akira Niitsuma 1), Koichi Ojiro1), Masaki Nishizawa1),
Kazutsuna Yamaji 1)
1) National Institute of Informatics
概要

クラウド型の IR（Institutional Repository）環境提供サービスである JAIRO Cloud は、多くの機関に導入され、日本を代表するリポジトリサービスとなりつつあるが、学術雑誌論文の登録件数には利用機関の間で大きな差が見られる。本研究では、この差を生み出している要因を明らかにするため、利用機関に対してアンケート調査を行い、その結果を主なデータとして計量分析を行う。そして、この差が図書館の業務に係る変数ではなく、機関の研究力に係る変数などによるものであることを示す。

1

はじめにOA の推進に十分に活用されているとは言い難い。
こうした状況を改善し、日本のグリーン OA を

ここ 20 年ほどの間、査読付きの学術雑誌論文推し進めるためには、日本の IR の 66％を占めるの OA（Open Access）化に向けた取組みが、近年JAIRO Cloud を活用した取組みが不可欠であり、のオープンサイエンス推進の潮流と相まって、世この取組を検討するための一助として、本研究で界的に広まっている。

は計量分析を行う。

OA を実現するための方法としては、学術雑誌具体的には、JAIRO Cloud 利用機関の間で見ら自体を OA 雑誌として出版する方法（ゴールド OAれる学術雑誌論文の登録件数の差に着目し［4］、方式）と、学術雑誌論文を誰もが無料でアクセス

機械学習アルゴリズムを用いて、登録に積極的なできるリポジトリに登録して公開する方法（グリ機関と残る機関との判別タスクを行うとともに、ーン OA 方式）との二つが提唱されている。最近判別に寄与した変数の特定を試みる。

では、ゴールド OA への転換を大規模に進めようとする OA2020 のようなイニシャティブが主流と2データなっているが［1］、過去に出版された学術雑誌論データには、従属変数（教師）として「学術雑文には、ゴールド OA 方式を適用できないという誌論文登録件数ダミー」を、説明変数として後述課題もあり、グリーン OA は OA 戦略のなかで依の変数を、個体としてこれらについての情報が取然として重要な意味をもつ。

得可能な JAIRO Cloud 利用 308 機関をとるデータ

このグリーン OA の受け皿となる OA リポジトフレームを使用する。

リには、大学等の機関が設置する IR と分野別の従属変数の「学術雑誌論文登録件数ダミー」は、リポジトリとがあるが、日本の IR 設置数は 754

全登録件数の約 9 割を占める一部の積極的な機関（2018 年 3 月現在）に達しており、世界でも有数と残る機関とを分ける変数である。両者を区別すの IR 保有国となっている［2］。しかしながら、日るため、値として「学術雑誌論文登録件数 1000 件

本の機関に所属する研究者による学術雑誌論文に以上」と「以下」とを設け、前者を 1 と、後者を 0占めるグリーン OA の割合は、世界平均（10.5%）とコーディングした。

を下回る 9.9％に留まっており［3］、日本の IR が説明変数には以下に挙げる 22 の変数を用いる。

これらのうち、図書館の業務に係る変数である 2,るからである。ランダムフォレストの他にも、サ4–7, 10, 12, 14–22 のコーディングは、アンケートポートベクターマシンや深層学習などが精度の高調査を実施し、その結果にもとづいて行った。ダいアルゴリズムとして知られているが、それらのミー変数のコーディングについては、「有り」、「国アルゴリズムでは寄与した変数を特定することは公立（設置種別）」、「該当」、「学術雑誌論文産出件できず、本研究の目的を達成するための手法とし

数 1000 件以上」、「参加（DRF: Digital Repositoryては適当ではない。

Federation）」を 1 と、「無し」、「私立」、「非該当」、「1000 件以下」、「不参加」を 0 とした。

以上のような特徴をもつランダムフォレストの仕組みは、以下のように簡約される［14, 15］。

1.

科研費件数［5］
［6］

1.

2.

学術雑誌論文提供依頼ダミー

3.

