Tieteenalojen välisiä eroja

Tieteenalaluokitukset

Julkaisuja luokitellaan tieteenaloihin erilaisin perustein, joista yksikään ei ole absoluuttinen, vaan seurausta käytetyistä luokittelukriteereistä. Voidaan ajatella että esimerkiksi tutkimusorganisaation tietyn tutkimusyksikön tai -hankkeen julkaisut muodostavat tutkimusalan. Samat julkaisut voivat kuitenkin jakautua eri tieteen- tai tutkimusaloille eri tavoin, riippuen siitä miten alat on määritelty.

Suomessa käytetään tilastokeskuksen tieteenalaluokitusta mm. Opetus- ja kulttuuriministeriön julkaisutiedonkeruussa. Kukin julkaisu sijoitetaan yhteen tai useampaan luokkaan joko julkaisun tekijän tai tutkimustietojärjestelmän pääkäyttäjän toimesta. Kyseessä on siis julkaisun asiasisältöön perustuva luokitus. Tätä luokitusta käytetään mm. Vipusen raporteissa ja Tiedejatutkimus.fi -sivustolla.

Kansainvälisissä viittaustietokannoissa julkaisuja ei yleensä sijoiteta tieteenaloille yksitellen, vaan tavallisesti joko julkaisusarjan tieteenalan perusteella tai artikkelin viittaussuhteisiin pohjautuen. Näiden lisäksi voidaan muodostaa tutkimusaloja hakulauseen kaltaisilla algoritmeilla, esim. SciVal:in Kestävän kehitykset tavoitteet (SDG Research areas) on esimerkki tällaisesta luokittelusta.

Tieteenalan määrittely julkaisusarjan perusteella on suurimmissa viittaustietokannoissa toistaiseksi yleisintä. Kullekin sarjalle on tunnistettu yksi tai useampia tieteenaloja, ja kaikki sarjassa julkaistavat artikkelit sijoittuvat niihin automaattisesti. Käyttäjän kannalta järjestelmän hyvänä puolena on luokitteluperusteen läpinäkyvyys. Haittana on kuitenkin se, että luokittelutapa on hyvin karkea, ja sarjassa julkaistujen artikkeleiden tutkimusalojen kirjo on yleensä suurempi kuin sarjalle määritellyt alat. Julkaisuja ilmestyy myös muissa kuin omalle tutkimusalalleen määritetyissä sarjoissa. Ongelmana ovat myös monitieteelliseksi luokitellut sarjat (multidisciplinary), joissa julkaistut artikkelit jäävät useimmissa sarjapohjaisissa luokitteluissa sijoittamatta omalle tieteenalalleen. Erityisen ongelmallista tämä on siksi, että moni suurinta huomiota saavista artikkeleista julkaistaan nimenomaan monitieteellisissä lehdissä (esim. Nature ja Science) (Szomszor 2021). Julkaisusarjoihin perustuvia luokitteluja on suuri määrä, ja viittaustietokannoissa on rakennettu niitä myös eräiden kansallisten tutkimuksenarviointien tarpeisiin.

Viime vuosina sarjapohjaisen luokittelun rinnalle on noussut julkaisujen keskinäisiin viittaussuhteisiin perustuva luokittelu. Suurimmilla analyysityökaluilla on omat viittausverkostoihin perustuvat luokittelunsa, InCites:in Citation topics ja SciVal:in Topic clusters. Algoritmi tunnistaa toisiinsa viittaavista julkaisuista muodostuvia klustereita, joista muodostetaan tutkimusaloja. Viittaussuhteisiin perustuva luokittelu mahdollistaa hienosyisemmän luokittelun, joka huomioi paremmin artikkelin aihepiirin ja kontekstin. Käyttäjän kannalta haittapuolena on se, että luokitteluperusteet eivät ole avoimesti näkyvillä.

