לדלג לתוכן

ביבליומטריקה

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

ביבליומטריקה (באנגלית: Bibliometrics) היא מערכת של שיטות סטטיסטיות ומתמטיות למחקר ומדידה של טקסט ומידע, בעיקר בהקשר של פרסומים אקדמיים ומדעיים.[1] אבן הבניין של הניתוח הביבליומטרי היא הציטוט – ההפניה ממאמר מחקרי אחד למשנהו. מספר ההפניות (ציטוטים) שמאמר זוכה לו משמש כבסיס ליצירת מדדים נגזרים, כמו אימפקט פקטור ומדד הירש, המודדים את השפעתם של מאמר, חוקר או תחום מחקר שלם.[2]

הניתוח הביבליומטרי משמש לשתי מטרות עיקריות: הערכת ביצועים (Performance Analysis), הבוחנת את תפוקתם והשפעתם של חוקרים ומוסדות, ומיפוי מדעי (Science Mapping), המציג באופן חזותי את הקשרים והמגמות בשדות מחקר.[3] בעוד שהתחום מזוהה בעיקר עם מדעי המידע, יש לו יישומים רבים בתחומים אחרים, החל מהערכת חוקרים וקביעת מדיניות מדע, ועד לניהול אוספים בספריות אקדמיות.[4]

היסטוריה

[עריכת קוד מקור | עריכה]

התפתחות הביבליומטריקה היא תהליך הדרגתי, שבו כלי שנוצר במקור לצורך אחזור מידע הוסב למטרות הערכה, ובכך שינה באופן יסודי את פני האקדמיה.

אטימולוגיה והגדרות יסוד

[עריכת קוד מקור | עריכה]

המונח bibliométrie נטבע לראשונה בצרפתית בשנת 1934 על ידי איש המידע והתיעוד הבלגיפול אוטלה, שהגדיר אותו כ"מדידה של כל ההיבטים הקשורים לפרסום ולקריאה של ספרים ומסמכים".[5] הגרסה האנגלית, "bibliometrics", הוצגה בשנת 1969 על ידי הספרן הבריטי אלן פריצ'רד, שהציע אותה כתחליף הולם יותר למונח המסורבל "ביבליוגרפיה סטטיסטית" והגדיר את התחום כ"יישום של שיטות מתמטיות וסטטיסטיות לספרים ולאמצעי תקשורת אחרים".[1]

ניצנים מוקדמים: 1880–1945

[עריכת קוד מקור | עריכה]

ניסיונות ראשונים לניתוח סטטיסטי של ספרות מדעית הופיעו בסוף המאה ה-19, תחת הכינוי "ביבליוגרפיה סטטיסטית".[6] הכוח המניע מאחורי מחקרים אלה היה הגידול המואץ בתפוקה המדעית, לצד התפתחותם של שירותי אינדקס ומאגרי מידע. אחד החלוצים הבולטים בתקופה זו היה הפסיכולוג האמריקאי ג'יימס מקין קאטל. החל מראשית המאה ה-20, קאטל אסף באופן שיטתי נתונים סטטיסטיים על מדענים אמריקאים, במטרה למדוד את ביצועיהם ולקדם את מעמדה של הפסיכולוגיה כדיסציפלינה מדעית. עבודתו, אף שקדמה להגדרת התחום, ביססה את המוטיבציה המרכזית שלו: שימוש בנתונים כמותיים להבנת המדע ולשיפורו.[7]

החוקים הקלאסיים

[עריכת קוד מקור | עריכה]

בין שנות ה-20 לשנות ה-40 של המאה ה-20, נוסחו שלושה חוקים אמפיריים שתיארו חוקיות סטטיסטית בתקשורת המדעית, והם מהווים את היסודות התאורטיים של הביבליומטריקה:

