Влияние цитирования - Citation impact

Влияние цитирования - это мера того, сколько раз статья, книга или автор академического журнала цитируются другими статьями, книгами или авторами. Подсчет цитирования интерпретируется как мера воздействия или влияния академической работы и дал начало области библиометрии или наукометрии , специализирующейся на изучении моделей академического воздействия посредством анализа цитирования . Импакт-фактор журнала , среднее двухлетнее отношение цитирований к опубликованным статьям, является мерой важности журналов. Он используется научными учреждениями в принятии решений об академическом владении , продвижении и найме, и , следовательно , также используется авторами в определении того, какие журналы публиковать в. Цитирование подобные мерам также используется и в других областях , которые ранжирование , такие как Google «s PageRank алгоритм, показатели программного обеспечения , рейтинги колледжей и университетов , а также показатели эффективности бизнеса .

На уровне статьи

Один из основных показателей цитирования - это то, как часто статья цитировалась в других статьях, книгах или других источниках (например, тезисах). Показатели цитируемости сильно зависят от дисциплины и количества людей, работающих в этой области. Например, в области нейробиологии работает гораздо больше ученых, чем в области математики, и нейробиологи публикуют больше статей, чем математики, поэтому статьи по нейробиологии цитируются гораздо чаще, чем статьи по математике. Точно так же обзорные статьи цитируются чаще, чем обычные исследовательские статьи, потому что они суммируют результаты многих статей. Это также может быть причиной того, что статьи с более короткими названиями получают больше цитирования, учитывая, что они обычно охватывают более широкую область.

Наиболее цитируемые статьи

Самая цитируемая статья в истории - это статья Оливера Лоури, в которой описывается метод измерения концентрации белков . К 2014 году он собрал более 305 000 ссылок. Все 10 наиболее цитируемых статей имели более 40 000 цитирований. Для попадания в 100 лучших статей к 2014 году требуется 12 119 цитирований. Из базы данных Thomson Reuter Web of Science, содержащей более 58 миллионов статей, только 14 499 статей (~ 0,026%) имели более 1000 цитирований в 2014 году.

На уровне журнала

Простейшей метрикой на уровне журнала является импакт-фактор журнала (JIF), среднее количество цитирований статей, опубликованных в журнале за предыдущие два года, полученных в текущем году, рассчитанное Clarivate . Другие компании сообщают аналогичные показатели, такие как CiteScore (CS), основанные на Scopus .

Однако очень высокие JIF или CS часто основываются на небольшом количестве очень цитируемых статей. Например, большинство статей в Nature (импакт-фактор 38,1, 2016) цитировались только 10 или 20 раз в течение отчетного года (см. Рисунок). Журналы с меньшим воздействием (например, PLOS ONE , импакт-фактор 3.1) публикуют много статей, которые цитируются от 0 до 5 раз, но мало статей с высокой цитируемостью.

Метрики на уровне журнала часто неверно интерпретируются как мера качества журнала или качества статьи. Они не являются показателем на уровне статьи, поэтому их использование для определения влияния отдельной статьи статистически недействительно. Распределение цитирования для журналов искажено, потому что очень небольшое количество статей приводит к подавляющему большинству цитирований; поэтому некоторые журналы перестали публиковать информацию об их импакт-факторе, например, журналы Американского общества микробиологии .

Более сложные показатели уровня журнала включают Eigenfactor и SCImago Journal Rank .

На уровне автора

Можно указать общее количество цитирований или среднее количество цитирований на статью для отдельного автора или исследователя. Было предложено множество других мер, помимо простого подсчета цитирований, чтобы лучше количественно оценить влияние цитирования отдельного ученого. Наиболее известные меры включают h-индекс и g-индекс . Каждая мера имеет свои преимущества и недостатки, начиная от предвзятости и заканчивая зависимостью от дисциплины и ограничениями источника данных цитирования. Подсчет количества цитирований на статью также используется для определения авторов классических цитирований.

Цитаты распределяются между исследователями крайне неравномерно. В исследовании, основанном на базе данных Web of Science по 118 научным дисциплинам, на 1% наиболее цитируемых авторов приходится 21% всех цитирований. В период с 2000 по 2015 год доля цитирований, относящихся к этой элитной группе, выросла с 14% до 21%. Наибольшая концентрация исследователей «элиты цитирования» была в Нидерландах , Великобритании , Швейцарии и Бельгии . Обратите внимание, что 70% авторов в базе данных Web of Science имеют менее 5 публикаций, так что наиболее цитируемые авторы из 4 миллионов, включенных в это исследование, составляют ничтожную долю.

Альтернативы

Альтернативный подход для оценки воздействия ученый опирается на данные об использовании, например, количество загрузок от издателей и производительности анализа цитирования, часто на уровне статьи .

Еще в 2004 году BMJ опубликовал количество просмотров своих статей, которое, как выяснилось, несколько коррелировало с цитированием. В 2008 году журнал медицинских интернет-исследований начал публиковать обзоры и твиты . Эти «твиты» оказались хорошим индикатором высокоцитируемых статей, что побудило автора предложить «фактор Twimpact», который представляет собой количество твитов, которые он получает за первые семь дней публикации, а также Twindex, который является процентиль рейтинга фактора Twimpact статьи.

