SciVal Topics of Prominence

運用約 96,000 個主題和 1,500 個主題群集分析，執行 組合分析 ，辨別貴機構目前活躍探討的主題，以及正在蓬勃發展的主題，提升取得充足資金的可能性¹(打開新的分頁／視窗) 。概覽同儕機構、國家或研究員的主題，以加強策略規劃，並深入了解同儕和競爭對手活躍的主題、應該關注的相關主題，以及活躍於特定主題的研究員。

主題是具有共同知識興趣的出版品集合，主題可大可小，可新可舊，可蓬勃發展或逐漸衰退。主題是動態的，在不斷發展的過程中，隨時間逐步浮現新主題。一個出版品只能屬於一個主題，而一個主題可以屬於一個主題群集。

由於研究性質因素，許多 Topic 涉及多門學科，舊 Topic 或許被暫時擱置，卻仍然存在。此外，研究員本身也是流動的，在許多研究領域工作，對許多 Topic 均有貢獻。從 1996 年至今的 Scopus 出版品，使用 直接引用分析 （對比共同引用分析）分類成不同 Topics and Topic Clusters（主題和主題群集）。

如何使用 Topic Prominence in Science？

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  大學領導人、資深研究官員、院長和系主任可以運用自己和同儕機構的概要理解，加強策略研究規劃，判定研究優勢並支援策略合作夥伴關係決策

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  研究服務團隊和圖書館可充實管理報告，促進並加強合作，並藉由促進工作坊和深入了解在興趣主題和研究領域的關鍵機構和研究員，進一步支援目標資金申請

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  教職員和研究員可在特定主題中找到專家和潛在跨部門合作者，加強專案團隊和資金申請，判定可能獲得足夠資助的主題，還可發現興趣關鍵領域中需要閱讀的新出版品

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  政府和出資機關可概覽該國的研究活動，辨別興趣或關注主題的關鍵機構和研究員

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  企業研發團隊可以辨別潛在策略技術合作夥伴，找出策略或利基領域的關鍵學術專業知識，並概覽競爭對手活躍的主題

新興主題

新興主題代表最近發表的論文出現加速成長，而且很可能吸引了最近資助的研究領域。這些新興主題源於現有的母主題 ，根據過去一年中發展的直接引用關係確定和形成的。

一個新興主題的出版品是由多個母主題貢獻而組成。在某些情況下，多達 300 個現有主題貢獻出版品來建立一個新興主題。進行新興主題分類時，我們會綜合考慮其嶄露的潛力（近期出版品數量與前幾年的對比）、 主題規模、引用數和資助等因素。

請參閱開放取用的新興主題頁(打開新的分頁／視窗) ，了解 2021 年確定的 112 個新興主題。

方法──如何建立主題和主題群集？

我們將整個引文網絡，也就是自 1996 年以來，5,500 多萬個 Scopus 索引出版品之間的 10 億個引用連結，以及其他 2,000 多萬個被引用至少兩次的非索引文獻，如此將該網絡分成大約 96,000 個主題。

主題的建立方式是，主題內的直接引用連結設定為高度相關，而主題外的直接引用連結則設定為低度相關。主題僅含有索引出版品。

主題群集由與建立主題相同的直接引文演算法形成。 主題之間的引文連結強度達到門檻時，就會形成主題群集。主題群集是相似研究興趣的主題集合，變成更廣泛、更高層次研究領域。這些 主題 群集有助於在深入探索更具體或更合適的潛在主題之前，廣泛了解某個國家、機構（或團體）或研究員（或小組）正在執行的研究。

96,000 個 主題 各自與 1,500 個 主題 群集的其中一個主題群集配對。與主題一樣，研究員或機構可以貢獻給多個主題群集，但一個主題只能屬於一個主題群集，而一個出版品也只能屬於一個 主題 ，因此也只能屬於一個主題群集。

何為 prominence（發展趨勢）？

Prominence 是衡量特定主題的發展趨勢或能見度的指標。Prominence 不代表「重要」。計算主題的 Prominence 共有三個指標，反映主題的發展趨勢：

1. n 和 n-1 年出版論文在第 n 年的引用次數

2. n 和 n-1 年出版論文在第 n 年的 Scopus 瀏覽次數

3. 第 n 年的平均 CiteScore

Prominence 不代表「重要」。

由於某些研究領域的性質，有些主題永遠不會成為「熱門」主題，但這並不代表這個主題不重要。

Prominence 和資金的關係？

特定主題的 prominence 與該主題內每位作者的資助金額之間具有相關性（1(打開新的分頁／視窗)）。平均而言， 發展趨勢越高，每位作者在該主題的研究資金越多。

SciTech Strategies 運用文本相似性將 STAR METRICS 資料庫（一個大型專案級資金資料庫，占美國聯邦資金的 24%）價值 2,030 億美元的 314,000 項補助款分配給所有 96,000 個主題，辨明主題的 prominence 和該主題內每位作者獲得資助金額之間的相關性。每個主題的補助款資料分成兩個時間段，並分析其相關性。此模型也會顯示，Prominence 與未來資金的相關性為 0.616，此 Prominence 代表未來資金仍差 38%（或 0.6162）。

¹Research Portfolio Analysis and Topic Prominence(打開新的分頁／視窗) Richard Klavans 與 Kevin W. Boyack

其他資訊

如需更多 Topic Prominence in Science 相關資訊，請參見以下論文和文獻：

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  Identifying Emerging Topics in Science and Technology(打開新的分頁／視窗)Henry Small、Kevin W. Boyack 與 Richard Klavans

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  Which Type of Citation Analysis Generates the Most Accurate Taxonomy of Scientific and Technical Knowledge? (打開新的分頁／視窗)Richard Klavans 與 Kevin W. Boyack

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  A New Methodology for Constructing a Publication-Level Classification System of Science(打開新的分頁／視窗)Ludo Waltman 與 Nees Jan van Eck

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  鈣鈦礦太陽能電池研究領域的頂尖大學和研究員(打開新的分頁／視窗)

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    定期系列的首篇文章了解在不同領域受到高度引用研究的人士，THE 探索 Elsevier 指標目前視為「最重要」的主題

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  The dawn of predictive analytics to measure research performance: SciVal’s Topic Prominence（預測分析衡量研究績效的曙光：SciVal 的 Topic Prominence）由 Elsevier Connect 的 Martin Edling Andersson 撰寫