平成29年度修士論文題目一覧
統合新領域学府ライブラリーサイエンス専攻修士課程
学位記番号

申請学位

468

修士
（ライブラリーサイエンス)

469

修士（ライブラリーサイエンス)

470

修士（ライブラリーサイエンス)

福嶋 香奈

471

修士
（ライブラリーサイエンス)

本田 優也

472

修士
（ライブラリーサイエンス)

研究課題

学生氏名チン セイオク

陳 聖億

論文公開

中国の統計データの信憑性を巡る議論について‐失業率とGDPを中心にして-公開

研究者による論文選択の実態に基づく文献検索講習会の提案

公開

大学における授業外ライティングサポートの質保証

公開

電子漫画読者コメント分析

公開

蘚苔類標本データベースのためのデータセットの分析

公開

ハギワラ ヤスコ

萩原 泰子
フクシマ カナ

ホンダ ユウヤ

ミズタニ エミコ

水谷 江美子中国の統計データの信憑性を巡る議論についてー失業率と GDP データを中心としてーA Study on Credibility of Chinese Statistical Data - Focusing on Unemployment Rate and GDP Data
2FS16205K 陳 聖億 CHEN Shengyi1978 年以前、中国政府は三年大飢饉時期と大躍進運動留まることも示した。

を含め、政治的原因で統計データの虚偽報告や水増しが常また、中国の失業率に関する統計データについては、中態化していた。1978 年以降、改革開放政策の実施ととも国の失業者と失業率に関する定義を考察するために、労働に、中国政府は GDP 統計や失業率などの統計データの集計経済学により定められた失業率の定義と日米の失業者とと公表を始めてきた。しかし、三年大飢饉時期と大躍進運失業率の定義を用いて、中国の失業率はどのように集計お動の時代から残された慣行および公表したデータと現実よび計算されるのか、計算の方法と集計の基準は労働経済の乖離により、世界中において、中国の統計データへの不学や国際基準から離れているかどうかを考察した。

信感が高まってきた。

その結果、中国の国際労働期間が定めた就業と失業の定2007 年、中国の現首相、李克強は地方政府の統計デー義に関する国際的基準に合致しないことが多くの研究者

タへの批判を契機に、中国の統計データへの不信感が一層に指摘されている。また、中国の失業率の集計と計算は、高くなってきた。

国際基準から大きく離れていることも明らかになった。そこうした背景のもと、本研究では、中国政府により公表のなか、失業率の統計は都市戸籍を持つ者のみが対象で、されたデータへの不信感が高くなっている環境の下で、中出稼ぎ労働者、農民工、失業したが失業登記の対象になら国国家統計局のデータに光を当て、これまでの中国の統計ない労働者などが対象外となることと、失業保険の金額のデータに関する先行研究を分析することで、中国の統計デ低さによる登記人数と現実の失業者の乖離に関する問題

ータはなぜ世界中から疑われているか、データの信憑性はが最も深刻である。

高いかどうか、現実のデータとどのように乖離しているのさらに、中国社会科学院を含め、多くの研究機関や公的かを考察したい。そのため、本研究では、中国国家統計局部門により公表された失業率は、中国国家統計局から公表のデータ GDP と失業率という 2 つの最も重要な統計データされた失業率との乖離が大きく、失業率のデータに関するを取り上げ、この 2 つのデータの集計および計算方法につ一貫性が極めて低いことが明らかになった。失業率に関すいて詳細な分析を行った。

るデータの一貫性の低さと計算方法の問題で、中国の失業研究の手順として、まず、文献調査と公的機関のデータに基づき、GDP と失業率に関する詳細な分析を行った。ま

率に関するデータの信憑性が低く、高橋（2016）に指摘されたように 20%も超えていることも懸念されている。

た、中国の GDP と失業率のデータに関する文献考察の現状

そのため、本研究で取り組んでいる GDP と失業率のデーを調べることによって、中国統計データの信憑性を研究すタの中、中国の GDP 統計データと失業率の信憑性が依然とる重要性と本研究の位置づけを示した。

