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率 九州 ( 工 -エネルギー科学) 新潟 ( 工 - 力学 ) 神戸 ( 海事科学 ) 60.0 ( 工 - 化学材料 ) 岡山 ( 工 - 機械システム系 ) 北海道 ( 総合理系 - 化学重点 ) 57.5 名古屋工業 ( 工 - 電気 機械工 ) 首都大学東京

49 中国 大学院 日本大学大学院 商学研究科 50 中国 大学院 法政大学大学院 経営学研究科 51 中国 大学院 法政大学大学院 社会学研究科 52 中国 大学院 法政大学大学院 経済学研究科 53 ドイツ 大学院 東京工業大学大学院 機械コース 54 中国 大学院 明治大学大学院 情報コミュニ

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37 東京 私 大妻女子大学大学院 人間文化研究科 38 東京 私 学習院大学大学院 人文科学研究科 39 東京 私 国際医療福祉大学大学院 医療福祉学研究科 40 東京 私 駒沢女子大学大学院 人文科学研究科 41 東京 私 駒澤大学大学院 人文科学研究科 心理学専攻 臨床心理学コース 42 東京

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資料 3 科学技術 学術審議会 ( 中間報告 ) 研究力を測る指標 ( 分野別 大学機能別 ) の抽出と 大学の研究力の可視化に関する基礎的研究 学術分科会 ( 第 65 回 ) H29.1.17 研究力 自然科学研究機構研究力強化推進本部特任教授小泉周 1

研究力とは何か? 英語論文 大学の研究力 産学連携 英語文献 社会貢献 日本語論文 人材育成 日本語文献 イノベーション 2

大学や研究機関をどのような指標で評価するか? 総数 ( 数 ) 平均など分数 (normalized 分母は?) 質 ( 価値 ) 論文? 著作物?( 日本語 英語 ) 研究者? 研究費? Size-dependentであるべき数字もあれば Size-independent( なんらかのnormalization 3 が必要 ) なものと両方ある

研究力 ( さまざまな側面 ) コアな指標セット サブコア指標 ( 関連指標 ) 指標 D 指標 G 英語論文 指標 A 指標 B 指標 E 指標 H 指標 C 全分野に適用 指標 F 指標 I 分野ごとに特徴 提案指標 ( 現在 データベース等の整備がないが 必要と考えられる指標 ) 4

どのようなものを指標と考えるか? 何を提案するのか? 一定の基準で共通して ( 自動で ) 取れるデータを用いた指標 自己申告のあやうさ 例 : 招待講演の数は測れる? 招待とは何か? 学会や ソサイエティーによっても異なる 自己申告をいくら集めても研究分析データにはならない 明確で再現可能な計算式によって測れる指標 現在はデータベースがない場合にはその提案も どの分野は どの指標で評価してはいけないか 間違いか それも報告 国際的に比較可能な指標 ( コア指標 ) NOT one-size fit all 一つだけの指標ですべてを語るようなものはない いくつかの組み合わせ 科学研究費補助金の分野 (66 分野 ) で解析

人文社会系 WG による検討 人文社会系 WG 座長人間文化研究機構後藤真 ( 研究分担者 ) メンバー上記に加えて人間文化研究機構より 2 名 ( 人文 ) 大学より 2 名 ( 社会 ) 人文社会系検討中指標 ( 特徴 ) 被引用の期間が長い ( 数年から数十年 ) 英語だけでなく 日本語などの母国語での文献も重要である ( 研究が言語に依存 ) 文献の中でも 単著が重要である ( 著者の数は少ない ) 大学等の組織単位の人文系研究力 ( 量と質 ) をはかる指標 ( 案 ) 論文だけでなく 書籍もカウントする ( 量 ) 著者数で割った分数カウントが望ましい Top publisher( 英語 ) を定め その著書数をカウントする ( 質 ) 日本語文献 ( 量 質 ) の把握 ( データベースの整備が必要 ) など 6

これまでの分析に基づく提案 研究力 7

提案 1: 大学の分野ごとの研究力を見る 3 つの側面 量 質 厚み 論文数被引用数など Top1% 論文数 割合など 大学のその分野は どのくらい層が厚いのか? Size-dependent Size-independent Size-dependent 8

厚み を見る指標 (1) h5-institutional index (5 は 5 年という意味 ) A 大学 C 領域 50 B 大学 C 領域 8 9 1 1 1 7 1 6 1 2 8 1 8 1 1 量 x 質 x 厚み h5-iindex =2 h5-iindex =6 h-count の仕方 それぞれの論文の引用数 論文 # 分野ごとに量 ( 論文数 ) と質 (Top1% 引用数など ) だけではなく 厚み指標を導入することにより これまでとは違う視点で その 強み を測ることができる 9

厚み を見る指標 (2) active authors( 過去 5 年間に論文著者となっている研究者数 ) 大学 A 分野 A 分野 B 分野 C 分野 D 大学 B 延べ数ではなく 同じ人物 @ 大学 分野は 1 とカウント 10

