[논문 리뷰] The "Tournaments" Metaphor in Citation Impact Studies: Power-Weakness Ratios (PWR) as a Journal Indicator

Loet Leydesdorff, Wouter de Nooy외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 11. 04.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 33인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인용 영향의 반복적 분석을 바탕으로 한 권위-약점 비율(Power-Weakness Ratio, PWR)을 도입하여 저널 영향력 지표를 제안한다. 여기서 '권위'는 피인용 영향에서 유래하고, '약점'은 인용 영향에서 유래한다. 수학적으로 우아하고 대칭적인데도 불구하고, PWR는 다양한 인용 공동체 간에 해석 가능한 결과를 도출하지 못해 실무에서는 근본적으로 동질적인 저널 집합에만 유용하다.

ABSTRACT

Ramanujacharyulu's (1964) Power-Weakness Ratio (PWR) measures impact by recursively multiplying the citation matrix by itself until convergence is reached in both the cited and citing dimensions; the quotient of these values is defined as PWR, whereby "cited" is considered as power and "citing" as weakness. Analytically, PWR is an attractive candidate for measuring journal impact because of its symmetrical handling of the rows and columns in the asymmetrical citation matrix, its recursive algorithm, and its mathematical elegance. In this study, PWR is discussed and critically assessed in relation to other size-independent recursive metrics. A test using the set of 83 journals in "information and library science" (according to the Web-of-Science categorization) converged, but did not provide interpretable results. Further decomposition of this set into homogeneous sub-graphs shows that--like most other journal indicators--PWR can perhaps be used within homogeneous sets, but not across citation communities.

연구 동기 및 목표

• PWR를 새로운 대칭적이고 반복적인 저널 영향력 평가 지표로 평가하기 위해.
• 과학 및 기술 분야의 이질적인 인용 공동체 간에 PWR가 해석 가능하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는지 평가하기 위해.
• PWR를 다른 크기 독립적 반복 지표들과 비교하기 위해.
• 83本의 정보 및 도서관 과학 분야 저널에서의 실증 데이터를 사용하여 PWR의 강건성과 수렴성 테스트를 수행하기 위해.

제안 방법

• PWR는 피인용 및 인용 방향에서 반복적으로 인용 행렬을 곱하여 양 방향에서 수렴이 이루어질 때까지 계산한다.
• 수렴된 피인용(권위) 값과 인용(약점) 값의 비율이 PWR를 정의하며, 이는 비대칭 인용 행렬에서 대칭성을 확보한다.
• 이 방법은 저널 간 인용 흐름을 기반으로 영향력 점수를 반복적으로 개선하는 반복 알고리즘을 적용한다.
• 실증 테스트를 위해 웹 오브 사이언스의 '정보 및 도서관 과학' 분야 83본의 저널 데이터셋을 사용한다.
• PWR의 성능을 다양한 인용 공동체에서 테스트하기 위해 저널 집합을 동질적인 하위 그래프로 분해한다.
• 수학적 우아함과 해석 가능성에 중점을 두어 PWR를 다른 반복 지표들과 철저히 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 권위-약점 비율(PWR)은 다양한 인용 공동체 간에 신뢰할 수 있고 해석 가능한 저널 영향력 지표로 기능할 수 있는가?
• RQ2 실제 인용 데이터에 적용했을 때 PWR의 수렴성과 안정성은 어떻게 평가되는가?
• RQ3 PWR는 다른 크기 독립적 반복 지표들과 비교해 영향력 평가에서 뚜렷한 우월성이나 차이를 보이는가?
• RQ4 PWR는 동질적 또는 이질적인 인용 네트워크 중 어느 맥락에서 더 효과적인가?
• RQ5 다학제적 또는 광범위한 인용 영역에 적용했을 때 PWR의 한계는 무엇인가?

주요 결과

• 정보 및 도서관 과학 분야의 83본 저널 집합에 대해 PWR 알고리즘이 성공적으로 수렴하여 계산 가능성은 확인되었다.
• 수렴은 이루어졌지만, 전체 이질적인 저널 집합에 적용했을 때 PWR 값은 해석 가능한 결과를 도출하지 못했다.
• PWR는 저널의 동질적 하위 그래프 내에서는 활용 가능성이 있었으며, 이는 맥락에 따라 적용 가능한 특성을 보였다.
• 연구는 PWR가 다른 대부분의 저널 지표와 마찬가지로 인용 패턴의 구조적 차이로 인해 공동체 간 비교에 적합하지 않다고 결론 내렸다.
• PWR의 수학적 우아함이 광범위하거나 이질적인 인용 네트워크에서는 실용적인 해석 가능성으로 이어지지 않는다.