Ilościowa analiza wykorzystania oprogramowania w badaniach bibliometrycznych
Adam Jachimczyk
http://orcid.org/0000-0003-2917-6926
Afiliacja: Katedra Bibliografii i Dokumentacji Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii Uniwersytet Warszawski, Polska
Abstrakt
Cel/Teza: Celem analizy było prześledzenie częstości wykorzystania oprogramowania bibliometrycznego oraz aplikacji do analizy sieci społecznych przez badaczy publikujących teksty o tematyce bibliometrycznej.
Koncepcja/Metody badań: Artykuły wraz z danymi bibliograficznymi zostały pobrane z serwisu Public Library of Science (PLoS). Do zidentyfikowania publikacji wykorzystano pakiet rplos. Nazwy aplikacji stosowanych w analizach bibliometrycznych ustalono na podstawie literatury przedmiotu oraz witryn internetowych poświęconych tej problematyce. Ogółem w analizie uwzględniono 52 aplikacje, w tym 38 bibliometrycznych i 14 programów do analizy sieci społecznych.
Wyniki i wnioski: Łącznie znaleziono 144 artykuły, w których było wymienione przynajmniej jedno oprogramowanie bibliometryczne lub do analizy sieci społecznych. W publikacjach wymieniono 57.69% aplikacji spośród 52, które stały się przedmiotem analizy. Badacze wykorzystali przynajmniej raz 52.63% aplikacji bibliometrycznych oraz 71.43% programów do analizy sieci społecznych. Wśród oprogramowania wyraźnie dominują dwa programy: Gephi i VOSviewer, z których każdy był wskazywany przez badaczy w ponad 20% artykułów.
Oryginalność/Wartość poznawcza: Analiza pokazuje znaczenie określonego oprogramowania w analizach bibliometrycznych. Identyfikuje najczęściej wykorzystywane oprogramowanie oraz ewolucję jego wykorzystania w ostatniej dekadzie.
Słowa kluczowe
Analiza sieci społecznych; Bibliometria; Oprogramowanie; Wykorzystanie oprogramowania
Deskryptory Biblioteki Narodowej
2001-; Analiza sieciowa; Bibliometria; Programy komputerowe; Publikacje naukowe; Społeczeństwo informacyjne; Polska;Bibliografia
Archambault, É., Campbell, D., Gingras, Y., Larivière, V. (2009). Comparing Bibliometric Statistics Obtained From the Web of Science and Scopus. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(7), 1320–1326. https://doi.org/10.1002/asi.21062
Aria, M., Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-Tool for Comprehensive Science Mapping Analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Bales, M. E., Wright, D. N., Oxley, P. R., Wheeler, T. R. (2020). Bibliometric Visualization and Analysis Software: State of the Art, Workflows, and Best Practices [online] [19.12.2021], https://ecommons.cornell.edu/handle/1813/69597
Bouchard, L., Albertini, M., Batista, R., de Montigny, J. (2015). Research on Health Inequalities: A Bibliometric Analysis (1966–2014). Social Science & Medicine, 141, 100–108. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2015.07.022
Chamberlain, S., Boettiger, C., Ram, K., rOpenSci (2021). rplos: Interface to the Search API for “PLoS” Journals (Version 1.0.0) [online]. Cran R-Project, [19.12.2021], https://cran.r-project.org/web/packages/rplos/index.html
Clarivate (2021). HistCite: No longer in active development or officially supported [online]. Clarivate [19.12.2021], https://support.clarivate.com/ScientificandAcademicResearch/s/article/HistCite-Nolonger-in-active-development-or-officially-supported?language=en_US
Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., Herrera, F. (2011). Science Mapping Software Tools: Review, Analysis, and Cooperative Study Among Tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(7), 1382–1402. https://doi.org/10.1002/asi.21525
Cooper, I. D. (2015). Bibliometrics Basics. Journal of the Medical Library Association : JMLA, 103(4), 217–218. https://doi.org/10.3163/1536–5050.103.4.013
