書誌計量学

計量書誌学は、特に科学、図書館情報学の分野 における書誌データの研究に統計的手法を適用する学問であり、科学計量学（科学的測定基準と指標の分析）と密接に関連しており、両分野は大部分が重複しています。

計量書誌学の研究は、19 世紀後半に初めて登場しました。この研究は、第二次世界大戦後に「定期刊行物の危機」とコンピューティング ツールによってもたらされた新しい技術的機会を背景に、大きな発展を遂げました。1960 年代初頭、ユージン ガーフィールドのScience Citation Indexとデレク ジョン デ ソラ プライスの引用ネットワーク分析によって、計量書誌学に関する構造化された研究プログラムの基礎が築かれました。

引用分析は、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である引用グラフ^[1]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、その分野の影響、研究者集団の影響、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するために、計量書誌学的手法が使用されています。計量書誌学的ツールは、記述言語学、シソーラスの開発、読者の使用状況の評価に一般的に組み入れられています。専門的な科学的使用を超えて、Googleが実装したページランクアルゴリズムなどの一般的なWeb検索エンジンは、主に計量書誌学的手法と概念によって形作られています。

Web の出現とオープン サイエンス運動により、「ビブリオメトリクス」の定義と目的は徐々に変化してきました。2010 年代には、Web of ScienceやScopusなどの引用データ用の歴史的に独占的な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しい取り組みによって挑戦を受けました。研究メトリクスに関するライデン宣言(2015 年) は、メトリクスの使用と透明性に関する幅広い議論のきっかけとなりました。

bibliométrie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閲覧に関連するすべての側面の測定」と定義されました。^[4]英語版のbibliometrics は、1969 年に Alan Pritchard によって「統計書誌または Bibliometrics?」と題された論文で初めて使用されました。 ^[5]彼はこの用語を「数学と統計的手法を書籍やその他のコミュニケーション メディアに適用すること」と定義しました。Bibliometricsは、それまでこの分野の出版物で主に使用されていた統計書誌の代わりとして考案されました。Pritchard にとって、統計書誌は「扱いにくい」ものであり、研究の主な対象が何であるかを明確に示していなかったためです。^[6]

計量書誌学の概念は「事業の物質的側面、すなわち書籍、論文、出版物、引用の数を数えることを強調する」。^{[7]理論的には、計量書誌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）^[8]とは異なる分野である。実際には、計量書誌学と科学計量学の研究は、引用データが 20 世紀半ばに定量的科学的評価の主要な標準となったため、同様のデータ ソースと方法を使用する傾向がある。「計量書誌学の手法が科学技術文献に適用される限り、科学計量書誌学と計量書誌学の 2 つの領域はかなり重複している」。^[7] Web の発展と、非科学的生産に対する計量書誌学アプローチの拡大により、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など、より広範なラベルが導入された。^[9]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しているため、広く採用されていません。

定義にもよりますが、計量書誌学的性格を持つ科学的著作、研究、調査は、すでに12世紀にユダヤの索引の形で特定されています。^[10]

計量書誌分析は、19世紀から20世紀の変わり目に登場しました。^{[11] [12] [13] [14]これらの発展は、}計量書誌分析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年以降に特に普及し、1960年代末まで使用され続けました。^[14]科学的メタデータの初期の統計研究は、科学的成果の大幅な増加と、そもそもこの情報に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開発によって促進されました。 ^[15]引用索引は、1860年代に初めて判例に適用され、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世紀後の科学引用索引の直接的なインスピレーションとなります。^[16]

社会科学の出現は、科学の科学と科学自体を科学的対象として研究する可能性に関する新たな思索的研究を刺激した。「科学を含む社会活動は、砲弾の軌道や天体の回転と同じように定量的な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。」^[17]計量書誌分析は独立した研究分野として考えられたのではなく、科学史（1885年のアルフォンス・ド・カンドールの『2世紀後の科学と学者の歴史』 、1917年のフランシス・ジョセフ・コールとネリー・B・イールズの『比較解剖学の歴史、文献の統計的分析』）、書誌学（ 1896年のフランシス・バーバリー・キャンベルの『国内および国際書誌の理論』 ）、科学社会学（1903年のジェームズ・マッキーン・キャッテルの『アメリカ心理学者の統計』）など、さまざまな研究分野における科学活動の量的分析に利用できる方法の1つでした。

