[논문 리뷰] A multidimensional perspective on the citation impact of scientific publications

Yi Bu, Ludo Waltman외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 01.

scientometrics and bibliometrics research인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 인용 영향력을 평가하기 위한 삼차원 프레임워크를 제안한다: 수준, 깊이, 의존성 — 기존의 일차원적 인용 수치보다 더 세밀한 이해를 가능하게 한다. 분야 간 인용 패턴과 이전 연구에 대한 의존성 분석을 통해, 연구 결과는 과학적 영향력이 넓이, 특정성, 독창성 측면에서 어떻게 다름을 드러낸다.

ABSTRACT

The citation impact of scientific publications is usually seen as a one-dimensional concept. We introduce a three-dimensional perspective on the citation impact of publications. In addition to the level of citation impact, quantified by the number of citations received by a publication, we also conceptualize and operationalize the depth and dependence of citation impact. This enables us to make a distinction between publications that have a deep impact concentrated in one specific field of research and publications that have a broad impact scattered over different research fields. It also allows us to distinguish between publications that are strongly dependent on earlier work and publications that make a more independent scientific contribution. We present a large-scale empirical analysis of the level, depth, and dependence of the citation impact of publications. In addition, we report a case study focusing on publications in the field of scientometrics. Our three-dimensional citation impact framework provides a more detailed understanding of the citation impact of a publication than a traditional one-dimensional perspective.

연구 동기 및 목표

• 일차원적 인용 영향 측정 방식의 한계를 해결하기 위해 과학적 영향의 다양성을 반영하지 못하는 문제를 해결하고자 한다.
• 인용 영향의 깊이를 개념화하고 실천 가능하게 하여, 한 분야 내에서의 영향을 반영하고자 한다.
• 이전 연구에 대한 의존성의 정의와 측정을 통해 점진적 기여와 독립적 기여를 구분하고자 한다.
• 단순한 인용 수를 넘어서 과학적 논문을 평가하기 위한 종합적 프레임워크를 제공하고자 한다.

제안 방법

• 인용 영향을 세 가지 차원으로 정의: 수준(총 인용 수), 깊이(한 분야에 집중된 정도), 의존성(이전 논문에 대한 의존도).
• 인용 네트워크 데이터를 사용하여 깊이를 한 분야에서 온 인용 수가 총 인용 수 대비 차지하는 비율로 정량화한다.
• 해당 논문의 인용 밀도와 유사 논문들의 평균 인용 밀도를 비교하여 의존성을 측정한다.
• 대규모 과학 논문 데이터셋에 프레임워크를 적용하여 분야 간 패턴을 분석한다.
• 특화된 분야에서 프레임워크의 타당성을 검증하기 위해 과학측정학 분야의 논문에 사례 연구를 수행한다.
• 통계적 및 네트워크 분석 기법을 사용하여 세 차원의 영향을 논문 간 비교 및 실천 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 삼차원 프레임워크는 기존의 일차원 측정 방식에 비해 인용 영향 이해에 어떻게 향상되는가?
• RQ2 논문들은 어느 정도까지 한 분야 내에서 집중된 깊이 있는 영향을 미치는가, 아니면 여러 분야에 산산이 산산이 흩어진 영향을 미치는가?
• RQ3 논문들은 이전 연구에 얼마나 의존하는가, 그리고 이는 그들의 과학적 독창성에 대해 무엇을 드러내는가?
• RQ4 이 다차원 모델을 사용하여 과학측정학 분야의 논문을 분석했을 때 어떤 인용 영향 패턴이 드러나는가?

주요 결과

• 높은 깊이의 영향을 미치는 논문들은 한 분야에 집중되어 있어 광범위한 다학제적 영향보다는 전문적 영향을 의미한다.
• 이전 연구에 강하게 의존하는 논문들은 기존 문헌과의 유대가 두드러져 점진적 기여임을 시사한다.
• 삼차원 프레임워크는 일차원적 인용 수치만으로는 드러나지 않는 인용 영향의 상당한 변동성을 드러낸다.
• 과학측정학 분야에서의 사례 연구는 프레임워크가 수준, 깊이, 의존성 측면에서 논문의 영향 프로파일을 효과적으로 구분함을 확인한다.