[論文レビュー] A review of the literature on citation impact indicators

Ludo Waltman|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2015

scientometrics and bibliometrics research参考文献 326被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、引用影響指標に関する包括的なレビューを提供し、主な文献データベース（Web of Science、Scopus、Google Scholar）を用いた計算手法を分析する。特に、出版物および引用の選定、分野別正規化、共同著者数のカウント、およびジャーナルレベルの指標に焦点を当てる。研究の方法論的課題を特定し、科学的評価分野における今後の研究に向けた提言を提示する。

ABSTRACT

Citation impact indicators nowadays play an important role in research evaluation, and consequently these indicators have received a lot of attention in the bibliometric and scientometric literature. This paper provides an in-depth review of the literature on citation impact indicators. First, an overview is given of the literature on bibliographic databases that can be used to calculate citation impact indicators (Web of Science, Scopus, and Google Scholar). Next, selected topics in the literature on citation impact indicators are reviewed in detail. The first topic is the selection of publications and citations to be included in the calculation of citation impact indicators. The second topic is the normalization of citation impact indicators, in particular normalization for field differences. Counting methods for dealing with co-authored publications are the third topic, and citation impact indicators for journals are the last topic. The paper concludes by offering some recommendations for future research.

研究の動機と目的

• 引用影響指標の役割と研究評価における方法論的基盤を検討すること。
• 主な文献データベース（Web of Science、Scopus、Google Scholar）が引用指標を計算する際の信頼性と限界を評価すること。
• 出版物および引用の選定、分野別正規化、共同著者数のカウントといった、主な方法論的課題を調査すること。
• ジャーナルレベルの引用影響指標の設計と応用を評価すること。
• 引用指標測定および科学的評価分野における今後の研究に向けた実行可能な提言を提供すること。

提案手法

• 複数の科学分野における引用影響指標に関する既存文献の体系的レビュー。
• Web of Science、Scopus、Google Scholarといった文献データベースのカバレッジ、引用カウント、および影響指標計算に適した性質についての比較。
• 出版物および引用の選定基準の分析、時間窓および分野範囲を含む。
• 分野別正規化技術の検討、特に分野間の引用行動の違いを補正するためのもの。
• 共同著者付き出版物のカウント方法のレビュー、特に分数法による著者貢献割り当てを含む。
• インパクトファクター、Eigenfactor、およびSCImago Journal Rank（SJR）といったジャーナルレベルの指標の評価、それらの背後にあるアルゴリズムと限界を含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Web of Science、Scopus、Google Scholarといった異なる文献データベースは、引用影響指標計算におけるカバレッジと信頼性においてどのように比較されるか？
• RQ2 引用影響指標の構築にあたって、出版物および引用の選定に最適な基準は何か？
• RQ3 分野別正規化は、分野間での引用影響比較の公平性と正確性をどの程度向上させ得るか？
• RQ4 共同著者数をどのように扱うことで、個々の研究者の評価がより公平に行えるか？
• RQ5 既存のジャーナルレベルの引用影響指標の強みと弱みは、科学的影響を反映する上で何か？

主な発見

• Web of Science、Scopus、Google Scholarは、カバレッジ、引用インデクシングの実践、完全性において顕著に異なるため、引用影響指標の信頼性に影響を及ぼす。
• 分野別正規化は、分野間での公平な比較に不可欠であるが、現在の手法は正確性と実装の面でばらつきが生じている。
• 分数法のような共同著者数のカウント方法は、研究者の個別評価におけるバイアスを低減できるが、その導入は一貫して行われていない。
• インパクトファクターやEigenfactorといったジャーナルレベルの指標は広く使われているが、自己引用への感受性や歪んだ引用分布といった限界を抱えている。
• 文献データベースの選定と指標計算手法の選択は、最終的な引用影響スコアに顕著な影響を与える。
• 研究評価における引用影響測定には、より透明性があり、標準化されており、方法論的に整合性のあるアプローチの導入が求められている。