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Impact Factorの概念とGoogleの被リンクの取り扱いの概念の類似性


前の記事の続きです、Googleの被リンク数を用いた検索順に表示アルゴリズムのオリジナルの概念は1955年にユージン・ガーフィールドによって提唱されていたというもの


Impact Factorに関するWikipediaの記述をさらに読んでみましょう。

インパクトファクターの長所

異なる雑誌の重要度を比較する場合にインパクトファクターを用いるのは有効である。元々インパクトファクターは Web of Science に収録する雑誌を選定する際の社内指標として開発され、図書館の雑誌の選定や、研究者の論文投稿先、出版社の編集方針を決める指針などに用いてもらうことを意図してリリースされた。したがって自分の書いた論文がより多くの人の目に触れて欲しいと思ったときに、同じ分野の複数の雑誌で各雑誌のインパクトファクターを比較し投稿先を決定することには意味がある。
ただし比較を行う場合には同じ分野の中で雑誌同士を比較し、インパクトファクターを分野を超えた絶対的な数値としては用いない、などの注意が必要である。


これ、検索エンジンの概念に置き換えてみましょう。

異なるサイトの重要度を比較する場合に被リンク数を指標に用いるのは有効である。

同じ分野の中でどのサイトをより上位に表示すればいいのか、それには被リンク数が多いサイトを上位に持ってくることが有効である。

Impact Factorと被リンク評価は同じインデックスであると見ることができますよね。


ですが、このImpact Factorへの誤解についても記されています。

これが研究者や研究機関の評価指数として使われること、これは個人を評価する上で正確ではない、それには別の指標が必要であると。

自分の投稿した論文掲載誌のインパクトファクターを足し合わせ業績評価とするのも無意味である。科学研究に資金を出している人は、研究の生産性を査定するために成果の比較をしたがるだろうが、これらを客観的かつ定量的な指標を使って比較する場合には、インパクトファクターではなく、インパクトファクターの元になっている Web of Science 収録論文の個々の被引用回数と、その被引用回数が所属の分野の中でどういった位置にいるのかというベンチマークとの突合せが必要である。ちなみにこのベンチマーク指標は Essential Science Indicators (ESI) という別のトムソン・ロイター社データベースに収録されている。


これ、すなわちEssential Science Indicators (ESI) は、検索エンジンが次に目指しているものを表していますよね。

被リンクのみではなくて、サイトのコンテンツを評価して順位づけをするという作業が今後重要であると。

まちがいなくGoogleはそこに向かうわけです。



この先はさらに別の記事に。
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