CRAN (n.d.). The Comprehensive R Archive Network [online], [19.12.2021], https://cran.r-project.org/
Cronin, B. (2015). Getting Started in Social Network Analysis with NETDRAW [online] [19.12.2021], https://core.ac.uk/download/pdf/74244341.pdf
Decan, A., Mens, T., Claes, M., Grosjean, P. (2015). On the Development and Distribution of R Packages [online]. Proceedings of the 2015 European Conference on Software Architecture Workshops [19.12.2021], https://doi.org/10.1145/2797433.2797476
Dembe, A. E., Partridge, J. S., Geist, L. C. (2011). Statistical Software Applications Used in Health Services Research: Analysis of Published Studies in the U.S. BMC Health Services Research, 11(1), 252. https://doi.org/10.1186/1472–6963-11–252
Du, C., Cohoon, J., Lopez, P., Howison, J. (2021). Softcite Dataset: A Dataset of Software Mentions in Biomedical and Economic Research Publications. Journal of the Association for Information Science and Technology, 72(7), 870–884. https://doi.org/10.1002/asi.24454
Du, C., Howison, J., Lopez, P. (n.d.). Softcite: Automatic Extraction of Software Mentions in Research Literature [online] [19.12.2021], https://scinlp.org/history/2020/pdfs/softcite-automaticextraction-of-software-mentions-in-research-literature.pdf
Elie, L., Granier, C., Rigot, S. (2021). The Different Types of Renewable Energy Finance: A Bibliometric Analysis. Energy Economics, 93, 104997. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104997
Gentleman, R. C., Carey, V. J., Bates, D. M., Bolstad, B., Dettling, M., Dudoit, S., ... Zhang, J. (2004). Bioconductor: Open Software Development for Computational Biology and Bioinformatics. Genome Biology, 5(10), R80. https://doi.org/10.1186/gb-2004-5-10-r80
German, D. M., Adams, B., Hassan, A. E. (2013). The Evolution of the R Software Ecosystem. 17th European Conference on Software Maintenance and Reengineering. https://doi.org/10.1109/CSMR.2013.33
Hamid Jamali, R. (n.d.). Scientometric Portal [online] [19.12.2021], https://sites.google.com/site/hjamali/scientometric-portal
Howison, J., Bullard, J. (2016b). Software in the Scientific Literature: Problems With Seeing, Finding, and Using Software Mentioned in the Biology Literature. Journal of the Association for Information Science and Technology, 67(9), 2137–2155. https://doi.org/10.1002/asi.23538
Howison, J., Deelman, E., McLennan, M. J., Ferreira da Silva, R., Herbsleb, J. D. (2015). Understanding the Scientific Software Ecosystem and Its Impact: Current and Future Measures. Research Evaluation, 24(4), 454–470. https://doi.org/10.1093/reseval/rvv014
Hutchins, B. I., Baker, K. L., Davis, M. T., Diwersy, M. A., Haque, E., Harriman, R. M., ... Santangelo, G. M. (2019). The NIH Open Citation Collection: A Public Access, Broad Coverage Resource. PLOS Biology, 17(10), e3000385. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000385
Joppa, L., Mcinerny, G., Harper, R., Salido, L., Takeda, K., O’Hara, K., ... Emmott, S. (2013). Troubling Trends in Scientific Software Use. Science (New York, N.Y.), 340, 814–815. https://doi.org/10.1126/science.1231535
Kammerer, K., Göster, M., Reichert, M., Pryss, R. (2021). Ambalytics: A Scalable and Distributed System Architecture Concept for Bibliometric Network Analyses. Future Internet, 13(8), 203. https://doi.org/10.3390/fi13080203
Kaur, J., Hoang, D. T., Sun, X., Possamai, L., JafariAsbagh, M., Patil, S., Menczer, F. (2012a). Scholarometer: A Social Framework for Analyzing Impact Across Disciplines. PLOS ONE, 7(9), e43235. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0043235
