[論文レビュー] The structure of the Arts & Humanities Citation Index: A mapping on the basis of aggregated citations among 1,157 journals

Loet Leydesdorff, Björn Hammarfelt+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2011

scientometrics and bibliometrics research参考文献 35被引用数 15

ひとこと要約

本研究は、2008年の1,157冊の学術雑誌から集約された被引用データを用いて、アーツ・アンド・ヒューマニティーズ・キャイトエーション・インデックス（A&HCI）の知的構造をマッピングする。コサイン正規化と因子分析を適用することで、約12の異なる認知的サブ構造が特定され、既存のISIの主題分類では捉えきれない複雑で非自明な組織構造が明らかになった。これは、人文学分野における現在の分類システムの適切さに疑問を呈するものである。

ABSTRACT

Using the Arts & Humanities Citation Index (A&HCI) 2008, we apply mapping techniques previously developed for mapping journal structures in the Science and Social Science Citation Indices. Citation relations among the 110,718 records were aggregated at the level of 1,157 journals specific to the A&HCI, and the journal structures are questioned on whether a cognitive structure can be reconstructed and visualized. Both cosine-normalization (bottom up) and factor analysis (top down) suggest a division into approximately twelve subsets. The relations among these subsets are explored using various visualization techniques. However, we were not able to retrieve this structure using the ISI Subject Categories, including the 25 categories which are specific to the A&HCI. We discuss options for validation such as against the categories of the Humanities Indicators of the American Academy of Arts and Sciences, the panel structure of the European Reference Index for the Humanities (ERIH), and compare our results with the curriculum organization of the Humanities Section of the College of Letters and Sciences of UCLA as an example of institutional organization.

研究の動機と目的

• アーツ・アンド・ヒューマニティーズ分野の学術雑誌間における集約的被引用データから、整合的な認知的構造を再構築できるかを調査すること。
• 特にISIの主題分類が、人文学の真の構造を表現する上で有効でないという限界を評価すること。
• 人文学インジケーター（AAAS）、ERIH、UCLAの人文学カリキュラムといった外部ベンチマークと照合して、出現した構造の妥当性を検証すること。
• 被引用ベースのマッピングが、公式インデクシングカテゴリに反映されていない学術的グループを明らかにできることを示すこと。

提案手法

• 2008年のA&HCIに収録された1,157冊の雑誌を対象に、110,718件の被引用記録を雑誌レベルで集約した。
• コサイン正規化を用いて下位互換クラスタリングを実施し、雑誌間の被引用類似性を同定した。
• 因子分析を用いて、潜在的な構造的次元を上位から同定した。
• 多次元尺度構成法やネットワーク図などの可視化技術を用いて、同定されたサブセット間の関係を探索した。
• 出現した構造を公式の主題分類（ISI、25のA&HCI専用分類）、人文学インジケーター（AAAS）、ERIHパネル構造、UCLAカリキュラムと比較した。
• 被引用ネットワーク解析を用いて、クラスタ間の構造的整合性と相互依存性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アーツ・アンド・ヒューマニティーズ分野の学術雑誌間における集約的被引用データから、認知的構造を再構築できるか？
• RQ2 A&HCI用の25の公式ISI主題分類は、人文学の実際の知的組織をどの程度反映しているか？
• RQ3 出現した被引用ベースのクラスタは、大学や政策指向の分類システム（例：AAAS、ERIH、UCLA）とどのように比較できるか？
• RQ4 なぜ既存の分類システムは、被引用データが示す人文学の真の構造を捉えられていないのか？
• RQ5 この構造的マッピングの結果が、人文学分野における研究評価と学術的アイデンティティにどのような意味を持つのか？

主な発見

• 1,157冊のA&HCI雑誌間の被引用ネットワークから、約12の明確に分離された認知的サブ構造が特定され、複雑な内部組織が存在することが示された。
• コサイン正規化および因子分析の両手法でも、25の公式ISI主題分類は再現できず、これらが実際の知的構造を反映していないことが示唆された。
• 出現した構造は公式分類よりも高い整合性を示しており、各サブセット内に明確な内部被引用パターンが存在した。
• 人文学インジケーター（AAAS）、ERIHパネル構造、UCLAカリキュラムとの照合結果から、部分的な一致は認められたが完全な一致は得られず、大学および政策指向の分類が被引用ベースの現実と完全に一致していないことが示された。
• 本研究は、被引用ベースのマッピングが、歴史、文学、哲学分野における明確なクラスタを明らかにできることを示した。これらは公式分類ではぼやけたり、統合されたりしている。
• A&HCI用のジャーナル・キャイト・レポートが存在しないことにより、標準的な文献計測ベンチマークが実施できず、人文学分野における改善されたデータインfra構築の必要性が浮き彫りになった。