[論文レビュー] Which cities produce worldwide more excellent papers than can be expected? A new mapping approach--using Google Maps--based on statistical significance testing

Lutz Bornmann, Loet Leydesdorff|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2011

Data-Driven Disease Surveillance参考文献 10被引用数 2

ひとこと要約

本論文は、Google マップと Web of Science のデータを用いて、偶然に比べて著しく多くの高被引用論文を生み出している都市を特定する統計的に厳密でオープンソースの手法を提案する。観測された優れた論文の発表数と期待される数を比較する統計的有意性の検定を適用することで、物理学、化学、心理学の分野において、単なる論文発表数を超えて顕著な研究優位性を示す「真の宝石」（真の優れた研究実績）を同定する。

ABSTRACT

The methods presented in this paper allow for a statistical analysis revealing centers of excellence around the world using programs that are freely available. Based on Web of Science data, field-specific excellence can be identified in cities where highly-cited papers were published significantly. Compared to the mapping approaches published hitherto, our approach is more analytically oriented by allowing the assessment of an observed number of excellent papers for a city (in the sample) against the expected number. Using this test, the approach cannot only identify the top performers in output but the true jewels. These are cities locating authors who publish significantly more top cited papers than can be expected. As the examples in this paper show for physics, chemistry, and psychology, these cities do not necessarily have a high output of excellent papers.

研究の動機と目的

• 偶然に比べて著しく優れた研究実績を示す都市を、統計的に有意な方法で同定する手法を開発すること。
• 従来のマッピング手法が高発表数の都市を優先するが、統計的有意性を評価しないという限界を是正すること。
• 研究者や研究機関が、単に発表数が多い都市と、真に優れた研究パフォーマンスを示す都市を区別できるようにすること。
• 広く利用可能なソフトウェアとデータ（Web of Science）を用いた、自由に利用可能で分析的に堅牢なツールを提供すること。

提案手法

• 本手法は、Web of Science のデータを用いて、都市に所属する著者によって発表された分野別に高被引用論文を抽出する。
• 都市ごとに、その都市が全世界の都市分布に基づいて期待される優れた論文の数を計算する。
• 統計的有意性の検定（例：ポアソン分布または二項検定）を用いて、都市の観測された優れた論文数と期待される数を比較する。
• 観測された数が期待される数よりも顕著に高い都市は、優れた研究拠点と分類される。
• 結果は、統計的に有意な優れた研究拠点を空間的に表現できるように Google マップを用いて可視化する。
• 分野別（例：物理学、化学、心理学）に個別に適用することで、分野ごとの関連性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特定の学術分野において、偶然に比べて著しく多くの高被引用論文を生み出している都市はどこか？
• RQ2 単純な発表数順位付けと比較して、統計的有意性の検定が真の研究優位性の同定をどのように改善するか？
• RQ3 高発表数の都市が、発表の質において統計的に顕著な優位性を示す割合はどの程度か？
• RQ4 発表数が最も高いとは限らないが、期待値を著しく上回る割合で優れた論文を発表する「真の宝石」とも言える都市は存在するか？
• RQ5 従来のマッピング技術と比較して、本手法は優れた研究拠点の同定においてどのように異なるか？

主な発見

• 本手法は、絶対的な発表数が最も高いとは限らない都市においても、統計的に有意な優れた研究実績を同定できることを示した。
• 物理学、化学、心理学の分野において、いくつかの都市が「真の宝石」として浮き彫りになった。これらは期待される数よりも著しく多くの高被引用論文を発表していた。
• 一部の都市は発表数の順位では上位ではなかったが、統計的有意性が高く、優れた研究品質を示していた。
• 本手法は、発表数の多さと統計的優位性が必ずしも一致しないことを明らかにした。評価において有意性の検定の重要性が浮き彫りになった。
• 自由に利用可能なツール（Google マップ、Web of Science）の使用により、分析の広範なアクセス性と再現可能性が実現された。
• 本手法は、従来の可視化中心または発表数ベースのアプローチよりも、より洗練され、分析的に説得力のある方法で世界の研究優位性をマップ化できる。