Kaur, J., Hoang, D. T., Sun, X., Possamai, L., JafariAsbagh, M., Patil, S., Menczer, F. (2012b). Scholarometer: A Social Framework for Analyzing Impact Across Disciplines. PLOS ONE, 7(9), e43235. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0043235
Li, K., Yan, E. (2018). Co-mention Network of R Packages: Scientific Impact and Clustering Structure. Journal of Informetrics, 12(1), 87–100. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.12.001
Li, L., Catalá-López, F., Alonso-Arroyo, A., Tian, J., Aleixandre-Benavent, R., Pieper, D., Yang, K. (2016). The Global Research Collaboration of Network Meta-Analysis: A Social Network Analysis. PLOS ONE, 11(9), e0163239. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0163239
Majeed, S., Uzair, M., Qamar, U., Farooq, A. (2020). Social Network Analysis Visualization Tools: A Comparative Review. 2020 IEEE 23rd International Multitopic Conference (INMIC), 1–6. https://doi.org/10.1109/INMIC50486.2020.9318162
Mayernik, M. S., Hart, D. L., Maull, K. E., Weber, N. M. (2017). Assessing and Tracing the Outcomes and Impact of Research Infrastructures. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(6), 1341–1359. https://doi.org/10.1002/asi.23721
Meho, L. I., Yang, K. (2007). Impact of Data Sources on Citation Counts and Rankings of LIS Faculty: Web of Science Versus Scopus and Google Scholar. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(13), 2105–2125. https://doi.org/10.1002/asi.20677
Microsoft (2021). Microsoft Excel [online] [19.12.2021], https://www.microsoft.com/pl-pl/microsoft-365/excel
Moral-Muñoz, J. A., Herrera-Viedma, E., Santisteban-Espejo, A., Cobo, M. J. (2020). Software Tools for Conducting Bibliometric Analysis in Science: An Up-To-Date Review. El Profesional de La Información, 29(1). https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.03
Moral-Munoz, J. A., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., Cobo, M. J. (2019). Science Mapping Analysis Software Tools: A Review. In W. Glänzel, H. F. Moed, U. Schmoch, & M. Thelwall (eds.), Springer Handbook of Science and Technology Indicators (pp. 159–185). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-02511-3_7
Pajek (2007). WoS2Pajek. Package for Large Network Analysis [online] [19.12.2021], http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/WoS2Pajek/default.htm
Pan, X., Yan, E., Cui, M., Hua, W. (2018). Examining the Usage, Citation, and Diffusion Patterns of Bibliometric Mapping Software: A Comparative Study of Three Tools. Journal of Informetrics, 12(2), 481–493. https://doi.org/10.1016/j.joi.2018.03.005
Pan, X., Yan, E., Cui, M., Hua, W. (2019). How Important Is Software to Library and Information Science Research? A Content Analysis of Full-Text Publications. Journal of Informetrics, 13(1), 397–406. https://doi.org/10.1016/j.joi.2019.02.002
Pan, X., Yan, E., Hua, W. (2016). Disciplinary Differences of Software Use and Impact in Scientific Literature. Scientometrics, 109(3), 1593–1610. https://doi.org/10.1007/s11192-016-2138-4
Pan, X., Yan, E., Wang, Q., Hua, W. (2015). Assessing the Impact of Software on Science: A Bootstrapped Learning of Software Entities in Full-Text Papers. Journal of Informetrics, 9(4), 860–871. https://doi.org/10.1016/j.joi.2015.07.012
PLOS (n.d.). Text & Data Mining [online] [19.12.2021], https://plos.org/text-and-data-mining/
PLOS ONE (n.d.). Materials, Softwares, and Code Sharing [online]. Plos One, [19.12.2021], https:// journals.plos.org/plosone/s/materials-software-and-code-sharing
Pradhan, P. (2016). Science Mapping and Visualization Tools Used in Bibliometric & Scientometric Studies: An Overview. INFLIBNET Newsletter, 23, 19–33.