厚み指標データ 農学 生物科学 農学 生物科学 暫定 institution_name h5-index institution_name 研究者数 The University of Tokyo 53 The University of Tokyo 4,773 Kyoto University 45 Kyoto University 3,827 Nagoya University 40 Hokkaido University 3,079 Hokkaido University 38 Kyushu University 2,481 Tohoku University 35 Tohoku University 2,104 University of Tsukuba 34 Nagoya University 1,940 Osaka University 33 Osaka University 1,892 Okayama University 33 University of Tsukuba 1,404 Chiba University 32 Hiroshima University 1,256 Kyushu University 30 Kobe University 1,145 National Institutes of Natural Sciences 29 Okayama University 1,138 The National Institute of Genetics 27 Chiba University 1,059 Nara Institute of Science and Technology 27 Keio University 918 Kobe University 26 Tokyo University of Agriculture and Technology 894 Tokyo Institute of Technology 24 Kagoshima University 875 The Graduate University for Advanced Studies 24 Ehime University 711 Niigata University 24 Nagasaki University 710 Keio University 24 Gifu University 703 Hiroshima University 24 Niigata University 688 Yokohama City University 23 Kanazawa University 638 Nagasaki University 23 Kumamoto University 631 Tokyo Medical and Dental University 606 11

厚み指標データ 工学 工学 暫定 institution_name h5-index Tohoku University 59 The University of Tokyo 59 Kyoto University 46 Osaka University 46 Tokyo Institute of Technology 44 Kyushu University 38 Waseda University 35 University of Tsukuba 33 Nagoya University 33 Hokkaido University 32 Shinshu University 29 Hiroshima University 28 Keio University 27 Yamagata University 24 Chiba University 23 Shizuoka University 23 Osaka Prefecture University 23 Tokyo University of Agriculture and Technology 22 Kobe University 22 Tokyo University of Science 22 Nagaoka University of Technology 21 institution_name 研究者数 The University of Tokyo 7,705 Osaka University 5,865 Tohoku University 5,454 Kyoto University 4,939 Tokyo Institute of Technology 4,920 Kyushu University 3,866 Nagoya University 3,743 Hokkaido University 3,062 Waseda University 2,987 Keio University 2,267 University of Tsukuba 2,154 Kobe University 1,834 Hiroshima University 1,748 Kyoto Institute of Technology 1,546 Nagoya Institute of Technology 1,465 Chiba University 1,425 Tokyo University of Agriculture and Technology 1,343 Kyushu Institute of Technology 1,257 Okayama University 1,240 Yokohama National University 1,210 The University of Electro-Communications 1,160 12

厚み指標データ 獣医学 獣医学 暫定 institution_name h5-index Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine 12 The University of Tokyo 12 Gifu University 11 Osaka University 11 Hokkaido University 10 Nagasaki University 9 Iwate University 8 Tokyo University of Agriculture and Technology 8 Yamaguchi University 8 University of Tsukuba 7 Niigata University 7 Kyoto University 7 Ehime University 7 University of Miyazaki 7 Kagoshima University 7 Osaka Prefecture University 7 Tohoku University 6 Chiba University 6 Shinshu University 6 Kobe University 6 Tottori University 6 institution_name 研究者数 The University of Tokyo 442 Hokkaido University 391 Gifu University 357 Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine 262 Yamaguchi University 252 Tokyo University of Agriculture and Technology 236 Iwate University 169 Kagoshima University 166 Osaka University 137 University of Miyazaki 130 Tottori University 126 Kyoto University 113 Kobe University 97 Tohoku University 87 Nagasaki University 82 Hiroshima University 80 Chiba University 77 University of Tsukuba 70 Niigata University 58 Shinshu University 53 Okayama University 52 Nagoya University 51 13

科研費データの分析による 厚み 分析 科研費の取得は 単なる資金源としてのインプットとして考えるだけではなく ピアレビューによる 資金獲得能力 を表す指標として考えられる ( 新規採択数 新規採択額分析 ) 〇脳科学分科 ( 科研費分類 ) 新規採択数 (10 年 ) 機関名 脳科学 京都大学 33 東北大学 23 東京大学 19 筑波大学 16 大阪大学 15 玉川大学 15 名古屋大学 12 北海道大学 11 新潟大学 11 埼玉大学 9 九州大学 7 富山大学 7 奈良先端科学技術大学院大学 6 同志社大学 6 東京工業大学 6 慶應義塾大学 6 熊本大学 6 藤田保健衛生大学 5 近畿大学 5 新規採択額 (10 年 ) 機関名 脳科学 筑波大学 5.85E+08 京都大学 4.14E+08 東北大学 2.52E+08 東京大学 2.34E+08 埼玉大学 2.32E+08 玉川大学 1.95E+08 新潟大学 1.37E+08 慶應義塾大学 1.23E+08 九州大学 1.19E+08 大阪大学 1.14E+08 名古屋大学 1.02E+08 北海道大学 89520000 奈良先端科学技術大学院大学 74020000 立命館大学 63200000 富山大学 57000000 広島大学 49400000 同志社大学 35100000 自治医科大学 33000000 東京工業大学 30200000 藤田保健衛生大学 29600000 ( 相対値 対数軸 ) 14

