[論文レビュー] Meta-research on COVID-19: An overview of the early trends

Giovanni Colavizza|arXiv (Cornell University)|Jun 5, 2021

Misinformation and Its Impacts参考文献 140被引用数 5

ひとこと要約

このメタ研究論文は、2020–2021年のCOVID-19研究の初期動向を分析し、研究実践、データ利用、科学コミュニケーション、研究者への影響の変化を検討している。パンデミックはオープンサイエンス、プレプリントの採用、文献分析における機械学習、一般向けの科学参加の加速をもたらした。これらの変化の多くはパンデミック後も続く可能性が高く、特にバーチャルカンファレンスや研究者の一般公開が顕著である。

ABSTRACT

COVID-19 is having a dramatic impact on research and researchers. The pandemic has underlined the severity of known challenges in research and surfaced new ones, but also accelerated the adoption of innovations and manifested new opportunities. This review considers early trends emerging from meta-research on COVID-19. In particular, it focuses on the following topics: i) mapping COVID-19 research; ii) data and machine learning; iii) research practices including open access and open data, reviewing, publishing and funding; iv) communicating research to the public; v) the impact of COVID-19 on researchers, in particular with respect to gender and career trajectories. This overview finds that most early meta-research on COVID-19 has been reactive and focused on short-term questions, while more recently a shift to consider the long-term consequences of COVID-19 is taking place. Based on these findings, the author speculates that some aspects of doing research during COVID-19 are more likely to persist than others. These include: the shift to virtual for academic events such as conferences; the use of openly accessible pre-prints; the `datafication' of scholarly literature and consequent broader adoption of machine learning in science communication; the public visibility of research and researchers on social and online media.

研究の動機と目的

• パンデミック期の科学がCOVID-19にどう対応したかを示す初期のメタ研究動向をマップすること。
• パンデミックがオープンアクセス、オープンデータ、ピアレビュー、資金調査の研究実践に与えた影響を分析すること。
• 科学コミュニケーションの変化を検討すること、特にソーシャルメディア、アルトメトリクス、Wikipediaなどのプラットフォームの役割を含む。
• 特に早期キャリア段階や介護を担う研究者に影響を及ぼした、性別的・キャリア関連の影響を評価すること。
• パンデミック期に導入された研究イノベーションのうち、危機期間を過ぎても持続する可能性があるものを同定すること。

提案手法

• Google Scholarにおけるキーワード検索と専門家の判断を用いた体系的文献選定。2020–2021年の影響力のある貢献に焦点を当てる。
• Google Scholarを用いた引用ネットワーク分析により、初期の関連文献群を拡張。引用内および引用外の両方を含む。
• Dimensionsデータベースを用い、タイトルまたは要約に「covid」を含む出版物をスクリーニング。ジャーナルの範囲と出版タイプでフィルタリング。
• 独自の実証的結果を提示しない意見記事は除外。定量的および定性的研究論文に焦点を当てる。
• Field of Research (FOR) カテゴリを用いて、メガジャーナルにおける生物医学寄りの内容を除外し、より広範な学術分野のカバーを確保。
• すべての段階で一貫した基準を適用：引用回数、出版機関、著者評判、貢献の新規性。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 研究コミュニティは、COVID-19にどう対応して迅速に焦点を移したのか。短期的な研究動向はどのようなものだったか。
• RQ2 パンデミックがオープンサイエンス実践（オープンアクセス、オープンデータ、プレプリント）の採用をどの程度加速させたか。
• RQ3 パンデミック期に科学コミュニケーションはどのように変化したのか。特にソーシャルメディアとアルトメトリクスの役割について。
• RQ4 パンデミックの長期的影響は、研究者、特に性別格差とキャリアの道のりにどのようなものだったか。
• RQ5 パンデミック期に導入された研究イノベーションのうち、危機期間を過ぎても持続する可能性があるものは何か。

主な発見

• パンデミックは学問分野全体にわたり、急速かつ大規模な研究注目度のシフトを引き起こしたが、このシフトの長期的安定性は不確かのままである。
• 学術文献をデータとして利用可能にしたことで、研究コミュニケーションにおける機械学習応用が急増した。特に、機関的支援とデータのアクセス可能性のおかげで、CORD-19が重要な成功事例となった。
• オープンアクセスとプレプリントの利用が顕著に拡大した。パンデミック後もプレプリントの使用が増加傾向にあり、一方で伝統的なピアレビューと資金調査制度はスピードと量の両面で苦慮した。
• 特にTwitterなどのソーシャルメディアでの関与は、将来的な引用数に相関を示しており、科学の可視性とアルトメトリクスの新しいトレンドを示している。
• Wikipediaはパンデミック期に強く、かつ迅速に対応し、重要なオープンアクセスの科学コミュニケーションプラットフォームとしての役割を果たした。
• 初期の証拠では、女性研究者や早期キャリア段階の研究者に顕著な差別の影響が見られた。主な要因は介護責任と過酷な競争環境に起因するが、長期的影響はまだほとんど定量的に評価されていない。