アルトメトリクス

学術出版や科学出版において、^{オルトメトリクスは、インパクトファクターやh指数[} 5]などのより伝統的な引用影響指標の代替[3]または補完[4]として提案された非伝統的な計量書誌学[ 2 ]です。オルトメトリクスという^用語は^、論文レベル^の指標[6]を一般化したもの[1]として2010年に提案され、# ^altmetricsハッシュ^タグに由来しています。オルトメトリクスは論文に関する指標であると考えられることが多いですが、人、ジャーナル、書籍、データセット、プレゼンテーション、ビデオ、ソースコードリポジトリ、Webページなどにも適用できます。

Altmetricsは、プラットフォーム間で公開APIを使用して、オープンなスクリプトとアルゴリズムでデータを収集します。Altmetricsはもともと引用数をカバーしていませんでしたが、^[7]ソーシャルメディア、オンラインニュースメディア、オンラインリファレンスマネージャーなど、さまざまなオンライン研究成果に基づいて学者の影響を計算します。^{[8] [9]}影響と影響の詳細な構成の両方を示します。^[1] Altmetricsは、研究フィルター、^[1]昇進および終身在職権の書類、助成金申請^{[10] [11] 、および}学術検索エンジンでの新規公開論文のランキングに適用できます。^[12]

時間が経つにつれて、記事を言及、引用、アーカイブする情報源の多様性は低下しました。これは、Connoteaなどのサービスが存在しなくなったため、またはAPIの可用性が変更されたためです。たとえば、PlumXは2023年8月にTwitterの指標を削除しました。^[13]

Web 2.0の発展により、学術界内外での研究出版物の検索と共有が変化しただけでなく、研究者の研究の幅広い科学的影響を測定するための新しい革新的な構造も提供されました。従来の指標は有用ですが、特に査読の領域外での即時かつ引用されていない影響を測定するには不十分な場合があります。^[1]

ImpactStory ^{[14] [15]}などのプロジェクトや、Altmetric [14] [16] Plum Analytics [14] [17] [18] [19] Overton [20] などのさまざまな企業がアルトメトリクス^を計算^し て^{います。BioMed} Central ^、 Public Library of Science (PLOS) [21] [22] Frontiers [23] Nature Publishing Group [24] 、Elsevier [25] など、いくつかの出版社が読者にそのような情報を提供し始めています^。[ 26 ^] NIHR ^Journals Libraryも^出版物と一緒^にアルトメトリクスデータを掲載しています。^[27]

2008年、Journal of Medical Internet Researchは、その論文に関するツイートを体系的に収集し始めました。^[28] 2009年3月から、Public Library of Scienceもすべての論文に対して論文レベルの指標を導入しました。^{[21] [22] [29]}資金提供者は、代替指標に興味を示し始めており、^[30]英国医学研究会議もその1つです。^[31] Altmetricsは、研究者の昇進審査の申請に使用されています。^{[32]さらに、}ピッツバーグ大学を含むいくつかの大学は、研究所レベルでaltmetricsを実験しています。^[32]

しかし、論文がランク付けされた論文の上位四分位に躍り出るためには、ほとんど注目される必要はないことも観察されており、 ^[33]これは、現在のところ、大多数の論文の影響力をバランスよく示すのに十分なオルトメトリクスの情報源が存在しないことを示唆している。

論文の相対的な影響力を判断する上で重要な、altmetrics 統計を計算するサービスには、相当な規模の知識ベースが必要です。次の表は、サービスでカバーされる論文などの成果物の数を示しています。

オルトメトリクスは、論文や研究が及ぼす影響のさまざまな側面を捉える非常に幅広い指標のグループです。オルトメトリクスの分類は、2012年9月にImpactStoryによって提案され、^[38] Public Library of Scienceでも非常によく似た分類が使用されています。^[39]

• 閲覧 – HTML ビューと PDF ダウンロード
• 議論 – ジャーナルコメント、科学ブログ、Wikipedia、Twitter、Facebook、その他のソーシャルメディア
• 保存済み – Mendeley、CiteULike、その他のソーシャルブックマーク
• 引用 – Web of Science、Scopus、CrossRefなどで追跡された学術文献の引用
• 推奨 – 例えばF1000Prime ^{[40]で使用されている}

