データ・情報基盤の活用事例

Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルの活用事例（その1）2013年7月1日
科学技術・学術政策研究所
科学技術・学術基盤調査研究室

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<はじめに>はじめに• 本資料には、Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルの活用事例をまとめています。
• 本資料と併せて、 「Scopus-NISTEP 大学・公的機関名辞書対応テーブル説明書」を熟読してください。

• Scopusを利用するには、エルゼビア社との契約が別途必要です。
• Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルの使用により発生したいかなるトラブルに対しても、科学技術・学術政策研究所は責任を負うことができません。
• 本資料で示す分析は、以下の環境で実施しています。
– Microsoft Windows 7– Internet Explorer 9– Microsoft Excel 2010
– Microsoft Access 20102

<分析の手順>

分析の手順• Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルを用いた分析は以下に示した3ステップの手順で行います。

① Scopusからの論文データのダウンロード② リレーショナルデータベースへのデータのインポート③ 分析の実施3

<①Scopusからのデータのダウンロード>① Scopusからのデータのダウンロード• 本資料では、以下の条件を用いて論文データの抽出を行っています。
条件

内容

著者所属機関(国)

Japan

出版年

2010年

分野

Chemistry, Chemical Engineering• Scopusの論文データは常に更新されており、論文データの抽出を行った時期によって結果が変化します。
• したがって、分析結果には、論文データの抽出を何時行ったかを明示するようにしてください。
• なお、本資料で用いる論文データの抽出を行ったのは2013年6月29日です。

• 詳細については、エルゼビア社が提供しているマニュアル等を参考にしてください。

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<①Scopusからのデータのダウンロード>

結果のエクスポート(１)• 前ページの条件で検索を行うと、15,401件の文献数がヒットします(2013年6月29日時点)。
• ここで得られた論文データをダウンロードするために、すべてのボタンにチェックを入れた後、「エクスポート」をクリックします。

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<①Scopusからのデータのダウンロード>

結果のエクスポート(２)••以下の画面から結果をエクスポートします。形式は「コンマ区切りファイル(CSV, Excel用)」としてください。
文献数が2,000件を超えているので、出力内容は「書誌情報のみ」としてください。
エクスポート結果は、メールで通知されるページからダウンロードしてください。ダウンロードページへのリンクが通知されるまでの時間はアクセスの混雑状況によります(早ければ5分程度、混雑していると2時間以上)。

6<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>② リレーショナルデータベースへのデータのインポート• 以下の3つのファイルをリレーショナルデータベースにインポートします。
– scopus.csv: Scopusからダウンロードした論文データ– organization_dictionary_ver_2012_1.xlsx: NISTEP大学・公的機関名辞書– Scopus_Table_of_the_NISTEP_Affiliation_Dictionary_ver_2013_1.tsv: ScopusNISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブル• ファイルのインポート方法については、リレーショナルデータベース(Microsoft Access, MySQL, Microsoft SQL Serverなど)に依存しますので、分析に用いるリレーショナルデータベースのマニュアルを参考にしてください。
• Microsoft Accessを用いる場合のテーブルの定義を次ページ以降に示します。

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<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>

scopus.csvのテーブル定義
テーブルの定義
フィールド名

データ型

著者名

メモ型

タイトル

メモ型

出版年

整数型

ジャーナル名テキスト型、フィールドサイズ255

巻

テキスト型、フィールドサイズ255号

テキスト型、フィールドサイズ255

論文番号

テキスト型、フィールドサイズ255

開始ページ

テキスト型、フィールドサイズ255

終了ページ

テキスト型、フィールドサイズ255

ページ数

整数型

被引用数

長整数型

scopus_eid

テキスト型、フィールドサイズ255
ダウンロードしたデータから、scopus_eidを切り出した結果をテーブルにインポートしてください。

文献タイプ

テキスト型、フィールドサイズ255

情報源

テキスト型、フィールドサイズ255• Scopusからエクスポートしたscopus.csvには、左に示す情報が含まれています(2013年6月29日現在)。
• 以下の例では、scopus.csvをMicrosoftAccessにインポートした後のテーブル名を「論文データ」としています。
• リンクに含まれている「eid=」の部分の情報がscopus_eid(論文ID)です。この情報をもちいて「大学・公的機関名辞書対応テーブル」との接続を行います。
• scopus_eidのフィールドには、scopus_eidを切り出した結果をインポートしてください。
切り出し方法は、次ページ以降をご覧ください。
（リンクのレコードの例）• http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-79951558523&partnerID=40&md5=926698856ad46f2f2a5
88141b8b9d31d8

