사이언토메트릭스

Scientometrics
저널은 사이언톨로메트릭스(저널)를 참조한다.

사이언톨로메틱스는 학문적 문헌을 측정하고 분석하는 것과 관련이 있는 연구 분야다.사이언톨로메트릭스는 정보 통계학의 하위 분야다.주요 연구 이슈는 연구논문 및 학술지 영향 측정, 과학적 인용의 이해, 정책 및 경영 맥락에서 그러한 측정의 활용 등이다.[1]실제로 사이언톨로지와 정보 시스템, 정보 과학, 과학 정책 과학, 과학의 사회학, 그리고 메타사이언스와 같은 다른 과학 분야들 사이에는 상당한 중복이 있다.비평가들은 사이언톨로지에 과도하게 의존하는 것이 저품질 연구로 이어지는 출판이나 소멸 환경을 생산하면서 비뚤어진 인센티브의 시스템을 만들어냈다고 주장해왔다.

역사적 발전

사이언톨리메트릭스는 1969년 바실리 나리모프에 의해 러시아어 이름인 나우코메트리야로 소개되었는데, 이 이름은 영어로 "사이언티메트릭스"로 번역된다.[2][3][4][5]현대 사이언톨로메틱스는 대부분 데릭 J. 드 솔라 프라이스와 유진 가필드의 작품에 바탕을 두고 있다.후자는 과학 인용 지수를[1] 만들고 사이언톨로지 분석에 많이 쓰이는 과학 정보 연구소를 설립했다.학술 전문지인 사이언톨로메틱스는 1978년에 설립되었다.과학의 산업화는 출판물과 연구 성과의 수를 증가시켰고 컴퓨터의 증가로 이 데이터의 효과적인 분석이 가능해졌다.[6]과학의 사회학은 과학자의 행동에 초점을 맞춘 반면 사이언톨로메틱스는 출판물 분석에 초점을 맞췄다.[1]따라서 사이언톨로지는 과학과 그 결과에 대한 과학적이고 경험적인 연구라고도 불린다.[7][8]

1993년에 설립된 국제 사이언톨로지 정보학회는 이 분야의 전문가들로 구성된 협회다.[9]

이후 세기가 바뀔 무렵 과학자와 기관의 평가와 순위가 더욱 각광받았다.과학 간행물 및 인용문 등의 영량학적 분석을 바탕으로 상하이 자오통대학이 2004년 세계대학 학술순위("상하이순위")를 처음 발표했다.영향요인은 다른 저널을 선택하는 중요한 도구가 되었고, 세계대학의 학업순위, 타임즈 고등교육 세계대학순위(THE-랭킹)와 같은 순위가 대학의 위상을 나타내는 선도지표가 되었다.h-지수는 과학자의 업적이 생산성과 영향을 나타내는 중요한 지표가 되었다.다만 대체 저자급 지표가 제시됐다.[10][11]

비슷한 시기에 과학비 지원의 영향을 평가하기 위한 연구 평가에 대한 각국 정부의 관심이 높아졌다.과학 연구에 대한 투자가 주요 경기 부양책인 2009년 미국 회복 및 재투자법(ARRA)의 일부로 포함됨에 따라, 경제에 미치는 긍정적인 영향이 실제로 일어날지를 평가하기 위해 STAR Metrics와 같은 프로그램이 설치되었다.[12]

방법 및 소견

연구 방법에는 정성적, 정량적, 계산적 접근법이 포함된다.연구 주안점은 제도적 생산성 비교, 제도적 연구 순위, 교수[7][8][13] 생산성 및 테뉴어 기준 확립,[14] 상위 학술 기사의 영향 평가,[15] 연구 성과 측면에서 상위 저자와 기관의 프로필 개발이었다.[16]

현장에서 중요한 한 가지 발견은 주어진 중요도 수준에서 추가 발견을 달성하는 것이 노력과 자원의 지출에서 기하급수적으로 더 많은 비용이 든다는 효과로 비용 상승의 원칙이다.그러나 검색, 머신러닝, 데이터 마이닝의 새로운 알고리즘 방법은 많은 정보 검색 및 추출 기반 문제에는 해당되지 않는다는 것을 보여주고 있다.[citation needed]

보다 최근의 방법들은 현대적인 오픈 과학 요구조건에 부합하는 투명성과 재현성을 보장하기 위해 오픈 소스 및 오픈 데이터에 의존한다.예를 들어, Unpaywall 지수와 개방형 액세스 동향에 대한 참여 연구는 전 세계 도서관 및 기관이 제공하는 수천 개의 개방형 아카이브의 OAI-PMH 엔드포인트에서 검색한 데이터를 기반으로 한다.[17]

공통 사이언톨로지 인덱스

인덱스는 어떤 기능을 평가하느냐에 따라 기사 수준 메트릭스, 저자 수준 메트릭스 및 저널 수준 메트릭스로 분류될 수 있다.

