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書誌計量学とは、特に科学分野や図書館情報学の分野 において、書誌データの研究に統計的手法を応用する学問である。科学計量学（科学的指標や尺度の分析）と密接に関連しており、両分野は大きく重なり合っている。
書誌計量学の研究は19世紀後半に初めて登場しました。第二次世界大戦後、「定期刊行物の危機」とコンピューターツールによってもたらされた新たな技術的機会という状況の中で、書誌計量学は著しい発展を遂げました。1960年代初頭には、ユージン・ガーフィールドによるサイエンス・サイテーション・インデックスと、デレク・ジョン・デ・ソラ・プライスによる引用ネットワーク分析が、書誌計量学における体系的な研究プログラムの基礎を築きました。
引用分析は、引用グラフ[ 1 ] （文書間で共有される引用のネットワークまたはグラフ表現）の構築に基づく、一般的に使用されている計量書誌学的手法です。多くの研究分野では、計量書誌学的手法を用いて、その分野の影響、研究者グループの影響、特定の論文の影響を調査したり、特定の研究分野内で特に影響力のある論文を特定したりしています。計量書誌学的手法は、記述言語学、シソーラスの開発、読者の利用状況の評価などに広く取り入れられています。専門的な科学用途以外にも、Googleが実装しているページランクアルゴリズムなどの人気のあるウェブ検索エンジンは、計量書誌学的手法と概念によって大きく形作られています。
ウェブの出現とオープンサイエンス運動は、「書誌計量学」の定義と目的を徐々に変容させてきた。2010年代には、Web of ScienceやScopusといった従来の引用データのための独自のインフラストラクチャが、オープンな引用データを支持する新たな取り組みによって挑戦を受けるようになった。ライデン研究指標マニフェスト（2015年）は、指標の利用と透明性に関する幅広い議論を巻き起こした。
ビブリオメトリーという用語は、1934 年にPaul Otletによって初めて使用され、[ 2 ] [ 3 ]「書籍や文書の出版と読書に関連するすべての側面の測定」と定義されました。[ 4 ]英語化されたbibliometrics は、1969 年に発表された論文「Statistical Bibliography or Bibliometrics?」で Alan Pritchard によって初めて使用されました。[ 5 ]彼はこの用語を「書籍やその他のコミュニケーション媒体への数学と統計的方法の適用」と定義しました。ビブリオメトリクスは、それまでこの分野の出版物で使用されていた統計的書誌の代替として考案されました。Pritchard にとって、統計的書誌は「扱いにくい」ため、研究の主な対象が何であるかが明確ではありませんでした。[ 6 ] 1987年にRN Broadusは既存の定義を見直し、より限定的な定式化を提案した。「書誌計量学とは、物理的な出版単位、書誌単位、またはそれらの代替物の定量的研究である。」[ 7 ]
書誌計量学の概念は、「書籍、論文、出版物、引用を数える」という、この取り組みの物質的側面を強調している。[ 8 ]理論的には、書誌計量学は、科学活動の非書誌的指標の分析に依存する科学計量学（ロシア語のnaukometriyaに由来）[ 9 ]とは異なる分野である。実際には、引用データが20世紀半ばに定量的科学評価の主要な標準となったため、書誌計量学と科学計量学の研究は類似したデータソースと方法を使用する傾向がある。「書誌計量技術が科学技術文献に適用される限り、科学計量学と書誌計量の2つの分野はかなりの程度重複している。」[ 8 ]ウェブの発展と書誌計量学のアプローチの非科学的生産への拡大により、1990年代と2000年代には、インフォメトリクス、ウェブメトリクス、サイバーメトリクスといったより広いラベルが導入された。[ 10 ]これらの用語は、情報検索などの既存の研究手法と部分的に重複するため、広く採用されていません。
定義によっては、書誌計量的な性格を持つ科学的な著作、研究、調査は、12世紀にはすでにユダヤ人索引の形で特定できる。[ 11 ]
書誌計量分析は19世紀末から20世紀初頭にかけて登場しました。[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]これらの発展は、書誌計量学の概念が初めて登場する数十年前に遡ります。代替ラベルが一般的に使用されていました。書誌統計は1920年以降特に普及し、1960年代末まで使用され続けました。[ 15 ]科学メタデータの初期の統計的研究は、科学成果の著しい拡大と、この情報をよりアクセスしやすくしたデータベースの索引サービスの並行した発展によって動機付けられました。[ 16 ]引用索引は1860年代に判例に初めて適用され、その最も有名な例であるシェパードの引用（1873年に初版発行）は、1世紀後のサイエンス引用索引に直接的なインスピレーションを与えることになります。[ 17 ]
社会科学の出現は、科学の科学に関する新たな思索的研究や、科学そのものを科学的対象として研究する可能性を刺激した。「科学を含む社会活動は、砲弾の軌道や天体の公転と同様に、量的法則に還元できるという信念は、オーギュスト・コント、ウィリアム・オグバーン、ハーバート・スペンサーの実証主義社会学に遡る。」[ 18 ]計量書誌学は、独立した研究分野としてではなく、さまざまな研究分野における科学活動の定量的分析に利用できる方法の 1 つとして構想されました。科学史( 1885 年のAlphonse de CandolleのHistoire des sciences et des savants depuis deux siècles、 1917 年のFrancis Joseph ColeとNellie B. Ealesによる文献の統計分析である The history of comparative anatomy も参照)、書誌学( 1896 年のFrancis Burburry CampbellのThe Theory of National and International Bibliographyも参照)、科学社会学( 1903 年のJames McKeen CattellのStatistics of American Psychologistsも参照)。