В ответ на растущую обеспокоенность по поводу ненадлежащего использования импакт-факторов журналов при оценке научных результатов и самих ученых, Université de Montréal , Imperial College London , PLOS , eLife , EMBO Journal , Royal Society , Nature and Science предложили метрики распределения цитирования в качестве альтернативы метрике распределения цитирования. факторы воздействия.

Публикации в открытом доступе

Публикации открытого доступа (OA) доступны читателям бесплатно, поэтому ожидается, что они будут цитироваться чаще. Некоторые экспериментальные и наблюдательные исследования показали, что статьи, опубликованные в журналах открытого доступа, в среднем не цитируются чаще, чем статьи, опубликованные в журналах по подписке; другие исследования показали, что да.

Свидетельство того, что самоархивированные авторами («зеленые») статьи открытого доступа цитируются чаще, чем статьи не открытого доступа, несколько сильнее доказательства того, что («золотые») журналы открытого доступа цитируются чаще, чем журналы , не относящиеся к открытому доступу. Две причины для этого заключаются в том, что многие из наиболее цитируемых сегодня журналов по-прежнему являются только гибридным открытым доступом (автор имеет возможность платить за золото), а многие журналы открытого доступа, оплачиваемые исключительно автором, сегодня являются либо низкокачественными, либо откровенно мошенническими "хищническими журналами". "охотятся на стремлении авторов опубликовать или умереть, тем самым снижая среднее количество цитирований журналов открытого доступа".

Недавние улучшения

Важным недавним достижением в исследованиях воздействия цитирования стало открытие универсальности или паттернов воздействия цитирования, которые присущи различным дисциплинам в естественных, социальных и гуманитарных науках. Например, было показано, что количество цитирований, полученных публикацией, после надлежащего пересчета на среднее значение по статьям, опубликованным в одной и той же дисциплине и в том же году, следует универсальному логнормальному распределению , которое одинаково для всех дисциплин. . Этот вывод предложил универсальную меру воздействия цитирования, которая расширяет индекс Хирша за счет надлежащего изменения масштаба количества цитирований и обращения к публикациям, однако расчет такого универсального показателя требует сбора обширных данных и статистических данных по цитированию для каждой дисциплины и года. Для решения этой проблемы были предложены инструменты социального краудсорсинга , такие как Scholarometer. Kaur et al. предложили статистический метод для оценки универсальности показателей цитируемости, т. е. их способности справедливо сравнивать влияние в разных областях. Их анализ определяет универсальные метрики воздействия, такие как нормированный по полю h-индекс.

Исследования показывают, что влияние статьи можно частично объяснить поверхностными факторами, а не только научными достоинствами статьи. Факторы, зависящие от поля, обычно указываются как проблема, которую необходимо решать не только при сравнении различных дисциплин, но и при сравнении различных областей исследований одной дисциплины. Например, в медицине, среди прочих факторов, на влияние влияют количество авторов, количество ссылок, длина статьи и наличие двоеточия в названии. В то время как в социологии количество ссылок, длина статьи и длина заголовка являются одними из факторов. Также обнаружено, что ученые проявляют сомнительное с этической точки зрения поведение, чтобы завышать количество цитируемых статей.

Автоматическое индексирование цитирования изменило природу исследований по анализу цитирования, позволяя анализировать миллионы цитат для выявления крупномасштабных закономерностей и открытия знаний. Первым примером автоматизированного индексирования цитирования был CiteSeer , за которым позже последовал Google Scholar . Совсем недавно были предложены усовершенствованные модели для динамического анализа старения цитирования. Последняя модель даже используется в качестве инструмента прогнозирования для определения цитирований, которые могут быть получены в любой момент существования корпуса публикаций.

Некоторые исследователи также предполагают, что рейтинг цитирования журнала в Википедии, наряду с традиционным индексом цитирования, «может быть хорошим показателем влияния работы в области психологии».

По словам Марио Бьяджоли: «Все показатели научной оценки неизбежно будут использоваться для злоупотребления. Закон Гудхарта [...] гласит, что, когда какой-либо элемент экономики выбирается в качестве индикатора экономики, он неумолимо перестает функционировать в качестве этого индикатора. потому что люди начинают играть в нее ".

использованная литература

дальнейшее чтение

• Шансон, Хуберт (2007). «Качество исследований, публикации и влияние на гражданское строительство в 21 веке. Опубликовать или исчезнуть, коммерческий или открытый доступ, Интернет или библиотеки?» . Канадский журнал гражданского строительства . 34 (8): 946–951. DOI : 10.1139 / l07-027 .
• Panaretos, J .; Малезиос, К. (2009). «Оценка эффективности и воздействия научных исследований с помощью единых индексов». Наукометрия . 81 (3): 635–670. arXiv : 0812.4542 . DOI : 10.1007 / s11192-008-2174-9 . S2CID  1957865 .

внешние ссылки

• СМИ, связанные с влиянием цитирования на Викискладе?