[논문 리뷰] Analysis of Generalized Impact Factor and Indices of Journals

Ash Mohammad Abbas|arXiv (Cornell University)|2010. 11. 22.

scientometrics and bibliometrics research참고 문헌 9인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 일반화된 영향도(논문당 평균 인용 횟수), h-지수, g-지수 간의 분석적 관계를 표준 이산 정의만을 사용하여 유도한다. 인용 분포 모델을 가정하지 않는다. 일반적으로 높은 일반화된 영향도는 높은 h-지수와 g-지수와 상관되지만, 논문 수가 많고 인용 증가율이 보통 수준인 저널에서는 지수들이 낮은 영향도에도 불구하고 상당히 증가할 수 있으며, 이는 인용의 비균형 집중 때문이기도 하다.

ABSTRACT

Analyzing the relationships among the parameters for quantifying the quality of research published in journals is a challenging task. In this paper, we analyze the relationships between impact factor, h-index, and g-index of a journal. To keep our analysis simple and easy to understand, we consider a generalized version of the impact factor where there is no time window. In the absence of the time window, the impact factor converges to the number of citations received per paper. This is not only justified for the impact factor, it simplifies the analysis of h-index and g-index as well because addition of a time window in the form of years complicates the computation of indices too. We derive the expressions for the relationships among impact factor, h-index, and g-index and validate them using a given set of publication-citation data.

연구 동기 및 목표

• 인용 분포 모델을 가정하지 않고 영향도, h-지수, g-지수 간의 수학적 관계를 이해하기 위해.
• 컴퓨터 과학 저널의 실제 논문-인용 데이터를 사용하여 이러한 관계를 검증하기 위해.
• 특히 영향도가 h-지수나 g-지수와 일치하지 않는 경우에 발생하는 저널 순위의 차이를 설명하기 위해.
• 일반화된 영향도 개념을 저널을 넘어 개인, 연구 팀, 기관으로 확장하기 위해.

제안 방법

• 일반화된 영향도를 시간 창 없이 논문당 평균 인용 횟수로 정의하여 단순화한다.
• h-지수와 g-지수의 표준 이산 정의를 사용: h는 h편지 이상의 인용을 받은 논문이 h편지 이상인 최대 수치이며, g는 상위 g편지의 인용 수의 합이 최소 g²이 되는 최대 수치이다.
• 연속 함수나 Lotka의 모델과 같은 특정 인용 모델을 가정하지 않고, 오직 정의만을 사용하여 세 지표 간의 분석적 표현을 유도한다.
• 컴퓨터 과학 분야의 네트워크 및 통신 그룹에서의 실증 데이터를 사용하여 유도된 관계를 검증한다.
• 총 인용 수에 대한 g² − h²의 함수로서 예상 경향과의 괴리 정도를 이해하기 위해 분석한다.
• 인용 분포와 논문 수가 영향도와 지수 간의 괴리 원인을 설명하는 데 미치는 영향을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정의만을 기반으로 유도할 때 일반화된 영향도, h-지수, g-지수 간의 수학적 관계는 어떻게 되는가?
• RQ2 어떤 저널은 h-지수나 g-지수가 높지만 영향도가 낮은데, 이러한 괴리의 원인은 무엇인가?
• RQ3 다양한 인용 및 출판 패턴을 가진 저널에서 일반화된 영향도가 h-지수와 g-지수를 어느 정도 예측할 수 있는가?
• RQ4 출판된 논문 수가 영향도와 지수 간의 관계에 어떻게 영향을 미치며, 특히 인용 증가율이 뒤처질 경우에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 인용 집중도는 영향도와 h/g-지수 간의 상관관계를 왜곡하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 높은 일반화된 영향도를 가진 저널은 일반적으로 높은 h-지수와 g-지수를 보이며, 데이터셋 전반에서 강한 정적 상관관계를 확인한다.
• 논문 수가 많고 인용 증가율이 보통 수준인 저널에서는 영향도가 낮음에도 불구하고 h-지수와 g-지수가 크게 증가하는 예외가 발생한다.
• g² − h²는 g-지수의 하락 또는 인용 수 대비 논문 수의 비례적 증가로 인해 특정 지점에서 감소한다.
• g² − h²의 감소를 설명하는 핵심 요소는 ∑_{i=g+1}^n c_i( g-지수를 초과하는 인용 수)이며, 이 값의 감소와 g² − h²의 감소가 상관된다.
• ∑_{i=1}^n (c_i − h) − ∑_{i=h+1}^n c_i(조정된 인용 수 합계)는 총 인용 수가 증가함에 따라 증가하지만, 논문 수가 인용 수보다 더 빠르게 증가할 경우 예외가 발생한다.
• 분석 결과 영향도, h-지수, g-지수가 상호 연관되어 있음을 확인했지만, 그 관계는 비선형이며 출판 규모와 인용 분포에 민감하게 영향을 받는다.