初期の書誌計量学と科学計量学の研究は、単なる記述的なものではなく、科学がどうあるべきか、どのように進歩できるかについての規範的な見解を表明するものであった。個々の研究者、科学機関、あるいは国全体の業績を測定することが主な目的であった。[ 16 ]ジェームズ・マッキーン・キャッテルの統計分析は、優生学的なニュアンスを持つアメリカの研究者の大規模な評価の準備作業として機能した。『アメリカの科学者』（1906年）は、「星印の付いた学者の推定される卓越性に比例して個々の項目に星印が付けられるという、驚くほど単純な評価システム」を採用していた。[ 12 ]
1910 年以降、書誌計量学的手法は、数ある定量的手法の中でも、科学的業績に関するいくつかの研究において、ますます主要な焦点となってきた。[ 19 ] 1917 年、フランシス・ジョセフ・コールとネリー・B・イーズが、出版物の主要な統計的価値を主張し、出版物は「独立した明確な作品であり、永続的でアクセス可能であり、評価可能であり、ほとんどの場合、いつ、どこで、誰によって行われたかを確認し、結果を方眼紙にプロットすることは難しくない」と述べた。[ 20 ] 5 年後、エドワード・ウィンダム・ハルムは この議論を拡張し、出版物は文明全体の標準的な尺度とみなすことができると主張した。「文明が、環境の変動する基盤上で活動する人間の精神の産物であるならば、書誌学は、その建造物の構造における柱であるだけでなく、この構造が絶えずさらされているさまざまな力の尺度として機能することができると主張できる。」[ 21 ]この出版へのシフトは限定的な影響しか及ぼさなかった。1970年代まで、科学活動の国内外の評価は、あまりにも単純すぎると見なされた「計量書誌学的指標」を軽視し、社会学的および経済学的指標を好んだ。[ 22 ]
知識の尺度としての科学出版物の価値の高まりと、増え続ける学術定期刊行物の流れを管理する図書館の困難さの両方が、最初の引用索引の開発を促した。[ 23 ] 1927年、P. GrossとEM Grossは、1926年にJournal of the American Chemical Societyで引用された3,633件の参考文献をまとめ、引用レベルに応じてジャーナルをランク付けした。この2人の著者は、学術検索エンジンで現在も一般的に使用されている一連のツールと方法を作成し、その中には「ジャーナルの過去の業績よりも現在の傾向を最初に考慮すべきである」という理由で最近の引用にボーナスを与えることも含まれていた。 [ 24 ]しかし、測定された学術環境は著しく異なっていた。化学の科学の主要言語は英語ではなくドイツ語で、参考文献全体の50%以上を占めていた。[ 25 ]
同時期に、計量書誌学の基本的なアルゴリズム、指標、手法が、いくつかの無関係なプロジェクトで初めて特定されました[ 26 ]。それらのほとんどは、科学生産の構造的不平等に関連していました。1968年、アルフレッド・ロトカは、 Chemical AbstractsとGeschichtstafeln der Physikに掲載された著者論文の分析から生産性の法則を導入しました。n個の論文を発表した著者の数は、1つの論文しか発表していない著者の1/n^2個に等しいというものです[ 27 ] 。1968年、ロンドン科学博物館の主任司書であるサミュエル・ブラッドフォードは、書誌索引作成の経験から散逸の法則を導き出しました。科学雑誌で参考文献を検索すると、関連する研究を見つけるために参照する必要のある研究が増えるにつれて、収益は指数関数的に減少します。ロトカの法則とブラッドフォードの法則はどちらも、普遍的ではなく、むしろ見かけ上正確な方程式によって表現された大まかなべき乗則の関係を明らかにしているとして批判されています。[ 28 ]
第二次世界大戦後、科学出版物の管理とアクセスに関する課題が増大し、本格的な「定期刊行物危機」へと発展した。既存の雑誌は、大規模な科学プロジェクトによって促進された急速に増加する科学成果に追いつけなかった。[ 29 ] [ 9 ] 1957年のスプートニクの打ち上げ成功後、この問題は政治的に重要になった。「スプートニク危機は、図書館員の書誌管理の問題を国家の情報危機へと変えた。」[ 30 ]急速かつ劇的な変化の状況下で、書誌計量学という新興分野は、学術出版の大規模な改革と、科学の未来に関するほぼユートピア的なビジョンと結びついていた。1934年、ポール・オトレは、書誌計量学または書誌学の概念の下で、テキストが社会に与える影響を測定する野心的なプロジェクトを導入した。1960 年代以降に普及する書誌計量学の限定的な定義とは対照的に、オトレの構想は科学出版に限定されるものではなく、実際には出版を基本単位とするものでもありませんでした。それは「テキストを原子要素、つまりアイデアに分解し、それを本を構成する個々の段落 (alinéa、verset、articulet) に位置づけること」を目指したものでした。[ 31 ] 1939 年にジョン・デズモンド・バーナルは科学アーカイブのネットワークを構想し、 1948 年に王立協会で簡単に検討されました。「中央出版局に送られた科学論文は、査読委員会の承認を得てマイクロフィルム化され、その後、一種のオンデマンド印刷システムが稼働するだろう。」[ 32 ]バーナルは書誌計量学の概念を使用していませんでしたが、デレク・ジョン・デ・ソラ・プライスなどのこの分野の主要人物に形成的な影響を与えました。