R Foundation (2020). The R project for statistical computing [online]. The R Foundation , [19.12.2021], https://www.R-project.org/
Roldan-Valadez, E., Salazar-Ruiz, S. Y., Ibarra-Contreras, R., Rios, C. (2019). Current Concepts on bibliometrics: A Brief Review About Impact Factor, Eigenfactor Score, CiteScore, SCImago Journal Rank, Source-Normalised Impact per Paper, H-index, and Alternative Metrics. Irish Journal of Medical Science, 188(3), 939–951. https://doi.org/10.1007/s11845-018-1936-5
Schindler, D., Zapilko, B., Krüger, F. (2019). SoftwareKG [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.3571350
Schindler, D., Zapilko, B., Krüger, F. (2020). Investigating Software Usage in the Social Sciences: A Knowledge Graph Approach. The Semantic Web, 271–286. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49461-2_16
Serrat, O. (2017). Social Network Analysis. In O. Serrat (ed.), Knowledge Solutions (pp. 39–43). Singapore: Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-10-0983-9_9
Slater, L. (2012). PubMed PubReMiner. Journal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l’Association Des Bibliothèques de La Santé Du Canada, 33(2), 106–107. https://doi.org/10.5596/c2012-014
Smith, A. M., Katz, D. S., Niemeyer, K. E., FORCE11 Software Citation Working Group. (2016). Software Citation Principles. PeerJ Computer Science, 2, e86. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.86 Social network (2021, December 19). Social network analysis software [online]. Wikipedia, The Free Encyclopedia [19.12.2021], https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Social_network_analysis_software&oldid=1041385709
Starr, J., Castro, E., Crosas, M., Dumontier, M., Downs, R. R., Duerr, R., ... Clark, T. (2015). Achieving Human and Machine Accessibility of Cited Data in Scholarly Publications. PeerJ Computer Science, 1,e1. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1
Tenner, H., Thurmayr, G. R., Thurmayr, R. (2003). Data Mining With Meva in MEDLINE. In P. Perner, R. Brause, & H.-G. Holzhütter (eds.), Medical Data Analysis (pp. 39–46). Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-39619-2_6
Todeschini, R., Baccini, A. (2016). Handbook of Bibliometric Indicators: Quantitative Tools for Studying and Evaluating Research. Weinheim, Germany: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA. https://doi.org/10.1002/9783527681969
VOSviewer (1.6.17). (2021). [Windows]. https://www.vosviewer.com/downloads/VOSviewer_1.6.17_exe.zip
van Eck, N. J., Waltman, L. (2014). Visualizing Bibliometric Networks. In Y. Ding, R. Rousseau & D. Wolfram (eds.), Measuring Scholarly Impact (pp. 285–320). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10377-8_13
Xu, S., Shu, G., Qiang, S., Lei, C., Xiumei, Z. (2013). Advances in Plastic and Cosmetic Surgery at Home and Abroad – A Bibliometric Analysis. European Review for Medical and Pharmacological Sciences [online], 17(20), 2732–2754.
http://orcid.org/0000-0003-2917-6926
Afiliacja: Katedra Bibliografii i Dokumentacji Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii Uniwersytet Warszawski, Polska
Biogram:
Dr ADAM JACHIMCZYK jest adiunktem w Katedrze Bibliografii i Dokumentacji na Wydziale Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii Uniwersytetu Warszawskiego. Jego zainteresowania naukowe obejmują zastosowanie technologii informatycznej w działalności informacyjnej. Opublikował m.in.: Internetowe zasoby bibliograficzne instytutów badawczych oraz jednostek Polskiej Akademii Nauk (J. Franke, J. Woźniak-Kasperek, red., Bibliografia: historia, teoria, praktyka: praca zbiorowa, 2016) Web directories: selected features and their impact on directory quality (Program-Electronic Library and Information Systems, 2016, współaut. M. Chrapek, Z. Chrapek); Otwarte dane badawcze. Casus polskich instytutów badawczych (Zagadnienia Naukoznawstwa, 2015).
Kontakt z autorem:
a.jachimczyk@uw.edu.pl
Katedra Bibliografii i Dokumentacji
Wydział, Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Uniwersytet Warszawski
ul. Nowy Świat 69
00-046 Warszawa
CC BY-NC-ND 4.0 Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe