ライブラリ調査

　膨大な数存在する文献の中から、調査したい内容を含む文献を探し出すのは一般には容易なことではありません。長い間研究しているテーマであれば、同分野の研究者からの情報、書籍や論文の参考文献などから情報を辿っていくことができます。しかし、現実的な問題としては、「情報が何もない状態から新たなテーマに関連する文献を網羅的に調査したい」というケースがしばしば生じます。

　実際の文献を検索するために、古くから情報検索の分野で「文献情報の解析」、「文献情報のデータベース構築」といった研究や試みがなされており、そのような努力の結果、現在ではかなり広範囲に渡る網羅的な検索が可能となっています。ただし、利用できるデータベースは、商用データベースであることが多く、実際には利用代金を支払って必要な情報を検索するのが一般的となっています。逆にいえば、そのような大量の文献情報の管理と維持は、それ自体大変な作業なのです。

さて、文献を検索するためには、「文献をどう表現するか？」が重要です。基本となる考え方は、「文献の持つ情報内容の概念的な把握として、属性と呼ばれる複数の観点を定義し、この属性値を使って文献を理解する」ということです。属性とか、属性値とか言うと、難しく聞こえるかも知れません。しかし、次の表を見てもらえればすぐ理解できるはずです。

属性名	解説
表題(Title)	文献タイトルであり、一意に決まる。
著者(Authors)	文献の著者。
アブストラクト(Abstract)	著者が書いたアブストラクト（抄録、概要）。
主題(Subject)	著者が示した主題。
キーワード(Key Words)	内容に深く関連する重要語句。
コンテンツ(Contents)	文献の中身。
雑誌(Publication)	文献が論文の場合に掲載されている論文誌名が入る。
発行者(Publisher)	発行元。出版社名など。
巻(Volume)	論文誌の巻番号。通常は、1年間のうちに発行される論文誌は同じ巻番号であり、１年毎に番号が増えていく。
号(Number)	論文誌の号番号。発行される論文誌ごとに番号がつく。
発行年月(Date of Publication)	論文誌に記載されている年月。
ページ(Pages)	論文が掲載されているページ。115ページから 131ページまでならば、pp.115-131 というような記述が一般的。
参考文献(References)	論文中で引用している文献のリスト。

　このように、文献の内容を表現するものが属性であり、各文献に対して、予め定められた文献属性の値（例えば、あるタイトルやページ番号など。必ずしも、数値を指すわけではない）を対応させておくのです。こうしておけば、例えば「タイトル」、「著者名」などを使って、該当する属性値を持つ文献リストを検索することができるわけです。

　必要な文献のタイトルや著者が分かっているときは検索は容易です。データベースに登録されていさえすれば、ヒットさせることができるはずです。難しいのは、「地域の教育を推進する市民活動」に関係する文献を網羅的に探したいなどといった場合でしょう。少しでも関係する文献は、膨大な数存在するかも知れません。

　時間的・空間的なメリットを重視した検索では、各文献に対し少数のキー属性を対応させたデータベースを作成し、このデータベースを用いて検索を行い、必要と分かれば文献の本体を取得するという段階的な方法が取られます。すなわち、文献の一次情報を、少数のキー属性値のみに注目した二次情報としてとらえ直し、この二次情報を有効活用して、必要な文献をヒットさせます。現代のように、図書数、論文数も莫大となっている状況では、このような二次情報によって必要と思われる文献を検索してから、一次情報を調査するのが現実的でしょう。

　逆に言えば、キーワードなどの情報から文献を検索しますから、うまくキーワードを入れないと、

という二つの問題が生じてきます。通常、情報検索の検索効率を測る尺度として

がありますが、これは正に上の二つの問題に対応した尺度です。商用データベースでは、様々な検索法が用意されていますから、色々な方法を利用して、これらの評価基準で考えた時の検索の効率について考えてみましょう。

　以下で課題をやりながら、実際にデータベース検索を体験します。その際の留意点について、指導教官、TAの指導を良く聞いてください。商用データベースでは、各々で規約がありますから、規約に反する行為等は絶対に止めましょう。