して低いままであることが明らかになった。

中国の GDP 統計データについては、本研究では、中国のまた、これまでの調査から得られた知見として、中国のGDP 統計データの信憑性に関する先行研究と実際のデー

統計データは世界中から疑われている原因は主に「データタを詳しく分析することによって、中国国家統計局によりの精度」、「データの一貫性」、「統計方法の正確さ」、「デ公表された全体的なデータの信憑性がある程度あるものータの透明感」および「データ捏造の動機」という 5 つにの、中国地方政府から開示されたデータには信憑性が低く、 挙げられる。GDP と失業率の両方ともに不透明感が強いた誤差も大きいことを示した。誤差が生じた主要な原因は、め、世界中から疑われている。GDP の場合に、地方統計と国民経済計算方式の急激な転換、地方政府の集計・統計能全国統計との大幅な乖離があり、統計方法の正確さが欠け力の限界、業績を求めるためデータへの改ざんと過大評価ているため信憑性に大きな影響を及ぼしている。それに対が挙げられる。

して、一方、失業率の方は一貫性、精度、統計方法の正確そのため、高橋洋一（2016）のような中国の統計データさ、透明感のいずれも極めて低く、データ捏造の動機も十は現実との乖離が激しく、少なくとも 3 倍くらいの乖離が分であるため、失業率の信憑性が極めて低いことが言わざあると主張している人が現れた。それに対して、加之・三るを得ない。

竝（2016）を含む研究者は先行研究に基づき独自推計を行最後に、本研究では、これまでの調査によって、GDP とった結果を用いて、中国の GDP 統計の信頼性を考察してみ失業率の信憑性が依然として信頼できない状態に留まるた。その結果、統計データには誤差が存在するが、中国のことを示している。しかし、量的分析を用いてこの結果をGDP 統計データは国際基準に合致した統計手法や概念の検証していなかった。この点については今後の課題とした整備が進んでいるため、この程度の誤差が許される範囲にい。

研究者による論文選択の実態に基づく文献検索講習会の提案
Designing Library Workshop Based on Researchers’ Document Selection Behavior
2FS15060R 萩原 泰子 HAGIWARA Yasuko
現在、大学図書館には情報リテラシー教育に主体となっ認していた。その他、インタビューでは、論文選択の理由て取り組むことが求められている。元来、大学図書館ではとして研究段階に言及する参加者が多く、これらが利用す情報リテラシー教育の一つとして文献検索講習会が行わるデータベース等や確認要素に影響する可能性があるとれてきた。しかし、近年では、サーチエンジンも扱うこといえる。なお、通常利用しているデータベース等は、7 名や情報を利用するプロセスを視野に入れることも必要とが Google Scholar など学術データベース以外を挙げた。

されている。現在の文献検索講習会の傾向を把握するため、質問紙調査は観察調査の結果を反映し、研究段階別の利8 学部以上を持つ 19 国立大学図書館のホームページで講用データベースと確認要素、論文選択の際の要素の確認順

習会の内容を調査したところ、272 件中 244 件がデータベを尋ねる質問を作成した。また、論文の入手先、全文を読ースの使い方を中心に説明する講習会であった。一方、研む論文が入手できている程度、学術データベースの機能の究者の情報行動に関する既往研究からは、検索の目的に応利用についても尋ねた。対象は電気電子情報工学分野の教じ、データベースの他にサーチエンジンを併用し、様々な員と大学院生とし、2 大学の専攻に協力を得て実施した。

手段で文献を入手していることが明らかになっている。こ88 名(研究者 48 名、修士課程 40 名)の回答結果から、修れらのことから、これから研究を始める利用者は、研究プ士学生は全文を読もうとする論文を入手できていると感

ロセスの中で論文が必要になる状況を認識し、その状況下じる程度が研究者に比べ低かった。一因として、修士学生でどのように論文を選択するのか、研究者が実際に行ってが論文の入手方法に精通していないことが他の質問からいる方法を知り、自身の研究に即した効率的な検索方法を示唆された。例えば論文の入手先については、修士学生は習得することが重要であるといえる。

直接教えてもらうという回答が 82.5％と他の入手先に比本研究では、研究者の予備軍として大学院修士課程の学べて高く、研究者が利用すると回答した学会の情報、特定生を対象に、研究者の論文選択の方法を参考にした文献検の雑誌、著者のホームページの利用率は低かった。また、

