LDA を用いた図書館情報学の研究トピックの変化：2 期間の雑誌論文の全文を対象に
宮田洋輔 帝京大学 m@miyay.org
山本通正

楊芳

岩瀬梓

慶應義塾大学大学院

慶應義塾大学大学院

慶應義塾大学大学院

石田栄美

倉田敬子

上田修一

九州大学

慶應義塾大学

元慶應義塾大学

はじめに学問分野が扱うトピックや主題の動向は，内容分析1)や計量書誌学2)の手法によって分析さトルを用いて LDA で研究の動向を測定した5)。
Figuerola らは，LISA から抽出した論文の抄録を LDA で分析している6)。

れることが多かった。内容分析の場合は，比較図書館情報学分野の先行研究は，いずれもメ的小規模になることが多く，分析の枠組みは，タデータレベルの分析である。学術雑誌の電子前もって作られたものを用いるか，調査者が質化が進む近年では，全文のテキストが入手でき的に作り上げることになる。一方，計量書誌学る雑誌も増えている。また，先行研究での分析的手法の場合は，分析対象から直接的に枠組み対 象 に ば ら つ き が あ る 。 JCR で は MISが構築されるが，著者や引用文献など間接的なQuarterly のような経営情報システムの雑誌が情報の関係性から導かれることになる。

上位に収録されていたり，LISA では Library

この課題に対して，最近では LDA（潜在的Journal のような査読誌ではない雑誌に掲載さディリクレ配分法）に代表されるトピックモデれた研究論文以外のデータが含まれ，図書館情リングのアプローチを用いることが増えてき報学研究のトピックを必ずしも反映しているている。トピックモデリングの手法を用いることはいえない。とによって，テキストデータなど大量のデータ図書館情報学分野を代表する雑誌に掲載さから，データの特徴に基づいて自動的に扱われれた原著論文を対象とすることによって，図書ていているトピックを導き出すことができる。

館情報学の第一線で扱われるトピックを見る

また，LDA では 1 つの文書が複数のトピックことができる7)。本研究では，2 期間におけるを持つことも可能であり，従来的なクラスタリ雑誌論文の全文テキストを取得し，LDA を用ングの手法に比べて柔軟さを持っている。

いて，図書館情報学の第一線で扱われるトピッ

Blei と Lafferty は，Science 誌に掲載されたクの変化を分析する。

論文のデータを用いて，LDA によって，科学研究の動向の変化を分析した3)。その後，計算方法機科学，統計学など特定の分野に対しても同様図書館情報学分野での学術雑誌に関する調のアプローチによる分析が発表されている。

査などを参考に，図書館情報学の代表的な雑誌

図書館情報学でもいくつかの先行研究があで あ る

Journal of the Association forる。Sugimoto らは，北米の図書館情報学分野

Information Science and Technology（JASIST），の学位論文に対して LDA を用いた分析を行っ

Information Processing & Management（IPM），ている4)。Yan は，Journal Citation Report（JCR）

Journal of Documentation （ JDOC ）， Libraryの図書館情報学カテゴリの雑誌から得たタイ

Quarterly（LQ），Library & Information ScienceResearch（LISR）の 5 誌を選んだ。2000 年か結果

ら 2002 年と 2015 年から 2017 年の間に，このLDA で得られた 2 期間のトピックを分析し5 誌に掲載された原著論文の全文テキストをた。トピックを理解しやすくするためにラベル収集した。2000 年から 2002 年は，ウェブと検を付与した。トピックのラベルは，各トピック索エンジンが普及し情報環境が大きく変化しの頻出語とトピックに割り当てられる確率がはじめた時期であり，2015 年から 2017 年は高い論文のメタデータと本文に基づいて検討最新の 3 年間として，今回の分析対象とした。

