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1 CONCEPTUAL: AGILE InCites を用いた研究成果分析の手法 機関分析から個人評価まで トムソン ロイター学術情報ソリューションシニアマネージャー広瀬容子 1

2 内容 トムソン ロイターについて 研究評価を取り巻くステークホルダー? 客観的 定量的に測ることができる研究成果? 評価者とそのニーズ コアジャーナルを研究評価に用いる際のメリットと注意点 研究評価に用いるデータソースの条件 研究評価に用いられる主なデータ項目 ソリューションとしてのInCites ResearcherID 研究の未来予測は可能か 2

3 トムソン ロイターについて Thomson Reuters( 従業員数 55,000 人 売上高 $131 億ドル ) 医薬 創薬情報 学術情報 知的財産情報 金融情報 報道 主要製品 ブランド 製薬 化学業界向け大学 研究機関向け企業 研究機関向け 学術文献 引用情報 研究評価 分析ツール カスタムサービス Web of Science InCites Journal Citation Reports 特許商標デタ調査分析サビス年金管理サビス Thomson Innovation 特許 商標データ 調査分析サービス 年金管理サービス 医薬品パイプライン情報 ジェネリック関連情報 データ分析 カスタムレポート 化合物 化学反応情報 薬事 規制情報 DWPI Brandy NTS Cortellis 3

4 研究評価を取り巻くステークホルダー? 4

5 客観的 定量的に測ることができる研究成果? 報告書 論文書籍特許学術雑誌掲載論文国際誌掲載論文 学会発表芸術作品その他 etc コアジャーナル掲載論文 5

6 評価者は誰か どのようなニーズがあるか Persona Needs 政策立案 決定者 企業助成金提供機関 大学経営層 研究拠点長 部局長など 研究者 重点投資すべき分野 大学 研究拠点などを把握 産学連携先の検討 成果測定提供結果のトラッキング 産学連携先の検討 自機関の研究成果の把握 投資すべき分野 牽引する研究者 人事 説明責任研究費申請の資料作成研究成果の報告就職活動 6

7 コアジャーナル コアジャーナルを研究評価に用いる際の 掲載論文 メリットと注意点 メリット 見える化しやすい 計量的に判断できる アピールしやすい 研究の知識のない当事者以外の人が判断しやすい グローバルな物差しに使える 注意点 それが 全て では無い 人社系は一部を除き評価がほぼ不可能 あくまでもピア レビューの補完資料 ひとつの分析指標に頼らず 多面的に見る必要 7

8 Web of Science 幅広い分野のコアジャーナルほか 国際会議録 専門書を収録した引用索引データベース Conference Proceedings Citation Index- Social Science & Humanities (CPCI-SSH) Conference Proceedings Citation Index- Science (CPCI-S) Science Citation Index Expanded (SCIE) Arts & Humanities Citation Index (A&HCI) 収録誌数 : 約 12,000 誌レコード数 : 約 55,000,000 件 Social Sciences Citation Index (SSCI) 2011 年リリース Book Citation Index Science/Social Sciences & Humanities(BKCI- S/SSH)25,000 title 専門書 2003 年 ~ 現在 8

9 研究評価に用いるデータソースの条件 厳選された国際誌である 高品質のジャーナルに掲載される= 質の保証データがきちんと索引されている 著者名が全て索引されている= 共著者の分析ができる 著者の所属機関が全て索引されている= 共同研究機関の分析ができる 論文データにドキュメントタイプが付与されている 論文データに分野が付与されている引用情報がある 何回引用されているか どこから引用されているか 他大学と比較して多いか 少ないか 他大学と比較するためには 所属機関が全て索引されている必要がある 論文データに Funding 情報がある 9

10 研究評価に用いられる主なデータ項目 From Web of Science 著者名 被引用数 ドキュメントタイプ 10

11 著者所属国 / 地域名 大学機関名部局名など ResearcherID Funding 情報 謝辞 分野 11

12 客観的 定量的に測ることのできる評価項目 目的 評価項目 データ 生産性 論文数 評価の対象 国 地域 成果測定 質効率性 被引用数平均被引用数 機関 成長速度 経年変化 部局 相対比較 競争力 ベンチマーク 世界 Peer 期待値 研究者 12

13 InCites Web of Science Address Unification Data Cleansing & Standardization Normalization and Baselines Web of Scienceのデータについて 著者所属機関の各種記載の統一 データクリーニング等を行い標準化したデータを用いて作成 13