索講習会を提案することを目的とした。このために 2 つの回答率が最も高い利用データベース等は、研究者は学会デ調査を行った。まず、研究者の論文選択のプロセスを明らジタルライブラリであったが、修士学生は Google Scholarかにするために、研究者による文献検索を観察する調査をであった。検索の目的別の確認要素では、研究者は、詳し行った。次に、この観察調査で確認した行動の一般性を確くない分野の調査では被引用数や雑誌名、研究手法調査で認するため、さらに論文入手における研究者と修士課程のはキーワードなど、目的別の確認要素に特徴があった。一

学生の行動を比較するための質問紙調査を行った。

方、修士学生は研究手法調査以外の文献検索を行うことが観察調査は、博士課程の学生を含む 10 名の研究者を対少ないことが分かった。これらの結果から、研究者の論文象に、事前インタビュー、実験、事後インタビューの 3選択の方法を講習会で説明することで修士学生が全文を段階で行った。実験では参加者に自身の研究課題に基づい読もうとする論文を入手するための支援になると言えた。

た文献検索を行ってもらい、検索結果から全文を読もうと提案する文献検索講習会では、2 つの調査結果を反映し、する論文を選んでもらった。この際、検索結果に表示され研究者の事例を挙げて論文選択の方法を説明することとるどの要素(タイトル、抄録、著者名など)を確認したか、した。対象は質問紙調査を受け、電気電子工学分野の修士また、抄録中のどの文を確認したか発言してもらった。さ課程とした。観察調査で類型化した 3 パターンを元に、画らに読む、または読まないと判断した理由についても尋ね

像検索、本文の図表を確認、本文の Introduction を確認、た。事前インタビューでは研究課題と実験で検索する内容

抄録を確認の 4 事例を紹介し、各事例の中で、検索の目的を中心に尋ね、通常使っているデータベース等も確認した。 に合せて確認する要素や本文中の箇所を説明した。最後に調査結果を分析したところ、論文選択のために確認する講習会で扱わなかった方法があれば共有するため、所属研要素の順番については大きく 3 つに類型化できた。1 つ目

究室で行われている論文選択の方法をグループで紹介しは要素をタイトル→抄録の順に確認するパターンで、6 名合う時間も設けた。

が行っていた。2 つ目はタイトル→本文と確認するパター本研究では、文献検索講習会において状況に応じた多様ンで、2 名が行っていた。本文中では図表や参考文献が論な手順を示すため、研究者を対象とした調査に基づいて論文選択の判断に利用されていた。3 つ目は、1 名のみが行文選択の方法を実証した。情報リテラシー教育を向上させっていたパターンで、Google の画像検索で実験の装置名る一案として実践を求めたい。また、事例を積み重ねていを検索し、検索結果の画像をクリックし、さらに本文を確けば、今後の図書館サービスの発展にも寄与できるだろう。

大学における授業外ライティングサポートの質保証
Quality Assurance of Writing Supports Outside Courses in Universities
2FS16201G 福嶋 香奈 FUKUSHIMA Kana
2008 年ごろから、日本の大学の教育方針は、授業によ実施している 19 件中 2 件のみであった。

る「知識の伝達」から「知識の創出・自主的学習」へと大これらの結果から、ライティングの専門家ではない大学きく転換してきた。そのため近年、学生の自主的な学習を院生が主な指導者であるにも関わらず、多くのライティン支援する手段として、学習支援の重要性が高まっている。

グサポートでは指導者の研修体制が確立できていないと様々な学習支援の取り組みの中に、授業時間外でレポートいう課題が明らかになった。その理由として、ライティンや論文などのライティングに関する相談に対応する、授業グ教育が専門の組織ではない大学図書館が主な運営組織

外ライティングサポートがある。学習支援の中でライティであるため、指導者の研修を図書館員が行なっており、専ング教育の一端を担う授業外ライティングサポートを実門的なライティング研修が困難であることが考えられる。

施する大学は増加しており、その質の保証にも目を向ける

この課題を解決するために、授業外ライティングサポー必要がある

トにおける指導者の研修のガイドラインを確立する必要

日本の大学における授業外ライティングサポートは、そがある。本研究では、研修体制のガイドライン策定に向けの運営組織や指導内容などがサポートによって異なってた取り組みとして、ライティング指導者に最低限必要なスおり、多様性が生じている。その理由として、国内では授キルを設定することを試みた。調査結果に基づいて、サポ業外ライティングサポートにおけるガイドラインが確立