  • חוק לוטקה (1926): ידוע כ"חוק התפוקה המדעית". החוק קובע כי מספר קטן של חוקרים אחראי לחלק הארי של הפרסומים בתחום נתון. על פי הנוסחה המקורית, מספר החוקרים המפרסמים n מאמרים עומד ביחס הפוך לריבוע של n (כלומר, ). חוק זה מדגיש את קיומה של אליטה מדעית מצומצמת אך בעלת תפוקה גבוהה.[8]
  • חוק ברדפורד (1934): ידוע כ"חוק הפיזור", החוק מתאר תופעה מרכזית בתקשורת המדעית: רוב המאמרים בנושא מסוים מתרכזים במספר קטן של כתבי עת מרכזיים. על פי החוק, אם מחלקים את כתבי העת לשלושה אזורים, כך שכל אזור מכיל כשליש מסך המאמרים בנושא, מתגלה דפוס קבוע: אזור ה"גרעין" יכלול מספר מצומצם של כתבי עת בעלי תפוקה גבוהה, בעוד שהשליש הבא של המאמרים יתפזר על פני מספר גדול בהרבה של כתבי עת, והשליש האחרון יתפזר על פני מספר עצום עוד יותר. היחס בין מספר כתבי העת באזורים השונים הוא בקירוב . לחוק זה הייתה חשיבות מעשית רבה, שכן הוא אפשר לספריות למקד את מאמצי הרכש והמינויים שלהן ב"גרעין" כתבי העת החשובים ביותר בכל תחום.[9]
  • חוק זיף (1935): ידוע כ"חוק תדירות המילים". החוק קובע כי תדירות הופעתה של מילה בטקסט נמצאת ביחס הפוך לדירוג שלה. כלומר, המילה השנייה בשכיחותה תופיע בערך במחצית מהתדירות של המילה הראשונה, השלישית בשליש, וכן הלאה. לחוק זה יישומים באחזור מידע ובזיהוי מושגי מפתח בגוף ספרות נתון.[8]

הקמת התשתיות המודרניות: 1945–1990

[עריכת קוד מקור | עריכה]

התקופה שלאחר מלחמת העולם השנייה התאפיינה בגידול חסר תקדים בהיקף הפרסומים המדעיים, מצב שכונה "משבר כתבי העת" והציב אתגר גדול בפני ספריות וחוקרים.[6] מתוך אתגר זה צמחה הביבליומטריקה המודרנית, שהתבססה על עבודתם של שני חלוצים מרכזיים: יוג'ין גארפילד, שיצר את התשתית המעשית, ו-דרק דה סולה פרייס, שסיפק את המסגרת הרעיונית.

פריצת הדרך של גארפילד הייתה יצירת מדד הציטוטים המדעי (Science Citation Index - SCI), שפורסם לראשונה ב-1964. מטרתו המקורית של ה-SCI הייתה פשוטה ושימושית: לאפשר לחוקרים לאתר מחקרים חדשים על ידי מעקב אחר מאמרים המצטטים עבודת יסוד מוכרת. זה היה כלי ניווט וגילוי, שנועד לסייע לחוקרים להתמצא בספרות המדעית הגואה, ולא כלי להערכת איכות המחקר.

במקביל, ההיסטוריון של המדע, דרק דה סולה פרייס, ראה בציטוטים יותר מאשר רשימת מקורות. הוא זיהה בהם רשת של קשרים אינטלקטואליים, המשרטטת את מפת הידע המדעי. פרייס פיתח מודלים מתמטיים כדי לתאר כיצד רשתות אלו צומחות ומתפתחות, ובכך הניח את היסודות התאורטיים לניתוח המבנה והדינמיקה של המדע.[10] בעוד גארפילד סיפק את הנתונים, פרייס העניק את המשמעות – הוא הראה כיצד ניתוח דפוסי ציטוטים יכול לחשוף את חזיתות המחקר, את הקשרים בין דיסציפלינות ואת התפתחותן של קהילות מדעיות.

נקודת המפנה הדרמטית בתולדות התחום התרחשה כאשר כלי הניווט של גארפילד שינה את ייעודו. מנהלי אקדמיה וגופי מימון, שהתמודדו עם הצורך להקצות משאבים מוגבלים, חיפשו דרך פשוטה וכמותית למדוד "השפעה" או "איכות" מדעית. ספירת הציטוטים, כפי שהופיעה ב-SCI, נראתה כפתרון אידיאלי. כך, כלי שנועד לסייע לחוקרים למצוא מידע, הפך לכלי רב-עוצמה להערכה ושיפוט.

