研究協力ネットワークにおける役割から見た研究活動の多様性：共著ネットワークの分析を通して
芳鐘 冬樹（ 大学評価・学位授与機構 評価研究部, E-Mail: fuyuki@niad.ac.jp ）辻 慶太（ 国立情報学研究所 人間・社会情報研究系, E-Mail: keita@nii.ac.jp ）Abstract
研究コミュニティのコミュニケーション構造の解明を目的として，共著ネットワークの分析を行った。
計算機科学分野を調査対象とし，分野に属す研究者各々の研究協力ネットワークにおける中心性を，第1 著者としての活性度と，第 1 著者以外の共著者としての活性度という 2 つの観点から計量し ，研究活動の評価は観点によって異なってくること，中心性が最も高い研究者がネットワーク上で占める位置の特徴は，研究主題によって異なっていることを示した。

1 はじめに学術研究の世界では，通常，1 人の研究者によって何の脈絡もなく唐突に成果が生み出され るということはない。研究分野のコンテクスト，すなわち，その分野における先行研究の蓄積や，研究コミュニティの中での協力関係の上に，新たな成果が積み上げられていくのが普通である。したがって，知識生産活動に関する分野の特徴の把握を目的に，研究者の活動を見るに際しては，研究者それぞれ単独の活動だけ見るのでは不十分で，何らかのつながり（ 知的紐帯の構造）の中での位置付けを考慮に入れる必要がある。
近年，研究の高度化・複雑化，研究者の専門分化，学際的分野の発達などを背景に (Bordons & Gomez,2000)，研究成果の引用という経時的なつながりに加えて，研究協力という共時的なネットワークの重要性が大きくなっている。しかしながら，ご く
局所的な研究協力のつながり（ 例えば，ど ういった属性を持つ研究者が ，ど ういった属性の研究者と共同研究を行う傾向があるか ）に着目した研究は，
Kretschmer (1994 1997)，Bahr & Zemon (2000)など，数多く存在するものの，分野全体を見渡した，より大域的なネットワークの分析は，未だ十分になされているとは言い難い。本研究は，研究協力ネッ
トワークの中での役割を考慮したいくつかの観点から，研究者の活動を分析することで，研究コミュニティのコミュニケーション構造に関する知見を得ることを目的とするものである。
研究分野のコンテクストの中に位置付けられるべ
きものという，研究活動に関する理念は，研究評価の場面においても反映されており，例えば，研究協力・研究連携が重要な評価の観点の 1 つとして取り上げられている (大学評価・学位授与機構, 2003)。研究活動は，研究協力関係の中での役割も含む，様々な観点から評価する必要があり，また，観点が異なれば，評価の結果も異なりうると考えられる。研究活動の評価におけるいくつかの観点に対応する尺度の関連性について調べ，それらが必ずしも一致するものではないことを示すことも，本研究の目的の 1つである。
上記の目的のため，本研究では，共著関係のネットワークの分析を行う。研究協力関係は，論文の形で成果が現れない，あるいは，謝辞に記され るだ
けの場合もあり，必ずしも共著者として論文のクレジットに記されるわけではないが，本研究では，共著で論文を著してはじめて専門的・実質的な協力関係が成立するものを見なし 1 ，共著論文の発表状況をもって研究協力関係を計量する。また，そもそも，貢献なき「名誉」共著者の存在が指摘されるように(Cason, 1992)，論文の著者クレジットそのものの疑わしさもあるが，近年，各分野で，倫理ガ イド ラインが定められるようになってきていること，そして，少なくとも意識調査の結果では，ガ イド ラインの示すクレジット付与における倫理が研究者に浸透していること (Hoen ら , 1998 Bartle ら, 2000) を考慮し，本研究は，専門的・実質的貢献を表したものとしてクレジットが妥当であるという仮定を置く。
ところで，今回の研究は，現象の背後にある潜在的な構造（ 潜在態）というよりも，観察された現象そのものを対象としている。大域的なネットワークの特性を観察する場合，母集団確率を一定と置いてしまうと，同じ条件（ 同じ論文数）の下でも，潜在態の現実化のばらつきが非常に大きくなる。例えば，低頻度の研究者が仲介者として重要な位置を占めるとき，それが出現するかど うかでネットワークの特性が極端に変わりうる。母集団確率を一定と置くのではなく，それが出現しているからこそ，その周辺の構造がそのように形成されている，と捉えるべきと考えられる。本研究では，現実の共著の連鎖によって構築されたネットワークの特性を見ることを優先することとした。現象の背後にある構造を捉えるためには，仲介者の存在を条件とする，ある種の条件付き確率を組み入れた潜在態のモデルが必要になる。これについては今後の課題としたい。
1 謝辞は，専門的・実質的な協力関係というよりも，副次的な支援関係を示すものであることが，例えば ，Cronin ら (2003)の調査で示されている。

