[논문 리뷰] A bibliometric index based on the complete list of cited publications

Mark Levene, Trevor Fenner외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 04. 25.

scientometrics and bibliometrics research참고 문헌 10인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 연구자의 모든 논문의 인용 수의 제곱근의 합을 계산하는 베이비오메트릭 지표인 j-지수를 소개한다. 이는 극도로 높은 인용 수를 가진 논문들에 대한 편향을 줄이고 전체 인용 기록을 반영함으로써 영향력을 공정하게 평가하고자 하는 목적이 있다. 결과적으로 j-지수는 다른 지수들과 중간에서 높은 상관관계를 보이며, 특히 인용 수가 h-핵 외부에 거의 없는 경제학 분야에서는 상관관계가 더 강하다. 이는 기존 지표들을 대체하기보다는 보완하는 데 유용하다는 것을 시사한다.

ABSTRACT

We propose a new index, the $j$-index, which is defined for an author as the sum of the square roots of the numbers of citations to each of the author's publications. The idea behind the $j$-index it to remedy a drawback of the $h$-index $-$ that the $h$-index does not take into account the full citation record of a researcher. The square root function is motivated by our desire to avoid the possible bias that may occur with a simple sum when an author has several very highly cited papers. We compare the $j$-index to the $h$-index, the $g$-index and the total citation count for three subject areas using several association measures. Our results indicate that that the association between the $j$-index and the other indices varies according to the subject area. One explanation of this variation may be due to the proportion of citations to publications of the researcher that are in the $h$-core. The $j$-index is {\em not} an $h$-index variant, and as such is intended to complement rather than necessarily replace the $h$-index and other bibliometric indicators, thus providing a more complete picture of a researcher's achievements.

연구 동기 및 목표

• h-지수의 한계를 해결하기 위해, h-핵 외부의 인용 수를 무시하는 문제를 해결하고자, 모든 논문을 고려하는 새로운 지수를 만드는 것.
• 단순 인용 수나 일부 h-지수 변형에서 나타나는, 몇 편의 초고속 인용 논문에 치우친 편향을 줄이기 위한 목표.
• 특히 다수의 중간 수준의 인용 수를 가진 논문을 보유한 연구자에 대해 공정하게 평가할 수 있는 지표를 제안하는 것.
• h-지수, g-지수, 총 인용 수와 함께 보완적인 지표를 제공하여 연구자의 영향력에 대한 보다 포괄적인 그림을 제공하는 것.
• j-지수가 다양한 학문 분야에서 어떻게 작동하는지 분석하고, 특히 h-핵 외부의 인용 분포와의 관계를 탐색하는 것.

제안 방법

• j-지수는 모든 논문의 인용 수의 제곱근의 합으로 정의된다: $ j = \sum \sqrt{C(i)} $, 여기서 $ C(i) $ 는 논문 $ i $ 의 인용 수이다.
• j-지수는 극도로 높은 인용 수의 영향을 줄이기 위해 제곱근 함수를 사용하여, 몇 편의 획기적인 논문으로 인해 영향력이 과대평가되는 것을 방지한다.
• jS-지수는 j-지수의 스무딩된 변형으로, 저인용 또는 자기인용 논문으로 인한 노이즈를 줄이기 위해 인용 수를 조정한 후 제곱근을 적용한다.
• 저자들은 면역학, 경제학, 물리학 분야의 세 개의 데이터셋을 사용하여 j-지수를 h-지수, g-지수, 총 인용 수와 비교한다.
• j-지수 기반 순위와 다른 지수 기반 순위 간의 관계를 평가하기 위해 통계적 상관관계 측정법(예: 상관계수)을 사용한다.
• 인용 수를 네 가지 구성 요소로 분할하여 분석한다: h-핵 인용 수, 최소 요구 h-핵 인용 수, 초과 h-핵 인용 수, h-핵 외부 인용 수로, 분야 간 분포 차이를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 j-지수는 다양한 학문 분야에서 h-지수, g-지수, 총 인용 수와 어떻게 상관관계를 가지는가?
• RQ2 h-핵 외부의 논문에 대한 인용 비율이 j-지수와 다른 베이비오메트릭 지수 간의 상관관계에 어느 정도 영향을 미치는가?
• RQ3 j-지수가 모든 논문을 고려하고 높은 인용 수를 가진 논문에 대한 편향을 줄임으로써 연구자의 영향력 평가를 더 균형 있게 제공할 수 있는가?
• RQ4 jS-지수, 즉 j-지수의 스무딩된 버전은 다른 지수와의 일致성과 상관관계를 향상시키는가?
• RQ5 어떤 학문 분야에서 j-지수가 기존 지수들과의 보완 지표로서 가장 효과적으로 기능하는가?

주요 결과

• 경제학 분야에서는 h-핵 외부의 인용 수가 거의 없기 때문에 j-지수와 다른 지수 간 상관계수가 가장 높으며, h-핵 내 인용 비율의 상관계수는 약 0.922이다.
• 물리학과 면역학 분야에서는 상관계수가 낮으며, h-핵 외부 인용 수가 총 인용 수의 각각 28.6%와 20.2%를 차지함으로써, j-지수와 같은 전면적 인용 지수의 필요성이 더 높다는 것을 시사한다.
• h-핵 내부의 '초과 인용 수' 비율은 상당히 높으며, 세 분야 모두 약 50%로 나타나 h-지수가 진정된 인용 영향력을 포착하지 못하는 한계를 드러낸다.
• jS-지수, 즉 j-지수의 스무딩된 변형은 일반적으로 다른 지수와의 상관계수를 높이며, 저인용 또는 자기인용 논문으로 인한 노이즈를 줄이는 데 잠재적인 이점이 있음을 시사한다.
• j-지수는 h-지수의 대체 지표가 아니라, 모든 논문을 포함하고 극단적인 인용 수의 영향을 줄임으로써 연구자의 영향력 평가에 더 포괄적인 시각을 제공하는 보완 지표이다.
• 이 연구는 학문 분야 간 인용 분포의 상당한 차이가 있음을 확인하였으며, 특히 h-핵 외부 인용 비율이 높은 분야에서 j-지수가 특히 유용하다.