初期の計量書誌学と計量科学学の研究は、単に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という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。^[15]ジェームズ・マッキーン・キャッテルの統計分析は、優生学的な背景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、「星印をつけた学者の推定される卓越性に比例して個々の項目にアスタリスクを付けるという、驚くほど単純な評価システム」であった。^[11]

1910 年以降、書誌学的アプローチは、科学的業績に関するさまざまな研究において、他の定量的手法よりもますます主要な焦点となっていった。^[18] 1917 年、フランシス・ジョセフ・コールとネリー・B・イールズは、出版物は「孤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、誰が行ったかを確認し、その結果を方眼紙にプロットすることは難しくない」として、出版物の主な統計的価値を支持した。^[19] 5 年後、エドワード・ウィンダム・ハルムは、この議論を、出版物が文明全体の標準的な尺度とみなせるという点まで拡大した。「文明が、環境の変化するプラットフォーム上で機能する人間の精神の産物にすぎないのであれば、書誌学は、建造物の構造の柱であるだけでなく、この構造が継続的に受け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することができる。」^[20]この出版へのシフトの影響は限定的でした。1970年代まで、科学活動の国内および国際的な評価では、あまりにも単純すぎるとみなされた「計量書誌指標を軽視」し、代わりに社会学的および経済的尺度が好まれました。^[21]

知識の尺度として科学出版物に付加される価値が高まったことと、学術雑誌の増大する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もたらした。^[22] 1927年、P. グロスとEM グロスは、1926年にアメリカ化学会誌で引用された3,633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。2人の著者は、学術検索エンジンで現在で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第一に考慮する必要がある」という理由で最近の引用にボーナスを付与することが含まれていた。^{[23]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、全参考文献の50%以上を占めていた。^[24]

同じ時期に、計量書誌学の基本的なアルゴリズム、測定基準、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たが、^[25]そのほとんどは科学的生産の構造的不平等に関連していた。1960年にアルフレッド・ロトカは、Chemical AbstractsとGeschichtstafeln der Physikに掲載された著書の分析から生産性の法則を導入した。すなわち、n件の論文を発表している著者の数は、1件の著書しか発表していない著者の数の1/n^2に等しい。^{[26] 1960}年に、ロンドン科学博物館の主任司書サミュエル・ブラッドフォードは、書誌索引作成の経験から散乱の法則を導き出した。すなわち、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、科学雑誌で参考文献を検索することの収穫逓減が指数関数的に起こるという法則である。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性からは程遠く、むしろ欺くほど正確な方程式によって表される大まかなべき乗法則関係を明らかにするものであるとして批判されてきた。^[27]

第二次世界大戦後、科学出版物の管理とアクセスにおける課題が増大し、本格的な「定期刊行物危機」へと変化した。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的成果に追いつくことができなかった。^{[28] [8]この問題は、1957年の}スプートニクの打ち上げ成功後に政治的に重要な意味を持つようになった。「スプートニク危機は、図書館員の書誌管理の問題を国家的な情報危機に変えた。」^[29]急速で劇的な変化を背景として、新たに出現した計量書誌学の分野は、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た。1934年、ポール・オトレは、ビブリオメトリー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ことになる計量書誌学の限定された定義とは対照的に、オトレの構想は科学的な出版に限定されず、実際のところ出版を基本単位とすることもなかった。オトレの構想は「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（alinea、verset、articulet）の中に位置づけること」を目指していた。^[30] 1939年、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、これは1948年に王立協会によって簡単に検討された。「中央出版局に送られた科学論文は、査読者の編集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。」^[31]計量書誌学の概念を使用していなかったものの、バーナルはデレク・ジョン・デ・ソラ・プライスのようなこの分野の第一人者に形成的な影響を与えた。

