Dr. Katsurai's slide
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- 1. 桂井 ⿇⾥⾐ 未来研究トーク2020 第2回 同志社⼤学・理⼯学部・助教 2020年10⽉26⽇（⽕） ⼤学の学⽣や教員に有意義な要請がどんどん舞い込む プラットフォームはどんな機能で実現できる？
- 2. ⾃⼰紹介 1 l 桂井 ⿇⾥⾐ / Marie Katsurai l 北海道出⾝ l 現在，同志社⼤学助教6年⽬ l 研究界隈のゆるキャラクリエイターを⽬指しています – 情報処理 12⽉号からはイラストレーターとして活躍 (?)
- 3. 研究テーマ 2 l 「知的創作活動の分析・⽀援」 – 昔から，⼈のアイディアが巻き起こすムーヴメントに興味があります 創作 反応 ソーシャル メディア 学術研究
- 6. 産学連携における障壁の例 5 l ⼤学と企業の「研究」に対する考え⽅の違い – ⼤学では研究テーマを⾃由に設定 – 企業は利益や成⻑戦略を重視 l 研究は常に未知の部分をはらむので，やったら必ず成果が出るかどう かはわからない – 研究費と求められる成果のバランスは判断が難しい ノウハウが得られにくい？ 共同研究 案件 弊社でこのような話を 検討しておりまして… なるほど… どうしよう
- 8. 私の研究モチベーション 7 ① 研究者にのびのび研究してもらいたい ② ⾯⽩いビジネス が⽣まれてほしい （消費者⽬線でも…）③ 学⽣に研究の 価値を伝えたい ④ 市⺠が何度でも学びにチャレンジできる 世の中になってほしい
- 10. 科学の科学（Science of Science） 9 l 「科学」や「学術研究」そのものを研究対象としたもの． l 影響⼒の強い研究者は？ l 研究分野のトレンドは何か？ l あの⼤学や研究所の特⾊は？ etc… 学術ビッグデータからAIが発⾒！ ―分野の現状認識や研究企画戦略へ
- 13. 私の研究トピック 12 l 「わからないものをわかりやすく」をスローガンに，様々な基盤技術を 開発しています． 研究分野の流⾏分析 anomaly detection big data neural network transfer learning 関連研究者の検索 個⼈の研究歴取得 組織の分析 ■論⽂ ■グラント 研究者A ■特許 … 興味・関⼼が 似ている⼈
- 14. 私の研究トピック 13 l 「わからないものをわかりやすく」をスローガンに，様々な基盤技術を 開発しています． 研究分野の流⾏分析 anomaly detection big data neural network transfer learning 関連研究者の検索 個⼈の研究歴取得 組織の分析 ■論⽂ ■グラント 研究者A ■特許 … 興味・関⼼が 似ている⼈
- 15. 研究者検索インタフェース 14 l 関連研究者を⽇本地図から次々探索できる検索インタフェースを開発． Y. Takahashi, K. Tango, Y. Chikazawa, and M. Katsurai, “A Novel Researcher Search System Based on Research Content Similarity and Geographic Information,” Proc. ICADL2020, to appear. この分野の研究者は？ 公衆衛生学 この人に似た研究者は？
- 16. 研究者検索インタフェース 15 l 現在実装が完了している機能． Y. Takahashi, K. Tango, Y. Chikazawa, and M. Katsurai, “A Novel Researcher Search System Based on Research Content Similarity and Geographic Information,” Proc. ICADL2020, to appear. どういう基準で似ているか を選択可能
- 18. 影響⼒の強い研究者が発⾒できる 17 l ネットワークの構造から，分野や機関の重要⼈物がわかる – 多くの⼈と繋がっている – かたまりとかたまりをつなぐ役割をしている など
- 19. 関連サービス 18 l 研究者探索サービス JDream Expert Finder https://jdream3.com/lp/expert_finder/
- 20. 私の研究トピック 19 l 「わからないものをわかりやすく」をスローガンに，様々な基盤技術を 開発しています． 研究分野の流⾏分析 anomaly detection big data neural network transfer learning 関連研究者の検索 個⼈の研究歴取得 組織の分析 ■論⽂ ■グラント 研究者A ■特許 … 興味・関⼼が 似ている⼈
- 21. 研究分野には「トレンド」がある 20 l ずっと昔から同じ研究を続けている⼈もいれば，時勢にあわせてテー マを変える⼈もいる． l しかし，論⽂の出版数は年々増加しており，⾃分の分野だけでも追う のが⼤変なのに，他⼈の分野などまるでわからないことが多い． 分野外の最新成果や問題意識の キャッチアップは困難． 加速する 出版サイクル R. Johnson, A. Watkinson, and M. Wabe, “The STM report: An overview of scientific and scholarly publishing,” 5th edition, Oct. 2018.
- 22. 研究分野の⾃動トレンド解析 21 l 最新トピックは国際会議で発表されることが多いため，国際会議の論 ⽂を⼤量に収集． l 論⽂タイトルをAIが分析することで，分野の流⾏りのキーワードがひ と⽬でわかるようなシステムを開発中． なるほど〜 M. Katsurai and S. Ono, “TrendNets: Mapping Research Trends from Dynamic Co-Word Networks via Sparse Representations,” Scientometrics, vol. 121, no. 3, pp. 1583‒1598, 2019.
- 25. 私の研究トピック 24 l 「わからないものをわかりやすく」をスローガンに，様々な基盤技術を 開発しています． 研究分野の流⾏分析 anomaly detection big data neural network transfer learning 関連研究者の検索 個⼈の研究歴取得 組織の分析 ■論⽂ ■グラント 研究者A ■特許 … 興味・関⼼が 似ている⼈
- 27. 同姓同名研究者がいると業績収集が困難 J. Lee M. Katsurai and I. Ohmukai, “Author Matching Across Different Academic Databases: Aggregating Simple Feature-Based Rankings,” Scientometrics, Proc. JCDL2019 , pp. 279-282, 2019.
- 28. サービスは様々な基盤技術でできている 27 l 「研究者や研究のことを知りたい」ときに使えるサービスを世界中が求 めているが，情報収集などの完璧な⾃動化は未解決状態． – 解決できるように研究していきます！ l サービス利⽤者としては何が検索できると便利でしょうか？是⾮議論さ せてください．