引用の影響

引用の影響度または引用率は、学術雑誌の記事や書籍、著者が他の記事、書籍、著者によって引用された回数を測る指標です。 ^{[1] [2] [3] [4] [5] [6]} 引用数は学術研究の影響度または影響力の尺度と解釈され、引用分析による学術的影響のパターンの研究を専門とする計量書誌学または科学計量学の分野を生み出しました。[ 7 ] [ 8 ^{]ジャーナル}の重要性は、平均引用率、^{[9] [6]} 特定の期間内にジャーナルインパクトファクターやcitescoreなどの特定のインデックスで出版された記事の数に対する引用数の比率によって測定できます。これは学術機関が学術的終身在職権、昇進、雇用を決定する際に使用され、したがって著者がどのジャーナルに出版するかを決定する際にも使用されます。引用に似た尺度は、GoogleのPageRankアルゴリズム、ソフトウェア メトリクス、大学のランキング、ビジネスパフォーマンス指標など、ランキングを行う他の分野でも使用されます。

最も基本的な引用指標の 1 つは、論文が他の論文、書籍、または他のソース (論文など) でどのくらい頻繁に引用されているかです。引用率は、その分野とその分野で働く人の数に大きく依存します。たとえば、神経科学では数学よりも多くの科学者が働いており、神経科学者は数学者よりも多くの論文を発表しているため、神経科学の論文は数学の論文よりもはるかに頻繁に引用されています。^{[10] [11]}同様に、レビュー論文は多くの論文の結果を要約しているため、通常の研究論文よりも引用されています。これは、タイトルが短い論文の方が通常より広い領域をカバーしているため、引用数が多い理由でもあるかもしれません。^[12]

史上最も引用された論文は、タンパク質の濃度を測定するためのアッセイを説明したオリバー・ローリーの論文です。^[13] 2014年までに、この論文は305,000回以上の引用を集めました。最も引用された10の論文はすべて、40,000回以上の引用がありました。^[14 ]トップ100の論文に到達するには、2014年までに12,119回の引用が必要でした。 [14] 5,800万件以上の項目を含むトムソン・ロイターのWeb of Scienceデータベースのうち、2014年に1,000回以上の引用があったのはわずか14,499件（約0.026%）でした。^{[14 ]}

最も単純なジャーナルレベルの指標はジャーナルインパクトファクターで、これはクラリベイトが算出した、過去2年間にジャーナルが発表した論文が今年受けた引用数の平均です。他の企業も、 Scopusに基づくCiteScoreなど、同様の指標を報告しています。

しかし、非常に高いジャーナルインパクトファクターやCiteScoreは、少数の非常に多く引用された論文に基づいていることが多い。例えば、Nature（インパクトファクター38.1、2016年）のほとんどの論文は、基準年中に10回または20回しか引用されていない（図を参照）。インパクトの低いジャーナル（例：PLOS ONE、インパクトファクター3.1）は、0～5回引用された論文を多く掲載しているが、引用数の多い論文はほとんど掲載していない。^[15]

ジャーナルレベルの指標は、ジャーナルの質や論文の質を測る指標として誤解されることが多い。しかし、論文レベル以外の指標を単一の論文の影響力の判断に使用することは、統計的に無効である。さらに、方法論的品質と信頼性に関する研究では、「いくつかの分野で発表された研究論文の信頼性は、ジャーナルのランクが上がるにつれて低下する可能性がある」ことがわかっている^{[16] 。これは、広く予想されていたこととは反対である[17]}。

ジャーナルの引用分布は、ごく少数の論文が大部分の引用を引き起こしているために偏っています。そのため、アメリカ微生物学会のジャーナルなど、一部のジャーナルはインパクトファクターの公表をやめました。^[18] 引用数は、ロングテールを除いて、主に対数正規分布に従います。ロングテールは、べき乗法則により適合します。^[19]

その他のジャーナルレベルの指標には、EigenfactorやSCImago Journal Rankなどがあります。

総引用数、または論文あたりの平均引用数は、個々の著者または研究者について報告することができます。単純な引用数以外にも、個々の学者の引用の影響をより定量化するために、多くの他の指標が提案されています。^[20]最もよく知られている指標には、h指数^[21]とg指数^{[ 22} ]があります。各指標には、バイアスから分野依存性、引用データソースの制限まで、長所と短所があります。 ^[23]論文あたりの引用数を数えることは、引用の古典の著者を特定するためにも使用されます。^[24]

引用は研究者間で非常に不平等に分配されている。118の科学分野にわたるWeb of Scienceデータベースに基づく研究では、最も引用されている上位1％の著者が全引用の21％を占めた。2000年から2015年の間に、このエリートグループへの引用の割合は14％から21％に増加した。「引用エリート」研究者が最も集中しているのは、オランダ、イギリス、スイス、ベルギーであった。Web of Scienceデータベースの著者の70％は5件未満の出版物しか持っていないため、この研究に含まれる400万人の中で最も引用されている著者はごく一部である。^[26]

学者の影響力を測定する別のアプローチは、出版社からのダウンロード数などの利用データや、多くの場合は論文レベルでの引用パフォーマンスの分析に依存しています。^{[27] [28] [29] [30]}

