[論文レビュー] Eugene Garfield and Algorithmic Historiography: Co-Words, Co-Authors, and Journal Names

Loet Leydesdorff|arXiv (Cornell University)|May 29, 2010

Digital Humanities and Scholarship参考文献 49被引用数 18

ひとこと要約

本稿では、共通語（co-words）、共同著者（co-authors）、学術雑誌名（journal names）を用いたアルゴリズム的歴史学的手法を提案し、エュージェン・ガーフィールドの学術的業績の知的進化を可視化・アニメーション化する。これらの文献的変数を時間的経過にわたって多変量尺度構成法（MDS）を適用することで、ガーフィールドの知的ルーツと学術的ネットワークのダイナミクスを再構築し、こうしたデータが科学史をリアルタイムでアニメート・分析するのにどう利用できるかを示している。

ABSTRACT

Algorithmic historiography was proposed by Eugene Garfield in collaboration with Irving Sher in the 1960s, but further developed only recently into HistCite^{TM} with Alexander Pudovkin. As in history writing, HistCite^{TM} reconstructs by drawing intellectual lineages. In addition to cited references, however, documents can be attributed a multitude of other variables such as title words, keywords, journal names, author names, and even full texts. New developments in multidimensional scaling (MDS) enable us not only to visualize these patterns at each moment of time, but also to animate them over time. Using title words, co-authors, and journal names in Garfield's oeuvre, the method is demonstrated and further developed in this paper (and in the animation at http://www.leydesdorff.net/garfield/animation). The variety and substantive content of the animation enables us to write, visualize, and animate the author's intellectual history.

研究の動機と目的

• 引用以外の文献的メタデータを用いて、学術的歴史を再構築する手法を開発すること。
• 多変量尺度構成法（MDS）が、時間経過に伴う学術的ネットワークを可視化・アニメーション化する方法を示すこと。
• タイトル語、共同著者、学術雑誌名を分析的次元として用いて、ガーフィールドのアルゴリズム的歴史学概念を拡張すること。
• データ駆動型アニメーションを通じて、ガーフィールドの学術的進化の動的で視覚的な表現を提供すること。
• 本手法をガーフィールド自身の業績に適用し、知的ルーツ再構築の事例研究として検証すること。

提案手法

• 本手法は、ガーフィールドの出版物におけるタイトル語、共同著者、学術雑誌名の共起ネットワークを用いる。
• 多変量尺度構成法（MDS）を用いて、これらの共起パターンの次元を削減し、可視化可能な空間的配置に変換する。
• MDSマップの時間的系列をアニメーション化することで、知的クラスタの時間的進化を示す。
• 各文献的変数（例：キーワード、学術雑誌）を、学術的影響の可視化における別個の次元として扱う。
• 時間スタンプが付与されたメタデータを用いて、ガーフィールドの出版物からのデータを基にアニメーションを生成する。
• HistCite™に基づくが、引用以外の変数を歴史学的枠組みに統合することで、それを拡張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 論文タイトルにおける共通語をどのように用いることで、学術的出力における知的テーマの時間的変遷を追跡できるか？
• RQ2 共同著者ネットワークは、学術的共同研究構造の進化をどのように反映するか？
• RQ3 学術雑誌名は、学術的キャリアにおける分野的所属関係と知的位置づけの指標として、どのように機能するか？
• RQ4 多変量尺度構成法は、複数の文献的次元にわたる学術的ネットワークの動的構造を効果的に可視化・アニメーション化できるか？
• RQ5 アルゴリズム的歴史学は、引用データ以外の情報を用いて、学術的ルーツをどれほど正確に再構築できるか？

主な発見

• 本手法は、共通語、共同著者、学術雑誌名の時間的順序付きMDSマップを用いて、ガーフィールドの知的歴史を動的かつ的確に可視化した。
• タイトル語の共起パターンから、引用分析から情報科学への研究テーマのシフトが明らかになった。
• 共同著者ネットワークは、時間経過に伴う共同研究クラスタの発展を示し、重要な提携関係の変遷も可視化された。
• 学術雑誌名の共起は、情報科学および文献学分野の核心的雑誌へのガーフィールドの関与を強調した。
• これらのパターンのアニメーション化により、知的ルーツと学術的進化の包括的でリアルタイムの可視化が可能になった。
• 複数の文献的変数の統合により、引用ベースの手法を上回る、より深く正確なアルゴリズム的歴史学の実現が可能になった。