Google Scholar 实验：如何索引虚假论文并操纵文献计量指标
数字图书馆
2017-10-17 v1
摘要
Google Scholar 已受到研究界的广泛欢迎。其关于免费、普遍且便捷地获取科学文献的承诺，以及其被认为比其它传统多学科数据库更好地覆盖社会科学和人文学科领域的认知，促成了 Google Scholar Citations 和 Google Scholar Metrics 这两项新的文献计量产品的快速扩张，它们分别提供个体层面和期刊层面的引用数据。在本文中，我们展示了一项旨在分析 Google Scholar 检测引用计数操纵能力的实验结果。为此，六份由一名虚构研究者撰写并引用格拉纳达大学 EC3 研究组成员所有出版物的文档被上传至一个机构网络域。Google Scholar 对这些论文的检出导致了作者 Google Scholar Citations 个人资料中引用的激增。我们讨论了这种激增的影响，以及它如何影响此类产品在未来不仅在个体层面而且在期刊层面的发展，特别是如果 Google Scholar 坚持其缺乏透明度的做法。
引用
@article{arxiv.1309.2413,
title = {The Google Scholar Experiment: how to index false papers and manipulate bibliometric indicators},
author = {Emilio Delgado López-Cózar and Nicolás Robinson-Garcia and Daniel Torres-Salinas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.2413},
year = {2017}
}
备注
This paper has been accepted for publication in the Journal of the American Society for Information Science and Technology. It is based on a previous working paper available at arXiv:1212.0638.pdf. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1212.0638