出現したコンピューティング技術は、大量の科学的成果物を読み取り、検索可能にする潜在的な解決策としてすぐに考えられました。1950年代から1960年代にかけて、索引付け技術の実験が無秩序に続いた結果、コンピューティングによる研究検索の主要概念が急速に発展しました。^[32] 1957年、IBMのエンジニアであるハンス・ピーター・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、統計に基づく単語頻度分析という影響力のあるパラダイムを導入しました。^[33]英語以外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。この時期、特にソビエト圏からの科学出版物のかなりの部分が英語で入手できなかったためです。ジョシュア・レードバーグのような国立科学財団の有力メンバーは、ジョン・デズモンド・バーナルのアイデアに一部影響を受けた「集中情報システム」SCITELの作成を提唱しました。このシステムは当初は印刷された雑誌と共存し、その効率性から次第に完全に取って代わることになるだろう。^[34] 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、集中保管庫に年間100万件もの科学論文を索引付けすることになっていた。全文検索以外にも、このインフラストラクチャは引用文献やその他のメタデータの索引付けや外国語論文の自動翻訳も保証することになるだろう。^[35]

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・ボーンが開発したオンライン検索システムの最初の実用的なプロトタイプは、これらの理論的仮定の実現可能性を証明しましたが、メモリの問題によって大きな制約を受けました。インデックスを作成できるのは、数件の文書の 10,000 語まででした。 ^[36]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、より具体的な研究分野に焦点を当てていました。「最も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、または化合物などの別の種類の情報を含むファイルを使用していました。」^[37]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わかりました。クエリによって多数の結果が返される可能性があり、結果の関連性と精度を評価することが困難でした。^[38]

定期刊行物の危機と索引検索技術の限界が、ユージン・ガーフィールドの科学引用索引のような計量書誌ツールと大規模な引用索引の開発の動機となった。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係していた。内部の意味関係に主に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。^{[39]文献レビューや書誌ノートなどの二次的な科学的成果物は、}ジョン・デズモンド・バーナルの科学的アーカイブのビジョンですでに中心的であったように、ガーフィールドのビジョンでも中心的となった。^[40] 1953年までに、ガーフィールドの関心は引用分析に完全に移った。シェパード引用索引の出版社の副社長ウィリアム・C・アデアに宛てた私信で、「彼は自動索引の問題に対する十分に試行された解決策を提案した。それは、生物医学文献を「シェパード化」し、法廷の引用者が判決文を引用するのと同じ方法で引用リンクの糸をたどってその内容の束を解くことだった。」^[41] 1955年、ガーフィールドは「科学のための引用索引」という独創的な論文を発表した。これは科学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。^[41]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ー化する野心的な計画の構成要素の1つだった。^[42]資金不足のため、計画は実現しなかった。^[43] 1963年、ユージン・ガーフィールドは、レーダーバーグと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ました。

計量書誌学の分野は、科学引用索引の開発と並行して形成され、科学引用索引は、その基礎的な基盤とデータリソースとなった。^[44]「20世紀初頭には研究の測定に必要な方法がもたらされたが、20世紀中盤は研究の測定を促し促進する制度の発達が特徴であった。」^{[45]この初期の分野に多大な影響を与えた人物には、ジョン・デズモンド・バーナル、ポール・オトレとともに、}ロバート・K・マートンの科学社会学が含まれる。これは非倫理的な方法で再解釈された。マシュー効果、つまり、すでに著名な研究者に向けられる注目がますます集中する現象は、もはや派生的なもの（？）ではなく、通常の科学の特徴であると考えられるようになった。^[46]

ベルナルの後継者である英国の科学史家デレク・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ました。「デレク・プライスによる『バビロン以来の科学』（1961年）、『リトル・サイエンス、ビッグ・サイエンス』（1963年）、『科学論文のネットワーク』（1965年）の出版により、科学計量学にはすでに健全な実証的かつ概念的なツールキットが用意されていました。」^{[44]プライスは}計量書誌還元主義の提唱者でした。^[47]フランシス・ジョセフ・コールとネリー・B・イールズが1917年に述べたように、彼は、出版物が科学の量的研究を展開するための最良の基準であると主張しました。出版物は「レンガの山に似ており（…）原始的な基礎の上に、技能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」のです。^[48]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強化しました。

