Atıf Analizinin Bilimdeki Yeri
Bilim, gelişen bir araştırmacı, proje ve yayın ağıdır. Alıntılar, tüm ağı birbirine yapıştıran bağlantılardır. Atıf istatistikleri ve dinamikleri üzerine yapılan çalışmaların birçok araştırma alanı için çok önemli olduğu kanıtlanmıştır.
Örneğin, bibliyometri, bilimsel aktivite tahmin edicileri oluşturmak ve araştırma cephelerini belirlemek için alıntıları kullanır. Kuvvet kanunu istatistiksel dağılımları, bibliyometride çok belirgindir ve tarihsel olarak bu, bu garip dağılımların keşfedildiği ilk alanlardan biriydi. Ortaya çıkan karmaşık ağlar alanı, bilimsel makalelerin alıntıları üzerine yapılan çalışmalardan da kaynaklanmıştır.
İlk bilimsel yayınlar el yazısıyla yazılmış mektuplar ve resmi bir üslubu olmayan kitaplardı. Royal Society ve Academy of Scavants gibi ortaya çıkan bilimsel topluluklar, özel yazışma mektubunun yerini bilimsel bir makalenin aldığı şekilde, resmi yazışma stiline sahip bilimsel dergiler kurdular. Başlangıçta, bilim adamları mektubun veya makalenin gövdesinde önceki çalışmalara kredi verdiler.
Bilimin gelişmesi ve buna bağlı olarak önceki çalışmalara yapılan atıfların artmasıyla, bu referanslar ya metnin sonunda ya da dipnotta yer almaya başladı. Referansların rolü iki yönlüydü: bir yanda önceki çalışmaların itibarı ve diğer yanda zamanda geriye doğru bilimsel bilgiyi alma araçları.
1950-1960’da Eugene Garfield, bilimin gelişimini zamanda ileriye doğru izlemenin gerekliliğini fark etti. Bu konuyu ele almak için Science Citation Index’i düzenledi.
Başlangıçta, bu veri tabanı çoğunlukla bilimsel bilgileri indekslemek ve izlemek için kullanıldı, ancak kısa süre sonra makale tabanlı veya dergi tabanlı bilimsel tahminciler için önemli bir uygulama buldu, öyle ki bir makale tarafından elde edilen alıntıların sayısı popülerliğinin bir göstergesi haline geldi. ve kalite, dergi etki faktörü ise dergi öneminin ölçüsü haline geldi.
Atıf sayısı, bilgi çağında Web of Science, Scopus, Google Scholar vb. elektronik veritabanlarının ortaya çıkmasıyla arttı. Bireysel araştırmacılar için, bilgileri zamanında ileriye götürmek için bir araç olarak alıntıların önemi azaldı çünkü anahtar kelimeleri kullanarak elektronik arama daha iyi yapabilir.
Atıfların rolü daha çok bilimsel haritalamaya ve Hirsch indeksinin yalnızca bir habercisi olduğu bilimsel etkinliğin alıntıya dayalı tahmincilerine kaydı. Son zamanlarda geliştirilen ve altmetrikler terimi altında ele alınan okuyucu istatistikleri ve Twitter gibi alternatif ölçütler, bu tahmin edici havuzuna daha fazla araç ekledi.
Bu gelişmeler atıf analizinin scientometrics olarak bilinen araştırma alanının bir parçası haline gelmesini sağlamıştır. Bu alandaki son gelişmeler özetlenmiştir.
Atıf analizinin birkaç uygulamasını adlandırmak gerekirse:
• Bilimin haritalanması.
• Araştırma cephelerinin ve sıcak konuların belirlenmesi.
• Bilimsel tahminciler, etki faktörü, nicel araştırma değerlendirmesi vb.
• Kağıdın kalite değerlendirmesi.
İlk iki uygulama, büyük ölçüde alıntı ağının yapısına ve topluluk tespitine dayanır. Bu uygulamalar, daha çok atıf dinamiklerine ve onun atıf ağının yapısıyla ilişkisine odaklanan bu kitabın kapsamı dışındadır. Sonuçlarımız, bilimsel tahminciler ve makale ve dergilerin atıf dinamiklerinin tahmini ile ilgili olarak çok önemlidir.
