研究者のパフォーマンスを共著者ネットワークの中心性で測る
Measuring Researchers’ Performancethrough Network Centrality of Author Co-Author Relationships
藤田 正典 1

青木 健 1

井ノ上 寛人 2

寺野 隆雄 1

Masanori Fujita1， Ken Aoki1， Hiroto Inoue2， and Takao Terano1
1

東京工業大学大学院総合理工学研究科
1Tokyo Institute of Technology2

東京電機大学未来科学部
2
Tokyo Denki University

要旨: 本研究では ，複数の研究者が共同で実施する研究において，有望な研究者を探索する手法を提案する．有望な研究者の指標として，研究者の論文とその共著関係から構築されるネットワークの中心性に注目して，その時間的変化を測定する．生命科学分野を事例として，測定した結果を示す．
Abstract:
In this paper, we propose a method to detect expected researchers in researches
collaboratively conducted by multiple researchers. We focused on network centrality of academic paper
and author co-author relationships as an indicator of excellent researchers, and measured transition of thecentrality in the course of time. We demonstrate result of a case study conducted in the field of life science.

1. はじめに組織がイノベーションを推進するにあたり，研究者は不可欠な存在であり，将来の成長が期待される
有望な研究者の確保はイノベーションを推進しようとする組織の最重要課題の一つである．しかしながら，有望な研究者を発掘することは容易ではなく，有望な研究者を客観的に判別できる指標の開発が望まれる．一方，研究者の研究分野ごとの研究体制は様々であり， 数学等の理論的な研究手法を主体とする分野では個人が単独で，生物学や物理学等の実験的な研究手法を主体とする分野ではグループで組織的に研究する傾向にある（Newman（2004））．また，生命工学や生命情報学分野は生物学と工学や情報学が融合した学際分野であり，複数の分野の研究者や研究組織が共同で研究をすることが望まれる．したがって，研究者の評価基準も，一律なものではなく，研究分野によって異なると考えられる．
本研究では，生命科学分野を事例として，複数研究者がグループで組織的に研究する分野において，有望な研究者を探索する手法を提案する．この手法
では，①研究者の組織的研究活動の能力の指標として，組織におけるリーダーシップやチームワーク等個人の特性を考慮し，研究者の論文とその共著関係から構築されるソーシャルネットワーク（共著ネットワーク）の中心性に注目する．また，②有望な研究者（将来に優れた成果を生み出すことが期待される研究者）を予測するため，研究者の中心性の時間的な推移を分析する．つまり，本手法では，研究者の中心性の時間的上昇過程を分析ことにより，有望な研究者を探索する．

2. 関連研究2.1. 研究者の評価指標
研究者の評価の基準として，文部科学省（2014）の「研究者等の業績に関する評価に関する調査・分
析報告書」では，研究者の学会発表・講演，論文・解説，等が研究者の評価基準の上位に挙げられており，論文が研究者の評価にとって重要な位置づけであることが分かる．研究者の評価のために使われる論文に関する指標としては，Impact Factor や h-indexなどが挙げられることが多いが，これらは研究成果である論文の評価指標であり，今後成長が期待される研究者自身の特性，例えばリーダーシップやチームワーク等について考慮されていない．研究分野を考慮した評価指標としては，大学評価・学位授与機
構（2015）の「教育・研究水準の学系別評価基準のあり方にかかる調査研究報告書」が，研究分野の特性を踏まえ，研究分野を 7 つの研究分野に分けて評価の基準の参考例を示している．この報告書では，学術面の観点に加え，社会・経済・文化面の観点も含めているが，これらも研究成果についての評価であり，研究者自身の能力の評価指標とは言えない．

2.2. 論文の引用数の関する評価指標
研究者の評価のためには，執筆した論文に関する評価指標が活用されることが多い．論文の評価指標としては，執筆論文数に加え，Impact Factor や h-indexなどが挙げられる．これらの指標は論文の引用数をもとに求められる．Impact Factor は，各ジャーナルの掲載論文の引用数をもとにした指標であり，論文が掲載されるジャーナルの評価を示す指標であるため，研究者や論文そのものを直接評価する指標でない．一方，h-index は，ある研究者の論文について被引用数が h 以上である論文の数が h 以上であることを満たす最大の数値と定義されるが，Impact Factorと同様に，論文という研究成果についての評価指標であり，研究成果を生み出す研究者自身の特性についても考慮が必要と考えられる．