2 分析対象およびデータ

3 分析手法

本研究は，計算機科学分野を分析対象とした。共同研究が活発な分野であり，ネットワークを考慮する必要性が大きいこと，そして，理論的な研究だけでなく，学際的な応用も盛んな分野であり，研究主題（理論/応用）の違いに起因する傾向の差違から有用な知見が得られると予測されたことが，計算機科学を分析の対象に選んだ理由である。
本研究では，Thomson ISI が提供する SCI (Science Citation Index) データベースの CD-ROM 版，1999 年から 2003 年までの 5 年分を，共著ネットワークを観察するための情報源とする。SCI を情報源としたのは，自然科学系分野における最も包括的な書誌データベースのひとつであるため（英語圏の雑誌が中心という問題はあるものの ），そして，質的な基準2 を満たすコアジャーナルのみを収載しているためである。SCI に収録されている文献には，論文だけでなくレビューやレターなど 様々な種類が含まれているが，前節で述べたとおり，本研究の関心は，専門的・実質的な知的紐帯の構造にあるため，それが最もよく表れると考えられるオリジナルの論文（ `Document type' が `Article' の文献）のみを観察の対象とした。
分野の区分，そし て分野ごとのコアジャーナルの決定には，SCI の主題カテゴ リ別収載誌一覧を利用し た。計算機科学・理論（ computer science,theory & methods ）および計算機科学・学際的応用（ computer science, interdisciplinary applications ）の 2 つのカテゴ リを対象とし，各々について，SCIが収載するコアジャーナルに掲載された論文の書誌情報をデータベースから抽出した。本研究では，掲載雑誌に基づいて，研究者を分野・研究主題と対応付ける。つまり，SCI で「 計算機科学・理論（ あるいは応用）」というカテゴ リが付与されている雑誌に掲載された雑誌の著者はすべて，「 計算機科学・理論（あるいは応用）」分野に属すと考える。

3.1

応用理論

雑誌数22
21
論文数11584 9663
異なり著者数21801 14525
延べ著者数32341 22485
平均著者数 (/1 論文)
2.55 2.33
平均論文数 (/1 著者)
1.48 1.45
表 1: データの基本的数量
表 1 に，「 応用」「理論」それぞれについて，データの基本的数量を示した。雑誌数や論文数，1 論文あたりの平均著者数，1 著者あたりの平均論文数では，両者にそれほど大きな差はない。著者数に関しては，異なり数で見ても，延べ数で見ても「応用」の方が多く，「 理論」と比べて，多くの研究者の関与によって成り立っている領域であることが分かる。
2 ピアレビューや引用分析に基づいて判断されている。また，雑誌の編集者や掲載論文の著者が属す国の多様性も考慮されている（ http://www.isinet.com/selection/ ）。

観点

本研究では，研究協力ネットワークにおける (A) 第1 著者としての重要度と，(B) 第 1 著者以外の共著者としての重要度という 2 つの観点から，研究者の論文生産に関する活動状況を分析する。(A) と (B)を区別することは，第 1 著者はリーダとして研究の設計を行う者であり，それ以外の共著者とは異なる特別な役割を担っている，という前提に基づく。
ガイド ラインにそのように明記されている分野もあり，また意識調査の結果からもそれが確認できることから (Bridgwater ら , 1981)，ある程度はその前提に妥当性があると考えられよう。論文生産におけるリーダとしての役割，そして協力者としてそれを支えるフォロワの役割，ど ちらも研究協力ネットワー
クにおいて重要であり，かつ両者は本質的に異なるものと考え，(A)(B)2 つの観点から分析を行うことにした。

図 1: 共著ネットワークの例
それぞれの操作的定義・指標を設定するにあたり，次のモデルを想定する。(i) 第 1 著者を到達点，それ以外の共著者を出発点とする有向グラフを想定する（ 図 1 参照）。(ii) 共著関係の強度を考慮に入れた重み付きグラフを想定する。共著関係の強度の尺度としては，Narin ら (1991) の指標や Arunachalam ら(1994) の指標など ，いくつもの指標が存在するが，本研究では，共著関係の強度は，単純に共著回数に比例して強くなると仮定し，共著で論文を著した頻度そのものをグラフの重みとした。このような重み付き有向グラフを想定した上で，次に述べる HITS
アルゴ リズムを応用し，ネットワークの大域的な構造を考慮した重要度の計算を行った。

3.2

HITS アルゴリズム

共著関係を結んだ相手の数と，関係の強さ，さらに相手の重要度にも注目して，研究協力ネットワークにおける重要度を計算する。研究者 ni のリーダとしての重要度 Cl (ni ) と，フォロワとしての重要度
Cf (ni ) は，それぞれ次の式を尺度にして求める。

X a C (n )XC (n ) = a C (n )gC (n ) =lijjifj(1)

ij

lj(2)