し，著者全員で合議して決定した。

2 期間での論文数を表 1 に示した。

2000 年から 2002 年のトピック 17 を例にラ

表 1 期間ごとの論文数ベル付与の過程を示す。このトピックの中で頻雑誌

2000-2002

2015-2017

繁に用いられる語の上位５語とその出現確率

JASIST

280567を表 2 に示した。語幹処理を施す前には単数

IPM

108

183

形，複数形などの形が考えられるが，その一例

JDOC

89190を語幹処理前の例の列に示した。ここから，学LISR

48108

生または利用者がデータベースや IR システム

LQ

3639を探索することとの関連が推察される。

合計

561

1,087

表 2 トピック 17 の頻出語と出現確率

各雑誌の電子ジャーナルサイトの HTML フ

頻出語出現確率ァイルから全文テキストを得た。全文テキスト

student

0.020

student

に対して機能語と数字を含む語を除去し，語幹search

0.018

search処理を行った。また，9 割より多くの文献に出devic

0.012

device現する語と 9 回未満の低出現語を除去した。

user

0.011

user

databa0.011

database

期間ごとに Python の gensim8)を用いて，語幹処理前の例

LDA を実行した。反復数は 500 として，それさらにこのトピックに割り当てられる確率以外は gensim の標準パラメータを用いた。トが 0.5 以上の論文のタイトル，抄録，本文を見ピック数は，先行研究や用いたデータの規模にた。割り当てれる確率が 0.7 以上の論文を表 3基づいてそれぞれ 30 トピックずつとした。に示した。利用者と情報検索システムの相互作用を Kintsh の理論を使ってモデル化する，拡張した情報検索システムの実際の学習場面で

表 3 トピック 17 に割り当てられる確率の高い論文
確率

著者名.9997 Cole, C; Mandelblatt, B.9997 Cole, C.9997 Cole, C; Cantero, P; Ungar, A.9996 Cole, C.8619 Hood, WW; Wilson, CS.7221 Nicholson, S

論文名
Using Kintsch's discourse comprehension theory to model the user's coding of an
informative message from an enabling information retrieval system
Intelligent information retrieval: Part IV. Testing the timing of two information
retrieval devices in a naturalistic setting
The development of a diagnostic-prescriptive tool for undergraduates seeking
information for a social science/humanities assignment. III. Enabling devices
Interaction with an enabling information retrieval system: Modeling the user's
decoding and encoding operations
The scatter of documents over databases in different subject domains: How many
databases are needed?

掲載誌
JASIST
IPM
IPM
JASISTJASIST

Raising reliability of Web search tool research through replication and chaos theory JASISTの効果の実証，学部生の情報探索に活用できるて「ツイート分析」のように SNS から得診断ツールの開発などが上位に挙がった。ここたデータを分析したトピックが出現した。

から，合議の上，学生を中心とする検索システ
ムの探索行動をモデル化しているトピックと引用文献考え，ラベルを「学生の検索システム探索行動

1)モデル化」とした。

and Information Science, 1965–2005.

JASIST. 2014, vol. 65, no. 7, p. 1446-

さらに，トピック間の関係を分析し，トピックをまとめるカテゴリについて検討した。
pyLDAvis9)を用いて 2 次元プロットを作成し

Tuomaala, O., et al. Evolution of Library

1462.
2)

Börner, K., Chen, C. & Boyack, K. W.,

た。トピック間の距離の近さに基づいて，それVisualizing knowledge domains. ARIST.

ぞれのトピックをまとめるカテゴリを付与し

2003, vol. 37, p. 179-255.

た。2 次元プロット図とカテゴリ，トピックの

3)

Blei, D. M., & Lafferty, J. D.. Dynamic

ラベルを図 1 に示した。図中の番号は図下部のtopic models. Proceedings of the 23rd

トピックラベルの一覧と一致している。また円international conference on Machineの大きさは，全体に対するトピックの比率に比

learning. 2006, p. 113-120.

例している。

4)

disciplinary development. JASIST. 2011,

2 期間でのカテゴリを比較すると，以下のような変化を挙げることができる。
⚫

⚫

⚫

⚫

「図書館」カテゴリのトピックが減少し，vol. 62, no. 1, p. 185-204.
5)

Yan, E. Research dynamics, impact, and図書館サービスに関する研究から，図書館

dissemination: A topic‐level analysis.の社会的役割や歴史に関する研究が増加

JASIST. 2015, vol. 66, no. 11, p. 2357-

した。

2372.

「情報検索」ではアルゴリズムに関するト

6)

Figuerola, C. G., Marco, F. J. G., & Pinto,

ピックが減少し，利用者志向からの分析がM.. Mapping the evolution of library and増加した。これにより，「情報探索行動」

information science (1978–2014) usingのカテゴリに含まれるトピックが増え，

topic modeling on LISA. Scientometrics.