プライスの枠組みは、ガーフィールドの枠組みと同様、科学生産の構造的不平等を当然のことと見なしており、少数の研究者が論文の大きなシェアを生み出し、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る（当時、4回以上引用されている論文はわずか2％だった）としている。^[49]戦後の科学の空前の成長にもかかわらず、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ている目に見えないエリート科学者の集団が依然として存在していると主張した。 ^[50]プライスは、そのようなエリートの支配を保証している権力関係を認識していたが、文献計量科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、既存の不平等を標準化するツール、モデル、測定基準も生み出していた。^[50]科学引用索引の中心的な位置は、このパフォーマティブな効果を増幅させた。 1960 年代の終わりに、ユージン・ガーフィールドは集中の法則を定式化した。これは形式的にはサミュエル・ブラッドフォードの散乱の法則を再解釈したものであるが、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観点で語ったのに対し、ガーフィールドは科学出版全体にこの法則を一般化した。「すべての科学分野の中心となる文献には、せいぜい 1,000 誌の雑誌が含まれており、500 誌ほどしかない場合もある」。この法則は、引用索引を中核となる雑誌の限られたサブセットに実際的に制限することを正当化するものでもあり、その根底にある仮定は、二流雑誌への拡大は収穫逓減をもたらすというものであった。^[51]単に構造的な傾向やパターンを観察するのではなく、計量書誌学は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「必読」の国際ジャーナル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。それらのジャーナルは、世界の情報市場を支配している少数の多国籍企業によって所有されている。」^[52]

ガーフィールドとプライスの推進力により、計量書誌学は研究分野であると同時に、研究の定量的政策評価の実験場にもなった。この2つ目の側面は、Science Citation Indexの主要な焦点ではなかったが、進歩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ヴィング・シャーによって、 Current ContentsとScience Citation Indexに掲載される中核的なジャーナルを選択するために考案され、1975年以降にようやく定期的に発行されるようになった。 ^[53]この指標自体は、過去1年間にジャーナルが受け取った引用総数と過去2年間の生産性との間の非常に単純な比率であり、一部の出版物の多産性を熟考するためのものである。^[54]たとえば、Natureの2017年のインパクトファクターは41.577であった。^[55]

$${\displaystyle {\text{IF}}_{2017}={\frac {{\text{Citations}}_{2017}}{{\text{Publications}}_{2016}+{\text{Publications}}_{2015}}}={\frac {74090}{880+902}}=41.577.}$$

インパクトファクターのシンプルさは、科学機関、雑誌、資金提供者、評価者によって広く採用されている主な要因である可能性が高い。「ISI IFの改訂版や代替案はどれも、その支持者以外には一般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、元の尺度ほどの解釈可能性を欠いているからだろう。」^[56]

これらの簡略化された測定法と並行して、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し続けた。1964年に初めて出版された『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、科学引用索引の引用ネットワークを利用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ある。^[57]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ずっと続いた。2001年になっても、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「アルゴリズムによる歴史学」用のソフトウェア、 HistCiteを発表した。^[58]

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及ぼしました。

ウェブ自体とその主要コンポーネント (検索エンジンなど) の一部は、書誌学理論の産物です。その元の形は、高エネルギー物理学の特定のニーズのためにCERNがTim Berners-Leeに委託した書誌学の科学的インフラストラクチャである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。つまり、「人やソフトウェア モジュールなどを参照でき、作成、包含、説明などのさまざまな関係で連結できるノード」を接続しました。^[59]データとデータ ドキュメントの共有は、1991 年 8 月にプロジェクトが初めて公開されたときのワールド ワイド ウェブの初期のコミュニケーションにおける主要な焦点でした。「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、ウェブを他の領域に広め、他のデータ用のゲートウェイ サーバーを用意することに非常に興味を持っています。」^[60]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既存のオンライン インフラストラクチャを急速に置き換えました。^[61]ウェブの設計におけるハイパーリンクに付随するコア バリューは、書誌計量学の資金提供者の直観を裏付けているようです。「1990 年代半ばのワールド ワイド ウェブの登場により、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りました。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る可能性のある形式の 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書誌引用と形式的に類似しています。」^[62]その結果、書誌計量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取り入れられました。「ウェブ ページ間のハイパーリンク ネットワークに適用された引用主導の関連性の概念は、ウェブ検索エンジンがデジタル情報の無秩序な世界からユーザーが有用な資料をすばやく選択できるようにする方法に革命をもたらすでしょう。」^[63]

