[論文レビュー] Applying centrality measures to impact analysis: A coauthorship network analysis

Erjia Yan, Ying Ding|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2010

scientometrics and bibliometrics research被引用数 31

ひとこと要約

本研究では、図書館学情報科学分野（1988–2007年）の20年間にわたる共同著者ネットワークに対して、4つの中心性指標（近接性、媒介性、次数、PageRank）を適用し、それらが引用回数と顕著に相関することを示した。研究結果は、中心性指標が従来の引用回数に加えて、ネットワークベースの指標として著者インパクト分析に有効である可能性を示唆している。

ABSTRACT

Many studies on coauthorship networks focus on network topology and network statistical mechanics. This article takes a different approach by studying micro-level network properties, with the aim to apply centrality measures to impact analysis. Using coauthorship data from 16 journals in the field of library and information science (LIS) with a time span of twenty years (1988-2007), we construct an evolving coauthorship network and calculate four centrality measures (closeness, betweenness, degree and PageRank) for authors in this network. We find out that the four centrality measures are significantly correlated with citation counts. We also discuss the usability of centrality measures in author ranking, and suggest that centrality measures can be useful indicators for impact analysis.

研究の動機と目的

• 共同著者ネットワークにおけるネットワーク中心性指標が、学術的インパクトの指標として機能するかどうかを調査すること。
• 図書館学情報科学分野において20年間にわたる縦断的共同著者ネットワークにおけるマイクロレベルのネットワーク特性を分析すること。
• 中心性指標が著者ランク付けおよびインパクト評価に実用的かどうかを評価すること。
• 従来の引用回数と比較して、中心性指標が学術的インパクトを測定する際にどの程度予測力を持つのかを検証すること。

提案手法

• 1988–2007年の16冊の図書館学情報科学関連学術誌のデータを用いて、進化する共同著者ネットワークを構築すること。
• 各著者に対して、次数、近接性、媒介性、PageRankの4つの中心性指標を計算すること。
• 時間経過に伴う中心性スコアの縦断的分析を行い、安定性および引用インパクトとの相関を評価すること。
• 個々の著者について、各中心性指標と引用回数の間の相関を統計的に分析すること。
• ネットワーク可視化および記述統計を用いて、著者間協働の構造的パターンを解釈すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共同著者ネットワークにおける中心性指標が、学術的インパクトの指標としての引用回数とどの程度相関するか。
• RQ2 次数、近接性、媒介性、PageRankといった異なる中心性指標は、著者インパクトを予測する際にどのように比較されるか。
• RQ3 中心性指標は、引用回数のみに依存するのとは対照的に、より洗練されたか、あるいはより安定したインパクト指標を提供できるか。
• RQ4 中心性スコアは時間経過とともにどのように変化するのか。これは、著者ランク付けおよびインパクト評価にどのような意味を持つのか。

主な発見

• 近接性、媒介性、次数、PageRankの4つの中心性指標は、引用回数と顕著な正の相関を示しており、従来のインパクト指標と強い整合性を示している。
• 媒介性中心性が引用回数との相関が最も高く、協働ネットワーク内でブリッジの役割を果たす著者がしばしば高く引用される傾向にあることを示唆している。
• 近接性および次数中心性も、引用インパクトと強く、統計的に有意な相関を示しており、インパクト分析への応用が有効であることを裏付けている。
• PageRankは引用回数と強く相関しており、協働ネットワーク内での有数な著者を特定するうえで実用的であることが裏付けられている。
• 結果から、中心性指標は引用回数とは別または補完的に、著者インパクト評価において信頼できるネットワークベースの指標として機能しうることが示された。