概要

ICLR_Analysisは、OpenReviewプラットフォーム上のICLR査読データ（2025年11月時点）を基に作られたレビュー分析プラットフォームです。査読スコアやコメント、アサイン情報、採択/不採択のメタデータを集約し、分布や相関、時系列変化を可視化することで、コミュニティで議論されるトレンドやレビュープロセスの偏りを把握できます。ウェブUIを通じたインタラクティブなフィルタ・検索、ダッシュボード表示、データのエクスポート機能などを備え、研究者やレビュー運営者がデータ駆動で判断を下せるよう設計されています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 6
• フォーク数: 1
• ウォッチャー数: 6
• コミット数: 6
• ファイル数: 24
• メインの言語: JavaScript

主な特徴

• OpenReviewのICLRデータを用いた査読メタデータの集約と可視化ダッシュボード
• レビュースコア、コメント傾向、採択結果の比較・フィルタリング機能
• デプロイ設定（Vercelトリガー等）と環境変数テンプレートを同梱
• 多言語README（英語・簡体中文）とMITライセンスによる明確な利用許諾

技術的なポイント

本プロジェクトはJavaScriptを中心としたWebアプリケーションで、OpenReviewから取得した2025/11時点のICLRデータを基に可視化とインタラクティブ分析を提供する構成になっています。リポジトリに .env.example があることから環境変数でAPIキーやデータソースを切り替えられる設計で、.vercel-trigger の存在はVercel等のサーバレス環境へのデプロイを想定していることを示唆します。データワークフローとしては、OpenReviewのJSON/CSVを前処理してメタデータ（論文ID、レビューID、レビュワー、スコア、コメント、タイムスタンプ、採択可否など）を抽出・正規化し、フロントエンドで読み込みやすい形式に変換していると推測されます。可視化部分では複数軸でのフィルタリング、時系列トレンド、カテゴリ別ヒストグラムやワードクラウドなどを提供することで、レビュワーのバイアス検出や採択とスコア間の相関分析が行いやすくなっています。設計上はクライアント側でのレンダリングに重きを置くシングルページアプリケーション（SPA）を採用している可能性が高く、データ量が大きい場合はサーバレス関数や事前集計バッチで負荷を軽減するアプローチが取り入れられていると考えられます。さらに、多言語ドキュメントとMITライセンスにより他者による拡張・再利用がしやすく、研究コミュニティでのコラボレーションや継続的なデータ更新にも向いています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .env.example: file
• .gitattributes: file
• .gitignore: file
• .vercel-trigger: file
• README.md: file

…他 19 ファイル

まとめ

OpenReviewデータをフロント向けに整理した実用的なICLRレビュー分析基盤。拡張性が高く実践的。

リポジトリ情報：

• 名前: ICLR_Analysis
• 説明: 2026ICLR Analysis based 2025/11 OpenReview dataset
• スター数: 6
• 言語: JavaScript
• URL: https://github.com/fox291/ICLR_Analysis
• オーナー: fox291
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/246568906?v=4

READMEの抜粋：

ICLR Review Analysis Platform

A comprehensive platform for analyzing peer review data from the International Conference on Learning Representat…