שינוי זה הוליד דינמיקה חדשה בעולם המדע. מדדים כמו אימפקט פקטור ומדד הירש, שנגזרו מנתוני הציטוטים, הפכו למרכזיים בהחלטות על קידום, העסקה ומימון מחקר. כתוצאה מכך, המדדים עצמם הפכו למטרה. חוקרים החלו להתמקד בפרסום בכתבי עת בעלי "ניקוד" גבוה, וכתבי העת, מצידם, החלו לנקוט בצעדים שנועדו למקסם את המדד, לעיתים באמצעים שנויים במחלוקת.[11] כך, מה שהחל ככלי תמים לגילוי ידע, הפך למערכת של תמריצים ושיפוט, בעלת השלכות עמוקות ושנויות במחלוקת על עולם המדע.

עידן האינטרנט והמדע הפתוח: 1990–הווה

[עריכת קוד מקור | עריכה]

הדיגיטציה והאינטרנט חוללו מהפכה בתחום. הם הקלו על ביצוע ניתוחים רחבי-היקף והובילו ליצירת מאגרי מידע מתחרים, כגון] של הוצאת Elsevier ו-Google Scholar. במקביל, צמיחתה של תנועת המדע פתוח (Open Science) החלה לאתגר את המודל העסקי של מאגרי המידע המסחריים והקנייניים. כתגובה, קמו יוזמות ליצירת מאגרי ציטוטים פתוחים ונגישים, ולפיתוח "מדדים פתוחים" המדגישים שקיפות ואפשרות אימות של הנתונים והחישובים.[6]

מדדים ביבליומטריים וביקורת

[עריכת קוד מקור | עריכה]

הביבליומטריקה משמשת הן להערכת ביצועים (דירוג ושיפוט) והן למיפוי שדות ידע (חקירה וגילוי). רוב המחלוקות סביב התחום נובעות מהשימוש הראשון. המדדים הם הכלים הכמותיים המשמשים לניתוח, אך השימוש בהם כרוך במגבלות משמעותיות.

השימוש הנרחב במדדים ביבליומטריים להערכה מדגים את "חוק גודהארט": "כאשר מדד הופך למטרה, הוא חדל מלהיות מדד טוב". הפיכת מדדים כמו JIF ו-h-index למטרה לצורך קידום, הובילה להתנהגויות אסטרטגיות שנועדו למקסם את המדד, לעיתים על חשבון תרומה מדעית אמיתית, וכך שחקה את ערכם של המדדים כאות לאיכות.[12]

מדדי הערכה לכתבי עת

[עריכת קוד מקור | עריכה]
  • אימפקט פקטור (JIF): המדד הוותיק והמוכר ביותר, המודד את ממוצע הציטוטים למאמר בכתב עת על פני חלון של שנתיים. עם זאת, ל-JIF יש התפלגות ציטוטים מוטה (מעט מאמרים "כוכבים" מנפחים את הממוצע), והוא נתון למניפולציות.[13]
  • CiteScore: מדד חלופי של Scopus, המשתמש בחלון זמן של ארבע שנים וכולל מגוון רחב יותר של סוגי פרסומים.[14]
  • מדדי יוקרה (SJR, Eigenfactor): מדדים אלה, בדומה לאלגוריתם PageRank של גוגל (חברה), מעניקים משקל רב יותר לציטוטים המגיעים מכתבי עת יוקרתיים יותר.[15]
  • מדדים מנורמלי-תחום (SNIP): מדד SNIP מנרמל את הציטוטים בהתאם לתרבות הציטוט המקובלת בתחום הדעת, ובכך מאפשר השוואה הוגנת יותר בין כתבי עת מתחומים שונים.[16]

מדדי הערכה לחוקרים ומאמרים

[עריכת קוד מקור | עריכה]
  • ספירת ציטוטים (Citation Count): המדד הבסיסי ביותר, המציין את מספר הפעמים שמאמר או חוקר צוטטו.[1]
  • מדד הירש (h-index): משלב במדד יחיד את התפוקה (מספר מאמרים) וההשפעה (מספר ציטוטים). לחוקר יש מדד h אם יש לו h מאמרים שכל אחד מהם צוטט לפחות h פעמים. למרות הפופולריות שלו, מדד זה תלוי מאוד בשלב בקריירה (מעדיף חוקרים ותיקים) ואינו רגיש למאמרים פורצי דרך עם מספר ציטוטים גבוה במיוחד.[17]

