نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مهندسی فناوری اطلاعات، پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک)، تهران، ایران
2 استادیار پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک)، تهران، ایران
3 استاد مهمان پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک)
4 استاد تمام دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
چکیده
بررسی روند تحقیقات یک حوزه علمی (در بازههای زمانی مختلف) میتواند درک بهتری را برای محققین و سیاستگذاران آن حوزه ایجاد نماید تا بتوانند برنامهریزی مناسبی را جهت انجام تحقیقات آتی و تخصیص منابع پژوهشی داشته باشند. یکی از مهمترین رویکردها در تحلیل روند تحقیقات در یک حوزه، بررسی اسناد علمی منتشرشده در آن حوزه با استفاده از روشهای علمسنجی و پیمایش اطلاعات و متون اسناد است. بنابراین تحلیلروند ابزار مناسب برای محققین و سیاستگذاران در اجرای فعالیتهای آنها است. از اینرو انتخاب روشی مناسب برای تحلیل وضعیت فعلی و پیشبینی آن حائز اهمیت است. با توجه به این نکته که دقت و جامعیت تحلیلروند از اهمیت ویژگی ای برخوردار است در این پژوهش رویکردی ارائهشده که با استفاده از روشهای متنکاوی و اطلاعات کتابشناختی مقالات منتشرشده در یک حوزه، روند پژوهش در آن حوزه مورد مطالعه قرار میگیرد. در این پژوهش کلمات کلیدی استخراج شده از متون با استفاده از یک روش جدید برای محاسبه همرخدادی، خوشهبندی میشوند. همچنین از ویژگیهای روش پیشنهادی ارائه شاخص جدید در میزان بدست آوردن بلوغ و مرکزیت یک حوزه علمی در تحلیلروند و استفاده از میزان تاثیر و اهمیت کلیدواژههای استفاده شده در تشخیص حوزههای علمی است. برای بررسی و آزمایش روش پیشنهادی، مجموعهای از مقالات حوزه مهندسی مکانیک طی سالهای 2012 تا 2016 از پایگاه «وب آف ساینس » استخراج شده است. با بکارگیری شاخصهای پیشنهادی میتوان نشان داد که برخی حوزهها به بلوغ خود رسیدهاند و دیگر روند رو به رشدی ندارند. از طرفی دیگر خوشههایی که با نرخ رشد بالایی در حال رشد هستند و هنوز از نظر میزان بلوغ در میانه راه قرار دارند، این خوشهها نشان دهنده موضوعهای در حال تکامل هستند.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
A new automatic approach for research trend analysis based on scientific text mining
نویسندگان [English]
1 PhD Candidate in Information Technology Engineering, Iranian Research Institute for Information Scince and Technology (IranDoc), Tehran, Iran
2 Assistant Professor, Iranian Research Institute for Information Science and Technology (IranDoc), Tehran, Iran
3 Visiting Professor in Iranian Research Institute for Information Science and Technology (IranDoc) | Professor, Buali Sina University, Hamedan, Iran
4 Visiting Professor in Iranian Research Institute for Information Science and Technology (IranDoc) | Professor, Buali Sina University, Hamedan, Iran
چکیده [English]
Research trend analysis for a specific research area (through different time frames) can lead to a better understanding for researchers in that area, and for policy makers in research for contributing in assigning research funds and policies. An important and practical approach to analyzing research trends is to study and review research data and publications using scientometrics and research document processing. In this research, we have proposed a text mining approach for analysing research publications in a specific area, in order to analyze and identify important research topics.
In this paper, we propose a method to analysis a scientific trend. The proposed approach is based on clustering keywords through a new co-occurrence matrix. A new metric is also adopted to identify centrality and density (maturity) of a specific research area and identify keywords and contributory topics. For achieving this, we proposed a trend analysis method using co-word matrix with and for deeper analysis we use clustering and strategic diagram with propose indices.
In order to test and evaluate the proposed method, we use comparative evaluation method. In addition, for more analysis, we have selected research publications in a specific period of time (2012-2016) in Mechanical Engineering, which are extracted from WoS (Web of Sciences) database. We have applied the proposed metrics to evaluate research trends and identify contributory areas and topics in the selected documents. The comparative evaluation shows an improvement in proposed trend analysis method.
کلیدواژهها [English]