科学研究における文献マッピング：包括的レビュー

文献マッピングとは、特定のトピックに関する科学文献を分析・視覚化し、研究ギャップの特定、共同研究の改善、意思決定の情報提供を行うプロセスです。

この記事では、科学者や研究者にとっての文献地図の5つの利点を挙げ、時間を節約してより良い証拠を見つけるのに役立つ種類とツールを紹介します。

Literature Mappingとは？

文献マッピングとは、特定のトピックに関する科学文献を分析し、視覚化するプロセスである。特定の分野や分野で発表された関連する研究、論文、書籍を体系的に検索、収集、レビューすることが含まれます。

文献マッピングの目的は、あるトピックに関する知識の現状を包括的に概観し、文献のギャップや今後の研究の可能性を明らかにすることです。システマティックレビューの実施、研究提案書の作成、新たな研究分野の開拓を目指す方にとって有用です。

リチュアリーマッピングのメリット

ここでは、科学者や研究者にとっての文献地図作成の5つのメリットを紹介します：

リサーチギャップの特定:文献マッピングは、研究者が既存の研究のギャップを特定し、さらなる調査を必要とする領域を決定するのに役立ちます。
研究風景を可視化する:科学文献を可視化することで、研究者は異なる研究テーマ間の関係性を見ることができます。
時間を節約する:文献マッピングは、特定のトピックに関する文献の概要を提供し、関連する研究や重複する研究を含むことで、研究者の時間を節約することができます。
コラボレーションを向上させる:文献マッピングは、研究状況の共通理解を提供することで、研究者がより効果的に共同作業を行うのに役立ちます。これにより、コミュニケーションが改善され、異なる分野間のワークフローが促進されます。
意思決定への情報提供:文献マッピングは、研究者がアサーティブな意思決定をするのに役立ちます。特に、科学的根拠に基づいて意思決定を行う必要がある政策立案者などの意思決定者に有効である。

リテラシーマッピングの種類

フィーチャー・マッピング

フィーチャーマッピングとは、主にデータ分析や機械学習において、データセットの特徴間のパターンや関係を特定するために用いられる手法である。データを分析し、データセットのさまざまな特徴間の関係を地図やグラフにプロットすることが含まれます。

主な機能の一部を紹介します：

関係性の確認:フィーチャーマッピングは、データセット内の異なる特徴や変数間の関係を特定するのに役立ちます。これにより、より良いモデリングや結果の予測を行うことができます。
パターン認識:フィーチャーマッピングは、データセットの特徴間の関係をプロットすることで、生データではすぐにわからないパターンや異常の特定に役立ちます。
ビジュアライゼーション:フィーチャーマッピングでは、データセットの特徴間の関係を視覚的に表現することがよくあります。これにより、データの理解や解釈を容易にすることができます。
ディメンション・リダクション:多くの特徴を持つ大規模なデータセットを扱う場合、フィーチャー・マッピングによってデータの次元を下げることができます。これにより、データを簡素化し、分析を容易にすることができます。
データクラスタリング:フィーチャーマッピングは、同じような特徴を持つデータポイントのグループやクラスターを特定するのにも役立ちます。これにより、データセット内の特定のグループに対して、より的を絞った分析やモデリングが可能になります。
フィーチャー選択:フィーチャーマッピングは、データセットから最も重要なフィーチャを選択するのに役立ちます。特徴間の関係を明らかにすることで、研究者は、どの特徴が予測しようとする結果に最も関連しているかを判断することができます。

トピックツリーマッピング

トピックツリーマッピングは、大きなテーマ領域内の異なるトピックやテーマ間の関係を視覚化し、整理するために使用される手法である。一般的なトピックを頂点に、より具体的なサブトピックを下層に分岐させ、トピックの階層構造を作成するものである。

