Investigating Industry–Academia Collaboration in Artificial Intelligence: PDF-Based Bibliometric Analysis from Leading Conferences
概要 AI 分野における産学連携の動向を明らかにするため、2010～2023 年に開催された国際会議 AAAI と IJCAI の論文を対象に、書誌情報分析を行いました。これらの論文は、著者や所属などの情報がデータベース化されていないという問題があります。そこで本研究では、論文 PDF のテキストから所属文字列を抽出・分類する方法を構築し、各組織をアカデミアまたは企業に分類することで産学連携論文を特定しました。分析の結果、過去 10 年で AI 分野の産学連携のあり方が大きく変化していることが明らかになりました。また、文書分類による内容分析を行い、産学連携論文の第一著者のタイプや、連携論文・非連携論文の内容の違いについても調査しました。本研究で用意した所属メタデータは、GitHub上で公開しています。
著者 山内一礼（B4）、桂井麻里衣
発表場所 国際会議 ICADL 2024
データセット
論文情報・PDF
PDF（プレプリント版）は arXiv上にあります。
Yamauchi, K., Katsurai, M. (2025). Investigating Industry–Academia Collaboration in Artificial Intelligence: PDF-Based Bibliometric Analysis from Leading Conferences. In: Oliver, G., Frings-Hessami, V., Du, J.T., Tezuka, T. (eds) Sustainability and Empowerment in the Context of Digital Libraries. ICADL 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15494. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-0868-3_5