[논문 리뷰] Validity of Basing Authors' Publication Strategy on Journal Impact Factors.

Staša Milojević, Filippo Radicchi외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 07. 11.

scientometrics and bibliometrics research인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 영향력 지수(IF)가 인용 영향을 극대화하기 위한 출판 전략을 합리적으로 안내할 수 있음을 보여주며, 두 저널 간의 인용 우위가 그들의 IF 비율에 대한 일반적인 로지스틱 함수에 따라 변동함을 입증한다. 주요 발견은 IF 비율이 약 6를 초과할 때에만 인용 수가 더 많은 확률이 90%를 초과하며, 작은 IF 차이에 대해서는 이익이 미미하다는 것이다.

ABSTRACT

Choosing the best scientific venue for the submission of a manuscript, with the aim of maximizing the impact of the future publication, is a frequent task faced by scholars. In this paper, we show that the Impact Factor (IF) of a journal allows to rationally achieve this goal. We take advantage of a comprehensive bibliographic and citation dataset of about 2.5 million articles from 16,000 journals, and demonstrate that the probability of receiving more citations in one journal compared to another is a universal function of the IF values of the two journals. The relation is well described by a modified logistic function, and provides an easy-to-use rule to guide a publication strategy. The benefit of publishing in a journal with a higher IF value, instead of another with a lower one grows slowly as a function of the ratio of their IF values. For example, receiving more citations is granted in 90\% of the cases only if the IF ratio is greater than $\sim$6, while targeting a journal with an IF 2$ imes$ higher than another brings in marginal citation benefit.

연구 동기 및 목표

• 출판 장소를 선정하여 인용 영향을 극대화하기 위해 저널의 영향력 지수(IF)가 합리적인 근거로 기능할 수 있는지 조사하기 위해.
• 두 저널의 IF 비율과 한 저널이 다른 저널보다 더 많은 인용을 받을 확률 사이의 정량적 관계를 규명하기 위해.
• 저널의 IF 값에 기반하여 출판 전략을 최적화할 수 있는 일반화 가능하고 데이터 기반의 규칙을 개발하기 위해.
• 낮은 영향력 지수를 가진 저널보다 더 높은 영향력 지수를 가진 저널에 출판할 경우 인용 결과 측면에서의 여타 이점이 얼마나 되는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 연구는 약 250만 개의 논문과 16,000개의 저널에서 수집한 포괄적인 데이터셋을 사용하여 저널 간 인용 분포를 분석한다.
• 한 저널이 다른 저널보다 더 많은 인용을 받을 확률을 그들의 영향력 지수에 따라 모델링한다.
• 관측된 인용 패턴을 바탕으로 데이터에 적합한 수정된 로지스틱 함수를 사용하여 IF 비율과 인용 우위 확률 사이의 일반적인 관계를 기술한다.
• 대규모 학술 및 인용 데이터를 활용하여 다양한 과학 분야에서 모델을 검증한다.
• 함수 형태는 이론적 가정이 아닌 관측된 인용 패턴에서 경험적으로 유도된다.
• 분석은 두 저널 간의 IF 비율에 따라 인용 이점이 어떻게 변화하는지를 정량화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 저널의 영향력 지수(IF)가 다른 저널보다 더 많은 인용을 받을 가능성을 예측할 수 있는가?
• RQ2 두 저널의 영향력 지수 비율과 더 많은 인용 수를 기록할 가능성 사이의 기능적 관계는 무엇인가?
• RQ3 두 저널 간의 IF 비율이 변화함에 따라 인용 우위는 어떻게 변하는가?
• RQ4 높은 확률(예: 90%)로 더 많은 인용을 받기 위해 필요한 IF 비율의 임계값은 무엇인가?

주요 결과

• 더 높은 영향력 지수를 가진 저널이 다른 저널보다 더 많은 인용을 받을 확률은 그들의 IF 비율에 대한 일반적인 로지스틱 함수에 따라 변동한다.
• 90%의 인용 우위는 IF 비율이 약 6를 초과할 때에만 달성된다.
• 다른 저널의 영향력 지수의 두 배가 되는 저널에 출판하는 것은 인용 확률의 증가에 미미한 영향을 미친다.
• IF 비율이 증가함에 따라 높은 영향력 지수를 가진 저널에 선택할 경우의 이점은 느리게 증가하며, 작은 IF 차이에 대해서는 수익 감소 현상이 나타난다.
• 이 관계는 다양한 과학 분야에서 뚜렷하게 유지되며 대규모 경험적 데이터에 의해 뒷받침된다.
• 이 모델은 저널의 IF 값에 기반하여 출판 전략을 안내하는 실용적이고 데이터 기반의 규칙을 제공한다.