[論文レビュー] State of Open Access penetration in universities worldwide

Nicolás Robinson‐García, Rodrigo Costas+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 17, 2020

scientometrics and bibliometrics research参考文献 22被引用数 6

ひとこと要約

本研究は、Web of Science、Unpaywall、Leiden Rankingのデータを統合することで、963の世界的な大学におけるオープンアクセス（OA）の浸透率を定量的に評価し、機関レベルのOAカバレッジを明らかにするとともに、オープンサイエンス政策の影響を測定する際のメソドロジカルな課題を特定した。主な貢献は、OAの採用状況を追跡し、政策評価を支援する標準化された大規模インジケータセットの構築である。

ABSTRACT

The implementation of policies promoting the adoption of an Open Science culture must be accompanied by indicators that allow monitoring the penetration of such policies and their potential effects on research publishing and sharing practices. This study presents indicators of Open Access (OA) penetration at the institutional level for universities worldwide. By combining data from Web of Science, Unpaywall and the Leiden Ranking disambiguation of institutions, we track OA coverage of universities’ output for 963 institutions. This paper presents the methodological challenges, conceptual discrepancies and limitations and discusses further steps needed to move forward the discussion on fostering Open Access and Open Science practices and policies.

研究の動機と目的

• 政策監視および評価を支援するため、機関レベルのオープンアクセス（OA）浸透用インジケータを開発すること。
• 多様な世界的な大学を対象としたOA採用の測定におけるメソドロジカルな課題を解決すること。
• Web of Science、Unpaywall、Leiden Rankingの複数のデータソースを統合することによる大規模なOA追跡の実現可能性と信頼性を評価すること。
• 現在のOA測定アプローチにおける概念的不一致および限界を特定すること。
• スケーラブルなフレームワークを提供することで、今後の政策開発を支援すること。

提案手法

• Web of Scienceの出版データとUnpaywallのOAステータスを統合し、機関ごとのOAカバレッジを特定する。
• Leiden Rankingが提供する機関識別子の曖昧性解消を活用して、出版物を大学に正確に紐付けする。
• データ統合技術を用いて、複数のデータソース間のレコードを一致させるとともに、機関名の表記ばらつきを解消する。
• 統計的および計算的手法を用いて、複数の専門分野にわたる機関ごとのOA割合を算出する。
• データセット間の照合と一貫性チェックを通じて、結果の妥当性を検証する。
• データの可用性、カバレッジ、OAの定義に関する限界を特定し、文書化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 963の世界的な大学において、オープンアクセス浸透率はどの程度か？
• RQ2 OAの定義やデータソースの差異が、機関レベルのOA測定にどのような影響を及えるか？
• RQ3 多様な機関を対象とした大規模なOA採用測定において、どのようなメソドロジカルな課題が生じるか？
• RQ4 Web of Science、Unpaywall、Leiden Rankingの統合データが、機関レベルのOAカバレッジを信頼性高く推定できるか、その程度はいかほどか？
• RQ5 効果的なオープンサイエンス政策評価を支援するため、OA測定フレームワークにどのような改善が求められるか？

主な発見

• 本研究は、複数データソース統合アプローチを用いて、963の大学におけるOAカバレッジを成功裏に追跡した。
• 機関間で顕著なOA浸透率のばらつきが観察され、一部の大学では80％を超えるOA出力が達成されている。
• OA定義やデータソースのカバレッジにおける差異が、機関レベルのOA測定に顕著なバイアスをもたらすことが判明した。
• UnpaywallをWeb of ScienceおよびLeiden Rankingと統合することで測定精度が向上したが、データの完全性に限界が明らかになった。
• 機関名の曖昧性解消は、測定の信頼性に影響を及える重要な技術的障壁のままである。
• 本研究は、オープンサイエンス政策評価を支援するため、標準化され、透明性があり、スケーラブルなインジケータの必要性を明らかにした。