=1
gfij=1

ここで，g は研究者の数を指す。また，ai j はネットワークの隣接行列 A の成分を指し，研究者 nj から研究者 ni に向けた結合の強度，つまり ni が第 1著者になり nj と共著した頻度を値としてとる。ただし，対角成分 aii は 0 とする。ここで置いている仮定は，「 重要なリーダを支えている研究者は，フォロワとして重要な役割を担っており，重要なフォロワをまとめている研究者は，リーダとして重要な役割を担っている」という相互の依存関係である。
式 (1)(2) で，再帰的な代入を繰り返すことにより，ネットワークの大域的な構造が各々の研究者の重要度に反映する。この再帰的な繰り返しは，隣接行列A の固有ベクトル問題に帰着するものである。
「より重要なノード との関係の方が，そうでないノード との関係よりも，重要度への寄与が大きい」というアイデアは，Bonacich (1987) の中心性や，
HITS アルゴ リズム (Kleinberg, 1998)，PageRank
アルゴ リズム (Brin & Page, 1998) に共通している。3 関係の方向性を考慮した 2 つの役割を設定しているという点で HITS に最も近いが，本研究の手法では，さらに結合の強度（ 重み）も反映させている。本研究が扱う共著ネットワークは，ノード 数の多さから，隣接行列の固有ベクトルを求める方法は現実的でないため，HITS と同じ ステップで，代入とベクトルの正規化を再帰的に繰り返すことにより（ 10 回ループ ），Cl (ni ) と Cf (ni ) を計算した。

4 分析結果
計算機科学分野の応用領域と理論領域のそれぞれについて，各々の研究者の重要度 Cl (ni ) と Cf (ni ) を求めた。2 つの重要度，すなわちリーダとしての重要度とフォロワとしての重要度の相関を調べた結果が表 2 である。両指標ともに比率尺度であるが，外れ値が存在しているため，ここではスピアマンの順位相関係数 を用いている。また，併せて，1 著者あたりの平均入出次数も表に示しておいた。
応用理論
平均入出次数 (/1 著者)
1.72 1.60
Cl・Cf 間の相関係数 -0.488 -0.438
表 2: ネットワークの特性
平均入出次数は，平均何人のリーダあるいはフォロワと結合しているかを表す。1 論文あたりの平均
3 HITS と PageRank は，ウェブページの検索結果のスコア付けを目的に考案されたものである。

著者数の比較と同様，「 応用」の方が若干高く，より多くの研究者が協力関係を結んでいることが窺える。2 つの重要度の相関は，「 応用」「理論」ど ちらも負の相関を示している。リーダとしての役割と，フォロワとしての役割は，兼ねられるというよりも，別の研究者によって担われる傾向があることが確認できる。
「応用」の方が，負の相関が強く表れており，より明確に役割が分かれていると推測できる。
重要度が上位の著者の特徴を，リーダについては表 3 に，フォロワについては表 4 に示した。Dinと Dout は入次数と出次数を，P は発表論文数を，Psin ，P1 ，P2; ，Plast は，それぞれ単著論文数，第1 著者としての共著論文数，第 2 著者以降での共著論文数，最終著者としての共著論文数を表す。
「応用」ではリーダの 10 位とフォロワの 9 位が，「 理論」
ではリーダの 3 位とフォロワの 2 位が同じ研究者である以外は，10 位以内にリーダとフォロワの重なりはない。

bcad

図 2: コーデ ィネータとリーダ「 応用」と「理論」の
表 4，フォロワの特徴では，差違が観察できる。
「理論」では，上述のフォロワ 2位のように，特定のリーダを支えつつ（ Dout = 1，P2; = 4 ），自身もリーダとして活発に論文を発表している（ P1 = 9 ）研究者がいる一方で，フォロワ
1・6・9 位のように，多数のリーダを（ Dout が大），最終著者という監修者的な立場で支える（ Plast =Pが大）研究者も，フォロワとして重要な役割を演じている。後者は，ある研究の遂行のために不足していると思われる専門知識などを，自らの人脈の中から見つけてきてつなぎ合わせるコーディネータの役割を果たしていると推測できる。知識伝達のネットワークにおいて，リーダがハブとして機能しつつ，そのようなコーディネータはバブとハブを仲介するブリッジとして機能するものと考えられる（ 図 2 のa ）。一方，「 応用」では，フォロワの上位にはそのような研究者は現れていない。
「応用」は，社会一般におけるアプリケーションのコンテクストから問題設定が行われるモード 2(ギボンズ, 1997) に近く，コーディネータが分野の外に存在して，リーダとの間に専門的・実質的な協力関係がないこともしばしばあり，それがネットワークに反映しているという

順位

D順位

D

1234567891012345678910in

69
20
562
123333

in000
1000031

応用

Dout

P P

02
220
8200
12
1416
18
133
102
13

DP P

sin

32222222114334333333

lastDinDout

P PP1 P2; PlastDinDout

P P

sin

020041
1 20 10 12 2162 12 1
196018
1 13 008 100103
1010055700 23 10930200460
210
900
2008
1 10 00
1002
1200
1202230
表 3: リーダとしての重要度が上位の著者の特徴
応用out

理論

P1 P2; P

sin

0000000000000
10000
11433333332220
1000
110021801100001理論

91643713531813889108479

表 4: フォロワとしての重要度が上位の著者の特徴

sin0000300004P1 P2; P
18892229911last

1340
500
112

1
100
100001P1 P2; P
1901
10000
1

174
875108474last

16002262061

推測もありえるだろう。

p. 1283{1291.

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