SciVal Topic Prominence

約96,000のトピックと約1,500のトピッククラスタを分析し、自機関が現在取り組んでいるトピックや、勢いがあり、資金が集まりやすいトピックを特定することにより、ポートフォリオ分析を実施します¹(新しいタブ／ウィンドウで開く)。他機関、国、研究者のトピックの概要を使用して戦略的計画を充実させ、どの研究者が特定のトピックで活動しているのか、競合相手がどのトピックで活動しているのか、また、知っておくべき関連トピックについてのインサイトを得ることができます。

トピックは共通の知的関心を持つ論文の集まりであり、大きいものも小さいものもあり、新しいものも古いものもあり、増えているものも減っているものもあります。時間の経過とともに新しいトピックが出現し、トピックは動的であるため発展していきます。1つの論文は1つのトピックのみに属することができ、1つのトピックは1つのトピッククラスタに属することができます。

研究の性質と同様に、多くのトピックは学際的であり、古いトピックは冬眠状態かもしれませんが、まだ存在しています。加えて、研究者自身も流動的で、多くの研究分野にわたって活動し、多くのトピックに貢献しています。1996年から現在までのScopusの論文は、（共引用分析に対する）直接引用分析を用いてトピックとトピッククラスタにクラスタリングされます。

Topic Prominenceの利用方法

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  大学のリーダー、シニアリサーチオフィサー、学部長、学科長は、自機関と他機関のポートフォリオの概要により戦略的研究計画を充実させ、研究の強みを特定し、戦略的パートナーシップの決定を支援することができます。

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  研究サービスチームと図書館は、ワークショップを促進し、トピックと関心のある研究領域の主要な機関と研究者についてのインサイトを提供することで、マネジメントレベルのレポートを充実させ、共同研究を促進および強化し、的を絞った資金調達を支援することができます

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  教員および研究者は、特定のトピックの専門家および潜在的な分野横断的な共同研究者を特定することによって、プロジェクトチームおよび資金調達を強化し、十分な資金が提供される可能性のあるトピックを特定することができます ― さらに関心のある主要な分野で読むべき新しい文献を発見することができます

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  政府および資金提供機関は、自国の研究活動をプロファイリングし、関心のあるトピックや注力すべきトピックに取り組んでいる主要な機関および研究者を特定することができます

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  企業の研究開発チームは、潜在的な戦略的技術パートナーを特定し、戦略的またはニッチな領域における主要な専門家を見つけ、トピックの競合他社の活動状況をプロファイリングすることができます

新しいトピック

新しいトピックは、最近発表された文献に著しい成長の加速が見られ、最近資金を集めたと思われる研究領域を示します。これらの新しいトピックは既存の親トピック から派生したもので、過去1年間に発展した直接引用関係に基づいて特定され形成されました。

新しいトピックを形成する文献は複数の親トピックから提供されています — 一部のケースでは最大300の既存のトピックの文献から新しい1つのトピックが作成されました。新しいトピックを分類するために、出現の可能性（数年前と比較した最近の文献数）、 トピック、被引用数、資金のサイズを調べます。

2021年に特定された112の新しいトピックについては、無料で公開されている新規トピックページ(新しいタブ／ウィンドウで開く)をご覧ください。

方法論 — トピックおよびトピッククラスタはどのように作成されるか

Scopusに収録された1996年以降の5,500万件以上の文献と、2回以上引用された2,000万件以上のScopus収録対象外の文献との間の10億以上の引用リンクからなる引用ネットワーク全体を取り上げ、そのネットワークを約96,000のトピックに分類します。

トピックは、トピック内の直接引用のつながりが強く、トピック外の直接引用のつながりが弱い場合に作成されます。Scopusに収録された文献のみがトピックに含まれます。

トピッククラスタは、トピックを作成するのと同じ直接引用のアルゴリズムを使って形成されます。トピック間の引用リンクの強度が閾値に達すると、トピッククラスタが形成されます。トピッククラスタとは、類似した研究対象を持つトピックを、より広範で高度な研究分野に集約したものです。これらのトピッククラスタは、より具体的でニッチな基礎となるトピックを掘り下げる前に、国、機関（またはグループ）、研究者（またはグループ）が行っている研究をより幅広く理解するために使用することができます。

96,000の各トピックは、1,500のトピッククラスタの1つとマッチングされています。トピックと同様、研究者または機関は複数のトピッククラスタに貢献することができますが、1つのトピックは1つのトピッククラスタにしか属することができず、1つの文献は1つのトピック（したがって1つのトピッククラスタ）にしか属することができません。

プロミネンスとは何か

プロミネンスとは、特定のトピックの勢い/動き、または可視性を示す指標です。プロミネンスは「重要性」を意味するものではありません。トピックのプロミネンスは、3つの指標を組み合わせて計算することで、トピックの勢いを示します：

1. n年とn-1年に発表された文献に対するn年の被引用数

2. n年とn-1年に発表された文献に対するn年のScopus表示回数

3. n年の平均CiteScore

プロミネンスは「重要性」を意味するものではありません

特定の研究分野の性質上、決して「プロミネント」になることのないトピックも存在します。しかし、これはトピックが重要でないという意味ではありません。

プロミネンスは資金調達とどう関係するか

特定のトピックのプロミネンス（勢い）と、そのトピックにおける著者一人当たりの資金調達額には相関関係があります（1(新しいタブ／ウィンドウで開く)）。平均して、 勢いがあるほど、そのトピックの研究に利用できる著者一人当たりの資金が多くなります。

SciTech Strategies社は、STAR METRICSデータベース（米国連邦政府の資金提供の24%を占める大規模なプロジェクトレベルの資金提供データベース）から、2,030億ドルに相当する314,000の助成金を、テキストの類似性によって96,000のトピックすべてに割り当てることで、トピックのプロミネンスとトピック内の著者一人当たりの資金調達額との相関関係を特定しました。 助成金データはトピックごとに 2 つの期間に分割され、相関関係が分析されました。このモデルでは、プロミネンスと将来の資金調達の相関は0.616であり、プロミネンスが将来の資金調達の分散の38%（または0.6162）を占めることが示されました。

¹Research Portfolio Analysis and Topic Prominence(新しいタブ／ウィンドウで開く) Richard Klavans and Kevin W. Boyack

追加情報

Topic Prominenceの詳細については、 以下の論文および文献をご参照ください：

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  Identifying Emerging Topics in Science and Technology(新しいタブ／ウィンドウで開く), Henry Small, Kevin W. Boyack and Richard Klavans

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  Which Type of Citation Analysis Generates the Most Accurate Taxonomy of Scientific and Technical Knowledge? (新しいタブ／ウィンドウで開く)Richard Klavans and Kevin W. Boyack

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  A New Methodology for Constructing a Publication-Level Classification System of Science(新しいタブ／ウィンドウで開く), Ludo Waltman and Nees Jan van Eck

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  Top universities and researchers in perovskite solar cell research(新しいタブ／ウィンドウで開く)

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    THE社は、さまざまな分野で被引用数の多い研究を生み出しているのは誰かを調べる定期シリーズの第1弾として、Elsevierの指標で現在「最もプロミネント」とみなされているテーマを探索します。