新たに登場したコンピューティング技術は、より多くの科学的成果を読みやすく検索可能にするための潜在的な解決策としてすぐに考えられました。1950 年代と 1960 年代には、インデックス技術に関する無秩序な実験の波が、コンピューティング研究検索の重要な概念の急速な発展をもたらしました。[ 33 ] 1957 年、IBM のエンジニア、ハンス・ペーター・ルーンは、「言葉によるアイデアの伝達は統計的確率に基づいて行われる」として、単語頻度の統計的分析の影響力のあるパラダイムを導入しました。[ 34 ]この時期には、特にソ連圏からの科学出版物のかなりの量がまだ英語で入手できなかったため、非英語の科学論文の自動翻訳も、書誌参照の自然言語処理に関する基礎研究に大きく貢献しました。ジョシュア・レデバーグのような国立科学財団の影響力のあるメンバーは、ジョン・デズモンド・バーナルのアイデアに部分的に影響を受けた「集中情報システム」であるSCITELの創設を提唱しました。このシステムは当初は印刷された雑誌と共存し、その効率性から徐々にそれらを完全に置き換えることになるだろう。[ 35 ] 1961年11月にレーデバーグがオイゲン・ガーフィールドに提示した計画では、中央集権型のデータベースが年間最大100万件の科学論文を索引付けすることになっていた。全文検索に加えて、このインフラストラクチャは引用やその他のメタデータの索引付け、および外国語論文の自動翻訳も保証する。[ 36 ]
1963年にスタンフォード研究所のダグ・エンゲルバートとチャールズ・ボーンによって開発されたオンライン検索システムの最初の動作プロトタイプは、これらの理論的仮定の実現可能性を証明しましたが、メモリの問題により大きく制約されていました。数件の文書の10,000語を超えるものをインデックス化することはできませんでした。 [ 37 ]初期の科学計算インフラストラクチャは、医学のMEDLINE、宇宙工学のNASA/RECON、図書館検索のOCLC Worldcatなど、より特定の研究分野に焦点を当てていました。「初期のオンライン検索システムのほとんどは書誌データベースへのアクセスを提供し、残りは百科事典の記事、在庫データ、または化学化合物など、別の種類の情報を含むファイルを使用していました。」[ 38 ]デジタル化されたコレクションが拡大するにつれて、テキスト分析のみに焦点を当てることは限界があることが判明しました。クエリは多数の結果を返す可能性があり、結果の関連性と正確性を評価することは困難でした。[ 39 ]
定期刊行物の危機と索引検索技術の限界が、ユージン・ガーフィールドのサイエンス引用索引のような計量書誌ツールや大規模な引用索引の開発を促した。ガーフィールドの研究は当初、主にテキスト作品の自動分析に関心を持っていた。内部意味関係に大きく焦点を当てた進行中の研究とは対照的に、ガーフィールドは導入文や書誌参照などの「談話分析におけるメタテキストの重要性」を強調した。[ 40 ]文献レビューや書誌注釈などの二次的な科学的生産形式は、ジョン・デズモンド・バーナルの科学アーカイブのビジョンにおいてすでに中心であったように、ガーフィールドのビジョンにおいても中心的なものとなった。[ 41 ] 1953 年までに、ガーフィールドの関心は引用分析に恒久的に移った。シェパード引用索引の発行元副社長ウィリアム C. アデアへの私信の中で、「彼は自動索引の問題に対する実績のある解決策、すなわち生物医学文献を「シェパード化」し、法廷の判例を引用する法律判事が行うのと同じように引用リンクの糸をたどってその内容の絡まりを解きほぐすことを提案した」。[ 42 ] 1955 年、ガーフィールドは、サイエンス引用索引の概要を示し、計量書誌学の将来の発展に大きな影響を与えた画期的な論文「科学のための引用索引」を発表した。[ 42 ]ガーフィールドが構想した一般的な引用索引は、もともとジョシュア・レーダーバーグの科学文献をコンピュータ化する野心的な計画の構成要素の 1 つであった。[ 43 ]資金不足のため、この計画は実現しなかった。[ 44 ] 1963年、ユージン・ガーフィールドは、レーダーバーグと共に当初構想していたプロジェクトを収益性の高いビジネスに変えることを目指して、科学情報研究所を設立した。
計量書誌学の分野は、その基礎的なインフラストラクチャおよびデータ リソースとなるサイエンス引用索引の開発と並行して形成されました。[ 45 ]「20世紀初頭は研究を測定するために必要な方法を提供しましたが、20世紀半ばは研究測定を動機付け、促進する制度の発展によって特徴づけられました。」[ 46 ]新興分野に大きな影響を与えたのは、ジョン・デズモンド・バーナル、ポール・オトレのほか、ロバート・K・マートンの科学社会学で、これは非倫理的な方法で再解釈されました。マシュー効果、つまり既に著名な研究者に与えられる注目の集中は、もはや派生的なもの（？）ではなく、通常の科学の特徴とみなされました。[ 47 ]
バーナルの信奉者であるイギリスの科学史家デレク・ジョン・デ・ソラ・プライスは、計量書誌学の学問的形成に大きな影響を与えた。「デレク・プライスによる『バビロン以来の科学』（1961年）、『小さな科学、大きな科学』（1963年）、『科学論文のネットワーク』（1965年）の出版により、計量書誌学は既に確固たる実証的かつ概念的なツールキットを手に入れていた。」[ 45 ]プライスは計量書誌学の還元主義の提唱者であった。[ 48 ] 1917年のフランシス・ジョセフ・コールとネリー・B・イーズと同様に、彼は出版物が科学の定量的研究を提示する最良の基準であると主張した。それらは「原始的な基礎の上に、技術と技巧によって構築された知的建造物として永久に残るレンガの山に似ている」。[ 49 ]プライスは、既存の膨大な書誌データを引用データに限定することで、この還元主義的なアプローチをさらに推し進めた。
