[論文レビュー] Validity of Basing Authors' Publication Strategy on Journal Impact Factors.

Staša Milojević, Filippo Radicchi+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2016

scientometrics and bibliometrics research被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、ジャーナルのインパクトファクター（IF）が、そのIF比に応じて引用優位性が普遍的なロジスティック関数に従うことを示すことで、出版戦略を合理的に導く手がかりとなり得ることを実証している。主な発見は、IF比が約6を超えるまでにのみ、高い引用数を獲得する確率が90％を超えることであり、IF差が小さい場合の利益は限定的である。

ABSTRACT

Choosing the best scientific venue for the submission of a manuscript, with the aim of maximizing the impact of the future publication, is a frequent task faced by scholars. In this paper, we show that the Impact Factor (IF) of a journal allows to rationally achieve this goal. We take advantage of a comprehensive bibliographic and citation dataset of about 2.5 million articles from 16,000 journals, and demonstrate that the probability of receiving more citations in one journal compared to another is a universal function of the IF values of the two journals. The relation is well described by a modified logistic function, and provides an easy-to-use rule to guide a publication strategy. The benefit of publishing in a journal with a higher IF value, instead of another with a lower one grows slowly as a function of the ratio of their IF values. For example, receiving more citations is granted in 90\% of the cases only if the IF ratio is greater than $\sim$6, while targeting a journal with an IF 2$ imes$ higher than another brings in marginal citation benefit.

研究の動機と目的

• 出版先のジャーナルを選び、引用インパクトを最大化するための根拠として、ジャーナルのインパクトファクター（IF）が有効であるかどうかを調査すること。
• 2つのジャーナルのIF比と、一方が他方よりも多く引用を受ける確率との間の定量的関係を特定すること。
• IF値に基づいて、著者による出版戦略を最適化するための汎用的でデータ駆動型のルールを構築すること。
• 高いIFのジャーナルを選択する利点が、低いIFのジャーナルに比べて引用結果に与える限界的利益を評価すること。

提案手法

• 本研究は、16,000冊のジャーナルからなる約250万件の論文データセットを用い、ジャーナル間の引用分布を分析した。
• 1つのジャーナルが他方よりも多く引用を受ける確率を、それぞれのインパクトファクターの関数としてモデル化した。
• データに適合するように、修正されたロジスティック関数をフィッティングし、IF比と引用優位性確率の普遍的関係を記述した。
• 大規模な文献的・引用データを用いて、多様な科学分野にわたるモデルの妥当性を検証した。
• 関数形は理論的仮定ではなく、観察された引用パターンから経験的に導出された。
• 分析により、2つのジャーナルのIF比に応じた引用利益が定量的に評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ジャーナルのインパクトファクターは、他のジャーナルよりも多く引用を受ける確率を予測できるか？
• RQ2 2つのジャーナルのインパクトファクター比と、高い引用数を獲得する可能性との間の関数的関係は何か？
• RQ3 2つのジャーナルのIF比が変化するにつれて、引用優位性はどのように変化するか？
• RQ4 高い確率（例：90％）でより多くの引用を受けるためには、IF比の何が閾値となるか？

主な発見

• 高いインパクトファクターを持つジャーナルが、他方よりも多く引用を受ける確率は、そのIF比の普遍的なロジスティック関数に従う。
• 90％の引用優位性は、IF比が約6を超えた場合にのみ達成される。
• IFが2倍のジャーナルに発表すると、引用確率の上昇は僅かにとどまる。
• IF比が大きくなるにつれて、高いIFジャーナル選択の利益はゆっくりと増加するが、IF差が小さい場合には収益逓減の傾向が顕著である。
• この関数的関係は、多様な科学分野にわたり強く、大規模な実証データで裏付けられている。
• 本モデルは、IF値に基づいて出版戦略を指針づける実用的でデータ駆動型のルールを提供する。