インパクト・ファクター

　我々、日本の自然科学研究者を強く支配しているある数値があります。インパクト・ファクターと言って、ある雑誌に載った論文が過去２年間にどのくらい他の論文などに引用されているかという回数の平均値を出して、その雑誌の科学界への影響力を表す数値とされています。

　ここに良い解説があります。

　　1999年のインパクト・ファクター＝（1997年と1998年にある雑誌に掲載された論文が1999年に引用された総被引用回数）/（1997年と1998年にある雑誌に掲載された論文総数）

　たとえば、Journal of American Society of Nephrologyという雑誌は、1998年に271編、1997年に230編の論文を掲載していますが、1999年にそれらの論文が、1409回と1688回引用されました。したがって、

1999年のインパクト・ファクター＝(1409+1688)/(271+230)＝6.182

　ここで出ている６というのは、かなり高い値で、日本国内で出ている学術雑誌などでは１を越えないものも多いのですが、国際的に高い評価を得ている、Cell, Nature, Scienceなどは常に２０から４０という値を出しています。

　インパクト・ファクターが高くなればなるほど、その雑誌のレベルが高いと信じられる傾向にありますが、計算式を見てわかるように、インパクト・ファクターは２年間という短期間のあいだに引用された回数で計算してありますので、一時期に爆発的な影響力がなくても長い間に少しずつ引用されることが続くような論文を載せた雑誌（たとえば、分類学）などを扱う雑誌に関しては正しい評価を与えることができません。いわゆるロング・テイル論文の評価ができないということです。

　さらに、これはあくまでも雑誌に出たすべての論文の被引用回数の平均なので、ほとんど引用されることのない論文の中に、たまたますごく引用される論文があったとしても、雑誌のインパクト・ファクターを上げることにそれほど貢献することはできません。逆にほとんどまったく引用されることのない論文でも、インパクト・ファクターの高い雑誌に載ってしまえば高い値（＝評価）を得てしまうということになります。

　ですから、本来インパクト・ファクター（正しくはサイテイション・インパクト）というのは一つ一つの論文に対して、どのくらい引用されているのかを調べて出すべきものだと思うのですが、なぜかその値が論文の評価になっている例はほとんど見たことがありません。インパクト・ファクターを出すに当たってはそのデータが元になっているのですから、出せないはずはないのですがなぜか一般的には個々の論文ではなく雑誌のインパクト・ファクターをもって、個々の論文の価値を示すデータに転用されていることが多いのが現状です。（まあ、ある年に発表されたすべての論文を解析しても、発表する場がありあませんので、、、。）

　しかも、引用索引の創始者であり、インパクト・ファクターを科学界に広めたEugene Garfield博士は、インパクトファクターを個々の教員評価に利用すべきでないと注意を喚起しているにもかかわらず、日本では教授選考にあたって、発表論文をインパクト・ファクターによって評価することや、講座や研究者の評価を行なっている例も出ており、インパクト・ファクターは研究者の業績評価データとして日本では完全に一人歩きを始めているのが現状です。例えば、ここをご覧ください。

＃出した論文の出た雑誌のインパクト・ファクターの総和が２００を越えないと教授選に出さないという医学部教授会があるという「噂」を聞いたことがあります。この足した値というのが何を意味するのか、私には理解できません。

　さて、ここまでが前振りで、いよいよ本題です。

　ノーベル賞候補者のひとりのお宅に詰めて、賞の発表を待っていた踊る新聞屋－。さんが、どうやらこの候補者の先生に講義をされたようで、「ノーベル賞の選考基準の一つには、その研究者の論文がどれだけ引用されたか、というのが入っているらしい。そう、引用なんですよ」と書いています。まさにこのインパクト・ファクターの話をレクチャーされたわけです。

　それを聞いた踊る新聞屋－。さん、さすがにブロガーですから、これはトラックバックと似ているなとピンときたようで、「ブログの価値判断を引用された件数で行い、数値化して表示できないだろうか」と書いています。

　そう、確かに似ていますね。ところが、我々が日常使っているインパクト・ファクターというのをダイレクトにブログに世界に適用すると、あるブログのある記事ではなく例えばライブドアのブログ全体でどのくらいトラックバックがあったのかという値を出すことになってしまいます。そんな値に何の意味もないというのは誰でもわかることなのに、科学の世界ではそんなバカな値をありがたがって教授選考などに使っているというわけです。誰が考えてもおかしい話です。

　踊る新聞屋－。さんはまさか科学者の世界でそんなバカなことが行われているとはつゆ知らず、いろいろ悩んだあげくにともかく特定のブログエントリーの評価をするために「被引用件数を定量化（？）して、検索結果なりランキングとして明示する仕組みを機械にやらせるというのは難しそうではあるけど、あると画期的じゃないですか？」と結んでいます。

　被引用件数というのは否定的な引用も含まれますので、ダイレクトに評価の値にしてしまうのはなかなか難しいとは思うのですが試みとしてはやってみてもおもしろいと思います。各社のブログ検索システムを使うと簡単にできるはずです。少なくとも、ライブドア全体のインパクトファクターを出すよりは、特定のエントリーのサイテイションインパクトに意味があるのは当然ですので、我々が毎日踊らされているインパクト・ファクターよりはマシなデータが得られるはずです。

　それにしても、日本の科学者がこんな変なデータに踊らされているって、知ってました？