2020-6-18 日記. ベンチャー企業の研究者: 引用エンジニアリング

Twitterでこんな論文が出てきた。ツイートをすると、ツイートをしない論文よりも４倍ほど引用される結果が出たようだ。

DEFINE_ME

実は似たような話は2010年以降かなりあって、Twitterについては様々な分野でやられている。

Twitter Predicts Citation Rates of Ecological Research

タイトル未設定

Social Media Attention Increases Article Visits: An Investigation on Article-Level Referral Data of PeerJ

結果的にはツイートしない手はないということだった。良いアピールをするのは大事だろうと思う。

こういう直感的に正しいけれど、検証されていないことが検証されるまでにはラグがあってこのラグの間にできる人と知らない人の差が出てきてします。積極的に情報発信することである程度このギャップは埋めたいと思う。

個人の知名度、所属、教員、国、ジェンダー、人種等でも影響があるのではという話があって、よくも悪くもバイアスがあることが知られている。

一方で、マイノリティの方が新奇性のある研究をしているが、職を得る確率が低いという話もある。ここら辺は構造的な問題で、どうにか対策を取らないといけない。

The Diversity–Innovation Paradox in Science

また、どの論文を引用するかでも、どれだけ引用されるかにも影響があるとされている。元々は学際的な研究の例だけれど、参考文献をどの割合でどのぐらい異なる分野の論文を引用するかも影響があるとされている。それについてはこちらを見て欲しい。

Pros & Cons of interdisciplinary collaborative research in terms of academic portfolio.

Connected Papers | Find and explore academic papers

Citation Gecko

さらに論文の引用関係を調べられるツールも開発されており, 実用に耐えられるレベルとなっている.

ここら辺をいじって必要な論文をきちんと網羅したり、他の分野の人に見てもらうために重要な論文を引用するなどを通して適切な引用エンジニアリングは教えていくべきだろうと思う。

引用エンジニアリングというと、価値がないものに価値があるように見えると言っているように見えるかもしれないけれど、結局価値がなければ見られもしないし引用されないので、内容の価値を最大限にあげた後で相手が興味を持つ最大限の努力をすることが引用エンジニアリングなのだと考えている。