OpenAlex、Web of Science 和 Scopus 的參考文獻覆蓋率比較分析

核心概念

OpenAlex 作為一個開放的學術資料庫，其參考文獻覆蓋率與 Web of Science 和 Scopus 相當，但在元數據覆蓋率和數據品質方面仍存在挑戰。

摘要

論文資訊
Culbert, J.H., Hobert, A., Jahn, N., Haupka, N., Schmidt, M., Donner, P., & Mayr, P. (2024). Reference Coverage Analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus. arXiv preprint arXiv:2401.16359v3.
研究目標
本研究旨在比較 OpenAlex、Web of Science 和 Scopus 三個學術資料庫的參考文獻覆蓋率和元數據覆蓋率，以評估 OpenAlex 作為傳統商業資料庫替代品的潛力。
研究方法
研究人員使用 2015 年至 2022 年期間發表的論文，通過 DOI 匹配創建了一個共享語料庫，並比較了三個資料庫中參考文獻數量、內部參考文獻覆蓋率以及摘要、ORCID、開放獲取狀態和資助資訊等元數據的覆蓋率。
主要發現

OpenAlex 的參考文獻覆蓋率與 Web of Science 和 Scopus 相當，尤其是在共享語料庫中，OpenAlex 的平均參考文獻數量甚至略高於其他兩個資料庫。
OpenAlex 的內部參考文獻覆蓋率略低於 Scopus，但遠高於 Crossref。
OpenAlex 在 ORCID 覆蓋率方面表現出色，超過 90% 的文章至少有一個 ORCID。
OpenAlex 在摘要和資助資訊的覆蓋率方面落後於 Web of Science 和 Scopus。
研究發現 Scopus 和 OpenAlex 中存在數據錯誤，例如 Scopus 中報告的參考文獻數量與實際數量不符，OpenAlex 中存在重複的 DOI 和不一致的參考文獻處理方式。
主要結論
OpenAlex 作為一個開放的學術資料庫，在參考文獻覆蓋率方面與傳統商業資料庫具有可比性，但在元數據覆蓋率和數據品質方面仍存在挑戰。
研究意義
本研究為學術界提供了有關 OpenAlex 的寶貴資訊，有助於研究人員更好地了解 OpenAlex 的優缺點，並在選擇合適的資料庫時做出明智的決策。
研究限制和未來方向

本研究的數據收集時間為 2023 年末，OpenAlex 的數據可能已經發生變化。
研究沒有驗證 Web of Science 和 Scopus 提供的參考文獻數量是否與實際出版物中的參考文獻列表完全一致。
未來研究可以進一步分析不同學科領域的內部參考文獻覆蓋率，並比較 OpenAlex、Web of Science 和 Scopus 在非英語和區域性期刊方面的覆蓋範圍。
未來研究還可以探討 OpenAlex 中 ORCID 覆蓋率過高的問題，並驗證作者姓名和 ORCID 的匹配準確性。

統計資料

OpenAlex 的平均參考文獻數量低於 Web of Science 和 Scopus，但僅限於未包含在共享語料庫中的出版物。
在共享語料庫中，OpenAlex 的平均參考文獻數量高於 Web of Science 和 Scopus。
OpenAlex 中超過 90% 的文章至少有一個 ORCID，而 Web of Science 和 Scopus 分別為 16% 和 32%。
超過 92% 的 Web of Science 和 Scopus 文章包含摘要資訊，而 OpenAlex 僅為 87%。
三個資料庫中開放獲取資訊的比例約為 49%。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Reference Coverage Analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus

by Jack Culbert... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.16359.pdf

深入探究

OpenAlex 未來如何進一步提高其元數據覆蓋率和數據品質，以更好地滿足學術界的需求？

OpenAlex 作為一個新興的開放學術資料庫，具有巨大的潛力，但也面臨著元數據覆蓋率和數據品質方面的挑戰。為了更好地滿足學術界的需求，OpenAlex 未來可以從以下幾個方面著手提升：
1. 擴展數據來源，加強與學術機構合作：

積極與全球範圍內的學術機構、出版商、學術期刊、預印本平台、學術會議組織者等建立合作關係，獲取更全面的學術出版物元數據，尤其是非英語文獻和區域性期刊。
鼓勵和支持學者主動將其研究成果和相關元數據提交至 OpenAlex，例如通過開發便捷的數據提交工具和 API 接口。
2. 優化數據處理流程，提升數據品質：

