新しいデータベース

で明らかにされた極端な自己引用科学者の何百もの世界で最も引用された研究者は、新しくリリースされたデータによると、 ノーベル賞受賞者や著名な博物学は、インドのチェンナイからSundarapandian Vaidyanathanのようなあまり馴染みのない名前で肩をこすります。 Vaidyanathanと他の何百人もの研究者について飛躍するのは、彼らの仕事への引用の多くが彼ら自身の論文から、または彼らの共著者のものから来ているとい,

Vel Tech Rのコンピュータ科学者であるVaidyanathan&d institute of Technologyは極端な例であり、今月のPLoS生物学の研究によると、94％の引用を自身または共著者から2017年まで受け取っている1。 彼は一人ではありません。 およそ100,000人の研究者をリストしているデータセットは、少なくとも250人の科学者が自分自身または共著者からの引用の50％以上を蓄積していることを示していますが、自己引用率の中央値は12.7％です。,

この研究は、潜在的な極端な自己促進者、そしておそらく科学者のクラスターが大量にお互いを引用する”引用農場”にフラグを立てるのに役立つ可能性がある、と研究者たちは言う。 “自己引用農場は私たちが信じているよりもはるかに一般的だと思います”と、カリフォルニア州のスタンフォード大学の医師であるJohn Ioannidisは、科学がどのように行われているかについての研究であるメタ科学を専門とし、誰がその研究を主導したのかを専門とする。 “自己引用率が25％を超える人は、必ずしも非倫理的な行動に従事しているわけではありませんが、より緊密な精査が必要な場合があります”と彼は言,

このデータは、これまでに公開された自己引用メトリックの最大のコレクションです。 そして、彼らは資金調達機関、ジャーナルなどが過度の自己引用によって引き起こされる潜在的な問題にもっと焦点を当てている時に到着します。 ロンドンの出版者諮問機関である出版倫理委員会（ＣＯＰＥ）は、引用操作の主要な形態の一つとして極端な自己引用を強調した。 この問題は、雇用、昇進、研究資金に関する決定を下すための引用指標への過度の依存に関するより広範な懸念に適合します。,

“プロの進歩を結びつけ、引用ベースの指標にあまりにも強く注意を払うと、自己引用を奨励します”とユージンのオレゴン大学の心理学者Sanjay Srivastavaは言い

多くの科学者は、過度の自己引用が問題であることに同意していますが、どれだけ多すぎるか、問題について何をすべきかについてはほとんどコンセンサスがありません。 これは、研究者が自分の仕事や同僚の仕事を引用する正当な理由がたくさんあるためです。, Ioannidisは、彼の研究は、彼らの自己引用率のための特定の研究者の中傷につながるべきではないことを警告します,これらは、分野やキャリアの段階の間で変わることができるので、少なくとも. “完全で透明な情報を提供するだけです。 高すぎる自己引用が悪い科学者に相当すると判断するなどの判決には使用すべきではありません”と彼は言います。

データドライブ

Ioannidisと彼の共著者は、自己引用に焦点を当てるためにデータを公開していませんでした。, それは彼らの研究のほんの一部であり、過去100,000年にわたって最も引用された2人の研究者のための標準化された引用ベースのメトリックのホストを含み、176の科学サブフィールドにわたって。 ニューメキシコ州アルバカーキにある分析会社SciTech StrategiesのRichard KlavansとKevin Boyack、アムステルダムに本拠を置く出版社Elsevierの分析担当ディレクター Jeroen Baasとともにデータをまとめました。 チームは、その作業が引用を推進している可能性のある要因を特定することを可能にすることを期待しています。,

しかし、データセットの中で最も目を引く部分は、自己引用メトリックです。 ScopusやWeb of Scienceなどのサブスクリプションデータベースで引用レコードを検索することで、著者が自分の作品を何回引用したかを確認することができます。 しかし、研究分野やキャリアステージを横断する視点がなければ、これらの数字を文脈に入れて、ある研究者を別の研究者と比較することは困難です。