コンテンツマッピング

コンテンツマッピングとは、文書、ウェブサイト、その他の情報ソースのコンテンツを視覚的に表現する、またはマップを作成するプロセスのことです。コンテンツを構成要素に分解し、論理的な構造に従って整理し、ユーザーフレンドリーで簡単にアクセスできる方法で表示することが含まれます。

タクソノミックマッピング

分類学的マッピングとは、特定の対象物や生物に、その特徴、形質、その他の区別できる特徴に基づいて、異なる分類学的カテゴリーを割り当てるプロセスである。このマッピングによって、異なる種の整理と識別が可能になり、研究者や科学者がその分類、進化、多様性に関連する様々な研究や実験を行うのに役立ちます。

コンセプトマッピング

コンセプトマッピングは、特定の分野における概念やアイデアの関係を視覚的に表現するものです。重要な概念を特定し、それらを階層構造に整理することが含まれます。知識のギャップを特定し、新しい理論の開発に役立てることができます。

レトリカルマッピング

レトリック・マッピングとは、コミュニケーション学や批判的言説分析において、言説の構造や内容を分析するために用いられるプロセスである。これは、テキストやスピーチの視覚的な表現または図を作成し、議論、主張、証拠、聴衆を説得するために使用される修辞的戦略などの様々な構成要素を特定するものである。修辞的マッピングによって、研究者は話し手や書き手がどのように言語や説得テクニックを使って聴衆の信念や態度に影響を与えるかを理解することができる。

サイテーションマッピング

サイテーションマッピングは、特定の論文の引用履歴をたどり、その論文を引用した論文を特定するものです。これにより、その論文がその分野に与えた影響や、関連する研究を特定することができます。

リテラシーマッピングのためのツール

サイテーション・ゲッコー:Citation Geckoは、様々な学術データベースから引用データを迅速かつ簡単に検索し、ダウンロードすることができるWebベースのツールです。研究プロジェクトのための引用文献の検索と整理のプロセスを合理化・簡素化します。
インシテフル:Incitefulは、引用ネットワークを視覚化し、特定の研究分野における主要な著者や論文を特定する文献マッピングツールです。特定のトピックに関する文献を探索したり、現在の研究のギャップを特定するために使用することができます。
オープンナレッジ:OpenKnowledgeは、研究論文やその他の学術資料を共有し発見するためのオンラインプラットフォームです。文献の検索やダウンロードはもちろん、同じ分野で活躍する研究者との交流も可能です。
ConnectedPapers（コネクテッドペーパーズ:ConnectedPapersは、引用ネットワークを探索し、特定の分野で最も影響力のある論文や著者を発見することができる検索エンジンです。引用情報を使って異なる論文間の関係を明らかにし、読むべき関連性のある論文を潜在的に提案することができます。
LitMaps（ライトマップ:LitMapsは、ユーザーが特定の分野内の異なる論文や概念の関係を探索することができるマッピングツールです。異なる学術論文間のつながりを視覚化し、ユーザーが特定の分野内の根本的なテーマや概念についてより深く理解することを支援します。
ローカル・サイテーション・ネットワーク:Local Citation Networkは、特定の地域内の異なる論文と著者の関係をマッピングするためのツールです。特定の地域で進行中の研究を探索し、潜在的な共同研究者や資金源を特定することができます。
CoCites（コサイト:CoCitesは、特定の分野で最も頻繁に引用される論文と著者を特定する文献マッピング・ツールです。異なる論文間の関係を調べたり、重要な研究分野を特定することができます。
ブイオーエスビューア: VOSviewerは、引用ネットワークを可視化し、特定の研究分野内の主要な著者、論文、概念を特定するためのツールです。異なる論文間の関係を探索し、重複する部分や潜在的な共同研究の可能性を特定することができます。
リサーチラビット:ResearchRabbitは、学術論文やその他の研究資料を検索し、収集することができるウェブベースのリサーチツールです。ユーザーが関連する論文を見つけ、その結果を整理し注釈を付けることを支援することで、研究プロセスを合理化します。