持續優化數據抓取、清洗、去重、標準化等處理流程，提高數據的準確性和一致性。例如，開發更精準的作者姓名消歧算法，解決 ORCID 錯誤匹配問題。
建立完善的數據品質監控機制，例如引入人工審核和社群協作機制，及時發現和修正數據錯誤。
3. 完善功能，滿足學術界多元化需求：

開發更豐富的數據分析和可視化工具，支持更深入的學術計量分析和研究。
提供更精細的學科分類和主題標籤，方便學者精準检索和發現相關文獻。
開發支持非英語語言的检索和分析功能，促進全球範圍內的學術交流。
4. 加強社群建設，促進開放合作：

積極參與開放科學運動，推動學術元數據的開放共享和標準化。
建立活躍的用戶社群，鼓勵學者參與 OpenAlex 的開發和維護，共同促進 OpenAlex 的發展。

商業學術資料庫（如 Web of Science 和 Scopus）是否會受到 OpenAlex 等開放資料庫崛起的影響？

OpenAlex 等開放資料庫的崛起，無疑會對 Web of Science 和 Scopus 等商業學術資料庫造成一定程度的衝擊，但影響程度取决于多方面因素。
1. 對商業資料庫的挑戰：

用戶流失： OpenAlex 提供免費且開放的學術數據，可能會吸引一部分原本使用商業資料庫的用戶，尤其是預算有限的個人研究者和機構。
價格壓力： OpenAlex 的存在可能會迫使商業資料庫降低訂閱費用或提供更靈活的訂閱方案，以保持競爭力。
開放數據趨勢： 越來越多的研究資助機構和學術期刊支持開放科學，要求研究者將其成果發表在開放获取期刊或存儲於開放資料庫中，這將會削弱商業資料庫的數據獨占性。
2. 商業資料庫的優勢：

數據品質和覆蓋面： 商業資料庫擁有較長的發展歷史和豐富的數據積累，在數據品質、完整性和學科覆蓋面方面仍具有一定優勢。
品牌影響力和用戶基礎： 商業資料庫在學術界擁有較高的品牌影響力和廣泛的用戶基礎，已經形成较为穩固的市場地位。
增值服務： 商業資料庫通常提供更豐富的增值服務，例如數據分析工具、引文分析報告、學術影響力評估等，這些服務是 OpenAlex 等開放資料庫目前尚無法完全替代的。
3. 未來發展趨勢：

競爭與合作並存： OpenAlex 等開放資料庫和商業資料庫之間將會形成競爭與合作並存的關係。
數據互通與整合： 為了滿足學術界的需求，未來可能會出現數據互通和整合的趨勢，例如通過 API 接口實現不同資料庫之間的數據共享。
開放科學的推動： 開放科學運動的發展將會推動學術資源的開放获取和共享，這將會對學術資料庫的發展產生深遠影響。

開放科學運動的發展將如何影響學術交流和知識傳播的未來？

開放科學運動提倡公開透明的學術交流方式，其發展將為學術交流和知識傳播帶來革命性的影響：
1. 促進知識的快速傳播和共享：

打破知識壁壘： 開放获取出版模式和開放資料庫讓更多人可以免費获取和使用學術成果，消除了傳統出版模式和商業資料庫造成的知識壁壘，促進知識的快速傳播和共享。
加速科研進展： 研究者可以更便捷地获取和利用前人的研究成果，避免重複研究，提高科研效率，加速科研進展。
2. 推動更廣泛的學術合作：

跨國合作： 開放科學促進了不同國家和地區研究者之間的合作，打破了地域限制，讓全球的學者可以更方便地參與到國際合作項目中。
跨學科合作： 開放的數據和研究方法促進了不同學科之間的交叉融合，推動跨學科研究的发展。
3. 提升學術交流的透明度和可重複性：

公開研究數據和方法： 開放科學鼓勵研究者公開研究數據、實驗方法和軟體代碼，提高研究的透明度和可重複性，促進學術界的自我糾錯和進步。
促進同行評審的公開透明： 開放同行評審讓更多學者可以參與到論文的評審過程中，提高評審的公正性和客觀性。
4. 改變學術評價體系：

多元化評價指標： 開放科學促進了學術評價體系的改革，不再僅僅依賴於期刊影響因子等傳統指標，而是更加重視研究成果的實際影響力和社會效益。
關注研究的社會影響： 開放科學鼓勵學者關注研究的社會影響，促進科研成果的轉化和應用，讓科學更好地服務於社會發展。
總之，開放科學運動的發展將會為學術交流和知識傳播帶來更加開放、平等、透明和高效的未來。