図書館評価のための概念枠組みの開発とその方法
隋亥華（慶應義塾大学大学院文学研究科）zuyikk2010@a8.keio.jp

1. 研究の目的

本研究では、図書館評価に関する雑誌論従来の図書館評価の研究において、いく文のタイトルとキーワードと抄録を取り上つかの概念枠組み（フレームワーク）の研げてそれらのテキストを抽出した。具体的究が行われてきたが、図書館評価研究に求には、「web of science（WOS）」により、められる様々な概念や用語を網羅し、さら下記の検索式をもとに、分野（informationには実際の図書館評価で検証されたものはscience library science）、言語(English)、多くない。そこで、本研究はそうした網羅データベース=SCI-EXPANDED、 SSCI、 A&HCI、的・包括的な概念枠組みの開発を目的とす

タイムスパン=全範囲と絞り込んで、612 雑る。その後、実際の図書館評価報告書をも誌論文を得た。 (検索日 2013.6.8)とに、その妥当性を検証する予定である。

<タイトル=(library evaluat*) OR

2. 候補用語の抽出

タイトル=(library measur*) OR

形態素解析において、専門用語を自動抽タイトル=(library assess*)>出するツールは数多くある。中でも、マンチェスター大学によって開発された TerMi
ne１）

そのうち、ダウンロードでき、テキストは特にユーザーインターフェースが簡に変換できるのは 317 論文であった。これ

潔かつ便利なので、本研究でもこれを使用らの雑誌論文について題目、キーワード、する。更に、それは、C-value という独特抄録をテキストファイルで WOS から自動抽のアルゴリズム

２）を利用して開発された専出した。また、それらの全文の PDF ファイ

門用語自動抽出ツールである。C-value とルをもダウンロードし、テキストに変換しは、一般的な用語の出現頻度を一つずつ数た。文字化けなしで、テキスト化できたのえて合計する手法なのではなく、候補用語は 283 論文であった。のユニット性と用語性を求め、より正確に3. TerMine によって分析した結果計算できる手法である。それは、入れ子TerMine を用いて、上記の雑誌論文の題目、(nested terms)構造を持つ長い文字列の抽キーワード、抄録から成るテキスト集合に出に優れているとされている。

対して専門用語を自動分析した。その結果、専門用語の候補文字列として 2,311 文字列を得た。同時に、その専門用語候補に用語としての重要度を反映するスコア付けを自a= 候補文字列の長さ動的に行った。より高い C-value 値を得た

f(a)= 全文書中に出現した頻度

候補用語は閾値が 3.5 以上の 124 複合名詞

Ta= a に含まれる候補文字列の集合である。そのうち、図書館評価の概念枠組

P(Ta)= a に含まれる候補文字列の数みを開発するうえで、関連性の低い名詞

（this article、 short form など）、機用語ごとに探索し、分析した結果を表２に構や組織名（elsevier inc、 elsevier示す。表２では、それぞれの用語が同一の

science inc、 bbc scotland library

論文において出現する場合「1」と記入し、service など）の複合名詞を除き、整理し出現しない場合は「0」と記入した。

た結果、残ったのは 65 複合名詞であった

表 2 雑誌論文における専門用語の出現状(表 1)。

況(一部)

表 1 TerMine による候補用語の C-value(一部)

Article

A1A2

A3

A4

A5000000001000010

1010000110

TermNoTerm

C-valuepublic1

public library

57.799999

library2

web site

48.388085

web site

3

service quality

45.479699

service4

digital library

43.827587

quality5

library service

37.803921

digital…

…

…

library

65Measurement system

3.5

library

4. 雑誌論文における専門用語の分布
上記で得た 65 複合名詞（専門用語）間にservice

5. 階層クラスター分析

おいて、どのような関係を持つかというこクラスター分析（cluster analysis）は、とを明らかにするため、専門用語間の共起似通った個体あるいは変数のグループ化を関係を分析した。本研究において、専門用行うための分析手法である。65 専門用語を語の共起というのは、任意の２つの専門用雑誌論文における分布データ、即ち、用語語が同一論文において共出現する場合を言間の共起度により、SPSS の階層クラスターう。前提としては、題目、抄録などから抽分析により分類した。分類の基準は用語間出した専門用語を 283 論文全体において、の距離とし、その距離を示す方法がいくつ共出現する状況を明らかにする必要がある。 かある。本研究では、連結しようとする小まず、出現結果を妨げないように、テキス

