研究評価指標 収集・分析
What This Does
研究者個人、研究グループ、または研究機関の研究評価指標を収集・分析する。論文数、被引用数、h-index 等の定量指標を取得し、研究力の可視化や競争的資金の申請時に必要な実績データの整理を支援する。
Required Inputs
- 分析対象: 個人名（研究者）、研究グループ名、または機関名
- 分析の目的: 以下のいずれか
- 研究費申請用の業績整理 - 機関の研究力分析（IR 用途） - 共同研究候補者の調査 - 部局・学科の研究評価
- 対象期間（任意）: 分析対象の期間（デフォルト: 直近5年）
- 研究分野（任意）: 分野別の相対評価を行う場合
What It Produces
- 基本指標
- 論文数（総数、年別推移） - 被引用数（総数、年別推移） - h-index / h5-index - i10-index
- 詳細分析
- トップ論文（被引用数上位） - 共著ネットワーク（主な共著者） - 掲載誌の分布（インパクトファクター帯別） - 国際共著率 - OA（オープンアクセス）率
- 分野文脈での位置づけ（分野指定がある場合）
- 分野平均との比較 - FWCI（Field-Weighted Citation Impact）相当の指標 - 分野内のパーセンタイル
- 可視化用データ
- 年次推移グラフ用のデータテーブル - 共著ネットワーク用のデータ
手順
1. 研究者/機関の識別
正確にデータを取得するため、以下の識別子を確認する:
- ORCID: https://orcid.org/ で検索
- Scopus Author ID: Scopus でのユニーク ID
- Web of Science Researcher ID
- researchmap ID: https://researchmap.jp/ （日本の研究者）
- Google Scholar プロフィール URL
同姓同名の研究者との混同を防ぐため、所属機関・分野で絞り込む。
2. データ収集
以下のデータベースから指標を収集する:
2a. 公開データベース
- Google Scholar: h-index、i10-index、被引用数（プロフィールが公開されている場合）
- Semantic Scholar: 論文数、被引用数、影響力指標
- OpenAlex: オープンな書誌データベース、API 利用可能
- researchmap: 日本の研究者の業績情報
2b. 機関契約データベース（利用可能な場合）
- Scopus / SciVal: Elsevier の書誌データベース
- Web of Science / InCites: Clarivate の書誌データベース
- Dimensions: Digital Science のデータベース
2c. 補助的な情報源
- KAKEN（科研費データベース）: https://kaken.nii.ac.jp/ — 科研費の採択実績
- J-GLOBAL: https://jglobal.jst.go.jp/ — 日本の研究者・文献情報
- CiNii Research: https://cir.nii.ac.jp/ — 日本の学術情報
3. 指標の算出
3a. 基本指標
| 指標 | 定義 | 注意点 |
|---|---|---|
| 論文数 | 対象期間に発表した査読付き論文の数 | プレプリント、学会抄録を含めるか明示 |
| 被引用数 | 論文が他の論文から引用された総回数 | 自己引用を含む/含まないを明示 |
| h-index | h回以上引用された論文がh本以上ある最大のh | データベースによって値が異なることを注記 |
| i10-index | 10回以上引用された論文の数 | Google Scholar 固有の指標 |
3b. 発展的指標
- FWCI: 分野・発表年・文献タイプで正規化した被引用数の比率（1.0 = 世界平均）
- Top 10% 論文率: 被引用数で分野の上位10%に入る論文の割合
- 国際共著率: 海外の機関との共著論文の割合
- OA 率: オープンアクセスで公開されている論文の割合
4. 文脈の付与
数値だけでは意味がないため、以下の文脈を付ける:
- 分野の慣行: 分野によって論文数・被引用数の水準が大きく異なる
- 例: 医学系は共著者が多く論文数が多い傾向、数学は少ない
- キャリアステージ: 若手とシニアで期待される水準が異なる
- データベース間の差異: Google Scholar は範囲が広く、Scopus/WoS は選択的
- 自己引用: 自己引用率が極端に高い場合は注記
5. レポート作成
以下の構成でレポートを作成する:
# 研究業績分析レポート
## 対象: [研究者名 / 機関名]
## 期間: [YYYY年 - YYYY年]
## データ取得日: [YYYY-MM-DD]
## データソース: [使用したデータベース]
### 基本指標サマリー
（表形式）
### 年次推移
（年別の論文数・被引用数）
### トップ論文
（被引用数上位5-10本）
### 分析コメント
（文脈を踏まえた解釈）
### 注意事項
（データの限界、解釈上の注意点）品質基準
- データソースを明記し、取得日を記録すること
- 複数のデータベースの値が異なる場合は全て記載し、差異の理由を説明すること
- 分野の文脈なしに数値を提示しないこと（h-index = 20 が「高い」かは分野による）
- 自己引用の取り扱いを明記すること
- 指標の限界を注記すること（h-index はシニア有利、論文数は分野依存 等）
- データベースのカバレッジの違いを認識すること（Google Scholar > Scopus > WoS の順に広い）
- 研究評価に単一指標を使わないよう注意を促すこと
Available Tools
- WebSearch / WebFetch: データベースの検索・データ取得
- Read / Write: レポートの読み書き
- Bash: データ集計、統計計算