SciVal 分析工具 - 用大數據以視覺化呈現分析結果,提供給決策者最佳判斷與制定決策方向
英文原文
美國各所大學面臨研究資金漸少,無不使出渾身解數極力爭取有限資金。眼見前途如此飄搖不定,各大學不得不將注意力轉為尋找新的競爭方式,譬如運用自身獨一無二的強項與資源來決定組織樣貌、招募人才、投資標的。不過這樣的精準定位,前提是必須依據實際數據來充分瞭解機構內涵。舉例而言,一家機構有意獲得美國國防部撥款資助創傷性腦損傷的研究,則該機構必須瞭解本身在這項領域中的實際優勢與不足之處,方有資格成為獲補助資金的可靠候選對象。

Elsevier Research Intelligence 的系列產品之一「SciVal」,便是針對上述需求量身打造。SciVal 以 Scopus 資料庫為依據,呈現出200多個國家共4,600所研究型大學及其他研究機構的研究績效指標。研究機構可瞭解各類研究團隊的地位與學術生產力。研究團隊可由使用者自訂組合,或者採用 Scopus預先設定。模組包括機構概觀、標竿比較、合作成果、趨勢分析,預期對象涵蓋個別的研究團隊人員至研究機構領導者,但因 SciVal 的實際用途為評估研究人員組成的各個團隊,因此研究機構領導者較有可能是 SciVal 的最大受益者。團隊的組成份子可以是機構、學系、或機構內自行定義的研究人員團隊。SciVal 亦具有「情境建模」(scenario modeling)功能,類似夢幻足球遊戲(註:玩家從不同球隊中選擇球員組成一支新的球隊,每週比賽中球員表現的優劣將決定可取得的分數),可藉此得知新增或減去一名研究人員對於整體研究績效的影響程度。學系可自行設計情境,以瞭解若從其他機構聘任一名明星研究員,對學系之生產力與影響力將帶來何種改變。

SciVal 在理論上亦可利用研究著作、引用數據、以及較新型的評量指標如下載次數(即「資料用量」),以評估研究團隊潛在與現有的合作成果。學術界指標可顯示出與產業界夥伴的合著情形,以及觀看下載論文的公司,相信會是研究副校長重視的參考依據。SciVal亦可在Google地圖上以視覺化呈現合作成果。而SciVal有能力辨別研究補助申請或研究專題的可能合作成果,或許也正符合研究副校長之需要。研究機構亦可運用引用數據以評估研究趨勢,發掘出學術界的「明日之星」、以及最優秀的研究人員。

與其他的指標及報表工具相比,SciVal所占的最大優勢在於擁有大量的可用數據。SciVal 以超級電腦技術處理來自全球5,000多家出版商近22,000份期刊的3200萬筆以上著作,其中大多取自Scopus資料庫。SciVal 利用這些數據生成各種健全實用的指標,指標可單獨使用,或合併使用以從多個面向探查數據。全部指標均能以不同方式進行結合,且機構可產出表格、圖形、或圖表形式的報表,兼顧內容實用與外觀吸睛的取向。這些指標中除了有H-index、被引用次數等標準的指標,亦包括特有的指標,例如領域權重引用影響係數(Field-Weighted Citation Index - FWCI),本文稍後對此指標將詳細說明。指標分為六大類,且單一指標可能會歸入一個以上的類別:「生產力指標」,提供有關研究著作量的資訊;「引用影響指標」,呈現著作在學術界的影響力;「合作成果指標」,顯示研究的夥伴關係;「學科指標」,指出機構的著作歸類至何種學科領域;「權力指標」,有關機構的規模大小;最後的「雪球指標」(Snowball Metrics) [1]是 SciVal 獨有的評量工具。這幾項指標對機構而言堪稱最重要、最實用的指標,也是 SciVal 優於競爭對手的「獨門秘技」。