Tekijöiden järjestys kertoo eri tieteenaloilla eri rooleista

Julkaisun tekijöiden kirjaamisjärjestys kertoo tekijöiden roolista julkaisun kirjoittamisessa, ja sitä voidaan hyödyntää tarkastelun kohdentamisessa esimerkiksi julkaisuihin, joissa tarkasteltava taho on ollut johtavana tekijänä. Tieteenalojen käytännöt tekijöiden merkitsemisjärjestyksen suhteen vaihtelevat.

Useimmissa luonnontieteissä, lääketieteessä ja tekniikan aloilla kirjoittajat merkitään julkaisun tekemiseen annetun työpanoksen mukaisessa järjestyksessä, ensimmäiseksi merkitään pääkirjoittaja eli tekijä, jolla on ollut suurin rooli julkaisun kirjoittamisessa. Viimeiseksi merkitään tutkimushankkeen johtaja.

Muista luonnontieteistä poiketen, matematiikan ja joidenkin fysiikan alan julkaisuissa kirjoittajat on tapana merkitä aakkosjärjestykseen kirjoittajien työpanoksesta riippumatta.

Yhteiskuntatieteissä kirjoittajat voidaan merkitä joko työpanokseen perustuvaan järjestykseen tai aakkosjärjestykseen tieteenalasta riippuen. Esimerkiksi psykologian julkaisuissa kirjoittajat merkitään työpanoksen mukaiseen järjestykseen, mutta monilla muilla aloilla aakkosjärjestykseen.

Humanistisilla aloilla kirjoittajat merkitään yleensä aakkosjärjestykseen. (Puuska & Miettinen 2008).

Pitäisikö yrittää taulukoida tekijäjärjestystä tarkemmin (yhteiskuntatieteet)?

Tieteenala vaikuttaa viittausten määrään ja karttumisnopeuteen

Viittauspotentiaali

Teoriassa kullakin tieteenalalla on jaettavana se määrä viittauksia, jonka alan julkaisut tekevät. Tällöin viittausten määrä riippuisi siis siitä, kuinka moneen lähteeseen kukin alan julkaisu viittaa eli lähdeluettelon pituudesta (mm. Garfield 1979, Moed et al. 1985). Garfield kutsui tätä tieteenalan viittauspotentiaaliksi (citation potential). Käytettyjen lähteiden määrä vaihtelee tieteenaloittain ja voitaisiin olettaa, että tieteenaloilla, joilla lähdeluettelot ovat pitkiä, viitatuksi tulemisen todennäköisyys olisi suurempi kuin aloilla, joilla ne ovat lyhyitä. Tämä oletus pitäisi kuitenkin paikkansa vain, jos kaikilla tieteenaloilla olisi yhtä paljon viittauksia tekeviä julkaisuja, kaikki viittaukset tehtäisiin omalla alalla ilmestyneisiin julkaisuihin ja kaikki lähdeluetteloissa esiintyvät viittaukset olisivat laskettavissa. Näin ei ole.

Käytännössä viittaukset lasketaan viittaustietokannoista, niiden ulkopuolelle jääviin julkaisuihin tehdyt viittaukset jäävät laskematta. Niinpä lähdeluetteloiden pituutta merkittävämpi vaikutus tutkimusalalle tyypillisiin viittausmääriin onkin sillä, kuinka paljon kyseisellä alalla julkaistaan viittaustietokantojen indeksoimissa sarjoissa ja kirjoissa ja kuinka suuri osa viittauksista tehdään näihin (Dorta-González & Dorta-Gonzáles 2013, Patience et al. 2017), siis sillä löytyvätkö tutkimusalan julkaisut viittaustietokannoista.

Viittaustietokannat eivät kata yhtäläisesti kaikkien tieteenalojen julkaisuja

Viittaustietokannat kattavat eri tieteenalojen julkaisut hyvin vaihtelevasti. Tutkittaessa kattavuutta on havaittu, että keskimäärin 80 % luonnontieteen julkaisuissa käytetyistä lähteistä löytyy Web of Science:sta, kun yhteiskuntatieteen lähteistä löytyy keskimäärin 60 %. Sekä luonnontieteiden että yhteiskuntatieteiden sisäinen vaihtelu on kuitenkin suurta, molempiin kuuluu hyvin ja heikommin viittaustietokantojen kattamia tutkimusaloja. Luonnontieteissä kattavimmin Web of Sciences:ta löytyvät solubiologian, molekyylifysiikan ja orgaanisen kemian julkaisut (yli 90 %), ja heikoimmin mm. eräiden tietojenkäsittelytieteiden (alle 60 %). Yhteiskuntatieteissä esimerkiksi muutamien psykologian tutkimusalojen kattavuus on hyvä (yli 80 %), mutta historian ja kulttuurintutkimuksen vain 30 %. (Dorta-González & Dorta-Gonzáles 2013).