14 InCites 3 つのモジュール Research Performance Profiles(RPP) 任意の集合で著者単位 論文単位までの詳細な分析 Global Comparisons(GC) 世界 2,500 機関の分野 年代別の論文数 被引用数を比較 Institutional Profiles(IP) 世界 TOP 機関の論文以外のさまざまな指標を収録 比較 TIMES Higher Education の調査データとしても使用 14

15 InCites の特徴 基本は 表 と グラフ いたってシンプル わかり易い 背後にあるデータの意味をつきとめやすい データはすべてダウンロード可能 InCites のインターフェースを使わずに 自在に分析もできる 15

16 国 地域別比較例 日本 シンガポール 中国 Impact Relative To World 中国 日本 シンガポールにおける相対被引用インパクト推移世界平均を1とした時の相対的な質の比較 16

17 国 地域別比較例 (Physics) 日本 シンガポール 中国 17

18 機関の比較 ( 中国 C9 大学 vs 日本 RU11 大学 ) 全分野直近 5 年間のトータル比較 中国版 アイビーリーグ 北京大学 清華大学 浙江大学 ハルビン工業大学 復旦大学 上海交通大学 南京大学 中国科学技術大学 西安交通大学 RU11 C9 %Documents in World( 論文シェア ) 18

19 RU11 大学直近 5 年論文数の比較 何の分野でしょう? 19

20 画面例 ( 動画 ) 20

21 InCites で分析可能な分野の種類 1. Australia ERA 2010 FOR Level 1 (23 Broad categories 2 digit codes) 2. Australia ERA 2010 FOR Level 2 (149 Narrow categories 4 digit codes) 3. China SCADC Subject Categories (12 Broad level by 2 digit codes) 4. China SCADC Subject Categories (77 Narrow level by 4 digit codes) 5. Essential Science Indicators: 22 Subject Areas 6. FAPESP (BRAZIL) 7. OECD: Frascati Fields of Science 8. UK RAE 2008 Units of Assessment (63 categories) 9. Web of Science: 249 Subject Areas 21

22 InCites 分析例 ヒューストン大学を例に 助成金提供機関に対して 特定の研究分野について成果を示したい Even though h we have no medical school, UH faculty have made strong contributions to health- related research (Medical School はないが Health 関連 分野への貢献が大きい ) 22

23 ソリューションとしての InCites 特定の分野の研究に貢献している研究者は誰 研究のコラボレーション 連携の成果測定 UH においてトレンドを牽引している研究は何なのか 同規模 同レベルの大学において何がトレンド同レベルの大学において何がトレンドとなっているのか 客観データ仮説事実確認戦略策定 23

24 ヒューストン大学の直近 10 年の分野別論文数 (ESI22 分野で見た場合 ) Clinical Medicine 論文数は抜きんでて多くはない 24

25 Chemistry とPhysics 分野の論文シェア (ESI22 分野 ) 25

26 Clinical Medicine 分野論文シェア (ESI22 分野 ) 26

27 ヒューストン大学の被引用数を世界平均と比較 ( 相対被引用インパクト ) Clinical Medicine 世界平均に達していない 27

28 では Clinical Medicine の詳細分野のうちどこが牽引しているのか? Allergy/Andrology/Anesthesiology/Cardiac & Cardiovascular Systems/Clinical Neurology/Critical Care Medicine/Dentistry, Oral Surgery & Medicine/Dermatology/Emergency Medicine/ Endocrinology & Metabolism/Engineering, Biomedical/ Gastroenterology & Hepatology/Geriatrics & Gerontology/Health Care Sciences & Services/Hematology/Immunology/Infectious マクロな分野からミクロな分野まで Diseases/Integrative & Complementary Medicine/Materials Science, Biomaterials/Medical Informatics/Medical Laboratory Technology/Medicine, General & Internal/Medicine, Legal/ Medicine, Miscellaneous/Medicine, Research & Experimental/ Neuroimaging/Nutrition & Dietetics/Obstetrics & Gynecology/ Oncology/Ophthalmology/Orthopedics/Otorhinolaryngology/ Pathology/Pediatrics/Peripheral Vascular Disease/ Pharmacology & Pharmacy/Physiology/Public, Environmental & Occupational Health/Radiology, Nuclear Medicine & Medical Imaging/Rehabilitation/Reproductive Biology/Respiratory System/Rheumatology/Sport t /S t Sciences/Surgery/ / Transplantation/Tropical Medicine/Urology & Nephrology 28

