要約
研究論文の数が急速に増加しているため、学者が自分の専門分野に関連する新しい発見を追跡することが困難になっています。
さらに、急速に発展している分野で分野を超えて知識を結びつけることは、学際的な解決策が求められる気候変動のような複雑なテーマでは困難になります。
同時に、ブラック ボックス タイプのテキスト要約の台頭により、テキストの関係がどのように構築されるかを理解することが困難になり、ましてや因果関係を概念化し、仮説を立てることを可能にする既存の理論に関連することは困難になります。
この研究は、関連分野で支配的な主要な概念に関連しながら、変数の関係を抽出し、ネットワークを使用してその結果を合成することにより、自然言語処理を賢明に使用することを目的としています。
一例として、私たちは農家の気候変動への適応の分析に私たちの方法論を適用します。
このため、2022 年 8 月に Scopus から返された出版物の自然言語処理分析を実行しました。結果は、自然言語処理を記述的な方法でネットワークと組み合わせて使用することで、研究者が文献レビューの結果を統合するための高速で解釈可能な方法を提供することを示しています。
結果を理論で裏付けます。
要約(オリジナル)
The fast-growing number of research articles makes it problematic for scholars to keep track of the new findings related to their areas of expertise. Furthermore, linking knowledge across disciplines in rapidly developing fields becomes challenging for complex topics like climate change that demand interdisciplinary solutions. At the same time, the rise of Black Box types of text summarization makes it difficult to understand how text relationships are built, let alone relate to existing theories conceptualizing cause-effect relationships and permitting hypothesizing. This work aims to sensibly use Natural Language Processing by extracting variables relations and synthesizing their findings using networks while relating to key concepts dominant in relevant disciplines. As an example, we apply our methodology to the analysis of farmers’ adaptation to climate change. For this, we perform a Natural Language Processing analysis of publications returned by Scopus in August 2022. Results show that the use of Natural Language Processing together with networks in a descriptive manner offers a fast and interpretable way to synthesize literature review findings as long as researchers back up results with theory.
arxiv情報
| 著者 | Sofia Gil-Clavel,Tatiana Filatova |
| 発行日 | 2023-06-16 10:05:47+00:00 |
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