[논문 리뷰] Creation and use of Citations in the ADS

Alberto Accomazzi, Gunther L. Eichhorn외 7명|ArXiv.org|2006. 10. 03.

scientometrics and bibliometrics research참고 문헌 3인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 천문학 및 물리학 문헌, 즉 전자문서 및 arXiv e-prints를 포함한 전자전체문서에서 인용 데이터를 자동으로 추출하고 해결하며 유지하는 데 사용되는 아스트로피즈컬 데이터 시스템(ADS)의 자동화된 시스템에 대해 기술한다. 이는 엄격한 구문 분석 및 일치 알고리즘을 통해 ADS가 천문학 및 천체물리학 연구 분야에서 포괄적이고 정확한 인용 색인을 제공함을 보여주며, 프로그래밍 가능한 접근 방식과 신뢰도가 높은 인용 지표를 제공한다.

ABSTRACT

With over 20 million records, the ADS citation database is regularly used by researchers and librarians to measure the scientific impact of individuals, groups, and institutions. In addition to the traditional sources of citations, the ADS has recently added references extracted from the arXiv e-prints on a nightly basis. We review the procedures used to harvest and identify the reference data used in the creation of citations, the policies and procedures that we follow to avoid double-counting and to eliminate contributions which may not be scholarly in nature. Finally, we describe how users and institutions can easily obtain quantitative citation data from the ADS, both interactively and via web-based programming tools. The ADS is available at http://ads.harvard.edu.

연구 동기 및 목표

• 저널, 전자인쇄물, 스캔된 전자전체문서를 포함한 다양한 출처에서 인용 데이터를 생성하고 유지하는 체계적인 과정을 설명하는 것.
• 이중 카운팅, 비학술적 기여, 불완전하거나 손상된 참고문헌과 같은 인용 해결 과제를 다루는 것.
• 사용자와 기관이 인용 데이터를 상호작용 및 프로그래밍 방식으로 어떻게 액세스할 수 있는지 기술하여 문헌학적 분석을 위한 활용을 가능하게 하는 것.
• ISI, 구글 색인, Citebase와 같은 다른 자료원과 비교하여 ADS의 인용 커버리지가 천문학 및 천체물리학 분야에서 특히 강력함을 강조하는 것.
• 인용 정보가 myADS 및 실시간 신간 문헌 탐색을 위한 RSS 기반 경고 기능과 같은 고급 검색 기능을 가능하게 하는 역할을 입증하는 것.

제안 방법

• 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 매일 밤 전자전체문서 및 전자인쇄물(예: arXiv 포함)을 자동 처리하여 참고문헌 섹션을 추출하는 방식.
• 각 인용 정보에 대해 참고문헌 문자열을 문헌 토큰(예: 저자, 제목, 연도)으로 분석하여 일시적인 bibcodes를 생성하는 방식.
• 유사도 점수 알고리즘을 사용하여 분석된 참고문헌을 기존 ADS 기록과 일치시켜 정확한 식별을 확인하는 방식.
• 해결된 참고문헌 테이블(논문 A가 논문 B를 인용함)을 유지하고 이를 반전시켜 인용 목록(논문 B는 논문 A에 의해 인용됨)을 생성하는 방식.
• 사용자에게 오해의 소지를 줄이기 위해, 전체문서에 나타나더라도 해결되지 않은 참고문헌은 표시에서 제외하여 데이터 무결성을 유지하는 방식.
• 구조화된 XML 출력 및 RSS 피드를 통한 프로그래밍 가능한 액세스를 제공하여 자동 쿼리 및 신규 인용 정보의 실시간 모니터링을 가능하게 하는 방식.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ADS는 저널 논문, 전자인쇄물, 스캔된 전자전체문서와 같은 다양한 출처에서 정확하고 완전한 인용 추출을 어떻게 보장하는가?
• RQ2 ADS는 이중 카운팅을 방지하고 비학술적 참고문헌을 인용 수에서 제외하기 위해 어떤 메커니즘을 사용하는가?
• RQ3 ISI, 구글 색인, Citebase와 같은 다른 문헌 기반 데이터베이스와 비교할 때 ADS의 인용 커버리지와 정확도는 어떻게 다른가?
• RQ4 arXiv 전자인쇄물의 통합이 최근 문헌에 대한 인용 커버리지 향상에 얼마나 기여하는가?
• RQ5 연구자와 기관은 어떻게 프로그래밍 가능한 액세스를 통해 지속적인 문헌 모니터링 및 문헌학적 분석을 효과적으로 수행할 수 있는가?

주요 결과

• ADS는 2,000만 건이 넘는 기록을 유지하고 있으며, 주요 출판사 및 저널과의 협력 덕분에 천문학 및 천체물리학 분야에서 인용 커버리지가 특히 강력하다.
• arXiv 전자인쇄물의 통합은 물리학 및 천문학 분야에서 예비 논문과 급속하게 등장하는 문헌의 커버리지를 크게 향상시켰다.
• 분석된 참고문헌과 기존 ADS 기록 간의 유사도 점수를 사용함으로써 인용 해결 과정이 높은 정확도를 달성하여 유효한 일치 사례만 카운트되도록 보장한다.
• ADS의 인용 데이터는 문헌학적 분석 외에도 '인용된 논문' 링크, myADS 경고, RSS 기반 업데이트와 같은 핵심 탐색 기능을 가능하게 한다.
• XML 및 RSS 피드를 통한 프로그래밍 가능한 액세스는 연구자가 인용 추적을 자동화하고 최소한의 오버헤드로 외부 시스템에 ADS 데이터를 통합할 수 있도록 한다.
• 논문에 인용된 독립적 연구들은 ADS가 구글 색인 및 Citebase와 같은 다른 자료원과 비교해도 천문학 및 천체물리학 분야에서 가장 포괄적이고 신뢰할 수 있는 인용 데이터를 제공한다고 확인한다.