Development of System for Adding Scholarly Bibliographic References to Wikipedia

开发向维基百科添加学术书目参考的系统

基本信息

批准号：
22K18147
负责人：
吉川次郎
金额：
$ 2.91万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

Wikipedia上での学術文献の参照記述を追加するタスクを支援するためのシステムの構築を通じて，Wikipediaの学術知識の信頼性や鮮度を向上することを目的として，初年度である2022年度は以下のことに取り組んだ．(1) 申請者が開発した手法を用いて，2021年10月時点の英語版Wikipediaにおける31万件の記事上の147万件の学術文献の参照記述について，それぞれの参照記述が初めて登場した時点 (初出時点) を特定したデータセットを構築した．データセット本体やその構築に必要なツール群に関するデータ論文を国際英文誌「Scientific Data」にて公表した．(2) 前述したデータセットを用いたタイムラグ分析を行い，Wikipedia記事自体の新規作成から最初の参照記述が追加されるまでの時差は近年になるにつれて短くなる傾向があることなどを明らかにした．この成果は国際会議「iConference 2023」にて発表した．(3) 任意のWikipedia記事において参照することが望ましい学術文献を効率的に推薦するための技術開発を兼ねて，学術ビッグデータを用いてアカデミアにおける研究活動 (研究成果としての論文発表) の動向分析を行った．その成果を国際英文誌「LIBRES (Library and Information Science Research E-Journal)」にて公表した．(4) Wikipedia上の学術文献の参照記述を長期的に利活用できるようにするために，学術文献の識別子 (デジタルオブジェクト識別子，DOI) 自体の正確性と安定性に関して，DOIの大規模データセットを用いた分析を行い，約70万件の削除済のDOIを特定したほか，当該コンテンツの種別や削除の発生要因を明らかにした．その成果を国際会議「TPDL 2022」にて発表した．

在2022年的第一年中，解决了以下内容：旨在通过构建系统的构建来提高Wikipedia学术知识的可靠性和新鲜感，以支持将有关Wikipedia学术文献的参考增加的任务。（1）使用申请人开发的方法，我们构建了一个数据集，该数据集在2021年10月截至2021年10月的英文Wikipedia版本中的147万个学术文献（在首次出版时）对310,000篇文章的参考陈述（在首次出版时）进行了识别。截至2021年10月。（2）我们使用上述数据集进行了时间滞后分析，并揭示了创建新的Wikipedia文章本身与添加第一个参考描述的时间差异近年来会更短。结果是在国际会议“ Iconference 2023”上提出的。（3）为了开发技术以有效推荐任何Wikipedia文章中需要参考的学术文献，我们使用学术大数据分析了学术界研究活动的趋势（论文演示为研究结果）。结果发表在国际英语期刊“图书馆（图书馆和信息科学研究电子杂志）”中。（4）为了长期使用有关Wikipedia的学术文献的参考描述，我们使用大量数据集进行了有关标识符（数字对象标识符，DOIS）本身的准确性和稳定性的大规模数据集，并确定了大约700,000个已删除的DOI，并阐明了内容和因素的类型，并阐明了事件中发生的因素。结果是在国际会议“ TPDL 2022”上提出的。