ウェブは、専門的な科学研究をはるかに超えて計量書誌学の知的影響力を拡大しましたが、同時にこの分野の中核となる原則を打ち砕きました。部分的にインスピレーションを与えたベル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、Science Citation Index は、ユーザーの観点だけでなくコレクション インデックスの観点からも、常に閉じたインフラストラクチャとして考えられていました。プライスの見えない大学の理論とガーフィールドの集中の法則の論理的な結論は、限られたコア科学雑誌のみに焦点を当てることです。ウェブの急速な拡大により、さまざまな形式の出版物 (特にプレプリント)、科学活動、コミュニティが突然目に見えるようになり、対照的に応用計量書誌学の限界が浮き彫りになりました。^[64]計量書誌学還元主義のもう一つの基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解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。「リンクだけでは、書誌引用だけの場合と同様に、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と思われます。そして、その統計的分析は、今後数年間、引用分析と同じ道をたどり、Webランドスケープに関する他の新しい質的および量的見解との有益な連携を確立するでしょう。」^[65]

1990年代以降、ビブリオメトリクス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より緊張したものになっている。大手科学出版社は出版以外の活動も多様化し、「コンテンツ提供からデータ分析ビジネスへ」と移行した。^[66] 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カバー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。「学術雑誌の最大のサプライヤーは、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）、コラボレーションのための研究ネットワーキングプラットフォームの管理（例：SSRN、Hivebench、Mendeley）、資金を見つける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。」^[67]メトリクスと指標は、この垂直統合の重要な要素です。「エルゼビアがメトリクスベースの意思決定を提供するというさらなる動きは、知識生産プロセス全体へのさらなる影響力を獲得すると同時に、コンテンツの不均衡な所有権をさらに収益化するための動きでもあります。」^{[68]科学出版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きました。^{[69] [70] [71]}コンテンツへのアクセスは無料ですが、データの抽出と監視を通じて間接的に支払われます。^[72] 2020年、ラファエル・ボールは、書誌計量学者の研究が、非常に侵略的な形態の「監視資本主義」の出現に貢献するという暗い未来を思い描いていた。科学者は「学業成績だけでなく、認識、行動、態度、外見、（主観的な）信頼性など、より包括的な画像を提供する一連のスコアを与えられる（…）中国では、この種の個人データ分析はすでに実装されており、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。」^[73]

研究指標に関するライデン宣言（2015年）は、科学的指標の商業的提供者と計量書誌学コミュニティの間の亀裂が拡大していることを浮き彫りにした。署名者は、制御されていない指標ベースの評価と監視が社会に与える潜在的な損害を強調した。「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警戒しながら見守ってきた。」 [ ^74]計量書誌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。^[74]ライデン宣言は計量書誌学/科学計量学/情報計量学における重要な議論を巻き起こし、一部の批評家は、定量的指標の精緻化は商業プラットフォームや研究評価における誤用に対して何ら責任を負わないと主張している。^[75]

歴史的に、計量書誌学的手法は学術雑誌の 引用間の関係をトレースするために使用されてきました。引用分析は、項目の参照文書を調べることを含み、資料の検索とその価値の分析に使用されます。^[76] Institute for Scientific InformationのWeb of Scienceなどの引用索引を使用すると、ユーザーは既知の記事から、既知の項目を引用しているより最近の出版物まで、時間を遡って検索できます。^[3]

引用索引のデータを分析して、特定の記事、著者、出版物の人気度や影響力を判断できます。^{[77] [78]}たとえば、引用分析を使用して自分の仕事の重要性を測定することは、20 世紀後半の採用慣行で一般的でした。^{[79] [80]}情報科学者はまた、特定の分野における主要なジャーナル タイトルと画期的な出版物、さまざまな機関や学派の著者間の相互関係、学術社会学に関する関連データを定量的に評価するために引用分析を使用します。この情報のより実用的な用途には、回顧的な書誌の計画(「分野で使用される資料の古さと、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について、ある程度の指標を提供する」)、引用頻度の高さからどの文書をアーカイブする必要があるかを示すこと、出版社が業績と競争を評価するのに役立つ二次サービスの範囲を比較すること、および図書館員が「在庫の有効性」を評価するのに役立つ二次サービスの範囲を比較することが含まれます。^[81]引用データの価値にも限界がある。引用データは不完全であったり偏っていたりすることが多い。引用索引も使用できるが、データの大部分は手作業で収集されており（コストがかかる）、出典の誤った引用が頻繁に発生する。したがって、引用の根拠を真に理解し、自信を持って引用できるようにするには、さらなる調査が必要である。^[82]