プライスの枠組みは、ガーフィールドの枠組みと同様に、科学生産の構造的不平等を当然のこととしている。少数の研究者が出版物の大部分を生み出し、さらに少数の研究者がその後の研究に実際に測定可能な影響を与えている（当時、4 回以上の引用を受けた論文はわずか 2% であった）。[ 50 ]戦後の科学が前例のない成長を遂げたにもかかわらず、プライスは、ロバート・ボイルの時代と同様に最も価値のある研究を行った、目に見えないエリート科学者集団の存在が続いていると主張した。 [ 51 ]プライスは、そのようなエリートの支配を保証する権力関係を認識していたが、書誌計量学の研究には根本的な曖昧さがあり、学術出版と名声の集中を強調する一方で、既存の不平等を正常化するツール、モデル、指標も生み出した。[ 51 ]科学引用索引の中心的な位置は、このパフォーマンス効果を増幅させた。 1960年代末、ユージン・ガーフィールドは集中法則を提唱した。これは形式的にはサミュエル・ブラッドフォードの散逸法則の再解釈であったが、大きな違いがあった。ブラッドフォードが特定の研究プロジェクトの視点から論じたのに対し、ガーフィールドはこの法則を科学出版全体に一般化した。「すべての科学分野の中核となる文献は、1000誌以下の雑誌群で構成され、場合によっては500誌程度になる」。このような法則は、引用索引を中核となる雑誌の限られたサブセットに限定する実際的な根拠ともなり、二流誌への拡大は収穫逓減をもたらすという前提に基づいていた。[ 52 ]書誌計量学は、構造的な傾向やパターンを単に観察するのではなく、それらをさらに増幅し、階層化する傾向がある。「ガーフィールドの引用索引は、（…）少数の高品質で『必ず買うべき』国際誌によって生み出された階層化された科学文献の物語を論理的に完結させたであろう。これらの国際誌は、減少する数の多国籍企業によって所有され、グローバル情報市場を支配している。」[ 53 ]
ガーフィールドとプライスの働きかけにより、書誌計量学は研究分野であると同時に、研究の定量的政策評価のテスト場にもなった。この2番目の側面は、サイエンス引用索引の主要な焦点ではなかったが、漸進的な発展を遂げてきた。有名なインパクトファクターは、もともと1960年代にガーフィールドとアービング・シャーによって、 Current Contentsとサイエンス引用索引に掲載される中核となるジャーナル群を選択するために考案され、1975年以降にのみ定期的に公表された。 [ 54 ]この指標自体は、ジャーナルが過去1年間に受けた引用の総数と過去2年間の生産性の間の非常に単純な比率であり、いくつかの出版物の多産性を考察するものである。[ 55 ]例えば、Natureの2017年のインパクトファクターは41.577であった。[ 56 ]
インパクトファクターの単純さは、科学機関、ジャーナル、資金提供者、評価者によるその幅広い採用の大きな要因となっている可能性が高い。「ISI IFの改訂版や代替案は、その支持者以外では一般的に受け入れられていない。おそらく、代替案とされるものは、元の指標ほどの解釈可能性を欠いているからだろう。」[ 57 ]
これらの簡略化された測定方法と並行して、ガーフィールドは科学史と科学社会学の基礎研究を支援し、資金提供を続けました。1964年に初版が発行された『科学史の記述における引用データの使用』は、DNAの発見の定量的再構築を含む、サイエンス引用索引の引用ネットワークに依拠したいくつかの実験的ケーススタディをまとめたものです。[ 58 ]この分野への関心は、索引がトムソン・ロイターに売却された後も長く続き、2001年にはガーフィールドはアレクサンダー・プドフキンとウラジミール・S・イストミンと共同で作成した「アルゴリズム歴史記述」のためのソフトウェアであるHistCiteを発表しました。[ 59 ]
ワールドワイドウェブの発展とデジタル革命は、計量書誌学に複雑な影響を与えた。
ウェブ自体とその主要コンポーネントの一部（検索エンジンなど）は、部分的には計量書誌学理論の産物でした。その原型は、高エネルギー物理学の特定のニーズのためにCERNがティム・バーナーズ＝リーに委託した書誌科学インフラストラクチャENQUIREから派生したものです。ENQUIREの構造は、内部データウェブに近いものでした。「ノード」が「人、ソフトウェアモジュールなどを参照でき、作成、包含、記述などのさまざまな関係で相互接続できる」というものでした。[ 60 ] 1991年8月にプロジェクトが初めて発表されたとき、ワールドワイドウェブの初期コミュニケーションでは、データとデータドキュメントの共有が主要な焦点でした。 「WWWプロジェクトは、高エネルギー物理学者がデータ、ニュース、ドキュメントを共有できるようにするために開始されました。私たちはウェブを他の分野に広げ、他のデータのためのゲートウェイサーバーを持つことに非常に興味があります。」[ 61 ]ウェブは、より高度なコンピューティング機能を備えていたとしても、既存のオンラインインフラストラクチャを急速に凌駕した。[ 62 ]ウェブの設計におけるハイパーリンクに付随する中核的価値は、計量書誌学の資金提供者の直感を裏付けるように思われる。「1990年代半ばのワールドワイドウェブの出現により、ガーフィールドの引用主義の夢が実現する可能性が高まった。ハイパーテキストの世界的ネットワークでは、書誌参照は科学論文の電子版内のハイパーリンクがとりうる形式の1つであるだけでなく、ウェブ自体も引用構造を示しており、ウェブページ間のリンクは形式的に書誌引用に類似している。」[ 63 ]その結果、計量書誌学の概念は主要な通信技術に組み込まれ、Google の検索アルゴリズムにも採用されています。「ウェブページ間のハイパーリンクのネットワークに適用される引用主導の関連性の概念は、ウェブ検索エンジンがユーザーにデジタル情報の無秩序な世界から有用な資料を素早く選別させる方法に革命をもたらすでしょう。」[ 64 ]
