논문 인용 지수의 표준화된 규모 독립적 지표: Φ 지수

Основные понятия

Φ 지수는 논문 인용 지수의 규모 의존성과 주제 의존성을 모두 보정하는 표준화된 지표이다.

Аннотация

이 논문은 논문 인용 지수의 규모 의존성 문제를 해결하기 위해 Φ 지수라는 새로운 표준화된 지표를 제안한다.
Φ 지수는 다음과 같은 특징을 가진다:

중심 극한 정리에 기반하여 논문 인용 지수의 규모 의존성을 보정한다. 이를 통해 규모에 따른 편향을 제거할 수 있다.

주제별 평균 인용 수(μs)와 표준편차(σs)를 사용하여 주제 의존성도 보정한다. 이를 통해 다양한 주제 분야의 저널을 공정하게 비교할 수 있다.

무작위로 구성된 "저널"에 대한 실험을 통해 Φ 지수가 규모 독립적임을 보였다. 이에 반해 단순 인용 지수는 규모에 따라 큰 변동을 보인다.

2020년 저널 인용 보고서(JCR) 데이터를 사용하여 Φ 지수 순위를 계산하고 기존 인용 지수 순위와 비교하였다. Φ 지수 순위는 기존 순위와 상당한 차이를 보이며, 주제 다양성이 높은 것으로 나타났다.

Φ 지수는 저널뿐만 아니라 개별 연구자, 대학, 국가 등 다양한 단위에 적용할 수 있는 일반적인 표준화 지표이다. 이를 통해 규모와 주제에 따른 편향을 극복하고 공정한 비교가 가능할 것으로 기대된다.

Статистика

전체 논문 수: 3,537,118편
전체 논문 평균 인용 수(μ): 4.11
전체 논문 인용 표준편차(σ): 12.50

Цитаты

"Impact Factors are currently too entrenched in the minds of scientists and administrators to completely do away with them. Besides, the concept of an average is appealing for its simplicity. A more sensible approach may be therefore to provide a technical solution that corrects the scale-dependence of citation averages—in the same fashion that the subject-dependence of IFs has been addressed by indicators like SNIP or the Journal Citation Indicator—and argue for its acceptance by the community."

Ключевые выводы из

$Φ$ index: A standardized scale-independent citation indicator

by Manolis Anto... в arxiv.org 04-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.00997.pdf

Дополнительные вопросы

질문 1

주제 분류의 세분화 수준이 Φ 지수에 미치는 영향을 최소화하기 위한 최적의 접근 방법은 무엇일까요?
주제 분류의 세분화 수준이 Φ 지수에 미치는 영향을 최소화하기 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 고려할 수 있습니다:

표준화된 주제 분류 체계 사용: 주제 분류를 표준화된 체계에 따라 구분하여 Φ 지수를 계산합니다. 이를 통해 주제 간 비교가 용이해지며, 세분화된 주제 분류의 영향을 최소화할 수 있습니다.
대표적인 주제 선택: 각 저널이 속한 대표적인 주제를 선택하여 Φ 지수를 계산합니다. 이를 통해 세분화된 주제 분류의 영향을 줄일 수 있습니다.
다양한 주제 포함: 가능한 한 다양한 주제를 고려하여 Φ 지수를 계산합니다. 이를 통해 다양성을 유지하면서도 주제 분류의 세분화 영향을 최소화할 수 있습니다.

질문 2

Φ 지수가 논문의 질적 수준을 얼마나 잘 반영하는지, 즉 상위 1% 논문 등 우수 논문 선별에 활용할 수 있는지 검토가 필요하다.
Φ 지수가 논문의 질적 수준을 반영하는 데 얼마나 효과적인지를 평가하고 우수 논문을 선별하는 데 활용할 수 있는지 검토하는 것이 중요합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 고려할 수 있습니다:

우수 논문과의 상관 관계 분석: Φ 지수와 우수 논문의 상위 백분율 간의 상관 관계를 분석하여 지표의 질적 수준을 평가합니다.
우수 논문 예비 연구: Φ 지수가 높은 저널에서 발표된 우수 논문을 선별하여 해당 논문들의 특징을 분석하고 Φ 지수의 유효성을 확인합니다.
품질 평가 지표와의 비교: Φ 지수를 다른 품질 평가 지표와 비교하여 우수 논문을 식별하는 데 얼마나 효과적인지를 평가합니다.

질문 3

Φ 지수를 개인 연구자, 대학, 국가 등 다양한 단위에 적용할 경우 어떤 새로운 통찰을 얻을 수 있을까?
Φ 지수를 다양한 단위에 적용할 경우 다음과 같은 새로운 통찰을 얻을 수 있습니다:

개인 연구자 비교: Φ 지수를 사용하여 연구자의 연구 성과를 표준화하고 비교함으로써 우수한 연구자를 식별할 수 있습니다.
대학 비교: 대학의 연구 성과를 표준화하여 비교함으로써 각 대학의 연구 역량을 평가하고 랭킹을 매길 수 있습니다.
국가 간 비교: Φ 지수를 국가별로 적용하여 각 국가의 연구 성과를 비교함으로써 연구 생태계의 다양성과 성과를 이해할 수 있습니다.