2004年には早くもBMJは論文の閲覧数を公表しており、引用数とある程度相関関係にあることがわかった。^[31] 2008年にはJournal of Medical Internet Researchが閲覧数とツイート数の公表を開始した。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「Twimpact factor」、つまり論文の出版後7日間に受け取るツイート数と、論文のTwimpact factorの順位パーセンタイルであるTwindexを提案した。^[32]

科学的成果や科学者自身の評価におけるジャーナルインパクトファクターの不適切な使用に対する懸念の高まりに応えて、モントリオール大学、インペリアルカレッジロンドン、PLOS、eLife、EMBOジャーナル、王立協会、ネイチャーアンドサイエンスは、インパクトファクターの代替として引用分布指標を提案した。^{[33] [34] [35]}

オープンアクセス出版物は読者にとって無料でアクセスできるため、より頻繁に引用されることが期待されます。^[36]いくつかの実験的および観察的研究では、オープンアクセスジャーナルに掲載された論文は、平均して、購読ジャーナルに掲載された論文よりも多くの引用を受けていないことがわかりました。^[37]他の研究では、そうではないことがわかりました。^{[38] [39] [40]}

著者が自らアーカイブした（「グリーン」）オープンアクセス論文が非オープンアクセス論文より多く引用されているという証拠は、（「ゴールド」）オープンアクセスジャーナルが非オープンアクセスジャーナルより多く引用されているという証拠よりもいくぶん強力です。^[41]これには2つの理由があります。今日最も引用されているジャーナルの多くは、まだハイブリッドオープンアクセス（著者がゴールドを支払うオプションを持つ）であり、 ^[42]そして今日、純粋に著者が支払うオープンアクセスジャーナルの多くは、質が低いか、まったく詐欺的な「略奪ジャーナル」であり、出版しなければ消えてしまうという著者の熱意を食い物にしているため、オープンアクセスジャーナルの平均引用数が低くなっています。^[43]

引用インパクトに関する研究における最近の重要な進展は、自然科学、社会科学、人文科学のさまざまな分野にまたがる普遍性、つまり引用インパクト パターンの発見です。たとえば、ある出版物が受け取った引用数は、同じ分野で同じ年に出版された記事全体の平均で適切に再スケールすると、すべての分野で同じ普遍的な対数正規分布に従うことが示されています。^{[44]この発見は、引用数を適切に再スケールし、出版物を並べ替えることでh指数を拡張する}普遍的な引用インパクト指標を示唆していますが、このような普遍的な指標を計算するには、すべての分野と年について広範な引用データと統計を収集する必要があります。このニーズに対応するために、Scholarometer などのソーシャルクラウドソーシングツールが提案されています。 ^{[45] [46]} Kaur らは、引用インパクト メトリックの普遍性、つまり分野間でインパクトを公平に比較​​する能力を評価する統計的手法を提案しました。^[47]彼らの分析では、フィールド正規化h指数などの普遍的な影響指標が特定されています。

研究によると、論文の影響力は、その科学的な価値だけでなく、表面的な要因によっても部分的に説明できることが示唆されている。^[48]分野依存の要因は、通常、分野間の比較を行うときだけでなく、1つの分野の異なる研究分野を比較するときにも取り組むべき問題として挙げられる。^[49]たとえば、医学では、著者数、参考文献の数、論文の長さ、タイトルのコロンの有無などが影響力に影響を与える。一方、社会学では、参考文献の数、論文の長さ、タイトルの長さなどが要因に含まれる。^[50]また、研究者が論文の引用数を水増しするために倫理的に問題のある行動に及ぶことも判明している。^[51]

自動引用索引^[52]は引用分析研究の性質を変え、何百万もの引用を分析して大規模なパターンと知識発見を可能にしました。自動引用索引の最初の例はCiteSeerで、後にGoogle Scholarが続きました。最近では、引用の経年変化を動的に分析する高度なモデルが提案されています。^{[53] [54]}後者のモデルは、出版物のコーパスの存続期間中のどの時点でも取得される可能性のある引用を決定するための予測ツールとしても使用されています。

一部の研究者は、伝統的な引用索引に加えて、ウィキペディアのジャーナル引用率は「心理学の分野における研究の影響力を示す良い指標になるかもしれない」と提案している。^{[55] [56]}

マリオ・ビアジョーリによれば、「科学的評価のあらゆる指標は、必ず悪用される。グッドハートの法則は、経済の特徴が経済の指標として選ばれると、人々がそれを悪用し始めるため、その指標としての機能を失うことを容​​赦なく示している。」^[57]

• 数学的引用商

• Chanson, Hubert (2007)。「21 世紀の土木工学における研究の質、出版物、影響。出版するか滅びるか、商用かオープン アクセスか、インターネットか図書館か?」。Canadian Journal of Civil Engineering。34 ( 8): 946–951。doi :10.1139/l07-027。
• Panaretos, J.; Malesios, C. (2009). 「単一指標による科学研究の成果と影響の評価」Scientometrics . 81 (3): 635–670. arXiv : 0812.4542 . doi :10.1007/s11192-008-2174-9. S2CID  1957865.

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