מגבלות והטיות כלליות

[עריכת קוד מקור | עריכה]
  • הבדלים בין-תחומיים: תרבות הציטוט שונה באופן דרמטי בין תחומי דעת, והשוואת מדדים גולמיים ביניהם היא מטעה וחסרת תוקף.[18]
  • כמות על פני איכות: ספירת ציטוטים מודדת השפעה או תפוצה, אך לא בהכרח איכות מדעית, מקוריות או תוקף. מאמר יכול להיות מצוטט רבות גם משום שהוא שגוי.[19]
  • הטיה לשונית וגאוגרפית: מאגרי המידע המרכזיים נוטים לייצוג-יתר של פרסומים באנגלית מצפון אמריקה ומאירופה.[20]

יוזמות לשימוש אחראי

[עריכת קוד מקור | עריכה]

כתגובה לביקורת, קמו יוזמות בינלאומיות הקוראות לשימוש מושכל במדדים:

  • הצהרת סן פרנסיסקו להערכת מחקר (DORA): קוראת להפסיק להשתמש במדדים מבוססי כתבי עת, ובראשם ה-JIF, כמדד חלופי לאיכות של מאמרים בודדים או חוקרים.[21]
  • מניפסט ליידן למדדי מחקר: מציג עשרה עקרונות מנחים, שהמרכזי בהם הוא שהערכה כמותית צריכה לתמוך בשיפוט איכותני של מומחים, ולא להחליף אותו.[22]

מדדים חדשניים ופתוחים: YCR-index

[עריכת קוד מקור | עריכה]

כתגובה לחולשות של מדדים מסורתיים, פותחו מדדים חדשים המתמקדים ברמת המאמר הבודד ומבוססים על עקרונות של שקיפות ומדע פתוח. דוגמה בולטת היא YCR-index (קיצור של Year, Citations, Relative).

מדד זה פותח כדי להתמודד עם שתי בעיות מרכזיות: התמקדות במדדי כתבי-עת (כמו JIF) שאינם משקפים את איכות המאמר הבודד, וחוסר השקיפות של מדדים מסחריים.[23] ה-YCR-index הוא מדד קוד פתוח, המבוסס על נתונים ממאגר המידע הפתוח OpenAlex.

חישוב המדד מבוסס על עקרון ה-Relative Citation Ratio (RCR), אשר מנרמל את ספירת הציטוטים של מאמר ביחס לשדה המחקר ולשנת הפרסום שלו. במילים אחרות, הוא משווה את מספר הציטוטים שמאמר קיבל בפועל למספר הציטוטים הצפוי עבור מאמר דומה באותו תחום ובאותה שנה.[24]

  • ערך YCR > 1.0 מציין שהמאמר מצוטט יותר מהממוצע הצפוי, ולכן נחשב למשפיע יחסית.
  • ערך YCR < 1.0 מציין שהמאמר מצוטט פחות מהצפוי.[23]

בזכות יכולת הנרמול וההתמקדות ברמת המאמר, מדד זה מאפשר השוואה הוגנת יותר בין מאמרים מתחומים שונים ומשלבי קריירה שונים, ובכך פותר חלק מההטיות המובנות במדדים כמו JIF ו-h-index.

שיטות ויישומים

[עריכת קוד מקור | עריכה]
  • הערכת ביצועים (Performance Analysis): שימוש במדדים כמותיים להערכת התפוקה וההשפעה של חוקרים, מוסדות וכתבי עת. זהו היישום הנפוץ והשנוי ביותר במחלוקת, המשמש בתהליכי קידום אקדמי, הקצאת מימון ומדיניות מדע.[25]
  • מיפוי מדעי (Science Mapping): שימוש בטכניקות ויזואליזציה כדי לחקור את המבנה האינטלקטואלי של תחום מחקר. טכניקות כמו ניתוח ציטוטים משותפים, צימוד ביבליוגרפי וניתוח מילים משותפות משמשות חוקרים לביצוע סקירות ספרות, זיהוי מגמות ואיתור שותפים למחקר.[26]
  • ניהול ספריות: זהו תחום היישום המקורי של הביבליומטריקה, המסייע לספריות לקבל החלטות מבוססות-נתונים לגבי פיתוח אוספים ורכישת כתבי עת.[27]

ראו גם

[עריכת קוד מקור | עריכה]

לקריאה נוספת

[עריכת קוד מקור | עריכה]
  • Garfield, E. (1979). Citation Indexing: Its Theory and Application in Science, Technology, and Humanities. New York: Wiley.
  • Gingras, Y. (2016). Bibliometrics and Research Evaluation: Uses and Abuses. MIT Press.
  • Hicks, D.; Wouters, P.; Waltman, L.; de Rijcke, S.; Rafols, I. (2015). "Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics". Nature. 520 (7548): 429–431.
  • Moed, H. F. (2005). Citation Analysis in Research Evaluation. Springer.