Vaidyanathanの記録は最も極端なものの一つとして際立っており、一定の報酬をもたらしています。, 昨年、現在国の環境大臣であるが、当時は高等教育を担当していたインドの政治家Prakash Javadekarは、生産性と引用指標の尺度によって国のトップ研究者の間であることのための20,000ルピー（us$280）賞をVaidyanathanに贈った。 VaidyanathanはNatureのコメント要求には返信しませんでしたが、オンラインの質問と回答プラットフォームであるQuoraに投稿されたVel Techに関する質問に対する回答で、引用記録を擁護していました。, 2017年には、研究は継続的なプロセスであるため、”前の仕事を参照しなければ次の仕事を続けることはできない”と書いており、自己引用は他人を誤解させる意図で行われたものではないと書いている。,

他にも、リヤドのキングサウード大学、ロシアのエカテリンブルクのウラル連邦大学、ギリシャのコモティニのトラキアのデモクリトス大学の所属をウェブサイトに掲載している数学者のテオドール-シモスと、イタリアのフィレンツェ大学の医薬化学者のクラウディウ-スプランが、キングサウード大学の所属を掲載している。, 彼自身または彼の共著者からの彼の引用の約76％を集めたSimosとSupuran（62％）は、Web of Scienceを所有するペンシルベニア州フィラデルフィアの情報サービス会社Clarivate Analyticsによって作られた6,000の”優れた研究実績のために選ばれた世界クラスの研究者”のリストに昨年に選ばれました。 Clarivateは、異常な自己引用パターンの問題を認識しており、そのリストを計算するために使用される方法論が変更される可能性があると述べた。

自己引用について何をすべきか？,

過去数年間で、研究者は自己引用にもっと注意を払ってきました。 たとえば、2016年のプレプリントでは、男性の学者が自分の論文を引用していることが示唆されており、平均して女性の学者よりも56％多いdo2が、昨年の複製分析では、これはcite3に対する過去の仕事を持っているあらゆる性別の生産的な著者の間でより高い自己引用の効果である可能性があることが示唆されている。, 2017では、イタリアの科学者たちは、議論の余地のある2010年の政策が導入された後、学者が生産性のしきい値を満たすことを必要とするという4. そして昨年、研究と奨学金のための資金を割り当てるために引用ベースの式を使用してインドネシアの研究省は、一部の研究者は、過度の自己引用やお互いを引用して学者のグループを含む、非倫理的な慣行を使用して自分のスコアをゲームしていたと述べました。, 同省は、15人の研究者に資金を提供するのをやめ、その公式から自己引用を除外する予定だったと述べたが、研究者はこれがまだ起こっていないと

しかし、個人の自己引用率を公開したり、自己引用のために修正された指標に基づいて評価したりするという考えは、非常に論争があります。 例えば、先月5日に発行された議論文書で、COPEは”自己引用が学術的に意味をなすときの微妙な理解を許さない”と述べたため、自己引用を指標から除外することに反対した。,

2017年、スイスのチューリッヒ大学の生物学者であるJustin Flattは、科学者の自己引用記録6についてより明確にするよう求めました。 現在ヘルシンキ大学にいるFlattは、多くの研究者が使用するh-index生産性指標の線に沿って、自己引用指数またはs-indexを公開することを提案しました。 20のh-indexは、研究者が20の論文を発表し、少なくとも20の引用を示していることを示し、同様に、10のs-indexは、研究者が10の論文を発表し、それぞれが少なくとも10の自己引用を受け取ったことを意味する。,

S-indexのデータを照合するための助成金を受け取ったFlattは、この種の作業の焦点は、許容可能なスコアのしきい値を確立すること、または高い自己シターを命名して恥ずかしめることであるべきではないとIoannidisに同意する。 “自己引用を犯罪化することは決してありませんでした”と彼は言います。 しかし、学者がh-indexを使用して自分自身を宣伝し続ける限り、文脈のためにs-indexを含めるケースがあると彼は主張する。,