最初に使用された代替指標の 1 つは、論文の閲覧数でした。伝統的に、著者は購読率の高いジャーナルに論文を投稿し、多くの人が研究にアクセスできるようにしたいと考えていました。Web テクノロジの導入により、1 つの論文が実際にどのくらいの頻度で閲覧されたかを数えることが可能になりました。通常、出版社は HTML の閲覧数と PDF の閲覧数を数えます。2004 年には早くもBMJ が論文の閲覧数を公表しており、これは引用数とある程度相関関係にあることがわかりました。^[41]

論文に関する議論は、論文の潜在的な影響力を捉える指標と見なすことができます。この指標を計算するための一般的なデータソースには、Facebook、Google+、Twitter、サイエンスブログ、Wikipediaページなどがあります。一部の研究者は、ソーシャルメディアでの言及を引用と見なしています。たとえば、ソーシャルメディアプラットフォームでの引用は、内部と外部の2つのカテゴリに分けることができます。たとえば、前者にはリツイートが含まれ、後者は外部文書へのリンクを含むツイートを指します。^{[42]言及やいいねと一次科学文献による引用との相関関係が研究されており、たとえば}PubMedの記事ではせいぜいわずかな相関関係が見つかりました。^[4]

2008年、Journal of Medical Internet Researchは、閲覧数とツイートの掲載を開始しました。これらの「ツイート」は、引用数の多い論文の良い指標であることが判明し、著者は、出版後最初の7日間に受け取るツイートの数である「Twimpact factor」と、論文のTwimpact factorの順位パーセンタイルであるTwindexを提案しました。^[28]しかし、Twimpact factorの使用を実装する場合、研究により、スコアは主題に非常に特化していることが示されており、結果として、Twimpact factorの比較は同じ主題領域の論文間で行う必要があります。^[28]過去の文献研究では、ツイートと引用数の相関関係が実証されていますが、因果関係ではありません。現時点では、引用数の増加がTwitterやその他のプラットフォームを介したメディアの注目度の高まりの結果として発生するのか、それとも単に論文自体の品質を反映しているだけなのかは不明です。^[28]

論文レベルではなく個人レベルで行われた最近の研究では、Twitterやソーシャルメディアプラットフォームを影響力を高めるメカニズムとして活用することが支持されている。^[43]結果によると、Twitterで研究が言及されている研究者は、Twitterで研究が言及されていない研究者よりもh指数が有意に高いことがわかった。この研究は、伝統的な影響力指標の価値を高めるために、Twitterなどのディスカッションベースのプラットフォームを活用する役割を強調している。

Twitter やその他のストリームに加えて、ブログは文献について議論するための強力なプラットフォームであることがわかっています。ブログで取り上げられている論文を追跡するさまざまなプラットフォームが存在します。Altmetric.com はこの情報を使用して指標を計算しますが、ResearchBlogging や Chemical blogspace などの他のツールは、議論が行われている場所を報告するだけです。

プラットフォームによっては、 Faculty of 1000のように論文をランク付けしたり、論文を推薦したりする正式な方法を提供する場合もあります。^[44]

ページが保存された回数、つまりブックマークされた回数を数値化することも有益です。個人は通常、自分の研究に関連性の高いページをブックマークすることを選択すると考えられており、その結果、ブックマークは特定の研究への影響の追加の指標となる可能性があります。このような情報を提供するサービスには、CiteULikeやMendeleyなどの科学に特化したソーシャルブックマークサービスが含まれます。

引用カテゴリーは、議論とは異なる、より狭い定義です。Google Scholar、CrossRef、PubMed Central、Scopusなどから得られる科学文献の引用に基づく従来の指標に加えて、オルトメトリクスは二次知識ソースの引用も採用しています。たとえば、ImpactStoryは、論文がWikipediaで参照された回数をカウントします。^[45] Plum Analyticsも、研究生産性を追跡することを目指して、さまざまな学術出版物の指標を提供しています。[ ⁴⁶ ] PLOSも、エンゲージメントに関する情報を活用するために使用できるツールです。^[46]

数多くの研究により、ソーシャルメディアチャネル（Twitter、Reddit、Facebook、YouTubeなど）を通じて配信された科学論文は、ソーシャルメディアを通じて宣伝されていない論文よりも、文献測定スコア（ダウンロード、閲覧、引用）が大幅に高いことが示されています。形成外科^[47]や手術^[48]などの分野では、Altmetricスコアが高いほど、短期的な文献測定スコアが優れていることが示されています。

