[논문 리뷰] Are self-citations a normal feature of knowledge accumulation?

Philippe Vincent‐Lamarre, Vincent Larivière|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 05.

scientometrics and bibliometrics research인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 학술 커뮤니케이션에서 자기인용을 분석하기 위해 6300만 개 이상의 논문과 5100만 명의 저자를 대상으로 하였으며, 남성 및 연령이 많은 연구자들 사이에서 자기인용이 더 흔하며, 전체적으로 인용률을 약간에서 중간 정도로 증가시키며, 다른 인용 유형보다 더 관련성이 높지만 일부 연구자들에 대해 지표를 크게 부풀리는 것으로 나타났다. 연구는 자기인용이 지식 축적의 정상적이지만 전략적으로 영향력 있는 특성임을 결론 내린다.

ABSTRACT

Science is a cumulative activity, which can manifest itself through the act of citing. Citations are also central to research evaluation, thus creating incentives for researchers to cite their own work. Using a dataset containing more than 63 million articles and 51 million disambiguated authors, this paper examines the relative importance of self-citations and self-references in the scholarly communication landscape, their relationship with the age and gender of authors, as well as their effects on various research evaluation indicators. Results show that self-citations and self-references evolve in different directions throughout researchers' careers, and that men and older researchers are more likely to self-cite. Although self-citations have, on average, a small to moderate effect on author's citation rates, they highly inflate citations for a subset of researchers. Comparison of the abstracts of cited and citing papers to assess the relatedness of different types of citations shows that self-citations are more similar to each other than other types of citations, and therefore more relevant. However, researchers that self-reference more tend to include less relevant citations. The paper concludes with a discussion of the role of self-citations in scholarly communication.

연구 동기 및 목표

• 학술 경력 전반에서 자기인용의 역할을 지식 축적에 대해 조사하기.
• 자기인용이 성별 및 연령과 같은 저자 인구통계학적 특성과 어떻게 관련되어 있는지 분석하기.
• 자기인용이 인용률과 같은 연구 평가 지표에 어떤 영향을 미치는지 평가하기.
• 특히 자기인용을 포함한 다양한 인용 유형 간에 인용된 논문과 인용하는 논문 간 주제 유사성을 비교하기.
• 자기인용이 학술적 관련성에 기여하는지 또는 지표 조작 도구로 기능하는지 평가하기.

제안 방법

• 연구는 학술 논문 기록에서 유래한 6300만 개의 논문과 5100만 명의 분리된 저자를 포함한 데이터셋을 사용한다.
• 메타데이터와 텍스트 분석을 통해 자기인용(자신의 작품을 인용하는 것)과 자기참조(본문에서 자신의 작품을 참조하는 것)를 구분한다.
• 자연어처리 기반 임베딩 기법을 사용하여 인용하는 논문과 인용된 논문의 개요를 비교함으로써 인용 유사도를 측정한다.
• 통계 모델을 활용해 자기인용 빈도와 저자 인구통계학적 특성(성별, 경력 단계) 간의 관계를 분석한다.
• 분야와 출판 연령을 제어한 회귀 분 析를 통해 자기인용이 인용률에 미치는 영향을 정량화한다.
• 자기인용과 다른 인용 유형 간의 주제 유사성을 요약 임베딩의 코사인 유사도를 사용해 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자기인용과 자기참조는 연구자들의 학술 경력 전반에서 어떻게 변화하는가?
• RQ2 자기인용은 남성이나 연령이 많은 연구자들 사이에서 더 흔한가?
• RQ3 자기인용이 인용 기반 연구 평가 지표를 어느 정도 부풀리는가?
• RQ4 자기인용된 논문의 주제는 다른 인용 유형과 비교해 얼마나 유사한가?
• RQ5 자기참조를 더 자주 하는 연구자들은 관련성이 낮은 인용을 더 포함하는 편인가?

주요 결과

• 자기인용은 남성 및 연령이 많은 연구자들 사이에서 더 흔하며, 연구자들이 나이를 먹을수록 빈도가 크게 증가한다.
• 평균적으로 자기인용은 저자들의 전체 인용률에 약간에서 중간 정도의 긍정적 영향을 미친다.
• 일부 연구자들은 자기인용으로 인해 인용 수가 크게 부풀려지는 것으로 나타나, 지표에 비례하지 않는 영향을 미친다.
• 자기인용은 다른 인용 유형보다 서로 더 주제적으로 유사하여 관련성이 더 높다는 것을 보여준다.
• 자기참조를 더 자주 하는 연구자들은 관련성이 낮은 인용을 더 포함하는 경향이 있어, 자기홍보와 인용 품질 사이에 상충관계가 있음을 시사한다.
• 연구는 자기인용이 단순한 반복이 아니라 주제적으로 일관성이 있어 지식의 연속성 유지를 뒷받침한다는 점을 발견하였다.