임팩트 팩터

주요 기사:임팩트 팩터

학술지의 영향인자(IF) 또는 저널 영향인자(JIF)는 해당 저널에 게재된 최근 기사에 대한 연간 평균 인용 횟수를 반영한 조치다.그것은 그 분야 내에서 저널의 상대적 중요성에 대한 대용물로 자주 사용된다; 영향인자가 더 높은 저널은 종종 하위 저널보다 더 중요한 것으로 여겨진다.임팩트 팩터는 과학정보연구소(ISI) 설립자인 유진 가필드가 고안했다.

과학 인용 지수

주요 기사:과학 인용 지수

과학인용지수(SCI)는 원래 과학정보연구소(ISI)에서 생산하고 유진 가필드가 만든 인용지수다.1964년 정식 출범했다.현재 Clarivate Analytics(이전의 Thomson Reuters의 지적 재산 및 과학 사업)가 소유하고 있다.[18][19][20][21]더 큰 버전(과학 인용 지수 확장)은 1900년부터 현재까지 150개 분야에 걸쳐 8,500개 이상의 주목할 만하고 중요한 저널을 다룬다.엄밀한 선정 과정 때문에 이들은 세계 최고의 과학기술 학술지로 대안으로 묘사된다.[22][23][24]

인정지수

주요 기사:인정지수

인정지수(영국식 영어 철자[25]) 또는 인정지수(미국식 영어 철자[25])는 과학 문헌에서 인정서를 색인화하고 분석하여 인정의 영향을 계량화하는 방법이다.전형적으로, 학술적인 기사는 저자가 자료나 지식을 기여했거나 그들의 연구에 영향을 주거나 영감을 준 기금, 기술 직원, 동료 등과 같은 실체를 인정하는 섹션이 있다.인용 지수처럼, 그것은 과학적인 작업에 영향을 미치지만, 다른 의미에서는 제도적, 경제적 영향뿐만 아니라 개인, 아이디어, 공예품의 비공식적 영향도 측정한다.영향인자와는 달리 전체 측정지표를 한 개도 생산하지 않고 구성요소를 별도로 분석한다.그러나 인정된 기업에 대한 총 인정 횟수는 측정할 수 있으며 인정서가 나타나는 논문에 대한 인용 횟수도 측정할 수 있다.인정기업이 나타나는 총 논문 수에 대한 이 총 인용 횟수의 비율은 인정기업의 영향으로 해석될 수 있다.[26][27]

알트메트릭스

주요 기사:알트메트릭스

학문적 및 과학적 출판에서 이타적 측정은 영향 인자 및 h-색인과 같은 전통적인 인용 영향 지표의 대안 또는[29] 보완으로서[30] 제안된 비전통적 참고[28] 문헌이다.[31]2010년 기사 수준 메트릭스의 일반화로서 [32]이트메트릭스라는 용어가 제안되었으며,[33] #altmetrics 해시태그에 그 뿌리를 두고 있다.이타적 측정은 종종 기사에 관한 지표로 생각되지만, 그것들은 사람, 저널, 책, 데이터 세트, 프리젠테이션, 비디오, 소스 코드 저장소, 웹 페이지 등에 적용될 수 있다.Altmetrics는 개방형 스크립트와 알고리즘으로 데이터를 수집하기 위해 플랫폼 전체에서 공용 API를 사용한다.Altmetrics는 원래 인용 계수를 다루지 않고 소셜 미디어, 온라인 뉴스 미디어, 온라인 참조 관리자 등 다양한 온라인 연구 결과를 바탕으로 학자의 영향을 계산했다.[34][35][36]그것은 충격의 영향과 상세한 구성 모두를 보여준다.[32]연구필터,[32] 판촉 및 테뉴어 서류, 허가[37][38] 신청서, 학술 검색 엔진에서 새로 출판된 기사 순위에 알트메트릭스를 적용할 수 있다.[39]

비평

비평가들은 사이언톨로지에 과도하게 의존하는 것이 저품질의 연구로 이어지는 출판이나 소멸 환경을 생산하면서 비뚤어진 인센티브의 시스템을 만들어냈다고 주장해왔다.[40]

참고 항목

저널스

참조 및 각주

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외부 링크