2.3. 研究者のコンピテンシー
Spencer（1993）は，「ある職務または状況に対し，基準に照らして効果的，あるいは卓越した業績を生む原因として関わっている個人の根源的特性」を「コンピテンシー」として定義し，ある個人が持つ表層的な知識やスキルに加え，個人の態度や価値観等の隠された特性の重要性を論じている．Spencer，（1993）
は，コンピテンシーとして，達成･行動（達成思考等），援助・対人支援（対人理解等），インパクト・対人影響力（インパクト等），管理領域（チームワーク・リーダーシップ等），知的領域（分析的思考等），個人の効 果 性 （ 自 己 管 理 等 ）， を 挙 げ て い る ． ま た ，McClelland（1973）は，“Testing ‘Competence’ Rather
Than ‘Intelligence’”と述べ，知性に加え，コンピテンシーの重要性を論じている．
本研究では，組織的に複数の研究者が共同で研究する分野における研究者の評価基準として，チームワークやリーダーシップといったコンピテンシーを考慮し，研究者の論文とその共著関係から構築されるソーシャルネットワーク（共著ネットワーク）の中心性に注目する．共著ネットワークの中心性は，研究者が論文を通して発表した学術的成果（Intelligence）と研究者の組織の中でのチームワークやリーダーシップ（Competency）を併せ持った指標と考えられるからである．

2.4. 共著ネットワーク
共著ネットワークとは，論文の共著関係をもとに構築したソーシャルネットワークの一つである．
Newman（2004）は，生物学，物理学，数学の３分野の論文による共著ネットワークの構造分析を行い，論文あたりの著者数は，研究様式によって異なり，理論的な研究手法を主体とする分野（数学等）よりも，実験的な研究手法を主体とする分野（生物学，物理学等）の方が多い傾向にあることを示した．篠田（2011）は，人工知能学会論文誌に掲載された論文の共著ネットワークを作成して人工知能学会における中心人物の特定を行い，また，その中心人物の移り変わりをみることで，人工知能学会の系譜の作成を行った．宮西（2012）は，高エネルギー物理理論の論文の共著ネットワークを用い，時系列ネットワークから将来的に重要となる研究者の順位付け手法を提案している．森（2014）は，コンピュータ分野の論文を網羅している ACM Digital Library の論文データベースを用い，シードとして特定した研究者から共著関係を逐次的にたどることで作成される共著ネットワークにより，萌芽領域の中心的研究者の予測手法を提案している．しかし，これらの研究では，今後成長が期待される有望な研究者の抽出やその属性について研究されていない．本研究では，有望な研究者の探索することを目的とし，生命科学分野の論文の共著ネットワークを用いて，中心性が上昇した研究者を特定するとともに，有望な研究者の特性を明らかにすることを目指す．

3. 対象データ
本研究では，科学技術振興機構（JST）が提供する学術文献データベースを利用し，表 1 に示す生物科学分野（JST 分類コード E）を抽出して分析する．
表 1: JST 分類コード E（生物科学）の分野
ＥＡ 生物科学一般
ＥＢ 生化学ＥＣ 遺伝学，進化論
ＥＤ 生体防御と免疫系
ＥＥ 生態学，環境生物学
ＥＦ 細胞学ＥＧ 微生物学，ウイルス学
ＥＨ 植物学ＥＪ 動物学ＥＫ 放射線生物学
ＥＬ 生体工学

4. 手法
4.1. 有望な研究者の定義
本研究では，優秀な研究者の測定指標として，論文の共著関係から構築される共著ネットワークにおける中心性を取り上げる．共著ネットワークにおける中心性の高い研究者を「優秀な研究者」と定義するとともに，中心性が時間的に高くなる研究者を「有望な研究者」と定義し，中心性の時間的推移による研究者の成長過程を分析することで「有望な研究者」を探索する．
論文から構築されるソーシャルネットワークとしては，他に，論文の引用関係から構築される引用論文ネットワークも考えられるが，本研究においては，組織におけるチームワークやリーダーシップ等のコンピテンシーを考慮し共著ネットワークを採用することとした．ネットワークの中心性の指標としては，①ネットワーク内でより多くの研究者とのリンクを持つ研究者を高く評価する「次数中心性」，②他の研究者への最短距離の総和の逆数であり，ネットワーク内の全ての研究者とどのくらい近いのかを示す「近接中心性」，③ある研究者が他の研究者間の最短経路上に位置する程度を示し，他の研究者同士をつなぐ働きをする研究者を示す「媒介中心性」，④重要度が高い研究者とリンクを持つ研究者は重要度が高いことを示す「Page Rank」等が挙げられる．本研究においては，他の研究者とのつながりを考慮し，媒介中心性を採用することとした．

イズの対数を示しており，共著ネットワークは，円の部分で示された一つの大きなクラスタを含む複数のクラスタで構成されている．

図 1: 共著ネットワークのクラスタの分布
また，図 2 に 1 つのクラスタの著者ネットワー
クの例を示す．図 2 の円の部分は，中心性が高い著者を示している．

4.2. 分析のプロセス
本研究における，分析プロセスは以下の通り．
① 学術文献データベースから分析対象とする研究領域の論文を発行年ごとに分割して抽出．
② 各発行年の論文をその共著関係を元に共著ネットワークを構築．
③ 共著ネットワークの中心性を算出し，中心性の時間的推移をもとに上昇した研究者を抽出．

5. 結果
4.2 の分析プロセスに沿って，以下の通り有望な研究者を抽出し分析を行った．
① JST が保有する学術論文ベース（JSTPlus）から分析対象とする生物科学分野（JST 区分 E）の論文を，表 2 に示す通り発行年ごとに 2006
年から 2015 年まで約 134 万件抽出した．

