[論文レビュー] Citation distribution of individual scientist: approximations of stretch exponential distribution with power law tails

O.S. Garanina, M. Yu. Romanovsky|arXiv (Cornell University)|May 12, 2016

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 16被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、個々の科学者の被引用分布をモデル化するため、べき乗則的尾部を有する4パラメータのスケール指数分布を提案する。このモデルは、Web of Science（1980年以降）に収録された物理学者の被引用データに正確に適合しており、低被引用数の研究者がスケール指数部においてべき乗指数が1に近いのに対し、高被引用数の研究者は本体部および尾部の両方で指数が減少しており、科学的影響度の上昇に伴い被引用行動のダイナミクスが変化していることを示唆している。

ABSTRACT

A multi-parametric family of stretch exponential distributions with various power law tails is introduced and is shown to describe adequately the empirical distributions of scientific citation of individual authors. The four-parametric families are characterized by a normalization coefficient in the exponential part, the power exponent in the power-law asymptotic part, and the coefficient for the transition between the above two parts. The distribution of papers of individual scientist over citations of these papers is studied. Scientists are selected via total number of citations in three ranges: 102-103, 103-104, and 104-105 of total citations. We study these intervals for physicists in ISI Web of Knowledge. The scientists who started their scientific publications after 1980 were taken into consideration only. It is detected that the power coefficient in the stretch exponent starts from one for low-cited authors and has to trend to smaller values for scientists with large number of citation. At the same time, the power coefficient in tail drops for large-cited authors. One possible explanation for the origin of the stretch-exponential distribution for citation of individual author is done.

研究の動機と目的

• 個々の科学者の被引用分布を柔軟な数学的形でモデル化すること。
• 異なる総被引用数を持つ科学者間で被引用パターンがどのように異なるかを調査すること。
• 被引用分布におけるスケール指数的挙動の起源を解明すること。
• コア被引用分布とべき乗則的尾部との間の遷移を分析すること。

提案手法

• 4パラメータのスケール指数分布族を導入し、正規化係数、指数部におけるべき乗指数、べき乗則的尾部におけるべき乗指数、および両領域間の遷移係数を含む。
• 研究者がISI Web of Knowledgeデータベースに収録された実証的被引用データにこのモデルを適合させる。
• 研究者を3つの被引用範囲に分類する：102–103、103–104、104–105の総被引用数。
• 一貫したキャリア期間を保証するため、1980年以降に発表を開始した研究者に限定する。
• 被引用レベルに応じたスケール指数部におけるべき乗指数を分析する。
• 長尾被引用行動の変化を検出するために、べき乗則的尾部の指数についても検討する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 べき乗則的尾部を有するスケール指数分布は、個々の科学者の被引用分布をどの程度適切に記述できるか？
• RQ2 スケール指数部におけるべき乗指数は、総被引用数に応じてどのように変化するか？
• RQ3 異なる被引用レベルの科学者において、べき乗則的尾部の指数は体系的に変化するか？
• RQ4 なぜ被引用分布にスケール指数的形が現れるのかを説明できるか？
• RQ5 中程度の被引用数と高被引用数の科学者との間で、被引用ダイナミクスに構造的転換が見られるか？

主な発見

• 4パラメータのスケール指数分布にべき乗則的尾部を組み合わせたモデルは、物理学分野における個々の科学者の被引用分布に対して統計的に妥当な適合を示している。
• 低被引用数の研究者（102–103被引用）では、スケール指数部におけるべき乗指数が約1に近く、ほぼ指数的減衰を示している。
• 被引用数が増加するにつれて、スケール指数部におけるべき乗指数が減少し、コア被引用分布の減衰が遅くなっていることが示唆されている。
• 高被引用数の科学者（104–105被引用）では、べき乗則的尾部の指数も減少しており、被引用分布の尾部が重くなっていることを示している。
• 本体部および尾部の両方の指数に観察された傾向は、科学的影響度の上昇に伴い被引用ダイナミクスが体系的に変化していることを示している。
• モデルは、スケール指数的形が出版活動と被引用蓄積プロセスの組み合わせによって生じるという仮説を支持している。