コンテキストマターズ

Ioannidisの研究の珍しい特徴は、共著者による引用を含む自己引用の広い定義である。 ベルギーのゲント大学の社会学者であるMarco Seeber氏は、これは引用農業の可能性のあるインスタンスをキャッチすることを意図していますが、自己引用スコアを膨らませます。 たとえば、素粒子物理学と天文学は、何百または何千もの共著者を含む論文をしばしば持っており、それはフィールド全体の自己引用平均を上げます。,

Ioannidisは、研究者を自分の国、キャリアステージ、規律の平均と比較することで、いくつかの体系的な違いを説明することが可能であると述べています。 しかし、より一般的には、彼は言う、リストは詳しく見て値するケースに注意を引いています。 そして、それらの引用が表示される論文の数に受け取った引用の比率を調べることによって、問題を見つけるための別の方法があります。 たとえば、Simosは10,458の論文から1,029の引用を受けています—平均して、彼は彼の作品に言及する各論文で10以上の引用を得ていることを意味します。, Ioannidisは、このメトリックは、自己引用メトリックと組み合わせると、潜在的に過度の自己宣伝のための良いフラグであると言います。

未発表の作品では、エルゼビアのBaasは、彼が7万人の科学者のはるかに大きなデータセットに同様の分析を適用したと言います：つまり、Scopusにリストされているすべての著者は、5つ以上の論文を発表しています。 このデータセットでは、Baasは、自己引用率の中央値は15であると述べています。,5%、しかし著者の7%多く40%の上の自己引用率がある。 この割合は、7万人の研究者の多くが全体的にわずかな引用しかないか、キャリアの開始時にあるため、トップ引用された科学者よりもはるかに高い。 初期のキャリアの科学者は、論文が他の人からの多くの引用を蓄積する時間がなかったため、自己引用率が高い傾向があります（”青少年効果”を参照）。

Baasのデータによると、ロシアとウクライナは自己引用率の中央値が高いと目立っています（”国別国”を参照）。 彼の分析はまた、核物理学や素粒子物理学、天文学や天体物理学などのいくつかの分野が、多くの多著論文のために突き出ていることを示している（”Physics envy？’). しかし、Baasは彼のデータセットを公開する計画はないと言います。

科学には適していませんか？

PLoS Biologyの研究では、極端な自己引用者数を特定し、他の人を探す方法を提案していますが、一部の研究者は、自己引用データセットが役に立つと確信していないと言っています。 カナダのモントリオール大学の情報科学者であるVincent Larivière氏は、”自己引用は思ったよりもはるかに複雑です”と述べています。,

srivastavaは、過度の自己引用や引用ベースの指標の他のゲームに取り組むための最良の方法は、必ずしも研究者を互いに比較するために、より詳細な標準化されたテーブルと複合メトリックを公開することではないと付け加えている。 これらは独自の欠陥を持っているかもしれない、と彼は言う、そしてそのようなアプローチは、個人レベルの指標による評価の世界にさらに科学者を吸うリスク、最初の場所でゲームをインセンティブ非常に問題。

“私たちは、不当な自己引用のために外を見るために編集者やレビュアーを求める必要があり、”Srivastava氏は述べています。, “かのこれらの粗いメトリクスについて、ファイルの場所を作る。 しかし、最終的には、ソリューションは、メトリックをダブルダウンしないように、専門家のピア判断で専門的な評価を再配置する必要があります。”インディアナ大学ブルーミントンの情報科学者キャシディ杉本は、より多くの指標が答えではないかもしれないことに同意します。”

Ioannidisは、しかし、彼の仕事が必要であると言います。 “人々はすでにとにかく個人レベルの指標に大きく依存しています。, 問題は、情報ができるだけ正確で、慎重に、体系的にコンパイルされていることを確認する方法です”と彼は言います。 “引用メトリックは消えることはできません。 私達は十分に彼らの多くの限定を認めるそれらの最もよい使用をするべきである。”