(第２回 データサイエンス・アドベンチャー杯 言語部門 最優秀賞）
チーム名：キュープラス（九州大学附属図書館等）
一般の人が新しい科学技術を知るのは、ニュースなどの二次情報や、ニュースへのコメントなどの三次情報からが多い。一次情報の科学論文を一般の人が見ることはまれである。科学技術情報と検索の発達にも関らず、一般社会と専門家の乖離は大きく、若い人の理系離れも問題となっている。本チームのシステムは、一次情報である文献概要から、一般の人や報道関係者が、知りたいテーマに関連して、「だれが、どこで、どんな」研究活動を行っているかを、ひと目で表すマップを生成する。専門家でも、複合領域や未知の分野の調査では、このような領域マップを苦労して作らなければならい。本システムでは、文献に現れるキーワード、専門用語、領域分類、研究者名、研究機関名、出版年などを属性付きの単語として、関連マップを表示する。それぞれの単語は属性に応じて異なる色で表示さるので、単語の関連は容易に推測でき、潜在的な概念マップ(Conceptual Map)といえる。
