論文の概要: Exploring the Technical Knowledge Interaction of Global Digital Humanities: Three-decade Evidence from Bibliometric-based perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08347v1
- Date: Mon, 11 Aug 2025 12:27:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.189957
- Title: Exploring the Technical Knowledge Interaction of Global Digital Humanities: Three-decade Evidence from Bibliometric-based perspectives
- Title（参考訳）: グローバル・デジタル・ヒューマニティの技術的知識相互作用の探求--バイオロメトリの視点からの3Dエビデンス
- Authors: Jiayi Li, Chengxi Yan, Yurong Zeng, Zhichao Fang, Huiru Wang,
- Abstract要約: 本研究では,トピック・メソッド・コンポジション(TMC)の新たな概念を紹介する。
TMCは、特定の研究トピックとそれに対応する手法の共起によって生成される、ハイブリッドな知識構造を指す。
本研究では, 文献分析, トピックモデリング, ネットワーク解析を組み合わせたワークフローを構築し, 研究分野の発達特性とパターンを解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4731966382810215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Digital Humanities (DH) is an interdisciplinary field that integrates computational methods with humanities scholarship to investigate innovative topics. Each academic discipline follows a unique developmental path shaped by the topics researchers investigate and the methods they employ. With the help of bibliometric analysis, most of previous studies have examined DH across multiple dimensions such as research hotspots, co-author networks, and institutional rankings. However, these studies have often been limited in their ability to provide deep insights into the current state of technological advancements and topic development in DH. As a result, their conclusions tend to remain superficial or lack interpretability in understanding how methods and topics interrelate in the field. To address this gap, this study introduced a new concept of Topic-Method Composition (TMC), which refers to a hybrid knowledge structure generated by the co-occurrence of specific research topics and the corresponding method. Especially by analyzing the interaction between TMCs, we can see more clearly the intersection and integration of digital technology and humanistic subjects in DH. Moreover, this study developed a TMC-based workflow combining bibliometric analysis, topic modeling, and network analysis to analyze the development characteristics and patterns of research disciplines. By applying this workflow to large-scale bibliometric data, it enables a detailed view of the knowledge structures, providing a tool adaptable to other fields.
- Abstract（参考訳）: デジタル人文科学(DH)は、人文科学と計算手法を統合し、革新的なトピックを探求する学際分野である。
それぞれの学術分野は、研究者が調査するトピックと彼らが採用する方法によって形成された独特の発達経路に従っている。
文献計測分析の助けを借りて、これまでの研究の多くは、研究ホットスポット、共著者ネットワーク、機関的ランキングなど、多次元にわたるDHを調査してきた。
しかしながら、これらの研究はしばしば、DHにおける技術進歩とトピック開発の現状について深い洞察を提供する能力に制限されている。
結果として、それらの結論は、現場におけるメソッドやトピックの相互関係を理解する上で、表面的あるいは解釈可能性に欠ける傾向にある。
このギャップに対処するため,本研究では,特定の研究トピックとそれに対応する手法の共起によって生み出すハイブリッド知識構造を参考に,トピック・メソッド・コンポジション(TMC)という新たな概念を導入した。
特にTMC間の相互作用を解析することにより、デジタル技術とDHにおけるヒューマニズムの交わりと統合をより明確に見ることができる。
さらに, 文献分析, トピックモデリング, ネットワーク解析を併用した TMC ベースのワークフローを構築し, 研究分野の発達特性とパターンを解析した。
このワークフローを大規模な書誌データに適用することにより、知識構造の詳細なビューを可能にし、他の分野に適用可能なツールを提供する。
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