ほぼテク10月20日ChatGPTを活用した研究者名の名寄せ？効率的な課題解決の方法！？

AI生成AIChatGPTGPT

10月20日

著者裕太我妻

研究者名の名寄せのよくある課題

研究者名の名寄せは、多くのデータベースや研究プラットフォームで重要な課題となっています。
研究者が多数の論文やプロジェクトに関与している場合、その成果を一元的に把握するためには、名寄せが不可欠です。

研究者名の名寄せのよくある課題

同姓同名の問題
異なる綴りや表記
研究者の専門分野や所属
手動作業の限界

同姓同名の問題
一つ目の大きな課題は、同姓同名の研究者が存在するケースです。特に一般的な名前の場合、同じ名前の研究者が同じ、または異なる専門分野で活動している可能性があります。このような状況では、単純なテキストマッチングやキーワード検索では同一人物かどうかの確認が困難です。結果として、誤った名寄せが行われるリスクが高まり、研究者の業績評価や資金調達の際に問題が生じる可能性があります。

異なる綴りや表記
二つ目の課題は、一人の研究者が複数の綴りや表記で名前が出版されることです。これは、国際共同研究や多機関による研究などで特に顕著です。一人の研究者が”John A. Smith”, “J. Smith”, “John Smith” など、異なるバリエーションで名前が登録されるケースはよくあります。このような場合、一元化する際にどの名前を“正式なもの”とするか、どのように統一するかが難しく、誤った統一作業は研究者の業績に影響を及ぼす可能性があります。

研究者の専門分野や所属
三つ目の課題は、研究者が複数の専門分野や所属機関で活動している場合です。一人の研究者が異なる専門分野で論文を出版したり、複数の機関に所属している場合、その全ての業績を一元的に捉えるには、単純な名前マッチングだけでは不十分です。更に詳細なコンテキスト情報（例えば、共著者、出版年、引用数など）が必要となります。

手動作業の限界
最後に、名寄せ作業はしばしば手作業で行われ、その精度は人の判断に依存します。しかし、手作業は時間と労力がかかり、大量のデータに対しては非効率的です。また、人の判断には主観性が入り込む可能性があり、その結果として一貫性や再現性に問題が生じる可能性もあります。

名寄せの課題をそのままにしておくとこんな問題に繋がる？

研究者評価の誤り
同姓同名や異なる綴り・表記の問題が解決されていない場合、研究者の業績が正確に評価されない可能性があります。これは、資金調達、昇進、採用、そしてその他の専門家評価の場面で重大な影響をもたらす可能性があります。

研究者名の名寄せをそのままにしておくと？

データの一貫性の欠如
誤った研究の推進
資源の無駄遣い
研究進展の遅延

データの一貫性の欠如
異なるデータベースや研究プラットフォームで研究者の情報が一貫していない場合、データの信頼性と利用価値が低下します。これは研究コミュニティ全体にとって大きな損失です。

誤った研究の推進
研究者の専門分野や所属が正確に反映されていない場合、誤った方向に研究資源が配分される可能性があります。これは研究の質と進行速度に影響を及ぼす可能性があります。

資源の無駄遣い
手動作業が主流である場合、大量の人的資源が必要となります。これは特に大規模な研究機関やプロジェクトで顕著です。手作業での名寄せは非効率的であり、人的エラーの可能性も高く、コストがかかるだけでなく、精度にも問題が出る可能性が高いです。

研究進展の遅延
全ての課題が合わさると、研究進展自体が遅れる可能性もあります。正確な名寄せが行えないと、研究者が以前にどのような研究を行ってきたのか、どの程度の影響を持っているのかを正確に把握することができません。これが研究の新しい方向性を見出す上で障壁となることも考えられます。

以上のように、名寄せの課題を解決しないままにしておくと、個々の研究者から研究コミュニティ全体、さらには科学技術の進展に至るまで多くの側面で悪影響を及ぼす可能性があります。