グループ間でそれぞれの個体間の組み合わト中の参考文献と掲載されている雑誌名なせで距離を調べて、その平均距離が小さいどに関する事項を手作業で削除した。次に、ような連結を優先するという平均連結法を図書館評価に関する専門用語とそれらの関用いた 3)。分析結果を図 1 に示す。図 1 に係を網羅的に把握する必要があるため、同より、区切り線以内、分類されたケースは一の意味を指し、表現が違う専門用語を追18 クラスターあり、以下のように解釈する加し、分析した。

ことができるだろう。

さらに、C-value 値によって得た 65 専門・クラスター1: ケース 5 から 30 にかけて

用語をそれぞれの論文全文において、専門は、一つのグループになる。そのすべてはある特定の図書館の一般的な構造(人、サービス、資源、システム、情報技術、図書館環境)と図書館評価に関する一般的な手順(サービスの質を測定するために、パフォーマンス測定を用いてサービスを評価する)の一環だと考えられる。
・クラスター2: ケース 6 から 45 にかけてが、図書館コレクションに関するものである。
・クラスター3: ケース 37 は、図書館の効率性というものである。
・クラスター4: ケース 8 から 35 にかけて
は、図書館リテラシーに関するものである。
・クラスター5: ケース 31 と 55 は、図書館評価方法に関するものである。
・クラスター6: ケース 57 から 63 にかけては、戦略計画に関するものである。
・クラスター7: ケース 51 から 7 にかけて
は、図書館のアウトカム評価に関するものである。
・クラスター8: ケース 29 は、図書館空間というものである。
・クラスター9: ケース 64 は、因子分析というものである。
・クラスター10: ケース 11 から 25 にかけては、医学図書館、国家図書館のような図書館の種類というグループとみなすことができる。
・クラスター11: ケース 65 は、図書館評価(測定)システムというものである。
・クラスター12: ケース 1 と 14 は、公共図書館ということを示している。
・クラスター13: ケース 12 と 59 は、大学図書館を評価の実例として考える際の教育効果のことを示している。
図 1 デンドログラム

・クラスター14: ケース 24 と 56 は、大学の図書館業務のすべての中に位置づけられ図書館を評価の実例として考える際の研究ることも明らかにした。図の下部は本研究効果のことを示している。

で得られた重要な図書館評価に関する専門・クラスター15: ケース 48 と 49 は、図書用語とそれらの相互関係に基づいて構成し館の検索システムということを示している。 た評価システムである。これは、マクロの・クラスター16: ケース 40 から 32 にかけ

視点から図書館評価の概念枠組みを表すもては、デジタルライブラリーのコレクショのと考えられる。

ンに関するものである。
・クラスター17: ケース 58 は評価の規準で注・引用文献ある。

1).http://www.nactem.ac.uk/software/・クラスター18: ケース 52 は図書館員によtermine/, (参照 2013-6-25)

る勤務査定の領域である。

2). Frantzi, K., Ananiadou, S. and M

6. 図書館評価のマクロな概念枠組み

ima, H. Automatic recognition of mu-デンドログラムの分析を踏まえ、それら

lti-word terms. International Journaを反映させた図書館評価に関する概念枠組

l of Digital Libraries 2000.3(2), p.

み（図２）を構築した。この図の上の部分

117-132.

は大学図書館を例として図書館評価の一般

3). 村瀬洋一, 高田洋 等. SPSS による多的な構造を示し、同時に、図書館評価がそ変量解析. オーム社, 2007,349p.

図 2 図書館評価のマクロな概念枠組み