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1. 講演の概要  現状分析  研究者にとっての学術情報サービス  ユーザビリティ・デザインの課題学術情報サービスの  提案ユーザビリティ・デザイン  コミュニティ指向サービスの可能性 - ユーザーの視点から - 国立情報学研究所実証研究センター助手大向一輝自己紹介おことわり  大向一輝（おおむかいいっき）  本講演ではいくつかのサービスを取り上げて説明していき  国立情報学研究所実証研究センター助手ますが，特定のサービスについての評価を目的としている  研究テーマわけではありません．  情報共有システム  ブログ  人間関係ネットワーク  メタデータ  セマンティックWeb  ヒューマンインターフェイス・検索の専門家ではない  本講演では，いちユーザーの立場から現状分析研究者にとっての学術情報サービス研究者にとっての学術情報サービス  文献（情報）を得るための手段  過去の知見の網羅性が研究（論文）の信頼性を担保する  論文  学術情報サービスが使いこなせるかどうかは研究者に  書籍とって死活問題  Webコンテンツ  網羅性の保証を阻むもの  …  研究者＝情報検索のプロであるとは限らない  その目的は，  ユーザビリティの問題  過去の知見を利用するため  研究環境の根本的な変化例）境界領域への取り組み  Stand on the shoulders of giants  構造的な問題  自分の研究の「新しさ」を明示的に定義するため  「新しさ」＝自分の発想ー過去の知見 1

2. 境界領域研究の例境界領域研究の例  社会ネットワーク分析  社会ネットワーク分析  人間関係ネットワークの特性を分析し，コミュニティ  他の分野でのスケールフリーネットワーク構造の発見や重要人物の特定を行う  空港ネットワーク  「スケールフリーネットワーク」の発見  細胞のネットワーク  Barabasi, Dynamics of Random Networks: Connectivity and First Order Phase  人間関係のネットワーク Transitions , Condensed Matter, 1999. …  Web上で同じ構造を発見  社会学との融合  Nature  分析的研究から工学的研究へ  Science  どのように人間関係を作らせるか  Physical Review … 境界領域研究の例ある研究者の悩み  セマンティックWeb  どこまでチェックすれば研究が成立するのか？  コミュニティに留まっていられない  Tim Berners-Leeによる新しいWebの提案  研究コミュニティや論文誌・雑誌は専門分化することによって  要素技術の「ケーキ」情報収集のオーバーヘッドを低減させた  応用範囲  口コミ型情報流通  Web  情報の編集・フィルタリング  AI  コミュニティの外にある情報の収集  コンテキスト不在の論文集合が対象に  エージェント  自分と同じ興味を持つ人はどこにいるのか  セキュリティ  引用・被引用情報だけが頼り  モバイル  本当に重要な論文だけを読みたい  ユビキタス  客観的な重要性とは何か？ …  主観的な重要性とは何か？学術情報サービスのプレイヤー「論文を探す」とは  学術情報サービス  論文を探す  公的機関・大学・企業によって整備されたアーカイブ  存在することはわかっているが，場所がわからない  人手によってクオリティを保証  論文検索  SCOPUS（Elsevier）・HighWire（Stanford）・GeNii （NII）・JDream（JST）  情報を探す  複数のデータベースから構成されている  存在するかどうかがわからない  Webから自動構築されたアーカイブ  論文探索  Google Scholar・CiteSeer（NEC）  単一のデータベースに格納されている  研究者個人のWebページ  論文ファイルを個人的にアップしている  検索エンジン  Yahoo!・Google 2

3. 論文検索論文探索  論文のメタデータに基づいて，論文ファイルを探す  メタデータ不在の検索  タイトル・著者・掲載誌・ページ・年…  何を探しているのかが明確でない  完全情報型  すべてのメタデータを知っている場合  探索の過程ではじめてメタデータが作られる  学術情報サービスと検索エンジンに差異はない  ネットサーフィン型  いつかは見つかる  論文探索の支援こそが学術情報サービス vs. 検索エンジン  検索結果に対する信頼性を考慮する必要はほとんどないの主戦場になる？  不完全情報型  「○○と同じ著者・○○と同じ論文集だったはず」  課題  学術情報サービスと検索エンジンは補完関係  情報空間の広さ  穴埋めを検索エンジンで，論文検索を学術情報サービスで  ユーザビリティ  信頼性の判断が必要となる  ポータル（入口）として検索エンジンが使われる可能性は高い  取り扱っている情報空間が広い  検索結果（出口）は学術情報サービスあるいは個人のWebページ学術情報サービスの課題学術情報サービスのアーキテクチャ  論文探索プロセスにおける主体的な選択・決断のタイミン仮想ポータルグインターフェイスの統一すぐに振り分けられてしまう  探索空間を狭めるような決断をいつ行うか  データベースが分割されているデータベース目的指向  出力が分割されている探索空間が狭い  カテゴリが分割されている  分割しない  ラベルの導入  いかに情報技術によって主体的な決断をぎりぎりまで遅らせるか？検索エンジン探索空間が広いコンテキストがない学術情報サービスのアーキテクチャキーワード検索  適切なキーワードが発見できれば問題はほとんど解決する仮想ポータルが…  ノウハウは暗黙知のレベルに留まっている  キーワード推薦  Webcat Plus (NII)  Google Suggest  Vivisimo (Highwireにも導入)  探索プロセスの中で自分が何を探しているのかがわかるよラベルうなシステムに 1つの論文に複数設定可能ラベル間の関連を記述することでいつでも別のクラスターに移動可能 3

4. キーワード検索学術情報サービスの競争力  アーカイブ自体の信頼性  人手による編集の結果  充実したメタデータによる検索とナビゲーション  引用・被引用情報  ラベル・オントロジー（ラベルの体系）  論文探索プロセスの支援コミュニティ指向の情報サービスコミュニティ指向の情報サービス  アーカイブ＋キーワード・メタデータ検索とは異なるアプローチ  人工知能学会全国大会大会支援システム（Polysuke2005）  Web上のデータを用いて参加者間の関係を推定，人間関係ネットワークを構築  学会参加者のスケジュール情報をSNSで共有し，論文の協調フィルタリングに応用  （暗黙的に理解している）身の回りの知人の専門性をキーにした情報検索コミュニティ指向の情報サービスコミュニティ指向の情報サービス  ユーザをどのように巻き込み，継続性を持たせるかが課題  例：論文作成支援としての学術情報サービス  Double-loop Gratification [takeda, ohmukai05]  Instant gratification  ユーザ自身のためになるサービスの提供（instant  論文のクリッピング gratification）  引用文献管理（Bibファイル作成支援）  同じサービスを利用する他者からよりよい情報を得る  Translucence strategy （translucence strategy）  知人のクリッピングを閲覧 → 取り込み  サービス全体から得られる新たな効用の提供  Delayed gratification （delayed gratification）  Hot topicの同定  明示的な引用・被引用情報  名寄せ・誤字問題の解決 → 情報サービスのクオリティ向上  論文の書き方自体が変わる？ 4

5. まとめ Thank You!  研究者にとっての学術情報サービス  検索の手段から探索の手段へ  探索に適したインターフェイスの提供と信頼性の担保  コミュニティ指向の学術情報サービス  キーワード検索からキーパーソン検索へ http://research.nii.ac.jp/ i2k/  ユーザを巻き込むことによってアーカイブのクオリまたはティを高める検索エンジンで「大向一輝」 5

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