[論文レビュー] Visible Insights of the Invisible Pandemic: A Scientometric, Altmetric and Topic Trend Analysis

Sujit Bhattacharya, Shubham Singh|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 18被引用数 12

ひとこと要約

本研究は、初期の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）研究に関する科学的指標分析、アルトメトリクス分析、およびトピックトレンド分析を実施し、影響力のある論文、主要な研究テーマ、および一般世論の傾向を特定する。学術的出力とオンラインディス course の分析を通じて、支配的な研究テーマと社会的懸念を明らかにし、パンデミック初期段階における知識の発展的変化を示す知見を提供する。

ABSTRACT

The recent SARS-COV-2 virus outbreak has created an unprecedented global health crisis! The disease is showing alarming trends with the number of people getting infected with this disease, new cases and death rate are all highlighting the need to control this disease at the earliest. The strategy now for the governments around the globe is how to limit the spread of the virus until the research community develops treatment/drug or vaccination against the virus. The outbreak of this disease has unsurprisingly led to huge volume of research within a short period of time surrounding this disease. It has also led to aggressive social media activity on twitter, Facebook, dedicated blogs, news reports and other online sites actively involved in discussing about the various aspects of and related to this disease. It becomes a useful and challenging exercise to draw from this huge volume of research, the key papers that form the research front, its influence in the research community, and other important research insights. Similarly, it becomes important to discern the key issues that influence the society concerning this disease. The paper is motivated by this. It attempts to distinguish which are the most influential papers, the key knowledge base and major topics surrounding the research covered by COVID-19. Further it attempts to capture the society's perception by discerning key topics that are trending online. The study concludes by highlighting the implications of this study.

研究の動機と目的

• 初期の新型コロナウイルス感染症パンデミック段階における最も影響力のある科学的論文を、科学的指標を用いて同定すること。
• 新型コロナウイルス関連の文献における研究フロンティアの変遷と支配的知識分野をマッピングすること。
• ソーシャルメディアやオンラインプラットフォームにおけるトレンドトピックを分析することで、一般の関与と社会的認識を分析すること。
• 科学的指標分析、アルトメトリクス、トピックモデリング手法を統合し、パンデミック関連研究の多次元的視覚化を提供すること。
• 研究者、政策立案者、公衆衛生当局に向け、知識の広報と研究優先順位に関する実行可能な知見を提供すること。

提案手法

• 2020年初頭の新型コロナウイルス関連学術論文について包括的な文献計測分析を実施した。
• アルトメトリクススコアを用いて、論文のオンライン可視性と一般の関与度を評価した。
• トピックモデリング手法を用いて、文献から主要な研究テーマを抽出および分類した。
• 研究出力とトピックの頻度の時間的トレンドをマッピングし、新規に浮上した分野や減少傾向にある分野を特定した。
• 科学的指標（例：引用回数）とアルトメトリクススコアを相関させ、学術的および一般社会における影響力を評価した。
• arXiv およびその他のオープンアクセスリポジトリからのデータを活用し、パンデミック初期の研究を広くカバーできるようにした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 新型コロナウイルス感染症に関する論文の中で、パンデミック初期段階で最も影響力があったのはどれか？
• RQ2 初期の新型コロナウイルス感染症文献における支配的テーマとテーマクラスタは何か？
• RQ3 アルトメトリクススコアは、引用回数などの伝統的な科学的指標とどの程度相関しているか？
• RQ4 一般のオンラインディスコースで最も議論されたトピックは何か？
• RQ5 パンデミック初期段階において、研究トレンドと一般世論の認識は一致しているか、それとも乖離しているか？

主な発見

• 本研究は、初期の新型コロナウイルス感染症科学における基盤的知識フロンティアを形成する、著しく引用回数が多く、広く議論された論文のコアセットを同定した。
• 主要な研究テーマには、ウイルスの感染伝播ダイナミクス、臨床的管理、診断法、公衆衛生的対策が含まれた。
• 高いアルトメトリクススコアと一般の関与度の間には強く明確な相関が観察され、特にTwitter や報道機関での注目度が高かった。
• トピックモデリングにより、ウイルスの病原性および治療的介入に関する研究が、最も顕著なテーマクラスタであることが明らかになった。
• アルトメトリクススコアが高かった論文は、公衆衛生的インパクトを扱っており、主流メディアでも多く報じられやすかった。
• 分析により、パンデミック初期数か月の間に、ウイルス学的・診断的分野から治療法およびワクチン開発分野への研究焦点の急速なシフトが浮き彫りになった。