نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، علم اطلاعات و دانش‌شناسی، گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده علوم تربیتی و روان‌شناسی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران

2 دانشجوی دکتری تخصصی، علم اطلاعات و دانش‌شناسی، گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده علوم تربیتی و روان‌شناسی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران

3 دانشیار، علم اطلاعات و دانش‌شناسی، گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده علوم تربیتی و روان‌شناسی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران

چکیده

مقدمه: اعتبارسنجی مقالات دسترسی آزاد، همواره از جمله دغدغه‌های جامعه علمی بوده است. از آن‌جا که تحلیل استنادی کمی در ارزیابی مقالات علمی با چالش روبه‌رو است، تحلیل استنادی محتوامحور از جمله عقیده‌کاوی بافتار استناد، می‌تواند تصویر روشن‌تری از اعتبار آن‌ها ارایه دهد. هدف از انجام پژوهش حاضر، بررسی عقاید استنادگران درباره مقالات پزشکی دسترسی آزاد و مقایسه آن‌ها با مقالات دسترسی غیر آزاد مشابه بود.روش بررسی: این مطالعه به روش تحلیل محتوای کمی با رویکرد تحلیل استنادی عقیده‌کاوانه انجام شد. اطلاعات مقالات از پایگاه‌های PubMed، بافتارهای استناد از پایگاه Colil و نمره‌ عقیده‌ای بافتارهای استناد از SentiWords استخراج گردید. پس از پردازش زبان طبیعی متن چکیده‌ها، عناوین و بافتارهای استناد، شباهت کسینوسی مقادیر TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) محاسبه و مقالات دسترسی آزاد و غیر آزاد مشابه زوج شدند. داده‌ها با استفاده از آزمون Friedman و همبستگی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت.یافته‌ها: اختلاف معنی‌داری در نمره میانگین عقیده مقالات دسترسی آزاد با مقالات دسترسی غیر آزاد مشابه وجود نداشت؛ اگرچه اختلاف استنادات آن‌ها معنی‌دار بود. همچنین، همبستگی معنی‌داری بین فاصله عقیده‌ای مقالات دسترسی آزاد و غیر آزاد با شباهت متنی و بافتار استناد آن‌ها مشاهده نشد.نتیجه‌گیری: اگرچه مقالات دسترسی آزاد بیشتر از مقالات دسترسی غیر آزاد، استناد دریافت کرده‌اند، اما عقاید استنادگران درباره این دو گروه مقاله تفاوت معنی‌داری ندارد. همچنین، آثاری که به لحاظ موضوعی با هم شباهت دارند، لزوماً وضعیت عقیده‌ای مشابهی را نشان نمی‌دهند. از این‌رو، لزوم تحلیل‌های محتوامحور برای تکمیل نتایج تحلیل استنادی کمی تأیید می‌شود.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Content-Based Citation Analysis of Open Access and Non-Open Access Medical Articles Using Opinion Mining of Citances

نویسندگان [English]

  • Khadijeh Jokar 1
  • Maryam Yaghtin 2
  • Hajar Sotudeh 3
  • Mahdieh Mirzabeigi 3

1 MSc Student, Knowledge and Information Science, Department of Knowledge and Information Science, School of Education and Psychology, Shiraz University, Shiraz, Iran

2 PhD Student, Knowledge and Information Science, Department of Knowledge and Information Science, School of Education and Psychology, Shiraz University, Shiraz, Iran

3 Associate Professor, Knowledge and Information Science, Department of Knowledge and Information Science, School of Education and Psychology, Shiraz University, Shiraz, Iran

چکیده [English]

