[論文レビュー] World Shares of Publications of the USA, EU-27, and China Compared and Predicted using the New Interface of the Web-of-Science versus Scopus

Loet Leydesdorff|arXiv (Cornell University)|Oct 9, 2011

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ひとこと要約

本研究では、1回の検索で100,000件を超える文書を取得できる新しいWeb of Scienceインターフェースを用いて、米国、EU-27、中国の出版動向を比較した。中国の出版成長が指数関数的から線形に移行したため、米国を追い越す時期の予測が2020年以降にずれ込み、以前のScopusベースの予測に疑問を呈し、文献計測分析におけるデータベース固有のダイナミクスの重要性を浮き彫りにした。

ABSTRACT

The new interface of the Web of Science (of Thomson Reuters) enables users to retrieve sets larger than 100,000 documents in a single search. This makes it possible to compare publication trends for China, the USA, EU-27, and a number of smaller countries. China no longer grew exponentially during the 2000s, but linearly. Contrary to previous predictions on the basis of exponential growth or Scopus data, the cross-over of the lines for China and the USA is postponed to the next decade (after 2020) according to this data. These long extrapolations, however, should be used only as indicators and not as predictions. Along with the dynamics in the publication trends, one also has to take into account the dynamics of the databases used for the measurement.

研究の動機と目的

• 更新されたWeb of Scienceインターフェースを用いて、米国、EU-27、中国の出版出力動向を比較すること。
• データベース固有の検索能力が文献計測トレンド分析に与える影響を評価すること。
• Scopusデータに基づく中国が米国を上回るとの過去の予測の妥当性を検証すること。
• データベース機能の変化が、出版成長の長期的外挿にどのように影響するかを検討すること。

提案手法

• 1回のクエリで100,000件を超える文書を検索可能な新しいWeb of Scienceインターフェースを活用した。
• 米国、EU-27、中国の出版データをWeb of Scienceデータベースから収集した。
• 歴史的出版データに線形および指数関数的成長モデルを適用し、トレンド分析を行った。
• 過去のScopusデータに基づく予測と比較することで、乖離の有無を評価した。
• 将来的な出版シェアを予測するために、長期的外挿技術を用いた。
• データベース固有のダイナミクスやメソドロジカルな制限のため、長期的予測の解釈には注意を要すると強調した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 新しいWeb of Scienceインターフェースを用いた場合、米国、EU-27、中国の出版トレンドはどのように比較できるか？
• RQ2 データベース固有の検索制限が、文献計測トレンド分析の正確性にどのような影響を与えるか？
• RQ3 中国の出版が指数関数的成長から線形成長に移行した場合、米国を追い越す時期の予測が2020年以降にずれるか？
• RQ4 Scopusデータに基づく予測とWeb of Scienceデータに基づく予測は、どのように異なるか？
• RQ5 文献計測研究において、出版トレンドの長期的外挿はどの程度信頼できるか？

主な発見

• 中国の出版出力は2000年代に指数関数的成長から線形成長に移行したが、これは当初の指数的拡大が続くと想定されていたものとは対照的である。
• Web of Scienceデータに基づく分析では、中国が米国を上回る出版出力に達する予測クロスオーバー時期が2020年以降に延期された。
• 新しいWeb of Scienceインターフェースにより、大規模な出版データセットの取得がより正確に行えるようになり、過去の制限に比べてトレンド分析の精度が向上した。
• 進化を続けるデータベースのダイナミクスを考慮すると、現在のデータに基づく長期的外挿は、単なる指標として扱うべきであり、決定的な予測とは見なすべきでない。
• ScopusベースとWeb of Scienceベースの予測に差異が生じたことから、データベース固有のインデクシングおよび検索実務の影響が顕著に表れた。
• 本研究は、特に長期的予測を行う場合に、特定の1つのデータベースに過度に依存することを警告している。