Erot kattavuudessa johtuvat mm. siitä, että viittaustietokannat (Web of Science ja Scopus) indeksoivat tieteellisiä artikkeleita julkaisevia sarjoja kattavammin kuin muita julkaisukanavia. Osalla tieteenaloista merkittävä osa tutkimuksesta julkaistaan kuitenkin artikkeleiden sijasta kirjoissa (esim. monet yhteiskunta- ja humanistiset tieteet) (Larivière et al. 2006) tai konferenssijulkaisuissa (tietojenkäsittelytiede) (Freyne et al. 2010). Suuri osa näiden tutkimusalojen julkaisuista jää viittaustietokantojen ulkopuolelle.

Artikkeleita julkaisevien tieteellisten sarjojenkaan kattavuus viittaustietokannoissa ei ole sama kaikille tieteenaloille. Eniten käytetyt viittaustietokannat (Web of Science ja Scopus - Onko Dimensions:lla kielivaatimuksia?) indeksoivat vain sarjoja, joissa vähintään otsikko ja tiivistelmä ovat englanninkielisiä. Siksi pääosa esimerkiksi suomenkielisistä sarjoista jää niiden ulkopuolelle. Englanniksi julkaiseminen on tavallisempaa luonnontieteissä kuin monissa yhteiskunta- ja humanistissa tieteissä, joissa tehdään paikka- ja kulttuurisidonnaisempaa tutkimusta. Julkaisukieli siis selittää osaltaan yhteiskuntatieteiden sekä taiteiden ja humanististen tieteiden heikompaa kattavuutta viittaustietokannoissa.  Onko tietoa Dimensionsin kattavuudesta?

Näistä syistä julkaisumetriikan tekeminen sellaisille tieteenaloille, jotka julkaisevat pääosan tutkimustuloksistaan artikkeleina kansainvälisissä (englanninkielisissä) tieteellisissä sarjoissa, on yksinkertaisempaa kuin tieteenaloille, jotka julkaisevat lähinnä suomeksi tai muissa muodoissa kuin tieteellisinä artikkeleina (esim. kirjat tai konferenssijulkaisut). Viittaustietokantojen heikommin kattamien tieteenalojen julkaisumetriikka kerätäänkin usein esim. tutkimusorganisaation omista tutkimustietojärjestelmistä ja viittaustietojen puuttuessa vaikuttavuusarviota tehdään Jufo-luokkiin perustuen.

Eri tieteenaloilla viitataan eri ikäisiin lähteisiin

Kulloinkin jaossa olevaan viittausten määrään vaikuttaa myös se kuinka tuoreisiin artikkeleihin tieteenalalla on tapana viitata, ja toisaalta kuinka pitkään ilmestymisensä jälkeen artikkeliin edelleen viitataan – myös tämä vaihtelee tieteenaloittain ja vaikuttaa alalle tyypillisiin viittauskertymiin (Moed et al. 1985, Dorta-González & Dorta-Gonzáles 2013, Patience et al. 2017). Tuoreisiin artikkeleihin viittaaminen näyttää lisäävän tieteenalalla karttuvia viittauksia (Patience et al. 2017).

Jos analyyseissä käytetään hyvin lyhyttä viittausikkunaa, saattavat laskematta jäävät viittaukset painottua tietyille tieteenaloille (Abramo 2011).