文献計量学は、例えば住宅価格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。文献計量学の結果によると、住宅価格の影響要因、需要と供給の分析、住宅価格への政策の影響、地方都市の傾向などのキーワードは、住宅価格の研究文献によく見られます。最近の人気のキーワードには、回帰分析や住宅価格の予測などがあります。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が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もっと重点を置く必要があります。研究によると、住宅価格と経済には強い相関関係があり、国内総生産、金利、通貨などのキーワードが経済関連のクラスター分析で頻繁に登場しています。^[83]

計量書誌学は現在、学術成果の量的研究評価に使用されており、実践に基づく研究を脅かし始めている。^[84]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割り当てるプロセスである研究優秀性枠組みにおいて、計量書誌学を補助ツールとして使用することを検討している。 ^[85]これはかなりの懐疑論に直面しており、パイロットスタディの後、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ようだ。^[86]さらに、学術研究の価値評価における計量書誌学の過度の使用は、新しい内容の少ない大量の著作を出版すること（最小出版単位を参照）、数字を満たすために時期尚早な研究を出版すること、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ことなど、さまざまな方法でシステムを悪用することを奨励し、研究に悪影響を与えることが多い。^{[87]これらの現象のいくつかは、}研究評価に関するサンフランシスコ宣言を含むいくつかの最近の取り組みで対処されている。

^{経営学、 [88]}教育学、^[89]情報科学などの学問分野での学術研究における計量書誌学の使用に関するガイドラインが策定されている。 ^[90]その他の計量書誌学の応用としては、シソーラスの作成、用語の頻度の測定、科学計量分析における指標としての活用、テキストの文法構造や統語構造の調査、読者による使用状況の測定、オンラインコミュニケーションメディアの価値の定量化、技術動向分析の文脈での活用、^[91]ジャカード距離の測定、バイナリロジスティック回帰に基づくクラスター分析やテキストマイニングなどがある。^{[92] [93]}

世界中のいくつかの図書館システムによるビッグディールのキャンセルの文脈において、 ^[94]図書館はビッグディールのキャンセルを支援するためにUnpaywall Journalsのようなデータ分析ツールを使用しています。図書館は、PubMed Centralのようなオープンアーカイブを介してインスタントオープンアクセスですでに提供されている資料の購読を避けることができます。^[95]

オープンサイエンス運動は、1960年代に計量書誌学の分野が出現して以来、計量書誌学が直面した最も重要な変革として認識されてきた。^{[96] [97]}ウェブ上で多種多様な科学的成果が自由に共有されることは、データの定義と収集、インフラストラクチャ、および測定基準など、あらゆるレベルで計量書誌学の実践に影響を与えた。

科学引用索引とデレク・デ・ソラ・プライスの還元主義理論を中心にこの分野が結晶化する以前は、計量書誌学は、専門の学術コミュニティを超えて知識の共有を強化するというユートピア的なプロジェクトに大きく影響されていました。ポール・オトレやジョン・デズモンド・ベルナルが構想した科学ネットワークは、Web の発展とともに新たな重要性を獲得しました。「しかし、上記の研究の方向性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きました (…) ベルナルの貢献は、最終的にはオープン アクセス運動の中で理想的な継続を見出すことになりますが、ガーフィールドとスモールによって開始された引用マシンは、基本的に経験的な性質を持つ分野別研究の急増につながりました。」^[98]

オープンサイエンス運動の初期には、文献計量分析と定量評価の標準的なツールが部分的に採用された。「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という事実は、逆説的な状況につながった（…）OA支持者は、Web of Scienceの使用を通じて、有料記事と比較してアクセシビリティが引用の優位性にどれほどつながるかを示したがった。」^[99] 2000年以降、重要な文献計量分析の文献が、オープンアクセス出版物の引用の優位性に捧げられた。^[100]

2000年代の終わりまでに、インパクトファクターやその他の指標は、権威ある非アクセス情報源の体系的なロックインにますます責任を負っていることが明らかになった。ステヴァン・ハルナドのようなオープンサイエンス運動の主要人物は、「オンライン、フルテキスト、オープンアクセスの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および影響の指標を活用する」オープンアクセス科学計量学の創設を求めた。^[101]オープンサイエンスの一般大衆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。^[102]