設置種別ダミー4.

ダウンロード件数通知ダミー

木𝑇# が生成される。分岐にあたっては、

5.

登録者_著者自身ダミー

ランダムに抽出された𝑚個の変数のう6.

登録者_図書館員・事務職員ダミー

ち、ノードの分割基準である不純度の7.

登録者_両者ダミー減少量を最大化するものが用いられる。

8.

博士授与件数［7］9.

学術雑誌論文産出件数ダミー［8］ンプル𝐵# (𝑘 = 1, 2,··· , 𝐾)が生成される。
2.

3.

𝐵# から二進分岐かつ未剪定の最大決定

カテゴリー判別の場合、未知のデータ𝑥に対する𝑇# の予測値を𝐶1# (𝑥)とすると、モデルの予測値は多数決2𝐶1# (𝑥)3𝐾 によっ

10. APC 支援ダミー

1

11. DRF ダミー［9］12. IR 委員会ダミー

データから𝐾個のブートストラップサて求められる。
4.

OOB（Out-Of-Bag）データと呼ばれる𝐵#

13. IR 運用期間［4］の生成に際してブートストラップサン

14. IR 業務外部委託ダミー

プリングされることのなかったデータ

15. IR 業務規定ダミー

は、𝑇# に対する未知のデータであるこ

16. IR 専用定常予算ダミーとから、それを用いた交差検証に相当

17. IR 担当職員数するテストが行われる。

18. OA 委員会ダミー
19. OA ウィークイベントダミー

判別に寄与した変数の特定は、不純度の減少量

20. OA 広報資料ダミーの平均値にもとづいて行うことができ、各変数が21. OA 説明会ダミーどのように判別に寄与したのかは、変数の値と部22. OA 方針ダミー分従属度との関係をプロットした部分従属図を作成することによって把握できる［16］。

個体については、「学術雑誌論文登録件数 1000

なお、ハイパーパラメーターであるモデルサイ件以上」の機関数と「以下」の機関数との不均衡にズと上記𝑚については、それぞれ 10000 と 5 に設起因する判別精度の低下を避けるため、SMOTE定し、分割基準である不純度については、ジニ係（Synthetic Minority Over-sampling Technique）によ数を用いる。

る前処理を施した［5］。
これにより、「登録件数 1000件以上 21 機関：以下 287 機関」であった処理前の個体数を、「登録件数 1000 件以上 42 機関：以下42 機関」へと均衡化した［10］。

3手法

手法には、機械学習アルゴリズムであるランダムフォレストを用いる［11–13］。ランダムフォレストを使用することにより、判別に寄与した変数の特定を、判別の精度を維持しつつ行うことでき

4

分析結果

表 1 は DRF ダミーOOB データを用いたテストの結果であり、正答（39, 39）が誤答（3, 3）を大きく上回っている。
表 1 混同行列

1.5

1.01.51.01.01.01.50.00.50.00.00.00.50.5

0.5

1.00.50.0

30000

IR運用期間

200

400

600

-0.5-0.5-0.5-0.5

1000

0

博士授与件数1000

20000.0

科研費件数

0.40.8

学術雑誌論文産出件数ダミー

0.00.40.8

DRFダミー

図 2 部分従属図
図 1 の横軸は判別への寄与度をあらわすジニ係

録件数を左右する主な変数は、「IR 運用期間」、数の減少量の平均値である。
表には「IR 運用期間」「博士授与件数」、「科研費件数」、「学術雑誌論〜「DRF ダミー」の寄与度が大きいことが示され文産出件数ダミー」、「DRF ダミー」であることている。

が明らかになった。登録件数が 1000 件以上の積極的な機関は、これらの値が大きい傾向にあるのである。「博士授与件数」、「科研費件数」、「学IR運用期間

術雑誌論文産出件数ダミー」は、機関の研究力に博士授与件数
科研費件数係るものであることから、登録に積極的な機関は、学術雑誌論文産出件数ダミー研究に注力する傾向にあると言うこともできよう。

