[논문 리뷰] Citation impacts revisited: how novel impact measures reflect interdisciplinarity and structural change at the local and global level

Michel Zitt, Jean‐Philippe Cointet|arXiv (Cornell University)|2013. 02. 18.

scientometrics and bibliometrics research인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 과학 분야 간 인용 경향의 불균형을 보정함으로써 다학제적 인용 영향 비교를 향상시키기 위해 인용 측 정규화 방법을 제안한다. 이를 위해 인용 영향의 정규화된 분산을 통해 과학의 구조적 역학을 파악하는 Change-Exchange Index(CEI)를 도입하여, 10년간의 Web of Science 데이터를 바탕으로 다학제성과 시간에 따른 체계적 변화에 대한 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

Citation networks have fed numerous works in scientific evaluation, science mapping (and more recently large-scale network studies) for decades. The variety of citation behavior across scientific fields is both a research topic in sociology of science, and a problem in scientific evaluation. Normalization, tantamount to a particular weighting of links in the citation network, is necessary for allowing across-field comparisons of citation scores and interdisciplinary studies. In addition to classical normalization which drastically reduces all variability factors altogether, two tracks of research have emerged in the recent years. One is the revival of iterative "influence measures". The second is the "citing-side" normalization, whose only purpose is to control for the main factor of variability, the inequality in citing propensity, letting other aspects play: knowledge export/imports and growth. When all variables are defined at the same field-level, two propositions are established: (a) the gross impact measure identifies with the product of relative growth rate, gross balance of citation exchanges, and relative number of references (b) the normalized impact identifies with the product of relative growth rate and normalized balance. At the science level, the variance of growth rate over domains is a proxy for change in the system, and the variance of balance a measure of inter-disciplinary dependences. This opens a new perspective, where the resulting variance of normalized impact, and a related measure, the sum of these variances proposed as a Change-Exchange Indicator, summarize important aspects of science structure and dynamism. Results based on a decade's data are discussed. The behavior of normalized impact according to scale changes is also briefly discussed.

연구 동기 및 목표

• 과학 분야 간 인용 관행의 다양성으로 인해 발생하는 다학제적 인용 영향 비교의 과제를 해결하기 위해.
• 불균형한 인용 경향을 보정하면서도 네트워크의 일관성을 유지하는 정규화 방법을 개발하기 위해.
• 과학의 구조적 및 동적 특징을 요약하는 거시적 지표인 Change-Exchange Index(CEI)를 제안하기 위해.
• 대규모 인용 데이터를 활용하여 성장률, 인용 균형도, 다학제성 간의 관계를 탐색하기 위해.
• 데이터베이스 기반 분류 체계보다 인용 측 정규화 원칙과 더 잘 부합하는 명칭 없는 문헌정보학적 군집화가 인용 네트워크 분석에 더 적합한 프레임워크임을 주장하기 위해.

제안 방법

• 인용된 분야 기반 정규화가 아니라, 인용하는 분야의 인용 경향에 기반해 인용을 가중치화하는 인용 측 정규화 접근을 제안한다.
• 두 가지 핵심 개념을 도출한다: (a) 총 영향력은 상대적 성장률 × 총 인용 균형도 × 상대적 참고문헌 수의 곱과 같다; (b) 정규화된 영향력은 상대적 성장률 × 정규화된 균형도이다.
• 정규화된 영향력의 분산을 합산한 Change-Exchange Index(CEI)를 도입하며, 이는 도메인 간 성장률의 분산과 인용 균형도의 분산을 포함한다.
• 고정된 명칭 체계(예: 주제 카테고리)를 사용하여 Web of Science 데이터를 기반으로 10년간의 인용 흐름을 실증적으로 분석한다.
• 절대적 인용 수량에서 구조적 및 동적 특징을 분리하기 위해 상대적 측정치(성장률, 균형도, 영향력)를 사용한다.
• 인용 측 정규화 원칙과 부합하는 명칭 없는 접근을 선호하는, 네트워크 기반의 도메인 구분 방식으로의 전환을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다른 과학 분야 간 인용 관행의 차이에도 불구하고, 어떻게 인용 영향을 의미 있게 비교할 수 있는가?
• RQ2 도메인 간 성장률과 인용 균형도는 과학의 구조적 및 동적 변화를 어느 정도 반영하는가?
• RQ3 새로운 지표인 Change-Exchange Index(CEI)는 인용 네트워크에서 다학제성과 체계적 변화를 효과적으로 요약할 수 있는가?
• RQ4 인용 측 정규화는 전통적인 피인용 측 정규화보다 네트워크의 통합성과 해석 가능성 유지에 얼마나 뛰어난가?
• RQ5 데이터베이스 기반 분류 체계에서 인문학적 군집화로의 전환은 과학의 구조와 역학 분석에 어떤 함의를 갖는가?

주요 결과

• 도메인 수준에서의 정규화된 영향력은 상대적 성장률과 정규화된 인용 균형도의 곱으로 수학적으로 정의되며, 일관성 있고 해석 가능한 지표를 제공한다.
• Change-Exchange Index(CEI)는 실증적으로 과학의 구조적 및 동적 복잡성의 요약 척도로 검증되었으며, 도메인 간 성장률의 분산과 인용 불균형의 분산을 통합한다.
• Web of Science 데이터를 10년간 분석한 결과, 성장률과 인용 균형도 사이에 음의 상관관계가 존재함을 확인하여, 신규 분야의 출현 단계에서 지식 흐름이 비대칭적임을 시사한다.
• 정규화된 영향력의 분산과 그 구성 요소(성장률 및 균형도)는 각각 체계적 변화와 다학제성을 대체 지표로 사용할 수 있다.
• 인용 측 정규화는 피인용 측 정규화보다 네트워크의 통합성을 더 잘 유지하여, 더 신뢰할 수 있는 다학제적 분석을 가능하게 한다.
• 본 연구는 향후 도메인의 정의 방식이 명칭 기반 체계에서 인문학적 군집화로 전환되어야 하며, 이는 인용 측 정규화 원칙과 더 잘 부합할 것임을 시사한다.