29 直近 5 年の論文数 Ophthalmology( 眼科学 ) Pharmacology & Pharmacy ( 薬理学 薬学 ) Public, Env & Occ Hlth ( 公衆衛生 環境衛生 労働衛生 ) 29

30 論文シェアの伸び Ophthalmology( 眼科学 ) Pharmacology & Pharmacy ( 薬理学 薬学 ) Public, Env & Occ Hlth ( 公衆衛生 環境衛生 労働衛生 ) 30

31 どの研究機関とコラボレーションしているか Average Percentile が大きい = 課題? 31

32 Average Percentile 86 報の論文のパーセンタイルの平均値 パーセンタイル : 同年の同分野における被引用数を上から並べた順位 32

33 誰が貢献しているのか AUTHOR RANKING WITH SELF CITATION ANALYSIS 著者名被引用数論文数自己引用自己引用割合 Dr. A Dr. B Dr. C Dr. A Dr. B Dr. C 33

34 論文数 論文数と被引用数の伸びから発展性を予測 被引用数 Dr. A Dr. B Dr. C The departments can also generate more localized reports for funding or tenure review 研究資金配分やテニュア審査の参考資料として活用 34

35 部局の詳細分析例 35

36 Disciplinarity Index 1に近づけば近づくほどひとつの分野への集中度が高い Interdisciplinarity Index 1 に近づけば近づくほどよりMultidisciplinaryに近い 36

37 Percentile articles above/below expected level 棒グラフが緑で上向き全体的なパフォーマンスが高い 棒グラフが赤で下向き全体的なパフォーマンスが低い 37

38 InCites 活用の最適化のために Author:Dr. A Author:Dr. A Department: Author:Dr. A Department: Pharmacy Author:Dr. A Department: Pharmacy Author:Dr. A Ati Articles Department: Pharmacy Author:Dr. List A Articles Department: List Pharmacy Author:Dr. A Articles Department: List Pharmacy Articles Department: List Pharmacy Articles List Pharmacy Articles List Articles List InCites Author Profile Data ResearchreIDや著者別論文リストなどを基にしたデータソース :Author Profile Data Set を作成 38

39 ResearcherID とは ResearcherID は 誰が何を書いたのかを正確に把握し 研究者同士のつながりを生むトムソン ロイターが無償で提供するプラットフォームです 39

40 ResearcherID 画面例 1 トップ画面 Web of Science へのリンク 固有の背番号を取得この ResearcherID は Web of Science に収録 最新の被引用数を表示 40

41 ResearcherID 画面例 2 各研究者の研究状況を表示 被引用数 h-index 等の評価指標を表示 41

42 ResearcherID 画面例 3 引用ネットワークの表示 地図の他 カテゴリや年代別の引用 共著の傾向を表示 どの国の研究者に引用されたか どの国の研究者との共著が多いか等を表示 42

43 ResearcherID の国内活用例 世界トップレベル研究拠点プログラム (WPI)6 拠点中 4 拠点で活用中 PI の ResearcherID 取得義務付け 研究者全員の登録 Adminツールを利用しての更新作業 ウェブページでの公開 その他 43

44 研究の未来予測は可能か 先端領域 (Research Front) の選定 全世界で発表される論文 Web of Science に収録される論文 トップ 1% の高被引用論文 リサーチフロント 44

45 共引用分析によるリサーチフロントの形成 1. 論文 A Bが 論文 Pによって 共に 引用されているとき AとBには 関連性 がある A B P 2. 論文 A B Cの間に 上記の関連性が見出されるとき A B Cは リサーチフロント を形成する A B C Small, H. Co-citation in scientific literature: new measure of relationship between two documents. Journal of the American Society for Information Science, 24 (4): ,

46 リサーチフロントアワードの選定方法 1 高被引用論文の抽出 2 共引用分析 3 ホットペーパーの分析 47 フロント 16 名が決定 22 分野の被引用数トップ1% データソースはWeb of Science 1で抽出されたすべての論文の引用データを調べる 共通して引用している割合 ( 共引用度 ) が一定以上の集合体を作る 日本の研究機関所属の研究者の割合の高い集合体を選出 2の中で 被引用数が短期間で急激に伸びた論文を調べる これにより 今勢いのある先端研究領域が特定できる 日本が力を持っている先端研究領域と その領域をけん引する研究者が決定される 46

47 第 3 回リサーチフロントアワード授賞式 (2012 年 2 月 ) 47

48 Thank You お問合わせ : トムソン ロイター学術情報ソリューション Tel: Fax: ts.info.jp@thomsonreuters.com 48

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