名寄せを解決しよう！大好きChatGPTで行う名寄せの凄さ？

ChatGPTで名寄せをする凄さ！？

手軽さとアクセシビリティ
柔軟な対応力
プロトタイピングと検証

手軽さとアクセシビリティ
ChatGPTは非常にアクセスしやすいプラットフォームであり、特別なプログラミングスキルやデータベースの専門知識は必要ありません。インターフェースは非常に直感的で、一般のユーザーも容易に操作することができます。例えば、ユーザーは研究者名のリストをコピー＆ペーストするだけで、名寄せのプロセスを開始できます。これにより、研究の初心者や非専門家でも、効果的に研究者の業績を一元化する作業を簡単に行えます。

柔軟な対応力
ChatGPTの特長の一つは、非常に柔軟なアルゴリズムを持っていることです。同姓同名の問題や、名前の綴りが異なるケース、さらには研究者が複数の専門分野で活動している場合でも、そのコンテキストを理解して効率的な名寄せが可能です。例えば、”John A. Smith”と”J. Smith”が同一人物である場合、共著者や出版年、専門分野などの追加情報を利用して名寄せを行います。

プロトタイピングと検証
ChatGPTは名寄せ作業のプロトタイピングや概念の検証にも非常に適しています。大規模な名寄せプロジェクトを開始する前に、小さなデータセットで概念を試し、有用性を確認できます。これにより、全体のプロジェクトの方向性を早期に確認することができ、リソースの無駄を防ぐことができます。また、ChatGPTによる結果を基に、更に精度を高めるための高度な名寄せ作業に取り組むことも可能です。

以上のように、ChatGPTは手軽さ、柔軟性、プロトタイピングといった面で非常に強力なツールです。研究者名の名寄せは多くの場面で重要な作業であり、その効率化と精度向上には大きなニーズがあります。ChatGPTはこのニーズに応えうる多くの機能を持っています。

さっそく名寄せの調査ができるか試してみよう！

【ルール】
・GPT-4で実行する
・デモデータを用いて以下の課題を解決できるか指示してみる

【プロンプト】
ChatGPT, 以下の研究者データを用いて、次の課題を解決してください。
1. 同姓同名が存在するケースを特定し、それぞれの専門分野や所属機関に基づいて区別。
2. 名前が異なる綴りや表記で登録されているケースを特定し、それらを一元化。
3. 研究者が複数の専門分野や所属機関で活動しているケースを特定し、その全ての業績を一元的に捉える方法を提案。

1. John Smith, Harvard University, Physics, 2022
2. John Smith, MIT, Computer Science, 2021
3. John A. Smith, Harvard University, Physics, 2020
4. J. Smith, MIT, AI, 2022
5. Jon Smith, Stanford University, Chemistry, 2019
6. John Smith, University of Tokyo, Mathematics, 2018
7. Emily Williams, Oxford, Biology, 2021
8. Emily Williams, Cambridge, Biology, 2021
9. E. Williams, Oxford, Genetics, 2020
10. Emily W., Cambridge, Medicine, 2019
11. Jane Johnson, Caltech, Astrophysics, 2020
12. Jane Johnson, Princeton, Astrophysics, 2018
13. Jane E. Johnson, Caltech, Space Science, 2019
14. J. Johnson, Princeton, Quantum Physics, 2021
15. Hiroshi Tanaka, University of Tokyo, Engineering, 2022
16. Hiroshi Tanaka, Keio University, Medicine, 2020
17. Hiroshi Tanaka, University of Tokyo, Robotics, 2018
18. H. Tanaka, Keio University, Bioengineering, 2019
19. S. Suzuki, Kyoto University, Literature, 2021
20. Satoko Suzuki, Kyoto University, History, 2020
21. Satoko Suzuki, Waseda University, Philosophy, 2018
22. Satoko S., Waseda University, Ethics, 2022
23. Sarah Kim, Seoul National University, Law, 2021
24. Sarah Kim, Yonsei University, Political Science, 2018
25. S. Kim, Seoul National University, International Relations, 2019
26. Sarah K., Yonsei University, Governance, 2020
27. William Brown, University of London, Economics, 2022
28. William Brown, LSE, Political Economy, 2020
29. Bill Brown, University of London, Finance, 2019
30. W. Brown, LSE, Sociology, 2018