<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>

scopus_eidの切り出し方法（１）• scopus.csvに含まれている、リンクの情報を、下の図表に示したようにエクセルのA列に張り付けてください。

9<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>

scopus_eidの切り出し方法（２）• 次にA列に含まれる「http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=」という文字列を空白に置換してください。

10<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>

scopus_eidの切り出し方法（３）• つぎに「区切り位置指定ウィザード」を用いて、A列を「&」で区切って下さい。

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<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>

scopus_eidの切り出し方法（４）• 最終的にA列に残った情報がscopus_eidです。このデータを、「論文データ」のscopus_eidフィールドに保存してください。

12<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>

organization_dictionary_ver_2012_1.xlsxのテーブル定義
テーブルの定義
フィールド名データ型

機関ID

テキスト型、フィールドサイズ18

レコード番号

テキスト型、フィールドサイズ13

機関名称

テキスト型、フィールドサイズ255

言語

テキスト型、フィールドサイズ2

正式名称確認フラグ

Yes/No型

セクター番号整数型

セクター分類テキスト型、フィールドサイズ20

代表機関フラグ

Yes/No型代表機関ID

テキスト型、フィールドサイズ18

代表機関名称

テキスト型、フィールドサイズ255

病院フラグ

Yes/No型

現存フラグ

Yes/No型

移行年月日

テキスト型、フィールドサイズ20

継承機関ID

テキスト型、フィールドサイズ18

継承機関名称

テキスト型、フィールドサイズ255

継承機関セクター

整数型

外部コード

テキスト型、フィールドサイズ14• 以下の例では、
organization_dictionary_ver_2012_1.xlsxをMicrosoft Accessにインポートした後のテーブル名を「Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書」としています。
• テキスト型のフィールドサイズについては、デフォルト値255でも問題ありません。

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<②リレーショナルデータベースへのデータのインポート>

Scopus_Table_of_the_NISTEP_Affiliation_Dictionary_ver_2013_1.tsvのテーブル定義
テーブルの定義
フィールド名

データ型

match_level

テキスト型、フィールドサイズ1

scopus_eid

テキスト型、フィールドサイズ25

scopus_address_seq

長整数型

nid

テキスト型、フィールドサイズ18

sector

テキスト型、フィールドサイズ20• 以下の例では、
Scopus_Table_of_the_NISTEP_Affiliation_Di
ctionary_ver_2013_1.tsvをMicrosoftAccessにインポートした後のテーブル名を「Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブル」としています。
• テキスト型のフィールドサイズについては、デフォルト値255でも問題ありません。

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<③分析の実施>③分析の実施• ②で構築したデータベースを用いて分析を実施します。
• ここでは、以下の4つの分析について、分析用のクエリを示します。
– Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルとのマッチングが行われた論文の確認– マッチング精度ごとの論文数の集計– セクターごとの論文数の整数カウント法による集計– 大学・公的研究機関ごとの論文数の整数カウント法による集計• Microsoft Accessのデータベースに、以下の3つのテーブルがインポートされていることを前提としています。
– 論文データ– Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書– Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブル• また、テーブル名およびぞれぞれのテーブルのフィールド名は、②で示したものに合わせてください。
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<③分析の実施>

Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応
テーブルとのマッチングが行われた論文の確認• 以下のSQL文(SELECTから「;」まで)をMicrosoft AccessのSQLビューに張り付けてください。

SELECT a.[リンク]
FROM [論文データ] AS a INNER JOIN [Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブル] AS b ON a.[リンク] = b.scopus_eid
GROUP BY a.[リンク];16<③分析の実施>

Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルとのマッチングが行われた論文の確認(実行結果)• 15,401件の内、Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルとのマッチングが行われた論文数は14,008件(約91％)です。
• Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルのカバー率については、「ScopusNISTEP 大学・公的機関名辞書対応テーブル説明書」をご覧ください。

17<③分析の実施>

マッチング精度ごとの論文数の集計• 以下のSQL文(SELECTから「;」まで)をMicrosoft AccessのSQLビューに張り付けてください。

SELECT b.match_level, Count(b.scopus_eid) AS scopus_eidのカウント
FROM 論文データ AS a INNER JOIN [Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブル] AS b ON a.[リンク] = b.scopus_eid
GROUP BY b.match_level;18

<③分析の実施>

マッチング精度ごとの論文数の集計(実行結果)• Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルとのマッチングが行われた論文数
14,008件には、のべ約26,000の日本機関が関与しています（外国の機関については対応テーブルには含まれません）。
• そのうち、約21,959件(I)については、かなり高い確度で機関を同定、3,290件については、機関を同定せず、セクターのみを同定、52件については、やや低い確度で機関を同定、580件については国内機関であることのみ同定しています。

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<③分析の実施>

セクターごとの論文数の整数カウント法による集計• 以下のSQL文(SELECTから「;」まで)をMicrosoft AccessのSQLビューに張り付けてください。
SELECT b.sector, Count(b.scopus_eid) AS scopus_eidのカウント
FROM(SELECT DISTINCT b.sector, b.scopus_eid FROM [論文データ] AS a INNER JOIN [Scopus-NISTEP大学・公的
機関名辞書対応テーブル] AS b ON a.[リンク] = b.scopus_eid WHERE (((a.文献タイプ)="Article" Or (a.文献タイプ)="Review" Or (a.文献タイプ)="Letter" Or (a.文献タイプ)="Note")))GROUP BY b.sector
ORDER BY Count(b.scopus_eid) DESC;

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<③分析の実施>

セクターごとの論文数の整数カウント法による集計(実行結果)• 重複を除いたセクターごとの論文数は、国立大学8,879件、私立大学2,865件、特殊法人・独立行政法人2,577件、会社1,955件、公立大学916件となっています。
• ここでは、文献タイプを、“Article”、“Review”、“Letter”、“Note”に限定しています。

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<③分析の実施>

大学・公的研究機関ごとの論文数の整数カウント法による集計• 以下のSQL文(SELECTから「;」まで)をMicrosoft AccessのSQLビューに張り付けてください。
SELECT c.機関名称, b.sector, Count(b.scopus_eid) AS 機関毎の論文数
FROM (SELECT DISTINCT c.機関名称, b.sector, b.scopus_eid FROM
(論文データ AS a INNER JOIN [Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブル] AS b ON a.[リンク] =b.scopus_eid)
INNER JOIN [Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書] AS c ON b.nid = c.機関ID

WHERE (((c.言語)="ja") AND ((c.正式名称確認フラグ)=Yes) AND ((a.文献タイプ)="Article" Or (a.文献タイプ)="Review" Or (a.文献タイプ)="Letter" Or (a.文献タイプ)="Note")))GROUP BY c.機関名称, b.sector
ORDER BY Count(b.scopus_eid) DESC;

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<③分析の実施>

大学・公的研究機関ごとの論文数の整数カウント法による集計(実行結果)• 重複を除いた大学・公的研究機関ごとの論文数は、以下の通りとなっています。
• ここでは、文献タイプを、“Article”、“Review”、“Letter”、“Note”に限定しています。
• なお、 Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルで個別機関ごとに対応付けを行っているのは、大学および公的研究機関なので、会社等については集計対象となりません。

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<最後に>

最後に• 本資料では、Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルの活用事例の一つを示しました。
• 論文データとして、分析に用いたいデータセットを用いることで、 ScopusNISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルをさまざまな分析に活用することが可能です。
• Scopus-NISTEP大学・公的機関名辞書対応テーブルについては今後、同定アルゴリズムの精密化、機関名辞書のデータ充実等により改善を行っていく予定ですが、利用に当たってはテーブルの精度やカバー率にご注意ください。また、お気づきの点をお知らせ下さると幸いです。

24更新履歴第1版

2013年7月1日(MI)25