ウェブは計量書誌学の知的影響力を専門的な科学研究の枠を超えて拡大させた一方で、その分野の根幹を揺るがした。部分的にその着想源となったバーナルとオトレの広大なユートピア的ビジョンとは対照的に、サイエンス・サイテーション・インデックスは、利用者の視点だけでなく、コレクション・インデックスの視点からも、常に閉鎖的なインフラストラクチャとして構想されてきた。プライスの「見えない大学」理論とガーフィールドの「集中法則」の論理的帰結は、限られた数のコア科学ジャーナルにのみ焦点を当てることだった。ウェブの急速な拡大に伴い、数多くの形態の出版物（特にプレプリント）、科学活動、コミュニティが突如として可視化され、それによって応用計量書誌学の限界が際立ったのである。[ 65 ]書誌計量還元主義のもう 1 つの根本的な側面である引用のみに焦点を当てるという点も、代替データ ソースの増加と、1950 年代初頭にガーフィールドが最初に構想した大規模な意味分析を復活させることを可能にした全文コーパスへの前例のないアクセスによって、ますます脆弱になってきています。「したがって、リンクだけでは、書誌引用だけでは、Web 上の重要なコミュニケーション パターンを特定するには不十分であるように思われ、その統計分析は、今後数年間で引用分析と同じ道をたどり、Web の状況に関する他の新たな定性的および定量的見解と実りある連携を確立するでしょう。」[ 66 ]
1990年代以降、書誌計量学と引用データおよび指標の商用ベンダーとの密接な関係は緊張を増している。大手科学出版社は出版以外の活動に多角化し、「コンテンツ提供からデータ分析ビジネスへ」移行した。[ 67 ] 2019年までに、エルゼビアは科学研究のあらゆる側面と段階を網羅する大規模なプラットフォーム、ツール、データベース、指標のポートフォリオを買収または構築した。「学術誌の最大手供給元は、研究の質と影響の評価と検証（例：Pure、Plum Analytics、Sci Val）、潜在的な雇用主のための学術専門家の特定（例：Expert Lookup5）、共同研究のための研究ネットワークプラットフォームの管理（例：SSRN、Hivebench、Mendeley）、資金調達のためのツールの管理（例：Plum X、Mendeley、Sci Val）、研究者のデータを分析および保存するためのプラットフォームの制御（例：Hivebench、Mendeley）も担当している。」[ 68 ]指標と指標は、この垂直統合の重要な構成要素です。「エルゼビアが指標に基づく意思決定を提供する方向にさらに進むことは、知識生産プロセス全体において影響力をさらに高めるとともに、コンテンツの不均衡な所有権をさらに収益化する動きでもあります。」[ 69 ]科学出版物と科学データの新しい市場は、ソーシャルネットワーク、検索エンジン、その他のプラットフォーム資本主義のビジネスモデルと比較されています[ 70 ] [ 71 ] [ 72 ]コンテンツへのアクセスは無料ですが、データ抽出と監視を通じて間接的に支払われています。[ 73 ] 2020年、ラファエル・ボールは、計量書誌学者の研究が「監視資本主義」の侵略的な形態の出現に貢献するという暗い未来を予見した。科学者には「学業成績だけでなく、認識、行動、態度、外見、そして（主観的な）信頼性についてもより包括的な像を提供する一連のスコアが与えられるだろう（…）中国では、この種の個人データ分析がすでに実施され、インセンティブとペナルティのシステムとして同時に使用されている。」[ 74 ]
研究指標に関するライデン宣言（2015年）は、科学指標の商業プロバイダーと書誌計量学コミュニティとの間の溝が深まっていることを浮き彫りにした。署名者たちは、管理されていない指標に基づく評価と監視が社会に及ぼす潜在的な損害を強調し、「科学計量学者、社会科学者、研究管理者として、私たちは科学的業績の評価に指標が広く誤用されていることをますます憂慮して見守ってきた」と述べた。[ 75 ]書誌計量学研究と研究評価の構造改革がいくつか提案されており、定性的評価への依存の強化や、「オープンで透明性があり、シンプルな」データ収集への依存などが含まれる。[ 75 ]ライデン宣言は、書誌計量学／科学計量学／情報計量学において重要な議論を巻き起こし、一部の批評家は、定量的指標の作成は商業プラットフォームや研究評価におけるそれらの誤用に対して責任を負わないと主張している。[ 76 ]
歴史的に、書誌計量法は学術誌の引用間の関係を追跡するために使用されてきました。引用分析は、ある項目の参照文献を調べることを含み、資料を検索し、その価値を分析するために使用されます。[ 77 ] Institute for Scientific InformationのWeb of Scienceなどの引用索引を使用すると、既知の記事から、既知の項目を引用しているより新しい出版物まで、時間を遡って検索できます。[ 3 ]
引用索引のデータは、特定の記事、著者、出版物の人気と影響力を判断するために分析できます。[ 78 ] [ 79 ]例えば、引用分析を使用して自分の仕事の重要性を測ることは、20 世紀後半の採用慣行で一般的でした。[ 80 ] [ 81 ]情報科学者は、引用分析を使用して、特定の分野の中核となるジャーナルタイトルと画期的な出版物、異なる機関や学派の著者間の相互関係、および学術界の社会学に関する関連データを定量的に評価します。この情報のより実用的な応用には、回顧的書誌の計画が含まれます。これは、「ある分野で使用されている資料の古さと、より新しい出版物が古い出版物に取って代わる程度の両方を示す」ものです。引用頻度が高い文書をアーカイブする必要があることを示すこともできます。二次資料の網羅性を比較することで、出版社は自社の業績や競争状況を評価でき、図書館員は「所蔵資料の有効性」を評価できる。[ 82 ]また、引用データの価値にはいくつかの限界がある。データは不完全であったり偏っていたりすることが多く、データは主に手作業で収集されてきた（費用がかかる）が、引用索引も使用できる。出典の誤った引用は絶えず発生しており、引用の根拠を真に理解し、自信を持って適用できるようにするには、さらなる調査が必要である。[ 83 ]
