[論文レビュー] Growth rates of modern science: A latent piecewise growth curve approach to model publication numbers from established and new literature databases

Lutz Bornmann, Robin Haunschild+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 14, 2020

scientometrics and bibliometrics research被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、17世紀から現在に至る現代科学の成長を、Web of Science、Scopus、Dimensions、Microsoft Academic の4つの文献データベースからの出版データを用いて、潜在的区分的成長曲線アプローチでモデル化している。全体の科学的出版成長率は年間4.10％（17.3年ごとに倍増）であり、産業化や第二次大戦といった主な歴史的・経済的・政治的出来事によって説明できる5つの異なる成長セグメントが存在する。

ABSTRACT

Growth of science is a prevalent issue in science of science studies. In recent years, two new bibliographic databases have been introduced which can be used to study growth processes in science from centuries back: Dimensions from Digital Science and Microsoft Academic. In this study, we used publication data from these new databases and added publication data from two established databases (Web of Science from Clarivate Analytics and Scopus from Elsevier) to investigate scientific growth processes from the beginning of the modern science system until today. We estimated regression models that included simultaneously the publication counts from the four databases. The results of the unrestricted growth of science calculations show that the overall growth rate amounts to 4.10% with a doubling time of 17.3 years. As the comparison of various segmented regression models in the current study revealed, the model with five segments fits the publication data best. We demonstrated that these segments with different growth rates can be interpreted very well, since they are related to either phases of economic (e.g., industrialization) and / or political developments (e.g., Second World War). In this study, we additionally analyzed scientific growth in two broad fields (Physical and Technical Sciences as well as Life Sciences) and the relationship of scientific and economic growth in UK. The comparison between the two fields revealed only slight differences. The comparison of the British economic and scientific growth rates showed that the economic growth rate is slightly lower than the scientific growth rate.

研究の動機と目的

• 現代科学の始まりから現在に至るまでの科学的出版出力の長期的成長傾向を分析すること。
• 新しく利用可能になった文献データベース（DimensionsおよびMicrosoft Academic）が、歴史的科学成長分析において有効であるかを評価・検証すること。
• 科学的成長の明確な段階を同定し、それらを主な社会的・歴史的発展と関連付けること。
• 物理学・技術科学と生命科学の広い分野における成長率を比較し、イギリスにおける科学成長と経済成長の関係を検証すること。
• 非線形成長パターンを標準の指数関数的モデルよりも正確に捉えることができる、潜在的区分的成長曲線モデルを構築・適用すること。

提案手法

• 1600–2020年の期間をカバーする4つのデータベース（Web of Science、Scopus、Dimensions、Microsoft Academic）から出版数を収集した。
• 区分的成長率を推定できる潜在的区分的成長曲線モデルを適用し、異なる勾配を持つ明確な成長フェーズを許容した。
• 全4つのデータベースの出版数を同時に回帰分析でモデル化することで、妥当性を高め、バイアスを低減した。
• 適合度統計を用いて2～7セグメントの複数の区分的モデルを評価し、最適な成長フェーズ数を特定した。
• 歴史的マーカー（例：第二次大戦、産業化）を統合し、成長率の変化の時期とその原因を解釈した。
• 分野別および国レベル（イギリス）の比較を実施し、分野間および科学と経済の間での成長ダイナミクスの違いを評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 17世紀から2020年までの科学的出版の全体的な成長率は何か。それに伴う倍増期間はどのくらいか。
• RQ2 現代科学の歴史において、いくつの明確な成長フェーズが存在するのか。それらのタイミングと異なる成長率は、どのように説明できるか。
• RQ3 観察された成長セグメントの多くが、産業化や第二次大戦といった主要な経済的・政治的出来事とどの程度関連しているか。
• RQ4 同じ期間において、物理学・技術科学分野の成長率と生命科学分野の成長率は、どのように比較できるか。
• RQ5 イギリスにおける科学的出版成長率は、同時に観察された経済成長率と比べて、どの程度の割合で上回っているか。

主な発見

• 1600年から2020年までの科学的出版の全体的な成長率は年間4.10％であり、倍増期間は17.3年である。
• 5セグメントの区分的成長モデルがデータに最もよく適合しており、セグメント数が少ないか多すぎるモデルよりも優れていることが確認された。
• 5つの成長フェーズは、主な歴史的発展とよく一致している：産業化以前、初期産業化、第二次大戦、戦後拡大、および20世紀後半の加速期。
• 物理学・技術科学分野と生命科学分野の成長率にはわずかな差異しかなく、広い科学分野全体で類似した長期的出版トレンドが見られることが示された。
• イギリスにおいて、科学的出版成長率（4.10％）は、同時に観察された経済成長率をわずかに上回っており、科学分野が経済成長を上回って拡大している可能性を示唆している。
• 既存のデータベース（Web of ScienceおよびScopus）と新規データベース（DimensionsおよびMicrosoft Academic）を統合することで、科学研究における成長モデリングの正確性と時間的カバレッジが著しく向上した。