図 2: 共著ネットワークの例③ 発行年ごとの共著ネットワークの著者の中心性の値を算出し，抽出した中心性の値をもとに著者を順位付けた．図 3 に 2006 年と 2015年の著者の中心性の順位をクラスタ化（kmeans 法：k=9）して色分けした散布図（横軸：2006 年，縦軸：2015 年）に示す．図 3 の円の部分のクラスタは，2006 年度の中心性が低く，2015 年度の中心性が高い著者であり，中心性が時間と共に上昇した有望な研究者を表している．

表 2: 発行年ごとの論文数
発行年
論文数
発行年
論文数

2006
122,1912011
138,4052007
132,722
2012
131,7852008
130,656
2013
147,125

2009
138,432
2014
136,272

2010
137,7172015
合計
126,518 1,341,823② 各発行年の論文をその共著関係をもとに共著ネットワークを構築した．図 1 に 2006 年度の共著ネットワークのクラスタの分布を示す．
図 1 の横軸はクラスタ数，縦軸はクラスタサ

図 3: 共著ネットワークの中心性順位（2006 年及び 2015 年の散布図）
図 4 に各著者の中心性の順位の時間的推移を線形回帰分析した結果の例（中心性の出現回数≥4，p-value<0.05）を示す．図 4 (a)は中心性の順位が低下した有望と言えない研究者の例であり，図 4 (b)は中心性が上昇しており有望な研究者の例である．
(a)

(b)

（中心性が低下した著者例）（中心性が上昇した著者例）

図 4: 研究者の中心性の推移（線形回帰）

6. 議論
前章の結果を評価するため，「有望な研究者」のベンチマークとして，我が国の学術研究の将来を担う優れた若手研究者として採用される「日本学術振興会（JSPS）の特別研究員」を取り上げ，特別研究員の中心性の時間的推移を分析した．
図 5 に，生物科学分野の約 136 万件の論文のうち，所属機関名に「日本学術振興会」，「特別研究員」，「JSPS」，「jsps」が含まれる論文の著者を抽出し，著者の中心性の順位の時間的推移を線形回帰分析した結果を示す．図 5(a)(b)(c)はそれぞれ 2006 年，2008年，2010 年に JPSP 特別研究員として初めて論文を発行した著者（109 名，116 名，155 名）の場合の分析結果（傾き=0.019，0.017，0.027，p-value <0.05，0.01，0.05）である．有望な研究者とされる JSPS の特別研究員の共著ネットワークの中心性は有意に上昇していることが判る．

7. おわりに
本稿では，生命科学分野を事例として，科学技術振興機構（JST）が提供する学術文献データから構成される共著ネットワークにおける中心性の高い研究者の時間推移を分析することで有望な研究者を探索する手法についての述べ，日本学術振興会（JSPS）の特別研究員の分析結果をもとに，この手法が有効であることを論じた．
生命工学や生命情報学分野のような学際分野においては，一つの研究分野における組織的な研究活動だけでなく，複数の研究分野の研究者や研究組織が融合的に研究をすること有効であると考えられる．
したがって，今後，著者の中心性の上昇と，その著者の研究分野の拡大及び所属機関の変化の時間的先行・遅行関係を分析することにより，有望な研究者とこれらの因果関係を明らかにすることを目指す．

謝辞
本研究の実施にあたっては，JST より提供された文献データを利用している．JST 関係者の皆様に感謝の意を表する．

参考文献[１] Newman, Mark E. J.: "Coauthorship networks and patternsof scientific collaboration." Proceedings of the National
Academy of Sciences, Vol. 101, suppl. 1, pp. 5200-5205,(2004)[２] 文部科学省: 研究者等の業績に関する評価に関する調査・分析報告書, (2014)[３] 大学評価・学位授与機構: 教育・研究水準の学系別評
価基準のあり方にかかる調査研究報告書, (2015)[４] Spencer, L. M., and Spencer, S. M: Competence at Work,Willy, (1993)[５] McClelland, D. C.: “Testing for ‘Competence’ Rather Thanfor ‘Intelligence’”, American Psychologist, January, pp. 114. (1973)[６] 篠田孝祐: 日本における人工知能研究の系譜, 人工（2006 年）（2008 年）

（2010 年）

図 5: JPSP の中心性の推移（線形回帰）
上記の通り，中心性の上昇と有望な研究者の間には相関関係が存在しており，有望な研究者の探索の為に，研究者の中心性の推移を分析することが有効であることが判る．

知能学会誌, Vol.26, No. 6, pp. 584-589, (2011)[７] 宮西大樹, 関和広, 上原邦昭: リンク予測を基にした時系列ネットワーク中でのオブジェクトランキング,
人工知能学会論文誌, Vol.27, No. 3, pp. 223-234 (2012)[８] 森 純一郎, 原 忠義, 榊 剛史, 梶川 裕矢, 坂田 一郎: 大規模学術論文データの共著ネットワーク分析に基づく萌芽領域の 中心研究者予測に関する研究,2015 年度 人工知能学会全国大会, (2015)