Makale atıf
WoS atıf tarama
Google Scholar atıf
Doçentlik için atıf tarama
Metin İçi atıf nasıl yapılır APA
Tez atıf tarama
Makalede atıf örneği
Makalede atıf nedir
Aynı yıl ve aynı dergide yayınlanan makaleler için iyi çalışan birçok ampirik makale kalitesi tahmincisi olsa da, farklı yıllarda ve/veya farklı alanlarda yayınlanan makalelerin nasıl karşılaştırılacağı açık değildir. Bu amaçla, nicel, model tabanlı tahmin edicilere ihtiyaç vardır.
Mevcut modeller, alıntıların karmaşık bir ağ oluşturduğu gerçeğini yeterince dikkate almamaktadır. Bu tahmin edicilerin mikroskobik kökenlerini anlamak ve zaman içinde nasıl geliştiklerini bulmak için, farklı araştırma alanları arasında karşılaştırma yapmak için sağlam bir temele ihtiyacımız var. Bu amaçla, iyi bir alıntı süreci modeli gereklidir.
Atıf dinamiklerinin daha iyi bir mikroskobik modeline ihtiyaç duyduğumuz bir diğer konu da makalenin kalite tanımıdır. Gerçekten de, alıntılar bilimsel tahminin geçerliliği haline de geldi.
Toplanan alıntıların sayısının makaleyle ilgili önemli bir şeyi ölçtüğü konusunda herkes hemfikir olsa da, makalenin kalitesinin tek tip bir ölçüsünün nasıl detaylandırılacağı da açık değildir. Editörler, makalenin kalitesini değerlendirirken, yenilik, sonuçların güncelliği, netlik, önem, orijinallik vb. gibi nitelikler listesini de dikkate alır.
Bu nitelikler niteliksel olmadığı için özneldir. Kağıdın kalitesinin model tabanlı tanımını detaylandırmanın zamanı geldi. Bu, atıf dinamikleri modelleri kullanılarak daha iyi yapılabilir ve bu, farklı çağlardan ve farklı disiplinlerden gelen makalelerin karşılaştırılmasına da olanak tanır.
Ayrık Kuvvet Yasası
Bilimsel makalelerin alıntılarının geleneksel olarak çok önemli bir rol oynadığı bir başka alan da kalın kuyruklu istatistiksel dağılımlardır. Gauss dağılımları on dokuzuncu yüzyılın bilimsel düşüncesine hakim olurken, yirminci yüzyılın başlarında modern istatistiğin ortaya çıkışı, oldukça çarpık istatistiksel dağılımları bilimsel bilginin ön saflarına da taşıdı; bunların ilk örnekleri gelir ve il büyüklüğü dağılımlarıdır.
Sonra bilimsel üretkenliği açıklayan üç bibliyometrik yasa ortaya çıktı; dergilerin bibliyometrik kullanımı; ve metinlerdeki sözcük sıklıkları.
Bu üç yasa, ayrı güç yasası dağılımlarını ilk kez ortaya koyanlardı ve bunları, bilimsel makalelere yapılan atıfların güç yasası dağılımı, WWW’de yerleşik ve güç yasası derecesi dağılımı ve ufuk açıcı çalışmalarda kurulan diğer karmaşık ağlar da takip etti.
Tüm bu dağılımlar kalın kuyrukludur, kuyrukları bir kuvvet yasası bağımlılığı sergiler, p(x) ∼ 1/xν burada ν ≤ 3. Bu tür dağılımlar ya iyi tanımlanmış bir ortalama ya da varyanstan yoksundur.
Bu ayrı güç yasası dağıtımlarının kaynağı hala belirsizliğini de koruyor. Bilimsel makalelere yapılan atıflar, bu garip dağılımların ilk ve en iyi belgelenmiş örneklerinden de biridir. Kalın kuyruklu atıf dağılımlarının kaynağını saptayarak, bunların diğer bağlamlardaki oluşumlarını da çok daha iyi anlayabiliriz.