書誌計量学は、例えば住宅に関する研究のホットトピックを理解するために使用できます。書誌計量学の結果によると、住宅価格に影響を与える要因、需給分析、住宅価格に対する政策の影響、地域都市の動向などのキーワードが、住宅価格の研究文献でよく見られます。最近の人気のあるキーワードには、回帰分析と住宅価格予測があります。米国は住宅価格研究の先駆者であり、確立された手段と方法でこの分野をリードしています。一方、発展途上国は、革新的な研究アプローチを採用し、住宅価格研究において持続可能性に重点を置く必要があります。研究によると、住宅価格と経済の間には強い相関関係があり、経済関連のクラスター分析では、国内総生産、金利、通貨などのキーワードが頻繁に登場します。[ 84 ]
書誌計量学は現在、学術成果の定量的研究評価演習で使用されており、実践に基づく研究を脅かし始めている。[ 85 ]英国政府は、英国の大学の研究成果の質を評価し、評価結果に基づいて研究資金を配分するプロセスである研究卓越性フレームワークにおいて、補助ツールとして書誌計量学を使用することを検討した。 [ 86 ]これは大きな懐疑論に直面しており、パイロット研究の後、現在のピアレビュープロセスに取って代わる可能性は低いと思われる。[ 87 ]さらに、学術研究の価値の評価における書誌計量の過剰な使用は、新規性の低い大量の著作物の出版（最小出版単位を参照）、数を満たすための時期尚早な研究の出版、科学的価値や著者の関心よりもトピックの人気に焦点を当てるなど、さまざまな方法でシステムを不正操作することを助長し、研究に有害な役割を果たすことが多い。 [ 88 ]これらの現象の一部は、サンフランシスコ研究評価宣言を含む最近のいくつかのイニシアチブで取り上げられている。
経営学[ 89 ] 、教育学[ 90 ]、情報科学[ 91 ]などの分野で、学術研究における書誌計量学の使用に関するガイドラインが作成されています。その他の書誌計量学の応用例としては、シソーラスの作成、用語頻度の測定、科学計量分析における指標としての使用、テキストの文法構造と構文構造の調査、研究分野の難易度の特定[ 92 ]、読者による使用状況の測定、オンラインメディアのコミュニケーション価値の定量化、技術動向分析の文脈での使用[ 93 ]、ジャッカード距離の測定、二項ロジスティック回帰に基づくクラスタ分析とテキストマイニング[ 94 ] [ 95 ]などがあります。
世界のいくつかの図書館システムによる大規模な契約解除の状況において、 [ 96 ] Unpaywall Journalsのようなデータ分析ツールは、図書館が大規模な契約解除を支援するために使用されています。図書館は、PubMed Centralのようなオープンアーカイブを介して即時オープンアクセスで既に提供されている資料の購読を回避できます。[ 97 ]
オープンサイエンス運動は、1960年代に書誌計量学が誕生して以来、書誌計量学が直面した最も重要な変革として認識されている。[ 98 ] [ 99 ]ウェブ上での多様な科学的成果の自由な共有は、データの定義と収集、インフラストラクチャ、指標など、あらゆるレベルで書誌計量学の実践に影響を与えた。
サイエンス引用索引とデレク・デ・ソラ・プライスの還元主義理論をめぐる分野の結晶化以前は、計量書誌学は、専門の学術コミュニティを超えた知識共有の強化というユートピア的なプロジェクトに大きく影響を受けていた。ポール・オトレやジョン・デズモンド・バーナルが構想した科学ネットワークは、ウェブの発展とともに新たな重要性を獲得した。「しかし、上記の研究路線を追求した先駆者たちの哲学的インスピレーションは、徐々に背景に消えていった（…）バーナルの貢献は最終的にオープンアクセス運動で理想的な継続を見いだすことになるが、ガーフィールドとスモールによって始動した引用マシンは、根本的に経験的な性質を持つ分野別研究の増殖につながった。」[ 100 ]
初期の発展段階では、オープンサイエンス運動は、書誌計量学と定量的評価の標準的なツールを部分的に取り入れた。「主要なOA宣言（ブダペスト、ベルリン、ベセスダ）でメタデータへの言及がなかったことが逆説的な状況につながった（…）Web of Scienceの使用を通じて、OAの支持者は、アクセスの容易さが有料記事と比較して引用の優位性につながることを示そうと熱心だった。」[ 101 ] 2000年以降、重要な書誌計量学文献がオープンアクセス出版物の引用の優位性に捧げられた。[ 102 ]
2000年代末までに、インパクトファクターなどの指標は、権威ある非公開の情報源が体系的に固定化されていることをますます指摘するようになった。オープンサイエンス運動の主要人物であるスティーブン・ハーナッドは、「オンラインの全文オープンアクセスデジタルアーカイブの増加によって可能になった豊富な利用とインパクト指標を活用する」ための「オープンアクセス計量書誌学」の創設を求めた。[ 103 ]オープンサイエンスのパブリックが学術界を超えて拡大するにつれて、新しい指標は「科学研究のより広範な社会的影響を測定する」ことを目指すべきである。[ 104 ]
