research-metrics

研究评价指标收集与分析

功能说明

收集并分析个人研究者、研究小组或研究机构的研究评价指标。获取论文数量、被引次数、h-index 等定量指标，帮助可视化研究实力，并整理申请竞争性经费时所需的业绩数据。

所需输入

• 分析对象：个人姓名（研究者）、研究小组名称或机构名称
• 分析目的：以下任意一项
  • 整理科研经费申请所需的业绩
  • 分析机构的研究实力（用于 IR）
  • 调查合作研究候选人
  • 评估院系或学科的研究情况
• 目标期间（可选）：分析对象的时间范围（默认：最近 5 年）
• 研究领域（可选）：进行领域间相对评价时填写

输出内容

1. 基本指标
   • 论文数量（总数、年度趋势）
   • 被引次数（总数、年度趋势）
   • h-index / h5-index
   • i10-index
2. 详细分析
   • 顶尖论文（被引次数排名靠前的论文）
   • 合著网络（主要合著者）
   • 期刊分布（按影响因子区间划分）
   • 国际合著率
   • OA（开放获取）率
3. 领域背景下的定位（指定研究领域时）
   • 与领域平均值的比较
   • 相当于 FWCI（Field-Weighted Citation Impact）的指标
   • 领域内百分位数
4. 用于可视化的数据
   • 用于年度趋势图的数据表
   • 用于合著网络的数据

步骤

1. 识别研究者／机构

为准确获取数据，请确认以下标识符：

• ORCID：在 https://orcid.org/ 搜索
• Scopus Author ID：Scopus 中的唯一 ID
• Web of Science Researcher ID
• researchmap ID：https://researchmap.jp/ （日本研究者）
• Google Scholar 个人资料 URL

为避免与同名研究者混淆，请根据所属机构和研究领域进行筛选。

2. 收集数据

从以下数据库收集指标：

2a. 公开数据库

• Google Scholar：h-index、i10-index、被引次数（个人资料公开时）
• Semantic Scholar：论文数量、被引次数、影响力指标
• OpenAlex：开放的书目数据库，可使用 API
• researchmap：日本研究者的业绩信息

2b. 机构订阅数据库（如可使用）

• Scopus / SciVal：Elsevier 的书目数据库
• Web of Science / InCites：Clarivate 的书目数据库
• Dimensions：Digital Science 的数据库

2c. 辅助信息源

• KAKEN（科研费数据库）：https://kaken.nii.ac.jp/ — 科研费获批记录
• J-GLOBAL：https://jglobal.jst.go.jp/ — 日本研究者和文献信息
• CiNii Research：https://cir.nii.ac.jp/ — 日本学术信息

3. 计算指标

3a. 基本指标

指标	定义	注意事项
论文数量	目标期间发表的经同行评审论文数量	请说明是否包含预印本和会议摘要
被引次数	论文被其他论文引用的总次数	请说明是否包含自引
h-index	至少有h篇论文各被引用h次或以上时，h所能达到的最大值	请注明不同数据库的数值可能不同
i10-index	被引用至少 10 次的论文数量	Google Scholar 特有的指标

3b. 进阶指标

• FWCI：按研究领域、发表年份和文献类型归一化后的被引次数比率（1.0 = 世界平均值）
• Top 10% 论文率：被引次数位列领域前 10% 的论文比例
• 国际合著率：与海外机构合著的论文比例
• OA 率：以开放获取形式发表的论文比例

4. 补充背景信息

单看数值没有意义，因此请补充以下背景信息：

• 领域惯例：不同领域的论文数量和被引次数水平差异很大
  • 例：医学领域的合著者通常较多，论文数量也较多；数学领域则较少
• 职业阶段：对青年研究者和资深研究者的预期水平不同
• 数据库差异：Google Scholar 的覆盖范围较广，Scopus/WoS 的收录范围较窄
• 自引：自引率极高时请注明

5. 撰写报告

按以下结构撰写报告：

# 研究業績分析レポート

## 対象: [研究者名 / 機関名]
## 期間: [YYYY年 - YYYY年]
## データ取得日: [YYYY-MM-DD]
## データソース: [使用したデータベース]

### 基本指標サマリー
（表形式）

### 年次推移
（年別の論文数・被引用数）

### トップ論文
（被引用数上位5-10本）

### 分析コメント
（文脈を踏まえた解釈）

### 注意事項
（データの限界、解釈上の注意点）

质量标准

• 注明数据来源并记录获取日期
• 多个数据库的数值不同时，请全部列出并说明差异原因
• 不要脱离领域背景单独呈现数值（h-index = 20 是否“高”，取决于领域）
• 说明自引的处理方式
• 注明指标的局限性（例如，h-index 对资深研究者有利，论文数量依赖领域等）
• 了解数据库覆盖范围的差异（Google Scholar > Scopus > WoS，覆盖范围依次缩小）
• 提醒不要使用单一指标进行研究评价

可用工具

• WebSearch / WebFetch：搜索数据库并获取数据
• Read / Write：读取和撰写报告
• Bash：汇总数据、进行统计计算