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一般的な話題

良質な論文との出会いを増やす「新着論文リコメンデーションシステム」

時はデジタル全盛時代、論文は検索エンジンで探すかRSSリーダーでチェック、閲覧もPDFというのが普通になっています。ただこのやり方では、「予想外の良質論文との出会い」は減っているように思います。

しかし一方では異常なレベルの情報過多。発表論文数が多すぎるため、専門論文のチェックすらままならない毎日。優先度の低い領域までフォローして良い論文を探していくのは、並大抵ではありません。

そうはいっても、予想外の面白い研究論文に触れたい!出会いたい!自分では探し方分からないけど!時間ないから興味ない内容はなるべく見たくないけど!・・・そんな贅沢なニーズは有ることでしょう。

それを満たしてくれる(?)ツールが、今回紹介する「論文リコメンデーションシステム」です。これはその名の通り、読むべき論文リストを個別最適化しておすすめしてくれるサービスです。

多くは立ち上がったばかりでこれからという印象ですが、軽く使ってみたところ、なかなかに便利な印象を持ちました。特に化学系論文チェックに役立ちそうなものに絞って、比較レビューしてみたいと思います。

ReadCube 

使った中では一番のお薦めです。詳細はこちらのケムステ記事に別にまとめてありますので、ご覧ください。

ReadCubeは無料の文献管理ソフトですが、論文リコメンデーション機能が最初から実装されています。自前でインポートした論文ライブラリが基盤になるため、精度はかなり的確という印象です。RSSリーダーで見ると「おっ」と目を留める論文は、軒並みピックアップされている気がします。

また論文カテゴリ別におすすめしてくれる機能もあるので、少し離れた周辺領域のトピックや、これから取り組もうと考えるトピックを別にグループ化しておけば、それぞれにおすすめを拾ってくれます。専門外の分野を勉強しようとすると、どの論文を追えばいいのか途方に暮れることも多いのですが、このやり方だと地に足を付けながら知識拡張が行えるように感じます。

readcube_tips_16

最大の欠点はソフトが重いこと、頻繁にフリーズすることです・・・これは今後の改善を期待したいです。

Mendeley Suggest

文献管理ソフトMendeleyにも、論文リコメンデーション機能が実装されています。ReadCube同様、自前インポートした論文情報をベースにしているため、長く使っている方ほど便利に使える機能でしょう。

paper_recommendation_5

「popular/trending in your discipline」「based on what you added last」という項目は、他サービスにはないものです。時流を反映させたリコメンドや、非専門家が落としがちな分野の常識など、コミュニティ属性をもった論文のリコメンドを期待する人には良い機能だと思えます。

欠点は、1度にリコメンデーションされる数が少ない(各項目20未満)ことです。そのため、なんとなく偏りがある印象がぬぐえません。

また2016年8月現在、おすすめリストはWeb上でしか見られず、PCクライアントから見ることができません。この辺は既に完全パッケージ化されているReadCubeに軍配が上がります。しかしそのうち改善されるようですので、期待しておきましょう。

SciReader 

気になるキーワードを数個入れておいたり、ライブラリ情報(*.bib)をインポートしておけば、それをベースに読むべき論文をおすすめしてくれるWebシステムです。

paper_recommendation_4

分野ごとにライブラリを作っておけば、おすすめ論文のカラーを分けることも可能のようです。またジャーナルを登録しておけば、ASAPチェックもこれでできそうです。

医学・生物学分野での使用を想定しているようですが、化学系論文もちゃんと拾ってくれます。精度もなかなか良いです。独自機能として、メールでおすすめリストを定期配信してくれるのは魅力的です。

またAltmetricsやTwitterでの評判などが、横にパッと表示されるのもユニークな点だと思います。動作が軽いのも良いですね。

欠点はWeb版しか無いこと、UIがまだまだ洗練されていないせいか直感的な操作がしづらいこと、論文を手に入れるには毎回ジャーナルサイトに飛ばねばならず、ReadCubeより手間がかかること・・・などでしょうか。

まだまだ発展途上のサービスという印象です。

Google Scholar 

自分のpublication listを解析し、興味を持ちそうな新着論文をおすすめしてくれる機能が付いています。「マイ アップデート」というのがそれに相当します。

paper_recommendation_2

精度良いおすすめを得るためには、最初にGoogle Scholarにプロフィールを登録する必要があるようです。以前のケムステ記事を参考にやってみてください。

自分が既に成した仕事を情報源にしているため、かなりの特化リコメンデーションをしてくれます。

paper_recommendation_1

また、検索エンジンの雄だけあって、とにかく検索速度や動作が速いことも魅力です。関連論文や引用文献へのアクセスも素早くできます。これは他の追随を許さない圧倒的強みだと思います。

反面、専門家レベルではないが興味がある隣の分野、次なる一手に絡む横断分野も追っておきたい・・・といった、カテゴリ別おすすめ取得ニーズには向かないサービスだとも思えます。

おわりに

以上、代表的な「論文リコメンデーションシステム」をざっとご紹介しました。簡単に長短をまとめておきましょう。この中では、筆者は断然ReadCube推しです。メールで情報を定期配信してほしいなら、SciReaderもオススメです。


筆者自身も、リコメンデーションシステムを使っているうちに、探索から漏れていたキー論文や予想外の興味深い論文を見つけることができました。雑誌をパラパラめくることが少なくなった時代ですから、上手く使って良質な仕事との出会いを増やしておきたいですね。

こういったサービスは、使えば使うほど自分好みに最適化されていくのが良い点だと思います。是非ご自身で好みのサービスを使い倒してみてください。

おまけ:今回取りあげなかったサービス

類似サービスは他にもありますが、ほとんどは医学・生物系ジャーナルに特化したつくりになっています。以下にリストしてあるものは、化学論文を当たるにはイマイチかなー、もしくは発展途上すぎるかなー、と思えたものです。興味ある方は各自でお試しください。

いつの日か、ボランティア精神溢れるお歴々がレビューして頂けることでしょう・・・

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cosine

cosine

博士(薬学)。Chem-Station副代表。現在国立大学教員として勤務中。専門は有機合成化学、主に触媒開発研究。 関心ある学問領域は三つ。すなわち、世界を創造する化学、世界を拡張させる情報科学、世界を世界たらしめる認知科学。 素晴らしければ何でも良い。どうでも良いことは心底どうでも良い。興味・趣味は様々だが、そのほとんどがメジャー地位を獲得してなさそうなのは仕様。

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