[論文レビュー] Tracing Digital Footprints to Academic Articles: An Investigation of PeerJ Publication Referral Data

Xianwen Wang, Shenmeng Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2016

scientometrics and bibliometrics research参考文献 19被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、1,432編のPeerJ論文への340万件のリファラルリンクを分析し、ユーザーを学術的コンテンツへ誘導するデジタル足跡をマップする。57%の訪問が外部ソースから来ていることが判明し、Google（Googleスカラを含む）が主要なリファラーである一方、SNS（Facebook、Twitter、Reddit）やニュース・ブログも重要な役割を果たしている。学術的検索エンジン（NCBIなど）は、類似分野においても重要な役割を果たしている。

ABSTRACT

In this study, we propose a novel way to explore the patterns of people's visits to academic articles. About 3.4 million links to referral source of visitors of 1432 papers published in the journal of PeerJ are collected and analyzed. We find that at least 57% visits are from external referral sources, among which General Search Engine, Social Network, and News & Blog are the top three categories of referrals. Academic Resource, including academic search engines and academic publishers' sites, is the fourth largest category of referral sources. In addition, our results show that Google contributes significantly the most in directing people to scholarly articles. This encompasses the usage of Google the search engine, Google Scholar the academic search engine, and diverse specific country domains of them. Focusing on similar disciplines to PeerJ's publication scope, NCBI is the academic search engine on which people are the most frequently directed to PeerJ. Correlation analysis and regression analysis indicates that papers with more mentions are expected to have more visitors, and Facebook, Twitter and Reddit are the most commonly used social networking tools that refer people to PeerJ.

研究の動機と目的

• PeerJにおける学術的論文へのユーザー誘導のデジタルトラフィックの源とパターンを理解すること。
• 学術的コンテンツ配布において最も影響力のあるリファラルチャネルを特定すること。
• SNS、検索エンジン、ニュースプラットフォームが論文アクセスをどのように促進しているかを評価すること。
• 論文の言及やエンゲージメントが、論文の可視性とトラフィックに与える影響を評価すること。

提案手法

• 1,432編のPeerJ発行論文から得られた340万件のリファラルソースリンクの収集。
• 一般検索エンジン、SNS、ニュース・ブログ、学術的リソース、その他のグループにリファラルソースを分類。
• カテゴリごとのリファラル件数と分布の定量的分析。
• 言及と訪問者数の関係を検証するための相関および回帰分析。
• 検索エンジントラフィックの基準としてGoogleおよびGoogleスカラを主な参照ポイントとして使用。
• NCBIを基準とする学術的検索エンジンを用いて、類似分野とのリファラルパターンを比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PeerJ論文への訪問の何パーセントが外部リファラルソースから来ているか？
• RQ2 SNS、検索エンジン、ニュースなどのリファラルカテゴリの中で、トラフィックを最も強く牽引しているのはどれか？
• RQ3 Google、Facebook、Twitter、Redditといった主要プラットフォームは、論文のリファラルにどのように寄与しているか？
• RQ4 SNSやニュースプラットフォームでの言及が、論文の訪問者数の増加とどの程度相関しているか？
• RQ5 学術的検索エンジン（NCBIなど）は、商業的検索エンジンと比較して、PeerJへのトラフィック誘導においてどの程度の役割を果たしているか？

主な発見

• PeerJ論文への訪問の少なくとも57%が外部リファラルソースによって引き起こされている。
• 一般検索エンジン、特にGoogleおよびGoogleスカラが最も主要なリファラルソースであり、最も大きなトラフィックを占めている。
• Facebook、Twitter、RedditなどのSNSは2番目に多いリファラルカテゴリであり、論文トラフィックと強い相関を示している。
• ニュースおよびブログは第3位のリファラルソースであり、マスコミ報道が論文の発見に明確な役割を果たしていることが示唆される。
• 学術的検索エンジン、特に類似分野において顕著なNCBIは第4位のリファラルソースとして位置づけられている。
• 複数のプラットフォームでより多くの言及を受けた論文は、回帰分析の結果、統計的にも訪問者数が高くなる傾向がある。