ートの運営組織は大学図書館で、大学院生が主な指導者でされておらず、既に実施されているサポートの中でも、そある場合を想定して、スキルを設定する。のあり方を模索している段階にあるということが指摘されている。

ライティングサポートの指導者に必要なスキルは、知識を中心としたライティングスキルと、指導中の態度を含む

この状況を踏まえ、本研究では、日本におけるライティチュータリングのスキルに分けられる。本研究では、ライ

ングサポートの全体像を把握し、運営体制面の課題を明らティングの専門家ではない大学図書館の担当者や大学院かにすることを目的とする。その上で、どのような体制で生でも研修が可能なものとして、基本的なライティングスライティングサポートを運営するのが良いのかを日本のキルに焦点をあて、指導者に必要なスキルを提示した。ス

大学の現状に合わせて検討し、授業外ライティングサポー

キルを設定するため、日本とアメリカの大学の授業外ライ

トの質保証に何が必要であるかを示す。これは、今後、新ティングサポートにおいて実際に利用者向けに必要なスたにライティングサポートを開設する大学にとって現実キルとして提示されているものを、文献やウェブサイトか的な参考情報となり得る。また、既存のサポートの改善にら合わせて 16 事例収集した。

も役立てることができる。

収集したスキルを、ライティングプロセスに応じて、ラ授業外ライティングサポートの全体像把握のため、二つイティングの基本的な考え方、書く前の準備段階、草稿・の調査を行った。一つはウェブサイト調査で、国立大学全執筆の段階、校正・体裁の段階、特殊な場面の 5 つのカテ

86 大学のウェブサイトから授業外ライティングサポートゴリに分類し、最もライティング指導者に必要だと考えらの有無とその運営体制を調査した。その結果、全 86 大学

れるスキルを、指導者に求められるコアスキルとして設定

中 28 大学において 36 件のライティングサポートが確認さした。各サポートが、このコアスキルセットに沿って研修れた。アンケート調査では、36 件のサポートの運営組織体制を整えていけば、指導者は指導に必要なライティングに対し、指導者の研修に関するアンケート調査を実施した。 スキルを身につけることができ、ライティングサポートのウェブサイト調査の結果、58.3%の授業外ライティング質の保証を実現することができる。

サポートが大学図書館によって運営されており、最も多かサポートの内容に応じて、指導者に求められるスキルのった。また、約 60%のサポートで指導者に大学院生を採用レベルも異なる。本研究では基本的なライティングスキルしていることが分かった。また、アンケート調査の結果、のみを設定したが、例えば授業の課題レポートだけでなく、67.9%のサポートで指導者への研修を実施していた。研修

学術論文や英語論文も指導する場合など、より専門的なラ内容は、指導者同士のミーティングや学内外のセミナーのイティングサポートを行う場合には、サポート内容に応じ受講等、様々であったが、ライティングに関する科目の履たスキルをコアスキルに加えることで、より発展的なスキ修やライティングのプロの教職員とのセッション練習をルセットを作ることも可能である。本研究ではライティン組み合わせて指導者が十分な指導スキルを身につけるまグスキルのみに焦点を当てたが、今後は、チュータリングス

での研修プログラムを確立させているサポートは、研修をキルについても同様に基準を確立させていく必要がある。

電子漫画読者コメント分析
Analysis of online manga user comment
2FS16204E 本田 優也 HONDA Yuya

1.

そこで、第 i 話のコメントとそれ以外のコメントを判別はじめにする機械学習で第 i 話のコメントついての特徴語を見る
スマートフォンの普及に伴い、電子漫画市場が拡大してため、SVM の属性選択を適用した。具体的には、第 i 話へいる。紙媒体の漫画と異なり、電子漫画は読者がコメントのコメント集合を正例、その他の話へのコメント集合を負を投稿できる。読者コメントから作者や編集者(以下、作例として、線形カーネルの SVM を適用し、得られたモデル者側と表記)は今後の展開や次作品の参考になる情報を得での単語の重みをその単語の重要度として分析した。このることができると期待される。作者側が、膨大な読者コメ重要度が高い単語は、読者のその話への関心を示す可能性ントを確認するのは大変な作業になるため、統計的な分析がある。

