[論文レビュー] Usage of OpenAlex for creating meaningful global overlay maps of science on the individual and institutional levels

Robin Haunschild, Lutz Bornmann|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2024

Big Data and Business IntelligenceBusiness, Management and Accounting被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、OpenAlexデータを用いた科学的成果のグローバルオーバーレイ地図を生成する手法を提案しており、分野をまたいで個人および機関の研究実績を可視化することを可能にする。出版物数の正規化と6つのベースマップの活用により、生データに比べて分野固有の研究関心をより明確に明らかにし、グローバルスケールでの科学地図作成にスケーラブルなツールを提供する。

ABSTRACT

Global overlay maps of science use base maps that are overlaid by specific data (from single researchers, institutions, or countries) for visualizing scientific performance such as field-specific paper output. A procedure to create global overlay maps using OpenAlex is proposed. Six different global base maps are provided. Using one of these base maps, example overlay maps for one individual (the first author of this paper) and his research institution are shown and analyzed. A method for normalizing the overlay data is proposed. Overlay maps using raw overlay data display general concepts more pronounced than their counterparts using normalized overlay data. Advantages and limitations of the proposed overlay approach are discussed.

研究の動機と目的

• OpenAlexデータを用いた科学的成果のグローバルオーバーレイ地図を再現可能に作成する手法の開発。
• オーバーレイ地図における生データと正規化済みデータの可視化的インパクトを比較すること。
• 1人の研究者とその機関の事例研究を通じて、本手法の実用性を示すこと。
• OpenAlexを用いた大規模な科学地図作成における長所と短所を評価すること。
• 一貫性のあるグローバル科学可視化を可能にする6つの標準化ベースマップの提供。

提案手法

• 著者は、OpenAlexの包括的な学術データセットを用い、著者および機関ごとの出版記録を抽出する。
• 分野ごとの出版物数に対して正規化手順を適用し、高出力分野によるバイアスを低減する。
• 6つの異なるグローバルベースマップを生成し、科学的地図のさまざまな側面を強調する。
• ベースマップに正規化済みまたは生の出版データを重ね合わせることでオーバーレイ地図を作成する。
• 標準化されたオープンアクセスデータを用いて、個人レベルおよび機関レベルの科学地図作成をサポートする。
• 事例研究を通じて可視化の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 OpenAlexデータをどのように活用すれば、意味のあるグローバルオーバーレイ地図を科学的成果について作成できるか？
• RQ2 生データと正規化済みデータの可視化において、研究実績の可視化にどのような差が生じるか？
• RQ3 提案された6つのベースマップは、科学地図の解釈可能性をどのように向上させるか？
• RQ4 本手法は、個人および機関の科学地図作成において、実用的な利点と制限をどのようにもたらすか？
• RQ5 本手法は、一貫性があり再現可能なグローバル科学可視化を提供するためにスケーラブルか？

主な発見

• 出版物データの正規化により、生データに比べて分野固有の研究関心の明確化が顕著に向上する。
• 正規化済みデータを用いたオーバーレイ地図は、地域および分野をまたいだ科学的成果のより洗練されたパターンを明らかにする。
• 6つのベースマップは、グローバル科学地図のための一貫性があり標準化された視覚的フレームワークを提供する。
• 生データは高出力分野を過剰に強調する傾向があるが、正規化済みデータは分野の多様性をより適切に反映する。
• 本手法は、研究者個人および機関に対して再現可能でオープンかつスケーラブルな科学可視化を可能にする。
• 事例研究を通じて、個人および機関レベルでの研究実績の明確で解釈可能な可視化が確認された。