代替指標の概念は、2009 年にCameron NeylonとShirly Wuによって論文レベルの指標として導入されました。[ 105 ]主要な指標がジャーナル (インパクトファクター) や、より最近では個々の研究者 (h 指数) に焦点を当てているのとは対照的に、論文レベルの指標は個々の出版物の流通を追跡することを可能にします。「かつては棚に置かれていた論文が、今ではMendeley、CiteULike、またはZoteroに存在し、そこでそれを見たり数えたりすることができます」[ 106 ]そのため、オープンサイエンスを特徴づけてきた多様な出版戦略により適しています。プレプリント、レポート、データセットやソフトウェアなどの非テキスト出力にも、関連する指標が存在する場合があります。[ 104 ] Neylon と Wu は、当初の研究提案で、Zotero や Mendeley などの文献管理ソフトウェアからのデータの使用を推奨しました。[ 105 ]アルトメトリクスの概念は進化し、「ブログ、Twitter、ResearchGate、Mendeleyなどのソーシャルメディアアプリケーションから抽出されたデータ」を含むようになりました。[ 104 ]ソーシャルメディアソースは、Mendeleyのような専門的な学術ツールが主要な科学出版社によって開発された独自のエコシステムに統合されるにつれて、長期的に見て特に信頼性が高いことが証明されました。2010年代に登場した主要なアルトメトリクス指標には、Altmetric.com、PLUMx、ImpactStoryなどがあります。
アルトメトリクスの意味が変化するにつれて、メトリクスのプラスの影響についての議論は、オープンサイエンスのエコシステムにおけるメトリクスの再定義へと発展しました。「メトリクスの誤用とその解釈についての議論は、メトリクス自体をオープンサイエンスの実践の中心に据えました。」[ 107 ]アルトメトリクスは当初、オープンサイエンスの出版物とその学術界を超えた流通拡大のために考案されましたが、オープンメトリクスの新たな要件との互換性が疑問視されています。特にソーシャルネットワークデータは、透明性や容易なアクセスとは程遠いものです。[ 108 ] [ 109 ] 2016年、ウルリッヒ・ハーブは、オープンサイエンスの原則に関して主要な出版物のメトリクスの体系的な評価を発表し、「引用ベースのインパクトメトリクスも代替メトリクスもオープンメトリクスとは呼べない。それらはすべて科学的根拠、透明性、検証可能性を欠いている」と結論付けました。[ 110 ]
ハーブは、まだ開発されていないオープンメトリクスの代替プログラムを提示した。[ 112 ] [ 113 ]主な基準は以下のとおりである。
この定義は、ROSI（オープンな科学計量指標の参照実装）などの研究プログラムで実装されています。 [ 114 ] 2017年、欧州委員会のオルタナティブメトリクス専門家グループは、ウルリッヒ・ハーブのオープンメトリクスプログラムを、次世代メトリクスという新しい概念の下で拡張しました。これらのメトリクスは、「オープンで透明性があり、リンクされたデータインフラストラクチャ」によって管理されるべきです。[ 115 ]専門家グループは、すべてを測定する必要はなく、すべてのメトリクスが関連性があるわけではないことを強調しています。「重要なものを測定する：次世代メトリクスは、収集や測定が最も容易なものよりも、欧州社会が最も価値を置き、指標を必要とする品質と影響から始めるべきである」。[ 115 ]
2010年代までは、オープンサイエンス運動の影響は主に科学出版物に限られており、「新しい知識インフラストラクチャの設計における社会構造やシステム上の制約の重要性を見落としがちだった」[ 116 ]。1997年、ロバート・D・キャメロンは、科学コミュニケーションの状況を根本的に変える引用のオープンデータベースの開発を提唱した[ 117 ] 。
あらゆる学術論文（出版方法を問わず）を、それを引用する論文、そしてそれを引用する論文すべてにリンクさせた、普遍的な書誌情報および引用データベースを想像してみてください。さらに、そのような引用データベースがインターネット上で無料で利用でき、その日に発表されたすべての新しい論文（従来の学術誌や電子ジャーナルに掲載された論文、学会発表論文、学位論文、技術報告書、ワーキングペーパー、プレプリントなど）で毎日更新されると想像してみてください。
CiteSeerのようなオープンアクセス作品に特化したインデックスが開発されたにもかかわらず、Science Citation Indexに代わる大規模なオープンな代替手段は実現しなかった。引用データの収集は、Science Citation Indexの直接の後継であるWeb of Scienceのような大規模な商業構造によって支配されたままであった。このため、オープンリソースの新たなエコシステムは学術ネットワークの周辺に留まることになった。「リソースの共有プールは、現在の学術コモンズイニシアチブによって統治または管理されていない。専用のハードインフラストラクチャはなく、初期段階のコミュニティは存在するかもしれないが、正式なメンバーシップはない。」[ 118 ]
2015 年以降、オープン サイエンスのインフラストラクチャ、プラットフォーム、ジャーナルは、デジタル アカデミック コモンズの作成に収束し、共有のエコシステムを中心に構造化され、インフラストラクチャ間の依存関係のネットワークを通じて、サービスと標準が出現しています。この動きは、主要なプロプライエタリ データベースに対する批判的な姿勢の高まりから生じています。2012 年に、サンフランシスコ研究評価宣言 (DORA) は、「資金提供、採用、昇進の決定におけるジャーナル インパクト ファクターの使用を終了」することを求めました。[ 119 ]研究指標に関するライデン マニフェスト (2015 年) は、「オープンで透明性があり、シンプルな」データ収集の開発を奨励しました。[ 75 ]