で上記のような有用な情報を提供できることが望ましい。

118 話の特徴語には「ストレート」「被験者」などの内本研究では、毎回の「話」について読者が書いたコメン容に関わる単語や、「衝撃」といった内容への読者の印象トを分析する「話」に着目した分析と、コメントに出現すを表す単語を抽出できた。コメント数が上位 5 話それぞれる「登場人物」に着目した分析を行い、読者が作品のどこで内容に関わる特徴語を抽出できた。また、内容に関係なに関心を持っているかの推定に有用な情報の抽出を行っ

い運営主催のイベント、アニメ化などに関する単語も確認た。

された。抽出された単語集合から、内容に関係ない単語を本研究の結果は、作者側の意図と読者の関心が一致する除くと、読者のその話についての関心を示すだろう。作者かを検討するヒントになると考えられる。一致すれば意図側でイベント、アニメ化などに関する単語を除外することが伝わったと分り、そうでなければ一致しない理由を考えは可能であると考える。

ることで、その後の漫画作りの参考になると考えられる。
具体的な対象データとして、多くの利用者がいる電子漫画

3.

「登場人物」に着目した分析

アプリ comico の最人気作品 ReLIFE の読者コメントを分析した。

登場人物は漫画作品において重要な要素である。読者が登場人物のどこに関心があるのか分かると、作者側が意図

2.

「話」に着目した分析する人物像と比較することができ、その後の人物作りに役立つ。なお、人物名を収集する際、前もって人手で略称や連載漫画は毎週公開される「話」の系列といえる。コメ

愛称を統合した。

ント数の多い「話」に読者間の盛り上りがあるといえる。
どの「話」でコメント数が多いのか、また、その「話」で読者が何についてコメントしているのかを分析した。

読者の登場人物への関心を、コメント内で各登場人物と共起する単語の出現頻度から見た。結果はコメント総数で見た時と同様、読者の関心の分かる単語は抽出できなかっ第 118話はコメント総数 14986 件で最多の「話」である。

た。

読者は第 118 話で最も盛り上がっていると考えられる。一方、第 30 話から第 37 話のコメント数は 1000 件ほどであ

そこで、各登場人物の名前が現れるコメントの集合を正り、この期間で読者はあまり盛り上がっていないと推定さ例として SVM と属性選択を適用し、抽出された特徴語で分れる。

析した。抽出された単語は、読者の「登場人物」への関心を示す可能性がある。登場人物「狩生」への特徴語から「ツ読者が漫画作品の何に関心を持ったか分かれば、漫画作ンデレ」という単語が抽出できた。読者は「狩生」を「ツりに役立つ。ある「話」でコメントに頻出する単語は重要ンデレ」な人物と捉えていると推定する。登場人物「日代」であると考え、各単語の出現頻度を見た。コメント総数上には「被験者」という単語が抽出できた。「被験者」は、位の 5 話（118、25、144、27、113 話）について出現頻度「話」に基づく分析の第 118 話の特徴語でも抽出された。

上位の単語を抽出した。その結果、各話から抽出された単登場人物「小野屋」から「怪しい」という単語が抽出でき語には「いい」や「くん」などの単語が上位に出てきた。

た。読者は「小野屋」の人物像に怪しさを感じていると推出現頻度では読者に使われやすい単語が上位に現れ、ある定でき、実際色々な人物像を推測するコメントが多数確認「話」での読者の関心は分からない。

できた。

蘚苔類標本データベースのためのデータセットの分析
Analysis of Datasets for Bryophyte Specimen Database
2FS15061N 水谷 江美子 MIZUTANI Emiko
蘚苔類分野の研究者にとって、コケ植物を乾燥した標本の研究機関であり、約 48 万点の乾燥標本を所蔵しているは研究を遂行するために必要不可欠なものであり、研究者ため、ラベルの記載内容から多種多様な情報を得ることが自らも蘚苔類の植物を採集し、乾燥標本を作成する。標本できると判断し、調査対象とした。対象とする標本ラベルには、学名、採集地、管理番号などのメタ情報が所蔵機関

は、標本ラベル全体を概観し、記載内容に差異がないことごとに付与されている。蘚苔類を対象にした研究は、しばから、学名決定の際に使用されたホロタイプ標本 151 件にしば標本を用いておこなわれるが、標本データへのアクセ絞った。
これらに対し、ラベルの記載情報を抽出しながら、スを容易にするには、公開されていない標本データをデー項目名を設定していったところ、22 のデータ項目が抽出タベースとして公開し、公開されている既存のデータベースの間でも相互にデータを交換可能にする必要がある。更された。
2 つの調査から得られたデータ項目を Darwin Core の項に、このためには、蘚苔類標本データを記述するための標目に照らし合わせ、蘚苔類標本情報のデータセットを選定準的なデータ項目を設定する必要がある。この動きの一つした。データセットの項目を選定するにあたって、既存デとして、地球規模生物多様性情報（GBIF）の活動がある。

