scholar-citations

Scholar Citations

OpenAlex を介して、研究論文の引用グラフをたどります。方向は 2 つあります。

• 参考文献 — この論文が引用しているもの（知的系譜）
• 被引用文献 — この論文を引用しているもの（知的な後続研究）

1 回のサブプロセス呼び出しで、タイトル、要約、引用数、外部 ID を含む論文の構造化リストが返されます。

使用方法

# References — what this paper cites
python3 scripts/scholar_citations.py references 2501.11120 --limit 100

# Citations — what cites this paper
python3 scripts/scholar_citations.py citations 2501.11120 --limit 100

# Both at once
python3 scripts/scholar_citations.py both 2501.11120 --limit 50

# Filter to recent, high-impact descendants
python3 scripts/scholar_citations.py citations 1706.03762 \
    --min-year 2024 --min-citations 10 --limit 100

# Accepts many ID formats
python3 scripts/scholar_citations.py citations W4395065622
python3 scripts/scholar_citations.py citations "10.48550/arxiv.2404.14082"
python3 scripts/scholar_citations.py citations "doi:10.48550/arxiv.2404.14082"
python3 scripts/scholar_citations.py citations "https://openalex.org/W4395065622"

サブコマンド：

• references <id> — 対象の論文が引用している論文
• citations <id> — 対象の論文を引用している論文
• both <id> — 両方向を 1 つのペイロードで取得

フラグ：

• --limit N — 方向ごとの最大結果数（デフォルトは 100）
• --min-year YYYY — 指定年より古いエントリを除外
• --min-citations N — 引用数の少ないエントリを除外（影響の大きい後続研究の抽出に便利です）

使用する場面

• アイデアをさかのぼる — 論文を指定して、その基盤となった重要な研究を見つけます（references + --min-citations 50）
• 後続研究を見つける — 重要な論文を基盤とする研究を確認します（citations + --min-year 2024）
• ギャップ分析 — 複数の基準論文の参考文献と被引用文献を照合し、未開拓の領域を見つけます
• 査読時の背景把握 — 論文を査読する前に、引用関係の周辺を確認します

データの網羅性に関する注意事項

OpenAlex の参考文献リストは、十分にインデックス化されている論文（学術誌論文、会議録、古い arxiv 投稿）では網羅的ですが、ごく最近のプレプリントでは不完全なことがよくあります。references が空を返す場合、通常はスクリプトの不具合ではなく、OpenAlex のデータ網羅性が原因です。arxiv のみの系譜を調べる場合は、arxiv-analyze で --tier tex を指定して論文自体の参考文献リストを解析してください。

ワークフロー

1. 基準となる論文を特定する

OpenAlex W-id、DOI、arxiv id（arxiv の DOI に自動変換）、PMID（pmid:<n> の形式）、または OpenAlex/DOI の URL を指定できます。スクリプトが自動的に正規化します。

2. 方向を選ぶ

• 論文がどのように生まれたかを理解するには？ → references
• 影響を追跡したり、新しい研究を見つけたりするには？ → citations
• 周辺全体を把握するには？ → both

3. 積極的に絞り込む

参考文献リストや被引用文献リストには、100～1000 件のエントリが含まれることがあります。--min-citations と --min-year を積極的に使ってください。シグナルの弱い 1000 件より、シグナルの強い 20 件のほうが有益です。

4. 分析に活用する

興味深い論文ごとに、arxiv_id を arxiv-analyze に渡すか、open_access_pdf URL を直接使用します。

レート制限

OpenAlex は寛容です。匿名の場合は毎秒 10 リクエスト、ポライトプールではさらに多くのリクエストが可能です（OPENALEX_EMAIL を設定してください）。スクリプトは毎秒 5 リクエストに自動でスロットリングします。

--limit 100 を指定した references または citations の呼び出し 1 回につき、通常は API リクエストが 2～3 回発生します（ルートの論文に 1 回、関連論文の一括解決に 1～2 回）。

トークン効率

• 参考文献／被引用文献 100 件で約 15K～30K トークン（大半を要約が占めます）
• 幅を深さより重視してグラフを探索する場合は、コンテキストに渡す前に jq 'del(.*.abstract)' を通してください

厳守事項

• グラフを爆発的に拡張しないでください。 参考文献を 100 件ずつ 100 回たどると、論文が 1 万件になります。n ホップの探索が必要な場合は、ユーザーの確認を得ながら、明示的に段階を分けて実行してください。
• レート制限を守ってください。 スクリプトの自動スロットリングは不可欠です。
• 疎なデータもデータです。 references または citations が空の場合は、空として報告してください。捏造してはいけません。

要件

• Python 3.11 以降（標準ライブラリのみ）
• api.openalex.org へのインターネット接続
• 任意：ポライトプールへのアクセスには OPENALEX_EMAIL