Построение научных графов знаний на основе исследовательских статей по социологии: инкрементальные изменения в причинно-следственных высказываниях

Исследователи изучают различные аспекты представления научных статей в виде машинообрабатываемых графов знаний. В настоящем исследовании эта работа расширена на область социальных наук, а именно на построение научных графов знаний, которые представляют результаты исследований вместе с аргументами, подтверждающими их, и показывают, как исследовательские утверждения поэтапно формируются в соответствии с дискурсивной структурой статьи. Были проанализированы 30 исследовательских статей по социологии, посвящённых выявлению или подтверждению причинно-следственных связей между понятиями. Исследовалась причинная структура высказываний, содержащих результаты исследований, а также изучалось, какую дополнительную информацию предоставляют другие высказывания, выполняющие аргументативные и риторические функции общего утверждения, центральности темы, обзора литературы, исследовательского пробела, цели исследования, метода исследования, результата исследования и научного вклада. Для руководства анализом использовалась информационная модель причинно-следственных связей, включающая все возможные роли в причинной информационной структуре. Показано, что научный граф знаний, представляющий результаты исследования в статье по социальным наукам, должен включать информацию, извлечённую из множества высказываний статьи, чтобы обеспечить всестороннее представление конструируемого знания. В совокупности эти высказывания, рассматриваемые в последовательности, образуют ход аргументации статьи и показывают, как конструируется знание. Кроме того, в исследовании был реализован прототип приложения для визуализации графов, позволяющий пользователям изучать причинную структуру высказываний с результатами исследования и то, как эта структура поэтапно формируется при последовательном рассмотрении информационного содержания других высказываний. Этот инструмент позволяет читателям исследовать противоречивые или неожиданные результаты, прослеживать, как причинно-следственные связи обобщаются или конкретизируются, и понимать общую причинную информационную структуру, накапливающуюся в статье.