雪球指標已獲得歐洲與英國的研究型大學認可,不過尚未在美國打開知名度。雪球指標的目的是成為全球通用的標準。而領域權重引用影響係數是這幾項指標當中最有趣的指標之一。此種評量方式呈現的是一個研究團隊的被引用次數與全球相似著作的被引用次數平均值之比較情形,而用於比較的全球著作取自Scopus資料庫,是該著作所屬研究領域的正常化標準。領域權重引用影響係數正常值為1.0(世界平均),大於1.0的值皆為理想值。假如一研究團隊的領域權重引用影響係數為3.00,代表該研究團隊的被引用次數比全球平均高出200%。反之,假如領域權重引用影響係數為0.75,則代表該研究團隊的被引用次數比全球平均低了25%。「相似著作」之定義為 Scopus 資料庫中的年份相同、發表類型相同(例如同儕審查論文)、學科相同的發表著作。相似著作也是我們奧勒岡健康與科學大學(Oregon Health and Science University)教職員
的興趣點。領域權重引用影響係數當中,權重是基於個人著作的層面(而非期刊層面)進行分配,以符合跨學科的著作形式,也就是可能與一個以上領域相關的研究。權重分配演算法不會在一個以上的領域重複計算影響力,以免使權重分配不均。

領域權重引用影響係數可消除絕大部分的機構規模差異、學科差異、時間差異、與發表類型差異,因此適合進行標竿比較,並進一步展現一所機構內的一個研究團隊與同機構其他團隊或其他機構相似團隊相比之下的優劣態勢。領域權重引用影響係數解決了時間上的差異,也就是已根據「近期著作的被引用次數較少」此項事實加以調整,故可為機構提供更精確的影響力衡量準則。領域權重引用影響係數擁有上述優勢,是H-index的一大進展。H-index在不同學科有不同數值,舉例而言,如欲以H-index 比較一名基礎科學的研究人員與一名較具臨床專業性的研究人員,則此種比較有其困難。領域權重引用影響係數亦將社會科學或人文學科的學科引用予以標準化,擴大其原本在自然科學與生醫科學上的用途。但有幾點必須注意:領域權重引用影響係數計算的是平均值,因此對於較小的群組(較小的資料集)恐怕不甚精準,而較小的群組易受離群值影響而呈現偏態。另外,領域權重引用影響係數屬於新起的指標,需要多加解釋,或許仍須在機構內部努力推廣(「替代性」指標亦然)。因此結合領域權重引用影響係數與較傳統的指標(像是可顯示數量的被引用次數)來運用,會是較有幫助的作法。

SciVal 工具的另一注意事項是,即使大部分報表均可快速生成,但較複雜的報表可能需時數日方可完成,有時甚至達數週之久。各種指標會有學習曲線,必須盡量充分理解,並利用這些指標詢問明確的問題。特別喜愛數據的教職員或許會想要善用這些指標,期能藉此「改善」指標,因此若能熟習這些指標的應用知識,亦可有所助益,讓教職員對數據的熱愛得以找到有利的發揮管道。Elsevier為指標提供導覽,詳細說明指標的產生來源與最佳用途[2]。

我們在奧勒岡健康與科學大學持續運用 SciVal 以加強多項策略提案,其中有二項提案為:評估教職員生產力以援助募資行動;提供可支援機構之組織策略的重要背景資料。基於科學研究資金日益減少,此種分析對研究機構更顯不可或缺:SciVal及類似工具,必須幫助我們釐清招募人才、組織樣貌、投資標的等方面的問題,讓我們能夠盡可能明智而審慎地分配機構資源,最終目標則是為科學研究打造出一個穩定發展的環境。SciVal 這類工具,正是達成此項目標的墊腳石。
 
REFERENCES
1. Elsevier. Snowball metrics [Internet] Elsevier; 2012 [cited 19 Mar 2015]. < http://www.snowballmetrics.com>.
2. Colledge L, Verlinde R. SciVal: SciVal metrics guidebook [Internet]. Version 1.01. Elsevier; 2014 [cited 13 Apr 2015] < https://www.elsevier.com/research-intelligence/resource-library/scival-metrics-guidebook>
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學術合作以 Google 地圖呈現以辨別研究補助申請或研究專題的可能合作成果,此圖為奧勒岡健康與科學大學在Google 地圖呈現與臺灣合作的情形(2010-2014年)
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