ータベースや標本ラベルから抽出されたデータ項目のう

本研究では、蘚苔類研究者がデータ登録をおこなうこと

ち、Darwin Core のデータ項目に 1 件でも対応した項目はを想定し、蘚苔類に必要なデータセットを提案した。
まず、

蘚苔類研究者が必要だと判断した項目とみなし、選定した。

実際の蘚苔類データベースで使用されているデータ項目対応する項目がなかったものでも、必要と判断される項目を明らかにするため、既存の蘚苔類データベースで用いらは選定した。以下、選定した項目を Darwin Core のレベルれているデータ項目と乾燥標本ラベルに記載されている毎に示す。
「record-level terms」レベルは調査結果では対応情報を調査した。これらの調査結果を GBIF のメタデータする項目がなかったが、データ登録の際の必須項目であるである Darwin Core と対照することによって、蘚苔類標本ため、21 項目すべてを選定した。
「occurrence」では、22データのためのデータセットを提案した。

項目中 12 項目が調査結果の項目と対応し、対応がなかっ調査対象とした既存のデータベースは、日本のものは 6た 10 項目のうち植物に関するデータが存在する 6 項目を件であり、その内訳は検索形式 3 件、リスト形式 2 件、冊残し、計 18 項目を選定した。
「event」は、15 項目のうち子体 1 件である。選定には、まず、日本分類学会連合が日8 項目が対応し、対応がなかった 7 項目のうち標本採集の本蘚苔類学会からの情報提供を受けて作成した蘚苔類標期間や場所、プロジェクトに関する 4 項目は必要と判断し、本情報国内重要コレクションリストから、標本所蔵が 112 項目を選定した。
「location」は 44 項目のうち 19 項目が万件以上であり、かつウェブサイトで公開されている 4対応し、対応しなかった項目のうち国コードと水中に生存データベースを選んだ。次に、GBIF のデータ登録統計のする蘚苔類のために水深海抜の項目は残し、24 項目を選Japan リストに含まれており、データセットに Bryophyte(or定した。
「geological context」の 18 項目はすべて対応がなMoss)の用語を含む公開されたデータベースから、上記のく、内容が古代動物関連項目のため、一つも選定しなかっ4 データベースと重複しない 1 データベースを選定した。

た。
「identification」
は 8 項目のうち 6 項目は対応しており、さらに、冊子体形式で公開されている 1 件を選択した。海対応のなかった 2 項目のうち蘚苔類の同定過程で必要の外 の デ ー タ ベ ー ス は 、 GBIF の 国 別 統 計 リ ス ト でない 1 項目を省き、7 項目を選定した。
「taxon」は 33 項目

Bryophyte(or Moss)の用語を含むデータセットを持つ 36のうち 16 項目が対応しなかったが、この中から学名に関機 関 と 、 Google で 「 bryophyte(or moss) specimen

する 6 項目を残し、23 項目を選定した。以上、Darwin Coredatabase」を検索した結果得られた中で上記と重複しないからは 105 項目を選定した。
さらに、標本ラベル調査から、39 データベースから、英語であり、かつ、公開されていラベル表記で特徴あるものを記載する項目、他機関からのる 14 データベースを選択した。以上の結果得られた日本移管・委譲・寄贈を明示する項目の 2 項目を加え、最終的と海外を合わせた 20 データベースについて、それぞれ最に提案するデータセットは 107 項目である。項目数が多い

低 5 回の検索をおこない、検索結果として表示されるデーとデータ入力に負担がかかるが、提案するデータセットのタから、データ項目を調べた。

項目数は Darwin Core の項目数と比較すると 65％であり、次に、公益財団法人服部植物研究所が所蔵する蘚苔類乾燥標本の保管用袋に貼付されたラベルに記載されている情報を調査した。当研究所は蘚苔類を専門とする世界唯一少ない項目数であった。
今後は、提案したデータセットを蘚苔類研究者が使用することにより、検証と分析を重ね、改善する。