情報知識学会主催のセミナー情報です。
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日時：2022年2月9日（水）17:00 ～ 18:00
会場：オンライン開催
参費費：無料 （非会員の方も申込み頂けます）
テーマ：「学術情報検索基盤CiNii Researchの裏側と内部で形成される知識ベース」
～学生や研究者の研究活動に必須の新たな情報・データ探索技術とは～
講師：大波純一 (国立情報学研究所(NII) オープンサイエンス基盤研究センター(RCOS)、特任准教授)
座長：大槻明（日本大学、本学会理事） 副座長：河瀬彰宏（同志社大学、本委員会委員）
申込先：申込み外部サイトに移行
講演要旨
論文や書誌、研究データ等の学術情報は、Web経由で発見することが一般的になりつつある。これらの情報はGoogleのような一般向けの検索エンジンで発見することも可能だが、学問の分野では著者や発行元、発行時期、引用関係などが検索結果一覧に出ていた方が便利である。このため、海外では様々な学術情報検索に特化したインターフェースが構築されている。
国立情報学研究所では以前より論文や書誌情報を探索するサービス、CiNii（サイニィ）を提供し、研究者の情報収集や大学図書館における書誌情報サービスに寄与してきた。しかし近年、情報資源を利用した研究活動の変化に伴い、実験結果や調査情報などの研究データや研究助成情報についても、合わせて検索・発見することが期待されることとなった。
そこで国立情報学研究所では2021年4月より、CiNii Research（サイニィリサーチ）と呼ばれる新しい検索サービスの提供を開始した。CiNii Researchが他の学術情報検索サービスと違う部分は、内部で論文や書誌、研究データ、そして研究助成情報の関係性を紐づけて、リッチな「関係性情報」を提供していることである。
これは各エンティティ（データ一つ一つの実体）が有する「引用関係」や「著作関係」、「成果物関係」を、内部でその指し示すデータに繋ぎ合わせ、検索結果に表示させるというものである。この関係性を情報として付与し、独自のアルゴリズムによる名寄せ統合やデータの重複削除を実施し、CiNii Researchの内部には大規模な「知識ベース」が構築された。
超高速でワクチン開発やウイルス分析が進むCOVID-19の研究や、機械学習分野のアルゴリズムの発展を見ると分かるように、これからの研究は迅速性と論文や研究データの成果等の知識ベースを使った関係性を、ハイレベルなツールでキャッチできるスキルが必要となる。
本セミナーでは特に次世代の研究環境を担う学生や若手研究者に、この次世代情報探索ツールとしてのCiNii Research構築の裏側と知識ベースの概要について解説する。