オルトメトリクスの概念は、2009年にキャメロン・ネイロンとシャーリー・ウーによって論文レベルのメトリクスとして導入されました。^[103]主要なメトリクスがジャーナル（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、論文レベルのメトリクス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に置かれており、そこで確認して数えることができます。」^[104]そのため、それらはオープンサイエンスを特徴付ける出版戦略の多様性とより互換性があります。プレプリント、レポート、さらには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、関連するメトリクスがある場合があります。^{[102]元の研究提案では、ネイロンとウーはZoteroやMendeleyなどの}文献管理ソフトウェアのデータの使用を支持していました。^[103]オ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カバーするようになりました。^[102] Mendeleyのような専門的な学術ツールが、大手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ようになったため、ソーシャルメディアソースは特に長期的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オルトメトリクス指標には、Altmetric.com、PLUMx、ImpactStoryなどがあります。

オルトメトリクスの意味が変化するにつれ、この指標のプラスの影響に関する議論は、オープンサイエンスのエコシステムにおける再定義へと発展した。「指標の誤用とその解釈に関する議論は、指標自体をオープンサイエンスの実践の中心に据えた。」^[105]オルトメトリクスは当初、オープンサイエンスの出版物と学術界を超えたその拡大した流通のために考案されたが、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きた。特にソーシャルネットワークのデータは、透明性や容易なアクセス性からは程遠い。^{[106] [107]} 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する主要な出版物の指標の体系的な評価を発表し、「引用に基づく影響指標も代替指標もオープンメトリクスと呼ぶことはできない。いずれも科学的根拠、透明性、検証可能性を欠いている。」と結論付けた。^[108]

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。^{[110] [111]}主な基準は以下の通りである。

• 科学コミュニティの執筆および読書慣行に適合した出版物（ジャーナル記事、書籍、データセット、ソフトウェア）の大規模な選択。^[111]
• 完全に文書化されたデータソース。^[111]
• 指標やその他の指標を計算するための透明性と再現性のあるプロセス。^[111]
• オープンソフトウェア。^[111]
• 定量的評価における指標の誤用を防ぐために、指標の反射的かつ解釈的な使用を促進する。^[111]

この定義は、ROSI（オープン科学計量指標の参照実装）などの研究プログラムに実装されています。 ^[112] 2017年、欧州委員会のAltmetrics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新しいコンセプトである次世代メトリクスの下で拡張しました。これらのメトリクスは、「オープンで透明性のある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必要があります。^[113]専門家グループは、すべてを測定する必要があるわけではなく、すべてのメトリクスが関連しているわけではないことを強調しています。「重要なものを測定します。次世代のメトリクスは、最も簡単に収集および測定できるものではなく、ヨーロッパの社会が最も評価し、指標を必要とする品質と影響から始める必要があります。」^[113]

2010年代まで、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いました。「新しい形の知識基盤の設計における社会構造と体系的制約の重要性を見落とす傾向がありました。」^[114] 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完全に変えるオープンな引用データベースの開発を呼びかけました。「これまでに書かれたすべての学術論文（出版方法に関係なく）を、それを引用するすべての論文とそれを引用するすべての論文にリンクするユニバーサルな書誌および引用データベースを想像してください。そのような引用データベースがインターネットで無料で利用でき、その日に出版されたすべての新しい論文（従来のジャーナルと電子ジャーナルの論文、会議論文、論文、技術レポート、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ください。」^[115] CiteSeerのようなオープンアクセス作品に焦点を当てた特定の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は実現しませんでした。引用データの収集は、Scientific Citation Indexの直接の子孫であるWeb of Scienceなどの大規模な商業組織によって支配され続けました。これは、学術ネットワークの周辺でオープンリソースの新興エコシステムを維持する効果がありました。「リソースの共通プールは、現在の学術コモンズイニシアチブによって管理または統制されていません。専用のハードインフラストラクチャはなく、新興コミュニティがあるかもしれませんが、正式なメンバーシップはありません。」^[116]

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、デジタル学術コモンズの創出に収束し、ますます共有されたサービス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標準が出現しました。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、研究評価に関するサンフランシスコ宣言（DORA）は、「資金調達、雇用、昇進の決定におけるジャーナルのインパクトファクターの使用を終わらせる」ことを要求しました。^[117]研究指標に関するライデン宣言（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。^[74]

