[NetMiner 4] 論文データの収集と研究動向の分析

本課程では、論文データを直接収集し、前処理を行ったうえで、ソーシャルネットワーク分析を通じて研究動向を把握する方法について学びます。文献情報収集ツール(Biblio Data Collector)を用いたデータ収集、「論文」と「著者'」が結び付いた2モード関係を「著者」と「著者」が結び付いた1モードネットワークへ変換する方法、さらに抄録などの非定型テキストデータからの単語抽出、キーワードネットワークの分析および可視化方法について、実習を中心に学習します。

2名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 2か月

Big Data
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data-analysis
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text-analysis
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network-analysis
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social-network
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Big Data
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data-analysis
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text-analysis
network-analysis
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social-network
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受講後に得られること

  • 単語ネットワーク、著者ネットワークのモデリング方法

  • ノード間の類似度測定と共起ネットワークの生成

  • 書誌情報収集ツール(Biblio Data Collector)によるデータ収集

  • キーワードトレンド分析、トピック分類、主要研究者、主要研究機関の導出

☆ 受講前にご確認ください ☆

[受講期間]

- 2か月

[講義案内事項]

<実習プログラム(NetMiner)>

  • 実習を進めるには、WindowsオペレーティングシステムのノートパソコンまたはデスクトップPCが必要です。

  • 実習プログラムのインストール方法については、'コミュニティ >> よくある質問 >> '[必読] 教育用ネットマイナーと論文書誌データ収集ツールのインストール案内'をご確認ください。


<教材および実習データ>

  • 教材は最初の講義動画の'授業資料'をご確認ください。

  • 実習データは実習パート(8回目)で'授業資料'をご確認ください。


講義の核心内容

  • 本コースでは、論文データを直接収集し、前処理を行ったうえで、ソーシャルネットワーク分析を通じて研究動向を把握する方法を学びます。 

    書誌情報収集ツール(Biblio Data Collector)によるデータ収集、「論文」と「著者」がつながる2モード関係を「著者」と「著者」がつながる1モードネットワークへ変換する方法、抄録などの非構造化テキストデータからの単語抽出およびキーワードネットワークの分析・可視化方法について、実習を中心に学習します。
    #ビッグデータ #data-analysis #text-analysis #network-analysis #social-network #テキストマイニング


  • 総教育時間:4時間54分


 前提科目


後続の教育課程のおすすめ

  • 講義内容のうち、非定型テキストデータの分析方法(データ入力、形態素解析、辞書(dictionary)の設定、トピックモデリング)にのみ焦点を当て、詳しく

    学習をご希望の方は「[NetMiner 4] テキストネットワーク分析'」コースを受講してください。


    [NetMiner 4] テキストネットワーク分析


講師情報

  • キム・ガンミン – ㈱サイラム取締役

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 各種文献情報データを活用した研究動向(Research Trend)分析に関心のある方

  • 論文データからキーワードネットワーク、共著者ネットワークを抽出する方法を知りたい方

  • 特定分野の知識マップ(Knowledge Map)を作成してみたい方

  • 特定分野の研究者の影響力や、知識概念の重要度を測定したい方

  • 論文の書誌情報データ収集・前処理ツール「Biblio Data Collector」を使ってみたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • NetMiner 4の紹介と基本的な使い方(無料)講座リンク: https://inf.run/ViiiU

  • その他に推奨される前提科目については、教育紹介の内容をご参照ください。

こんにちは
CYRAM NetMinerです。

サイラムは2000年に設立されたグラフデータサイエンス(Graph Data Science)専門企業で、国内初の商用ソーシャルネットワーク分析(SNA)ソフトウェアNetMinerを開発してきました。 20年以上にわたり、社会ネットワーク分析(SNA)、グラフ分析(Graph Analytics)、テキスト分析(Text Analytics)、グラフ機械学習(Graph Machine Learning)の分野で技術とノウハウを蓄積し、研究機関、大学、公共機関、企業のさまざまなデータ分析を支援してきました。 本講義では、NetMiner開発会社としての専門性をもとに、社会ネットワーク分析の基本概念から実際のデータ分析、結果の解釈まで、実務を重視して学ぶことができます。単なるソフトウェアの使用方法にとどまらず、データに潜む隠れた関係性や構造を発見する分析的思考も身につけてみましょう。
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共同知識共有者

カリキュラム

全体

13件 ∙ (4時間 54分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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