Glänzel Wolfgang, Schubert András, Vasvári Lilian (szerk.): Kis tudománymetria, nagy tudománymetria... és azon túl (A MTAK Informatikai És Tudományelemzési Sorozata 8., 2001)

Hozzászólások

Hozzászólások 67 «exponenciális növekedés» csakúgy, mint az «impakt faktor» vagy a «hivatkozási index». Valójában a legtöbb bibliometriai kutatás négy kategóriába sorolható: 1. egyváltozós adatok empirikus valószínűség-eloszlásainak illesztése, 2. a diszciplínák térképezése, 3. impakt kutatások, 4. vegyes kutatások. Az első kategóriába tartozó kutatások jelentős része valóban közhelyszerűvé vált. A híres panasz parafrázisában: „a Bradford-kutatásoknak soha sincs vége", s levonjuk az elmaradhatatlan konklúziót: „újból bebizonyítottuk a Bradford-eloszlás érvényességét". És ha nem Bradford-tanulmány, akkor Lotka vagy Zipf vagy valamilyen exponenciális görbe. A mostanság divatos «kaotikus» megközelítés kivételével kevés újat tudnak közölni, még az alapvetőbb eloszlási tanulmányok is - mint például a Poisson, a negatív binomiális, az általánosított inverz Gauss-féle Poisson - ritkán lépnek tovább a görbe illesztésnél, a kontextus vizsgálata, az elemzés és a magyarázat elmarad. Kis erőfeszítéssel még jobban illeszkedő adatokat találhatunk, de ez az elméletnek nem igazán kedvez. Ezek az «univariáns» kutatások jelentősen fejlődnének, ha az adatokat pontosan definiálnák és ellenőriznék találomra kiválasztott változókkal, amelyek magyarázó és predikatív modellek independens változóitól függnek. De ilyen modellekkel ritkán találkozhatunk. A második kategória, a tudományágak térképezése az utóbbi években meglehetősen nagy népszerűségnek örvend. Ezek a tanulmányok szinte kivétel nélkül a szerzők, a folyóiratok vagy az aldiszciplínák közötti kapcsolatok kétdimenziós vetületei, de meg sem próbálják ezeket a dimenziókat meghatározni, pedig azok a teoretikus tanulmányok, melyek a koordináták meghatározásának módszereivel foglalkoznak, bebizonyították, hogy egy dimenzió gyakran elégséges, különösen, amikor a tárgyak száma kevés. A többi dimenzió szinte sohasem igazolható, csak nagyon nagyszámú tétel esetén. A kutatók sohasem kísérelik meg, hogy a dimenziókat külső változókkal hozzák összhangba. A másik probléma ezekkel a térképező tanulmányokkal az, hogy a közös idézetek számának konfidencia intervallumai és a hasonlóság vagy a korrelációs koefficiensek a tételek között gyakran nagyon nagyok, súlyos kétségeket támasztva a térképezett tételek között kiszámított távolságok megbízhatóságát illetően. Még várat magára az a térképező tanulmány, amely ezeknek a problémáknak a megoldását célozza meg. Az impakt stúdiumok a harmadik divatos kategória. Ez szinte mindig az idézeteknek és a publikált cikkeknek az arányszámaiban nyilvánul meg. Az arányszámokat önmagukban aligha tekinthetjük jelentéssel bíró elemeknek. Ezeket az arányszámokat a magastól az alacsonyig rangsorolják, azt implikálva, hogy a legmagasabb arányszám - országra, folyóiratra, tárgyra, szerzőre vagy másra - valami nagyobbat, jobbat vagy fontosabbat jelent. Az egyik legalapvetőbb ismeret, amit egy kezdő statisztikai tanfolyamon megtanítanak, hogy két egymáshoz nagyon közel álló statisztikai adat - például az arányszámok és az átlagok esetében - sorrendbe állítva nem valószínű, hogy lényegesen eltérne egymástól. Mégis például a 6,519 impakt faktor diadalmaskodik a 6,518 felett. Továbbá a rangsorolásnak magának is megkér-