Tekijöiden lukumäärä vaihtelee tieteenaloittain

Artikkelien kirjoittajien lukumäärässä on tutkimusalakohtaisia eroja. Esimerkiksi astronomian, astro-, ydin- ja hiukkasfysiikan artikkelilla voi usein olla yli 100 kirjoittajaa kun taas historian ja kirjallisuuden tutkimusjulkaisuilla on tyypillisesti vain yksi kirjoittaja (Patience et al. 2017). Suuria kirjoittajajoukkoja esiintyy erityisesti tieteenaloilla, joilla tutkimus edellyttää suuria laboratorioita, tai muuta infrastruktuuria tai laajaa yhteistyötä esim. aineistojen jakamisessa. Kirjoittajamäärien erot heijastuvat tieteenalan keskimääräisiin artikkelikohtaisiin viittauksiin, sillä tekijöiden lukumäärän kasvun on havaittu lisäävään artikkelin saamia viittauksia (Adams et al. 2019, Patience et al. 2017).

Taulukko, jossa keskimääräisiä viittauskertymiä tieteenaloittain? esim. ESI Highly Cited Paper -rajat? Vai löytyisikö joku, joka kattaa myös yhteiskunnalliset ja humanistiset tieteet?

Tieteenalojen keskimääräiset viittauskertymät vaihtelevat siis syistä, jotka eivät liity tutkimuksen laatuun tai vaikuttavuuteen. Viittausten kokonaismäärien vaihtelusta seuraa, että eri tieteenaloja tai niillä toimivia organisaatioita tai tutkijoita ei voi viittausten perusteella verrata toisiinsa tasapuolisesti (mm. Garfield 1979, Moed et al. 1985, Dorta-González & Dorta-Gonzáles 2013, Mongeon & Paul-Hus 2016) muuten kuin normalisoiduilla indikaattoreilla. Esimerkiksi puhtaasti yhteiskunnallista tutkimusta tekevän tutkijan h-indeksi ei käytännössä voi nousta läheskään yhtä korkeaksi kuin vastaavassa uravaiheessa olevan genetiikan tutkimusta tekevän tutkijan.

Lähteet

Adams, J., Pendlebury, D., Potter, R. & Szomszor, M. (2019).  Global Research Report – Multi-authorship and research analytics. Institute for Scientific Information, Clarivate, London and Philadelphia.

Dorta-González, P. & Dorta-González, M.I. (2013). Comparing journals from different fields of science and social science through a JCR subject categories normalized impact factor. Scientometrics 95, 645–672. https://doi.org/10.1007/s11192-012-0929-9

Freyne, J., Coyle, L., Smyth, B. & Cunningham, P. (2010). A quantitative evaluation of the relative status of journal and conference publications in computer science. Communications of the ACM, 53(11), pp. 124-132. http://dx.doi.org/10.1145/1839676.1839701

Garfield, E. (1979). Is citation analysis a legitimate evaluation tool? Scientometrics, 1(4), pp.359-375.

Lariviére, V., Archambault, E., Gingras, Y. & Vignola-Gagné, E. (2006). The place of serials in referencing practices: Comparing natural sciences and engineering with social sciences and humanities. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 57(8), pp. 997-1004. https://doi.org/10.1002/asi.20349

Moed, H.F., Burger, W.J.M., Frankfort, J.G. & van Raan, A.F.J. (1985). The application of bibliometric indicators: important field- and time-dependent factors to be considered. Scientometrics, 8(3-4), pp.177-203.

Mongeon, P. & Paul-Hus, A. (2016). The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics 106, pp. 213–228. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5

Patience, G., Patience, C., Blais, B. & Bertrand, F. (2017). Citation analysis of scientific categories. Heliyon, 3(5), e00300. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2017.e00300

Puuska, H-M. & Miettinen, M. (2008). Julkaisukäytännöt eri tieteenaloilla. Opetusministeriön julkaisuja, 33, 111 p. https://core.ac.uk/download/pdf/198192223.pdf

Szomszor, M., Adams, J., Pendlebury, D. & Rogers, G. (2021). Global Research Report – Data categorization: Understanding choices and outcomes. Institute for Scientific Information, Clarivate, London and Philadelphia.