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AIDB Daily Papers

生成AIで学術論文の研究データ再利用を測定:オープンサイエンス指標の開発と初期結果

原題: Measuring research data reuse in scholarly publications using generative artificial intelligence: Open Science Indicator development and preliminary results
著者: Lauren Cadwallader, Iain Hrynaszkiewicz, parth sarin, Tim Vines
公開日: 2026-04-30 | 分野: LLM AI オープンソース XAI データ分析 cs.CL cs.DL

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、生成AIを用いて学術論文における研究データの再利用率を測定する新しい指標を開発した。
  • オープンサイエンスの実践がもたらす「下流」への影響を理解することが重要であり、データ再利用の測定は新たなアプローチである。
  • LLMを活用した結果、43%という高いデータ再利用率が示され、データ共有と再利用の恩恵が過小評価されている可能性が示唆された。

Abstract

Numerous metascience studies and other initiatives have begun to monitor the prevalence of open science practices when it is more important to understand the 'downstream' effects or impacts of open science. PLOS and DataSeer have developed a new LLM-based indicator to measure an important effect of open science: the reuse of research data. Our results show a data reuse rate of 43%, which is higher than established bibliometric techniques. We show that data reuse can be measured at scale using LLMs and generative artificial intelligence. The positive effects of research data sharing and reuse may currently be underestimated.

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