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今回は、「とても興味深い論文を見つけたので、関連した論文も読んでみたいのですがどのように検索するのが良いですか？」という質問に答えたいと思います。
はじめに
興味深い論文を見つけた際に、関連する論文を探す方法としては「同じキーワードで検索」または「参考文献を辿って検索」が一般的かと思います。
しかし、もっと効率的かつ視覚的に関連論文を検索する方法があります。
それが、Connected Papersです。
CONNECTED PAPERSとは
”研究者や応用科学者が自分の研究分野に関連する論文を見つけて探索するのに役立つ、ユニークで視覚的なツール”です。
Connected Papersは、Alex Tarnavsky Eitan、Eddie Smolyansky、Itay Knaan Harpazらが開発したツールであり、完全無料で使用することができます。
有料になりました…。
登録も不要です。
登録しないと、月に2つしかグラフが作れなくなりました…
ホームページには以下のように記載されています。
- To create each graph, we analyze an order of ~50,000 papers and select the few dozen with the strongest connections to the origin paper.
- In the graph, papers are arranged according to their similarity. That means that even papers that do not directly cite each other can be strongly connected and very closely positioned. Connected Papers is not a citation tree.
- Our similarity metric is based on the concepts of Co-citation and Bibliographic Coupling. According to this measure, two papers that have highly overlapping citations and references are presumed to have a higher chance of treating a related subject matter.
- Our algorithm then builds a Force Directed Graph to distribute the papers in a way that visually clusters similar papers together and pushes less similar papers away from each other. Upon node selection we highlight the shortest path from each node to the origin paper in similarity space.
- Our database is connected to the Semantic Scholar Paper Corpus (licensed under ODC-BY). Their team has done an amazing job of compiling hundreds of millions of published papers across many scientific fields.
これを翻訳したものがこちらです。
- 各グラフを作成するために、約50,000の論文の順序を分析し、元の論文とのつながりが最も強い数十の論文を選択します。
- グラフでは、論文は類似性に従って配置されています。つまり、互いに直接引用していない論文でも、強く結び付けられ、非常に密接に配置される可能性があります。ConnectedPapersは引用ツリーではありません。
- 私たちの類似性メトリックは、共引用と書誌的結合の概念に基づいています。この措置によれば、引用と参考文献が非常に重複している2つの論文は、関連する主題を扱う可能性が高いと推定されます。
- 次に、私たちのアルゴリズムは、力指向グラフを作成して、類似した紙を視覚的にクラスター化し、類似性の低い紙を互いに押しのけるように紙を分散させます。ノードを選択すると、類似性空間で各ノードから元の論文までの最短経路が強調表示されます。
- 私たちのデータベースは、Semantic Scholar Paper Corpus（ODC-BYでライセンス供与）に接続されています。彼らのチームは、多くの科学分野にわたって何億もの出版された論文を編集するという驚くべき仕事をしました。
「Google翻訳を使用」
CONNECTED PAPERSの使用目的
CONNECTED PAPERSを使用する目的は3つです。
①新しい学問分野の概要を視覚的に把握するため
②重要な論文を見逃さないため
③関連性のある論文を発見するため
PubMedの検索画面にInpact Factor（IF）を表示させるならこちら
CONNECTED PAPERSの使用方法
使用方法は簡単です。
まず、Connected Papersのサイトを開きます。
するとこのような画面が表示されますので、論文のDOIまたはタイトル等を入力します。
このような画面が表示されたら対象とする論文の横にある「Build a graph」をクリックします。
すぐに関連論文が視覚的に確認できるグラフが作成されます。
円の大きさは引用された数を表現しています。
円の色は発行された年を表現しています。
また、円をクリックするとアブストラクトを読むことができますので概要を把握するには最適かと思います。
私のように英語が苦手な方は、Google Chromeで検索することでページごと日本語に翻訳することができますのでオススメです。（少し変な訳もありますが…）
また、DOIで検索することもできますので試してみてください。
DOIで検索した場合は、「Build a graph」の画面が省略されます。
オマケですが、右上のマークをクリックすることで画面の色を変更することもできますので好みに合わせて変更してください。
以上です。
今回は、「とても興味深い論文を見つけたので、関連した論文も読んでみたいのですがどのように検索するのが良いですか？」という質問に対して、Connected Papersを活用すると効率よく検索することができますと回答させていただきます。
論文を効率よく管理する方法はこちら