קישורים חיצוניים

[עריכת קוד מקור | עריכה]
ויקישיתוף מדיה וקבצים בנושא ביבליומטריקה בוויקישיתוף

הערות שוליים

[עריכת קוד מקור | עריכה]
  1. 1 2 3 Pritchard, Alan (1969). "Statistical Bibliography or Bibliometrics?". Journal of Documentation. 25 (4): 348–349.
  2. ↑ Schermer, Michael (20 בספטמבר 2024). "Mapping Lesson Study as a research field: a bibliometric review". International Journal for Lesson and Learning Studies.
  3. ↑ Lemonakis, Christos (2024). "Bibliometric Analysis: The Main Steps". MDPI.
  4. ↑ "Bibliometrics". EBSCO Research Starters.
  5. ↑ Wright, Alex (12 ביוני 2014). "Paul Otlet: The man who wanted to index the world". Nature.
  6. 1 2 3 Godin, B. (2006). "On the origin of bibliometrics" (PDF). Scientometrics. 68 (1): 109–133.
  7. ↑ Ninkov, A.; Frank, J.R.; Maggio, L.A. (2022). "Bibliometrics: Methods for studying academic publishing". Perspectives on Medical Education. 11 (3): 173–176.
  8. 1 2 "Scientometrics from past to present". Research Trends.
  9. ↑ Bradford, S. C. (26 בינואר 1934). "Sources of information on specific subjects". Engineering. 137: 85–86.
  10. ↑ Price, Derek J. De Solla (1963). Little Science, Big Science. Columbia University Press.
  11. ↑ van der Krum, P. J. A. (2003). "Understanding the limitations of the journal impact factor". The Journal of Bone and Joint Surgery. 85 (12): 2449–2454.
  12. ↑ Hirsch, J. E. (2005). "An index to quantify an individual's scientific research output". Proceedings of the National Academy of Sciences. 102 (46): 16569–16572.
  13. ↑ "Metrics to avoid - the impact factor" (PDF). UCL Office of the Vice-Provost (Research, Innovation & Global Engagement).
  14. ↑ "What are CiteScore metrics?". Elsevier Support Center.
  15. ↑ "Eigenfactor". Embassy of Science.
  16. ↑ "Methodology". CWTS Journal Indicators.
  17. ↑ Bornmann, Lutz; Daniel, Hans-Dieter (ביולי 2007). "What do we know about the h-index?". Journal of the American Society for Information Science and Technology. 58 (9): 1381–1385.
  18. ↑ "Bibliometrics basics". UCL Library Services.
  19. ↑ "Module 2: Bibliometric Analysis". NAARM Virtual Learning Centre.
  20. ↑ "Bibliometrics". Royal Academy for Overseas Sciences.
  21. ↑ Rossner, M; Van Epps, H; Hill, E (בדצמבר 2007). "Show me the data". The Journal of Cell Biology. 179 (6): 1091–1092.
  22. ↑ Hicks, Diana; Wouters, Paul; Waltman, Ludo; de Rijcke, Sarah; Rafols, Ismael (באפריל 2015). "Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics". Nature. 520 (7548): 429–431.
  23. 1 2 "About YCR-index". ycr-index.org.
  24. ↑ Hutchins, B. I.; Yuan, X.; Anderson, J. M.; Santangelo, G. M. (2016). "Relative Citation Ratio (RCR): A new metric that uses citation rates to measure influence at the article level". PLoS Biology. 14 (9).
  25. ↑ Grant, Jonathan (2016). "The future of research assessment". BMC Medicine. 14.
  26. ↑ "Bibliometric analysis: A guide to research trends and impact". Litmaps Help Center.
  27. ↑ Ahmed, S. M. Zabed (2012). "Subject support in collection development: Using the bibliometric tool". Collection Building. 31 (4): 159–165.
אוחזר מתוך "https://he.wikipedia.org/w/index.php?title=ביבליומטריקה&oldid=42041969"