[論文レビュー] Are self-citations a normal feature of knowledge accumulation?

Philippe Vincent‐Lamarre, Vincent Larivière|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2023

scientometrics and bibliometrics research被引用数 4

ひとこと要約

本研究は、6300万件以上の論文と5100万件以上の著者を対象に、学術的コミュニケーションにおける自己引用の分析を行い、男性および年配の研究者において自己引用がより一般的であることが判明した。全体的には自己引用は引用数にややから中程度の正の影響を及ぼし、他の引用タイプよりも相関性が高く、一部の研究者にとっては指標が著しく膨張する。本研究は、自己引用が知識蓄積の正常な特徴ではあるが、戦略的に影響力を持つものであると結論づける。

ABSTRACT

Science is a cumulative activity, which can manifest itself through the act of citing. Citations are also central to research evaluation, thus creating incentives for researchers to cite their own work. Using a dataset containing more than 63 million articles and 51 million disambiguated authors, this paper examines the relative importance of self-citations and self-references in the scholarly communication landscape, their relationship with the age and gender of authors, as well as their effects on various research evaluation indicators. Results show that self-citations and self-references evolve in different directions throughout researchers' careers, and that men and older researchers are more likely to self-cite. Although self-citations have, on average, a small to moderate effect on author's citation rates, they highly inflate citations for a subset of researchers. Comparison of the abstracts of cited and citing papers to assess the relatedness of different types of citations shows that self-citations are more similar to each other than other types of citations, and therefore more relevant. However, researchers that self-reference more tend to include less relevant citations. The paper concludes with a discussion of the role of self-citations in scholarly communication.

研究の動機と目的

• 学術的キャリアを通じて自己引用が知識蓄積に果たす役割を調査すること。
• 自己引用が性別や年齢などの著者属性とどのように関係するかを分析すること。
• 自己引用が引用数などの研究評価指標に与える影響を評価すること。
• 特に自己引用を含む、さまざまな引用タイプにおける引用元論文と引用先論文のトピック的類似性を比較すること。
• 自己引用が学術的関連性に意味的に寄与しているのか、あるいは指標操作の手段として機能しているのかを評価すること。

提案手法

• 本研究は、学術的出版記錴から得た6300万件の論文および5100万件の著者を識別可能な著者として扱ったデータセットを用いる。
• メタデータおよびテキスト解析を用いて、自己引用（自著への引用）と自己参照（本文における自著への言及）を区別する。
• 引用の類似性は、自然言語処理に基づく埋め込み技術を用いて、引用元論文と引用先論文の要約を比較することで測定する。
• 統計モデルを用いて、自己引用頻度と著者属性（性別、キャリア段階）との関係を分析する。
• 回帰分析を用いて、分野および出版年齢を制御した上で、自己引用が引用数に与える影響を定量的に評価する。
• 抽象要約の埋め込みのコサイン類似度を用いて、自己引用と他の引用タイプとのトピック的類似性を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己引用および自己参照は、研究者の学術的キャリアを通じてどのように変化するか？
• RQ2 男性または年配の研究者において、自己引用がより一般的であるか？
• RQ3 自己引用は、引用に基づく研究評価指標をどの程度まで膨張させるか？
• RQ4 自己引用された論文のトピックは、他の引用タイプと比較してどの程度類似しているか？
• RQ5 自己参照を多く行う研究者は、より関連性の低い引用を含む傾向があるか？

主な発見

• 自己引用は、男性および年配の研究者においてより一般的であり、研究者の年齢が増すにつれて頻度が著しく上昇する。
• 平均的には、自己引用は著者の全体的な引用数にわずかから中程度の正の影響を与える。
• 一部の研究者において、自己引用により著しく引用数が膨張しており、指標への不均衡な影響が示唆される。
• 自己引用同士は他の引用タイプよりもトピック的に類似しており、関連性がより高いことが示唆される。
• 自己参照を多く行う研究者は、関連性の低い引用を含む傾向があるため、自己宣伝と引用の質の間にはトレードオフがある可能性がある。
• 本研究では、自己引用が単なる重複ではなく、しばしばトピック的に整合的であることが判明し、知識の継続性を支える役割を果たしていることが支持される。