「利用者と情報探索」となった。

2017, vol. 112, no. 3, p, 1507-1535.

「情報探索行動」でも情報探索行動のモデ

7)

Kurata, K., et al. Analyzing Library and

ル化から，特定の状況・コンテキストでのInformation Science Full-Text Articles情報探索への変化が見られた。

using a Topic Modeling Approach.

「学術コミュニケーション」には 2 期間とProceedings of 2018 Annual Meeting ofも同程度のトピックが含まれていたが，計ASIS&T. 2018, To Appear.

量書誌学的法則に関する研究が減少し，研8)

究評価 に関する研究 が増加し た。また
2000 年から 2002 年にはビブリオメトリ⚫

Sugimito CR, et al. The shifting sands ofŘehůřek, R. genism. https://radimrehurek.com/gensim/, (accessed 2018-09-25)

9)bmabey. pyLDAvis. https://github.com

クスのトピックが存在していたが，2015/bmabey/pyLDAvis, (accessed 2018-09-年から 20017 年には見られなくなった。

25)「情報検索」カテゴリに近いトピックとし⚫

システムと利用者: 14 インターフェースを考慮⚫

した情報システムの設計，16 ウェブ探索戦略とブ上の特徴抽出，9 多言語を含むテキストの感情

ウェブサイトの評価，20 ウェブ上のコミュニテ

分析，15 社会的ネットワークの応用，16 ツイッ

ィ，24 利用者と情報システム間の分析，29 ビブ
リオメトリクスとテキストへの統計的アプロー⚫
⚫

ターと SNS⚫

⚫

⚫

学術コミュニケーション: 10 学術的な知識の伝チ

播，11 技術と技術情報の伝播，13 著者の分析，

ビブリオメトリクス: 29 ビブリオメトリクスと17 学術情報流通，28 研究データ共有と知識共

テキストへの統計的アプローチ

有，30 研究の評価

学術コミュニケーション: 3 知識の伝達における⚫

社会問題，9 学術出版物のデジタル化における経⚫

ツイート分析: 5 言語モデルと概念抽出，6 ウェ

情報検索: 19 レレバンスフィードバック，20 適
切な分類・選別のためのアルゴリズム

済的側面，15 学術コミュニケーションへのイン⚫

図書館: 12 図書館と文献管理

ターネットの影響，18 分野構造と社会ネットワ⚫

利用者と情報探索: 1 メディアから得た知識表

ーク

現，2 学術情報資源を使った分析，3 デジタルテ

情報検索: 1 文献検索における語の類似性，2 レ

キストとソーシャルメディアの情動，4 ウェブ上ンマ化とステミング，5 情報検索から新たな発見のコミュニティにおける情報行動，7 図書館と情を得る技術，6 画像検索，7 クエリ拡張とデータ

報リテラシー，8 デジタル環境でのユーザーのエベース圧縮，8 多言語環境における情報検索，21

ンゲージメント，14 ニュースサイトへのエンゲ

文書の分析，26 検索のパフォーマンス評価，28

ージメント，18 インタラクティブな情報検索，情報検索のための文書表現と分析，30 モデル化

21 研究環境における情報探索：特にセレンディを用いたテキストの特性

ピティ，22 特定文脈における情報の探索と獲得

情報探索行動: 10 児童，大学生のウェブ情報探索のモデル化，23 情報の評価，24 検索タスク，25

行動，12 ウェブのリンク分析と引用分析，17 学

音楽情報の検索，26 情報知識の組織化に対する生の情報探索行動のモデル化，19 利用者ベース

新しい理論的アプローチ，27 ウェブコミュニケのウェブ検索，22 情報探索行動における相互作

ーションにおける相互作用：特にプライバシー，用，25 検索システムのログ分析

29 健康情報を中心とした日常生活の情報ニーズ

図書館: 4 公共図書館の意義と役割，11 インターと情報行動

ネットによる図書館サービスの利用，13 図書館
情報学の教育と研究，27 図書館と印刷媒体⚫

図書館情報学: 23 図書館情報学における認識論

図 1 LDA 結果の 2 次元プロットとカテゴリ，トピックの一覧