オルトメトリクスの妥当性と一貫性についてはあまり合意が得られていないが、^[49]特にオルトメトリクスの解釈については議論されている。オルトメトリクスの支持者は、多くの指標は科学の進歩への影響の質ではなく、注目度や関与を示すものであることを明確にしている。^[39]引用に基づく指標でさえ、高いスコアが科学へのプラスの影響を意味するかどうかは示していない。つまり、引用された論文と異なる論文でも論文が引用されているということであり、これは例えば引用タイピングオントロジープロジェクトで取り上げられている問題である。^[50]

オルトメトリクスは、詳細な文脈と質的データを提供することで、より適切に解釈される可能性がある。例えば、オルトメトリクスによって政策立案に対する学者の研究の科学的貢献を評価するためには、誰がオンラインで引用しているか^[12]や、オンライン引用が政策立案にどの程度関連しているかなどの質的データが証拠として提供されるべきである。^[51]

伝統的な指標とオルトメトリクスの相関が比較的低いことに関しては、オルトメトリクスは学者の影響の補完的な観点を測定する可能性がある。社会的および科学的影響を解釈するには、2種類の指標を組み合わせて比較するのが合理的である。研究者は、オルトメトリクスと伝統的な引用の相互作用に基づいて2×2フレームワークを構築した。^[4]高オルトメトリクス/低引用と低オルトメトリクス/高引用の2つのグループについては、さらに説明する必要がある。^{[28] [4]}このように、オルトメトリクスは、研究者や機関が研究の影響を監視し、不適切な解釈を避けるための便利なアプローチを提供している。

科学的影響力を推定するための指標の有用性は議論の余地がある。^{[52] [53] [54] [55]}研究では、オンラインでの話題が研究者の科学的影響力に対する他の形態のアウトリーチの効果を増幅する可能性があることがわかっている。Twitterで言及されているナノ科学者の場合、記者や非科学者との交流によりh指数が高くなることが有意に予測されたが、言及されていないグループでは予測されなかった。^[43] Altmetricsは、学者の影響力の測定を拡張し、急速な普及、より幅広い聴衆、多様な研究成果を包含する。さらに、コミュニティは明確なニーズを示している。資金提供者は、一般の関与など、支出の影響に関する測定可能な指標を求めている。

しかし、技術的な問題や構造の体系的な偏り、例えばデータ品質、異質性、特定の依存性などにより、有用性に影響する制限がある。^[53]技術的な問題に関しては、言及（ビデオなど）への直接リンクがないオンライン研究成果を収集し、1つの研究成果の異なるバージョンを識別することは難しいため、データが不完全である可能性がある。さらに、APIによってデータが欠落するかどうかも未解決である。^[4]

体系的なバイアスについては、他の指標と同様に、オルトメトリクスは自己引用、ゲーミング、およびWikipediaでの引用スパムの実行など、見かけ上の影響力を高めるための他のメカニズムになりがちです。オルトメトリクスはゲーミングされる可能性があり、たとえば、いいねや言及は購入できます。^[56]オルトメトリクスは引用よりも標準化が難しい場合があります。1つの例は、論文にリンクするツイートの数で、ツイートの収集方法に応じて数が大きく異なる場合があります。^[57]さらに、オンラインでの人気は科学的価値に等しくない場合があります。人気のあるオンライン引用の一部は、さらなる研究発見を生み出す価値からかけ離れている可能性があり、一方で、科学に関連して非常に重要な理論主導または少数派を対象とした研究の一部は、オンラインでは無視される可能性があります。^[28]たとえば、2011年にバイオメディカルで最もツイートされた記事は、奇妙または面白いコンテンツ、潜在的な健康への応用、および大惨事に関連していました。^[4] オルトメトリックは、ゲーミングを検出、識別、および修正するためのシステムを導入していると^[58]最後に、最近の研究では、オルメトリクスが学問分野の出版や引用慣行に見られる性別による偏見を再現していることが示されています。たとえば、女性研究者のみが執筆したジャーナル論文は、男性のみが執筆した論文よりも平均で27％低いスコアになります。また、同じ研究では、男性著者の論文の方が注目度スコアが0になる可能性が高いことが示されています。^[59]