〇経営学分科 ( 科研費分類 ) 新規採択数 (10 年 ) 機関名 経営学 神戸大学 128 早稲田大学 118 法政大学 74 関西大学 73 立命館大学 71 明治大学 66 一橋大学 66 横浜国立大学 59 京都大学 57 東北大学 54 同志社大学 53 青山学院大学 52 日本大学 51 東京大学 47 京都産業大学 47 北海道大学 46 慶應義塾大学 45 大阪市立大学 43 香川大学 37 筑波大学 37 新規採択額 (10 年 ) 機関名 経営学 神戸大学 800730000 早稲田大学 564880000 法政大学 399500000 一橋大学 362700000 京都大学 318330000 明治大学 294600000 東京大学 275800000 関西大学 272370000 東京工業大学 257200000 横浜国立大学 255200000 東北大学 231320000 同志社大学 227080000 大阪市立大学 225280000 立命館大学 221040000 北海道大学 218570000 青山学院大学 200900000 関西学院大学 172170000 日本大学 167000000 中央大学 164600000 慶應義塾大学 163180000 ( 相対値 対数軸 ) 15

提案 2 国際性をどのようにみるか? 国際共著論文率は果たして重要な指標か? 国際共著論文率 = 国際共著論文数 / 総論文数仮説 : 国際共著論文のほうが citation も多く 良い論文である 国際共著論文をふやせば citation/ インパクトも上がるのではないか 実際には 国際共著論文のほうが citation などのインパクトが高くなる傾向はあるが そうでない分野も多々ある citation などのインパクトを大きくする目的であれば 産学連携共著論文のほうが貢献度は大きく そこまで国際共著論文は貢献しない そもそも 国際共著論文率が高いほうが研究力が強いのか? その国家が独自に研究遂行する力がなければ 国際共著論文率は自ずと高くなる 指標が独り歩きし 国際共著論文の水増し (author に名前を入れる ) などの事態が発生 そもそもの目的と乖離したところで 国際共著論文率をあげることが行われても意味がない むしろ どのくらいの数の機関と国際的な連携を太くもっていることが 研究大学としての強みなのではないか 16

提案 : 国際共著連携機関の h 数 (CNI: collaborative network index) 10 5 機関 A 6 5 5 4 50 機関 B 3 1 1 1 国際共著論文数 :31 国際連携機関数 :5 International CNI:5 国際共著論文数 :60 国際連携機関数 :6 International CNI:3 17

( 暫定値 ) CNI h-count 東大 226 筑波大 215 名大 210 京大 210 東工大 209 早稲田 209 KEK 209 岡山 208 阪大 207 神戸 204 九大 201 広島 128 東北大 75 NINS 53 新潟 50 千葉 47 北大 39 慶應 26 金沢 22 長崎 17 熊本 17 一橋 5 東京大学は 海外の 226 機関とそれぞれ 226 以上の論文を出しています 暫定 注意 : 分野による傾向の違いも要検討 18

国際アドバイザーからのアドバイス 国際アドバイザー 1.Cambridge 大学 John Green 氏 2. エルゼビア Lisa Colledge 3.AAAS Brian Lin 4. エルゼビア M hamed Aisati 1. 節度をもって使えば 研究評価指標は よりよい決断を導くのに有効 黄金則 1) 定性的なものと定量的なもの 両方の評価手法を用い 決定をしていくこと 黄金則 2) 定量的なものを測る際にも 1 つ以上の評価指標を用いること 2. ベンチマークの成功のためには 明確な課題の抽出と 適切な評価指標の設定が重要 3. コアとなる評価指標群の確立 + 分野ごとの個別の補足的な指標の設定 4. 日本語文献は まず一定の専門家集団でテストすべき 5. 新しい評価指標は あくまで伝統的な指標も大切にしたうえに成り立つ

今後の流れ ランキング順位のような 1 次元の指標では評価できない 大学の多様性とそれぞれの特徴の把握 主要指標の選択とその関係性の把握 分野別に個々の大学の 強み を どのように 見える化 するか大学の分野ごとの特徴をどのように把握するか? 国際比較をどうすすめるか? 人文社会系研究力分析について考え方の整理 ( 非英語文献をどう扱うかも含む ) ヨーロッパおよびアメリカにおける調査 意見交換が必要 報告書のまとめ (6 月まで ) とともに 大学との意見交換 説明会などを予定 2 月 ( 意見聴取 ) 6 月 ( 報告会 ) 大学への訪問と意見交換も 20

量 質 厚み 論文数被引用数など Top1% 論文数 割合など 大学のその分野は どのくらい層が厚いのか? 国際性 科研費分析 (peer-review の結果として ) 21

今後もどうぞよろしくお願いいたします 連絡先 : 自然科学研究機構研究力強化推進本部特任教授小泉周 (a.koizumi@nins.jp) 22