学術関係者と非学術関係者が協力して知識共有の創造と維持に取り組んでいることが、オープン引用データのための新しいインフラストラクチャの構築における決定的な要因となっている。2010 年以降、オープン引用データのデータセットである Open Citation Corpus が、さまざまなオープンアクセスソース (PLOS や Pubmed など) から複数の研究者によって収集されている。[ 120 ]このコレクションは、 WikimediaプロジェクトであるWikidataが直面したデータアクセスの問題に対応して 2017 年に開始されたInitiative for OpenCitationsの最初の核となった。Wikimedia Foundationの研究責任者である Dario Taraborelli が行った会議では、Crossrefの論文の 1% だけが自由に利用できる引用メタデータを持っており、Wikidata に保存されている参照には、非常に大きな非自由データを含めることができないことが示された。Elsevier が 2021 年 1 月に最終的にこのイニシアチブに参加したとき、このカバー率は記録された論文の半分以上に拡大した。[ 121 ]
2021年以来、OpenAlexは科学メタデータの主要なオープンインフラストラクチャとなっています。当初は廃止されたMicrosoft Academic Graphの代替として作成されたOpenAlexは、2022年に2億1300万人の著者による2億900万件の学術論文と、それらに関連する機関、会場、概念をセマンティックウェブ（およびWikidata）に統合された知識グラフにインデックス化しました。[ 122 ]広範囲をカバーし、Microsoft Academic Graph（MAG）から適切に移行された大量のデータのおかげで、OpenAlexは「2021年以前の出版年については、MAGと同等以上の書誌計量分析に適している」ようです。[ 123 ] 2023年に行われた科学索引におけるデータジャーナルの網羅性に関する研究では、OpenAlexはDimensionsとともに「より伝統的な2つのデータベースであるWoSとScopusよりも大きな優位性を持っている」[ 124 ]ことが判明し、書籍[ 125 ]や非西洋諸国の研究者[ 126 ]などのジャーナル以外の出版物の索引付けに特に適していることが示されました。
科学データの公開は、計量書誌学および計量科学コミュニティで大きな議論の的となっており、社会や知的にも幅広い影響を及ぼしている。2019年、Journal of Infometricsの科学委員会全員が辞任し、新しいオープンアクセスジャーナルであるQuantitative Science Studiesを創刊した。このジャーナルは2007年からElsevierによって発行されており、委員会のメンバーはオープン引用データのオープンな共有の進展の遅れをますます批判していた。「私たちの分野は高品質の科学メタデータに依存しています。私たちの科学をより堅牢で再現性のあるものにするためには、これらのデータは可能な限りオープンでなければなりません。したがって、私たちの編集委員会はElsevierがオープン引用イニシアチブ（I4OC）への参加を拒否していることを深く懸念していました。」[ 127 ]
幅広い科学成果物（出版物、データ、ソフトウェア、会議、レビューなど）がかつてないほど利用可能になったことで、計量書誌学プロジェクトは劇的に再定義されることになった。オープンサイエンスの環境に根ざした新しい代替研究においては、1960年代にガーフィールドとプライスによって定義された計量書誌学の原則を再考する必要がある。重要なジャーナルの限られたコーパスを事前に選択することは、必要でも適切でもないようだ。2019年、マチルダプロジェクトの提唱者たちは、「既存の閉鎖された情報を単に「公開」するのではなく、そのようなツールから除外されてきた学術コンテンツ全体に、『すべてのテキストは平等に生まれる』という形で公平な場所を取り戻したい」と考えている。[ 128 ]彼らは、科学コーパスの探索とマッピングに焦点を当てることで、「計量書誌学ツールを技術として再定義する」ことを目指している。[ 129 ]
科学における包括性の問題や、構造的不平等に対するより批判的なアプローチは、特にジェンダー不均衡に関連して、計量書誌学や書誌学においてより一般的になってきている。[ 130 ] [ 131 ] [ 132 ] 2020年以降、この分野で最も激しい議論の1つ[ 133 ]は、基礎物理学におけるジェンダー不均衡に関する研究の受容をめぐるものであった。[ 134 ]
書誌計量学、科学計量学、情報計量学の定義における構造的変化は、代替ラベルの必要性をもたらした。定量的科学研究の概念は、古典的な書誌計量学的知見に対する新たな批判的評価の文脈で、もともと2000年代後半に導入された。[ 135 ]これは2010年代後半に普及した。エルゼビアを離れた後、 Journal of Infometricsの編集者はこの新しいラベルを選択し、定量的科学研究のためのジャーナルを創刊した。最初の編集後記では、計量に関するすべての言及を削除し、科学の科学に関する定量的および定性的な研究をより広く包含することを目指した。
計量科学、科学の科学、メタサイエンスといったラベルで自己認識するすべての人々がQSSに居場所を見つけてくれることを願っています。また、科学を研究対象とする多様な学問分野も認識しています。科学史家、科学哲学者、科学社会学者の方々を当誌に歓迎します。私たちは定量的という名称を冠していますが、幅広い認識論的視点を取り入れています。定量的科学研究は孤立して行うことはできません。堅牢な実証研究には、すべてのメタサイエンスからの理論と洞察の統合が必要です。[ 136 ]
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