ソーシャルウェブの利用が増えていることと、記事が主に公開されたときに言及される可能性があるため、最近の記事のAltmetricsは高くなる可能性があります。^[60]その結果、同じ時期に公開されていない限り、記事のAltmetricsスコアを比較することは公平ではない可能性があります。研究者は、記事のメトリクスをその直前と直後に公開された2つの記事と比較することで、利用の普及バイアスを回避するための符号検定を開発しました。^[60]

指標は研究がどのように普及し、利用されているかを追跡した結果の 1 つにすぎないことを念頭に置く必要があります。バイアスを克服するためには、オルトメトリクスを注意深く解釈する必要があります。論文がどのくらい頻繁に引用されているかを知ることよりもさらに有益なのは、どの論文がそれを引用しているかです。その情報により、研究者は自分の研究が分野にどのような影響を与えているか (または与えていないか) を知ることができます。指標の提供者は通常、指標の計算元となる情報へのアクセスも提供します。たとえば、Web of Science はどの論文が引用しているかを示し、ImpactStory はどの Wikipedia ページが論文を参照しているかを示し、CitedIn はどのデータベースが論文からデータを抽出したかを示します。^[61]

アルトメトリクス、あるいはあらゆる指標のもう一つの懸念は、大学や機関が従業員をランク付けし、昇進や資金提供の決定を下すために指標をどのように使用しているかということであり、^[62]その目的はエンゲージメントを測定することに限定されるべきである。^[63]

全体的なオンライン研究成果は非常に少なく、分野によってもばらつきがあります。^{[28] [4]}この現象は、科学者のソーシャルメディアの使用と一致している可能性があります。調査では、回答者のほぼ半数がソーシャルメディアが学術的影響力に与える影響について相反する態度を持ち、ソーシャルメディアで研究成果を発表したことがありませんでした。^[64]オープンサイエンスとソーシャルメディアの使用の変化に伴い、分野や機関を超えて一貫したオルトメトリクスが採用される可能性が高くなるでしょう。

具体的な使用例と特徴は計量書誌学の活発な研究分野であり、オルトメトリクス自体の影響を測定するために非常に必要なデータを提供しています。Public Library of Scienceにはオルトメトリクスコレクションがあり^{[65] 、} Information Standards QuarterlyとAslib Journal of Information Managementはどちらも最近オルトメトリクスに関する特別号を出版しました。^{[66] [67]} 2015年後半には、オルトメトリクスを広範囲にレビューした一連の記事が出版されました。^{[68] [69] [70]}

他にも、1つのオルトメトリクスの妥当性を検証したり^{[4] [28]}、異なるプラットフォーム間で比較したりする研究があります。^[60]研究者は、妥当性テストとして、オルトメトリクスと従来の引用との相関関係を調べます。彼らは、正の有意な相関関係が、引用として科学的影響力を測定するオルトメトリクスの精度を明らかにすると仮定しています。^[60]相関が低い（0.30未満^{[4] ）ことから、オルトメトリクスは学者の影響力測定において補完的な役割を果たしているという結論に至ります。例えば、Lamba（2020） [71]}による研究では、ハーバード大学医学部の22人の中核的な医療政策教員が発表した、オルトメトリクス注目度スコアと引用の両方を持つ2343件の論文を調査し、研究に参加した教員全員について、集計されたランク付けされたオルトメトリクス注目度スコアとランク付けされた引用/増加した引用値の間に有意な強い正の相関関係（r>0.4）が観察されました。しかし、どのオルトメトリクスが最も価値があるのか​​、また、2つのメトリクス間の相関関係の程度が測定にどのような影響を与えるのかは未解決のままである。さらに、妥当性テスト自体もいくつかの技術的な問題に直面している。例えば、データプロバイダーのアルゴリズムは瞬時に変化するため、データ収集の複製は不可能である。^[72]

• 学術雑誌
• オープン研究者および貢献者ID  – 非独占的な一意の識別子
• 研究評価に関するサンフランシスコ宣言
• 科学計量学
• ウェブメトリクス

ウィキメディア・コモンズには、 Altmetricsに関連するメディアがあります。

Scholia にはAltmetricsのトピックプロファイルがあります。

• Altmetrics マニフェスト
• NISO Altmetrics 標準プロジェクト ホワイト ペーパー
• リサーチトレンド特別号: 第37号 – 2014年6月 2014年7月6日アーカイブ - Wayback Machine