【生成したテキスト】
解決策を以下に示します。

1. 同姓同名が存在するケース
John Smith

Harvard University, Physics
MIT, Computer Science
University of Tokyo, Mathematics
推論: 3つの所属機関や専門分野が異なるため、少なくとも3人の異なる研究者が存在する可能性が高い。

Emily Williams

Oxford, Biology/Genetics
Cambridge, Biology/Medicine
推論: 2つの所属機関で似た専門分野のため、2人の異なる研究者が存在する可能性が高い。

Jane Johnson

Caltech, Astrophysics/Space Science
Princeton, Astrophysics/Quantum Physics
推論: 2つの所属機関で関連する専門分野のため、2人の異なる研究者が存在する可能性が高い。

Hiroshi Tanaka

University of Tokyo, Engineering/Robotics
Keio University, Medicine/Bioengineering
推論: 2つの所属機関で異なる専門分野のため、2人の異なる研究者が存在する可能性が高い。

Satoko Suzuki

Kyoto University, Literature/History
Waseda University, Philosophy/Ethics
推論: 2つの所属機関で関連する専門分野のため、2人の異なる研究者が存在する可能性が高い。

Sarah Kim

Seoul National University, Law/International Relations
Yonsei University, Political Science/Governance
推論: 2つの所属機関で関連する専門分野のため、2人の異なる研究者が存在する可能性が高い。

William Brown

University of London, Economics/Finance
LSE, Political Economy/Sociology
推論: 2つの所属機関で関連する専門分野のため、2人の異なる研究者が存在する可能性が高い。

2. 名前が異なる綴りや表記で登録されているケース
John Smith = John A. Smith = J. Smith = Jon Smith
Emily Williams = E. Williams = Emily W.
Jane Johnson = Jane E. Johnson = J. Johnson
Hiroshi Tanaka = H. Tanaka
Satoko Suzuki = S. Suzuki = Satoko S.
Sarah Kim = S. Kim = Sarah K.
William Brown = Bill Brown = W. Brown
3. 複数の専門分野や所属機関で活動しているケース
以下の研究者は複数の所属機関や専門分野での業績が確認されています。

John Smith: Physics (Harvard), Computer Science (MIT), Mathematics (U. of Tokyo)
Emily Williams: Biology/Genetics (Oxford), Biology/Medicine (Cambridge)
Jane Johnson: Astrophysics/Space Science (Caltech), Astrophysics/Quantum Physics (Princeton)
Hiroshi Tanaka: Engineering/Robotics (U. of Tokyo), Medicine/Bioengineering (Keio U.)
Satoko Suzuki: Literature/History (Kyoto U.), Philosophy/Ethics (Waseda U.)
Sarah Kim: Law/International Relations (Seoul National U.), Political Science/Governance (Yonsei U.)
William Brown: Economics/Finance (U. of London), Political Economy/Sociology (LSE)
提案: 各研究者のプロフィールページを作成し、そのページにすべての所属機関と業績を一元的にリストアップ。これにより、研究者の全ての業績を一元的に捉えることが可能となります。

まとめ

これまで手作業や専門的なツールでしか不可能であった名寄せが、ChatGPTによって大きく効率化されました。
それによって、研究者の成果を正確に把握し、適切な評価と推進が可能になります。例えば、”ジョン・スミス”、”J. スミス”、”ジョン・A・スミス”などといった、様々な名前のバリエーションが存在する場合でも、ChatGPTはこれらを効率よく一元化することができます。

名寄せの課題は短期間で解決するものではありませんが、ChatGPTのような先進的なツールがそれを大きく助けています。
手軽さとアクセシビリティ、柔軟な対応力、そしてプロトタイピングと検証の容易さにより、ChatGPTは名寄せ作業を革新的に改善しています。