DRFダミー
設置種別ダミー「IR 運用期間」〜「DRF ダミー」の寄与度が大学術雑誌論文提供依頼ダミー
IR担当職員数

きいことそのものに不自然はないものの、図書館ダウンロード件数通知ダミー
OA広報資料ダミーの業務に係る多くの変数の寄与度が総じて低く留OA方針ダミー

まっていることは、直感に反するものであり、今IR業務外部委託ダミー
OA説明会ダミー

後は変数のコーディング法を変えるなどして、寄IR専用定常予算ダミー
OA委員会ダミー

与度の異同を確認する必要があるだろう。

IR業務規定ダミー
IR委員会ダミー参考文献

OAウィークイベントダミー
APC支援ダミー
登録者̲図書館員.事務職員ダミー
登録者̲著者自身ダミー
登録者̲両者ダミー

02468

MeanDecreaseGini
図 1 寄与度グラフ

図 2 は「IR 運用期間」〜「DRF ダミー」の値（横軸）に対する、カテゴリー「登録件数 1000 件以上」についての部分従属度（縦軸）をプロットしたものであり、プロットは全て右肩上がりになっている。つまり、これらの変数の値が大きい個体を、モデルは登録件数 1000 件以上の機関として判断する可能性が高いのである。

5

おわりに以上のように、グリーン OA 学術雑誌論文の登[1] Budapest Open Access Initiative, Read the Bu
dapest Open Access Initiative, http://www.bud
apestopenaccessinitiative.org/read.
[2] 国立情報学研究所、機関リポジトリ公開数とコンテンツ数の推移、https://www.nii.ac.jp/irp/
archive/statistic/.
[3] Martín-Martín, A., Costas, R., van Leeuwen,T. and López-Cózar, E. D., Evidence of Open
Access of Scientific Publications in Google
Scholar: A Large-Scale Analysis, Journal of I
nformetrics, vol. 12, no. 3, pp. 819–841, 201
8.
[4] 国立情報学研究所、IRDB コンテンツ分析（2018 年 3 月データ収集）、http://irdb.nii.ac.jp/analysis/browse.php.
[5] 文部科学省、平成 25 年度科研費（補助金分・基金分）の配分について、http://www.mext.go.
jp/a_menu/shinkou/hojyo/__icsFiles/afieldfile/20
13/05/20/1335064_01.pdf.
[6] 国立情報学研究所、KAKEN、https://kaken.nii.

ac.jp/ja/index/.
[7] 文部科学省、平成 25 年度博士・修士・専門職学位の学位授与状況、http://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detail/__icsFiles/afiel
dfile/2017/01/26/1299723_10.pdf.
[8] 科学技術・学術政策研究所、研究論文に着目した日本の大学ベンチマーキング 2015、http://www.nistep.go.jp/wp/wp-content/uploads/NIST
EP-RM243-MaterialJ01.pdf.
[9] DRF、参加機関一覧、http://drf.lib.hokudai.ac.jp/drf/index.php?参加機関一覧.
[10] Chawla, N., Bowyer, K., Hall, L. and Kegelmeyer, W. P., SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique, Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 16, pp. 321–357, 2002.
[11] Breiman, L., Random Forests, Machine Learni
ng, vol. 45, pp. 5–23, 2001.
[12] Liaw., A. and Wiener, M, Classification andRegression by Randomforest, R News, vol. 2, no.
3,pp.
18–22,
2002,
http://CRAN.Rproject.org/doc/Rnews/.
[13] R Core Team, R: A Language and Environme
nt for Statistical Computing, https://www.R-project.org/.
[14] Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J., 杉山将他監訳、統計的学習の基礎: データマイ
ニング・推論・予測、676 頁、岩波書店、2009 年.
[15] 河原達也、TVCM 表現要素の消費者反応に対する効果、行動計量学、43 巻、1 号、91 頁、
2016 年.
[16] Friedman J., Greedy Function Approximation: A
Gradient Boosting Machine, The Annals ofStatistics, vol. 29, no. 5, pp. 1189–1232, 2001.