[論文レビュー] Fractional counting of authorship to quantify scientific research output

V. Carbone|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2011

scientometrics and bibliometrics research参考文献 16被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、共同著者数の平方根（μ ≈ 0.5）によるべき乗則的重み付けを用いて著者貢献度を分数化することで、h-indexおよびg-indexを正規化し、共同研究の規模によるバイアスを低減する手法を提案する。この方法により、共同研究チームの規模に起因する指標の不自然な膨張が解消され、イタリアのFIS01 SSD分野に属する物理学者たちの科学的インパクトが、一貫した安定した分布として明らかになる。

ABSTRACT

We investigate the problem of counting co-authorhip in order to quantify the impact and relevance of scientific research output through normalized extit{h-index} and extit{g-index}. We use the papers whose authors belong to a subset of full professors of the Italian Settore Scientifico Disciplinare (SSD) FIS01 - Experimental Physics. In this SSD two populations, characterized by the number of co-authors of each paper, are roughly present. The total number of citations for each individuals, as well as their h-index and g-index, strongly depends on the average number of co-authors. We show that, in order to remove the dependence of the various indices on the two populations, the best way to define a fractional counting of autorship is to divide the number of citations received by each paper by the square root of the number of co-authors. This allows us to obtain some information which can be used for a better understanding of the scientific knowledge made through the process of writing and publishing papers.

研究の動機と目的

• 科学的出版物における共同研究の規模の違いが引き起こす従来のh-indexおよびg-indexのバイアスを是正すること。
• 平均共同著者数への依存度を最小化する最適な分数化貢献度算出法を同定すること。
• 正規化された指標が、異なる科学的生産性の集団を一つの解釈可能な分布に統合できるかを評価すること。
• 任期更新、助成金交付、学術会員選考プロセスにおける、データ駆動的かつ客観的な科学的インパクト評価基準を提供すること。

提案手法

• N名の共同著者を有する論文において、各著者に1/√Nの分数的引用重みを割り当て、すべての引用にこれを適用する。
• 引用をN−μで重み付けし、分数的引用数を用いて再計算することで、正規化された指標hμおよびgμを導入する。
• 非線形最小二乗法を用いて、hμおよびgμが平均共同著者数（Mj）への依存度を最小化する最適なμを特定する。
• hμおよびgμの経験的分布をカウチ＝ローレンツ関数にフィットさせ、代表値（h⋆, g⋆）および変動幅（σh, σg）を抽出する。
• Web of Scienceから抽出した60名のイタリアの正教授（FIS01 SSD分野）のデータセットを用いて、手法の妥当性を検証する。
• 異なるμ値（例：0.5, 0.6, 1.0）の性能を比較し、共同研究規模にわたる分散を最小化する値を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 平均共同著者数への依存度を最小化する分数的引用重み付けの最適なべき乗μは何か？
• RQ2 μ ≈ 0.5の分数化による重み付けが、共同研究規模に起因する二つの異なる科学的生産性集団を、一つの整合的で整合性のある分布に統合できるか？
• RQ3 正規化されたhμおよびgμ指標は、異なる共同研究規模における真の科学的インパクトを従来の指標よりも的確に反映できるか？
• RQ4 正規化された指標を最もよく記述する統計的分布は何か？ そして、これは科学的生産性の背後にあるダイナミクスに何を示唆するか？
• RQ5 得られた正規化された指標は、任期更新、助成金交付、学術会員選考のための客観的基準として利用可能か？

主な発見

• 最適な分数的貢献度パラメータはμ⋆ ≈ 0.53 ± 0.01であり、1/2に極めて近く、共同著者数の平方根による重み付けが指標の正規化に最も適していることを示している。
• hμおよびgμの両指標が平均共同著者数（Mj）に対して強く独立していることから、√N重み付けが共同研究規模バイアスを効果的に除去していることが確認された。
• 全分数的引用数Ctot(μ)はhμ²およびgμ²に線形関係にあり、係数はαμ = 5.45 ± 0.08およびβμ = 2.04 ± 0.07である。
• hμおよびgμの経験的分布は、カウチ＝ローレンツ関数によって良好に記述され、代表値はh⋆ ≈ 6.80 ± 0.01およびg⋆ ≈ 11.70 ± 0.07である。
• g-indexの変動幅σg ≈ 8.5 ± 0.6は、h-indexのσh ≈ 4.0 ± 0.1よりも顕著に大きく、高被引用論文の分布により大きなばらつきがあることを示している。
• 結果から、科学的インパクトは少数の極めて高被引用論文に起因しており、g-indexはh-indexよりもその不均一性をより敏感に捉えていることが示唆される。