学術界と非学術界のアクターが共同で知識コモンズの創出と維持に取り組んでいることは、オープン引用データの新しいインフラストラクチャーの創出における決定的な要因となっている。2010年以来、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を含む）から複数の研究者によって収集されてきた。^[118]このコレクションは、ウィキメディアプロジェクトであるWikidataが直面したデータアクセシビリティの問題に対応して2017年に開始されたInitiative for OpenCitationsの最初の中核であった。ウィキメディア財団の研究責任者であるダリオ・タラボレッリが行った会議では、Crossrefの論文のうち、引用メタデータが自由に利用できるのはわずか1％であり、Wikidataに保存されている参考文献には、非常に大きな非フリーデータセグメントを含めることができなかったことが示された。このカバレッジは、エルゼビアが2021年1月にようやくこのイニシアチブに参加したときに、記録された論文の半分以上に拡大した。^[119]

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2億1,300万人の著者による2億900万件の学術作品と、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）に統合されたナレッジグラフに索引付けしました。^[120] Microsoft Academic Graph（MAG）から適切に移行された大規模なカバレッジと大量のデータにより、OpenAlexは「2021年より前の出版年については、少なくともMAGと同様に書誌学的分析に適していると思われます。」^{[121] 2023年に行われた科学索引における}データジャーナルのカバレッジに関する調査では、OpenAlexはDimensionsとともに「WoSとScopusという2つのより伝統的なデータベースに対して大きな優位性を持っている」^[122]こと、そして全体として書籍のような非ジャーナル出版物や非西洋諸国の研究者による出版物の索引付けに特に適していることが判明した^{[123] [124]。}

科学データのオープン化は、書誌計量学および科学計量学コミュニティにおける主要な議論のテーマであり、広範囲にわたる社会的、知的影響を及ぼした。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を創設した。このジャーナルは2007年以来エルゼビア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共有の進展の欠如についてますます批判的になっていた。「私たちの分野は高品質の科学的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可能にするために、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、エルゼビアがオープン引用イニシアチブ（I4OC）への参加を拒否したことに深く懸念していました。」^[125]

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）が前例の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のより劇的な再定義が求められています。オープンサイエンスの領域に根ざした新しい代替作品については、1960年代にガーフィールドとプライスが定義した計量書誌学の原則を再考する必要があります。重要なジャーナルの限定さ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です。2019年、マチルダプロジェクトの支持者は、「既存の閉鎖的な情報を単に「公開」するのではなく、「すべてのテキストは平等に生まれる」という方法で、そのようなツールから除外された学術コンテンツ全体に公平な場所を取り戻したいと考えています。」^[126]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テクノロジーとして再定義する」ことを目指しています。^[127]

科学における包括性の問題や構造的不平等への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、科学計量学や文献計量学においてより一般的になってきた。^{[128] [129] [130]} 2020年以降、この分野で最も白熱した議論の一つ^[131]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って展開された。^[132]

ビブリオメトリクス、サイエントメトリクス、インフォメトリクスの定義の構造的変化により、代わりのラベルが必要になった。定量的科学研究の概念は、もともと2000年代後半に、古典的なビブリオメトリクスの発見に対する新たな批判的評価の文脈で導入された。^[133]これは2010年代後半にさらに普及した。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、定量的科学研究のジャーナルを創設した。最初の社説では、測定基準への言及をすべて削除し、科学の科学に関する定量的および定性的研究をより幅広く含めることを目指した。

科学計量学、科学の科学、メタサイエンスなどのラベルで自分を識別している人々が、QSS に居場所を見つけられることを願っています。また、科学を研究対象とするさまざまな分野を認識しています。科学史家、科学哲学者、科学社会学者を本誌に歓迎します。定量的という名前を冠していますが、幅広い認識論的視点を包括しています。定量的科学研究は孤立して機能することはできません。堅牢な実証研究には、すべてのメタサイエンスの理論と洞察の統合が必要です。^[134]

• アルトメトリクス
• 著者レベルの指標
• 書誌採掘
• 引用の影響
• 引用グラフ
• ヒルシュ数（またはh指数）
• インパクトファクター
• インフォメトリクス
• ジャーナロジー
• 計量書誌ソフトウェアのリスト
• 学術出版社ランキング
• ウェブメトリクス

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