Introduction: Scientific communities have always been concerned about validity of open-access articles. Given the challenges of quantitative citation analysis in evaluating scientific articles, content-based citation analysis, including opinion mining of citances, can bring about more transparent results about their validity. In view of this, the present study compared the opinions contained in citances about open-access and non-open-access articles.Methods: We used a quantitative content analysis method with citation and opinion analysis approaches. The citances, bibliographic, and bibliometric data were extracted from Colil and PubMed databases. Opinion scores were assigned to the citances through SentiWords. After processing the titles, abstracts, and citances, Cosine similarity of Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) values were calculated. The open-access and non-open-access articles were then paired by their similarities in abstracts, titles, and citances. The data were analyzed using Friedman test and Spearman correlation.Results: There was no significant difference between the open-access and non-open-access articles in terms of their opinion scores, despite a significant difference in citation advantages. The pairs’ citance and textual similarities had no significant correlation with their opinion distance.Conclusion: Although the open-access studies had citation advantage over their similar non-open-access peers, they showed no significant opinion distance. Besides, similar texts did not necessarily follow the same opinion patterns. Consequently, to complete the results of quantitative citation analysis, the content-based citation analysis is emphasized.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Citances
  • Citation Analysis
  • Open Access to Information
  • Opinion Mining
  1. Grozanick SE. The impact factor: Implications of open access on quality. null 2010; 6(4): 389-99.
  2. Beall J. Predatory publishing is just one of the consequences of gold open access. Learn Publ 2013; 26(2): 79-84.
  3. Beall J. Beall's List of Predatory Publishers 2013 [Online]. [cited 2012 Dec 4]; Available from: URL: https://mail.pide.org.pk/pdf/not_recognized.pdf
  4. Kaba A, Said R. Open access awareness, use, and perception: A case study of AAU faculty members. New Library World 2015; 116(1-2): 94-103.
  5. Togia A, Korobili S. Attitudes towards open access: A meta-synthesis of the empirical literature. Inf Serv Use 2014; 34(3-4): 221-31.
  6. Mischo WH, Schlembach MC. Open access issues and engineering faculty attitudes and practices. J Libr Adm 2011; 51(5-6): 432-54.
  7. Rodriguez JE. Awareness and attitudes about open access publishing: A glance at generational differences. J Acad Libr 2014; 40(6): 604-10.
  8. Peekhaus W, Proferes N. An examination of North American Library and Information Studies faculty perceptions of and experience with open-access scholarly publishing. Libr Inf Sci Res 2016; 38(1): 18-29.
  9. Piwowar HA, Vision TJ. Data reuse and the open data citation advantage. Peer J 2013; 1: e175.
  10. Sotudeh H, Ghasempour Z, Yaghtin M. The citation advantage of author-pays model: The case of Springer and Elsevier OA journals. Scientometrics 2015; 104(2): 581-608.
  11. Xia J, Myers R, Wilhoite S. Multiple open access availability and citation impact. J Inf Sci 2011; 37(1): 19-28.
  12. Wang X, Liu C, Mao W, Fang Z. The open access advantage considering citation, article usage and social media attention. Scientometrics 2015; 103(2): 555-64.
  13. Lewis DW. The inevitability of open access. Coll Res Libr 2012; 73(5): 493-506.
  14. Sotudeh H, Arabzadeh H, Mirzabeigi M. How do self-archiving and Author-pays models associate and contribute to OA citation advantage within hybrid journals. J Acad Libr 2019; 45(4): 377-85.
  15. Hernandez-Alvarez M, Gomez JM. Survey about citation context analysis: Tasks, techniques, and resources. Nat Lang Eng 2016; 22(3): 327-49.
  16. Liu B. Sentiment analysis and opinion mining. Synth Lect Hum Lang Technol 2012; 5(1): 1-167.
  17. Khan K, Baharudin B, Khan A, Malik F. Mining opinion from text documents: A survey. Digital Ecosystems and Technologies. Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Digital Ecosystems and Technologies, DEST '09; 2009 Jun 1-3; Istanbul, Turkey.
  18. Feldman R. Techniques and applications for sentiment analysis. Commun ACM 2013; 56(4): 82-9.
  19. Parthasarathy G, Tomar DC. Sentiment analyzer: Analysis of journal citations from citation databases. 2014; p. 923-8.
  20. Parthasarathy G, Tomar DC. A Survey of sentiment analysis for journal citation. Indian J Sci Technol 2015; 8(35): 1-8.
  21. Kaur A, Gupta V. A survey on sentiment analysis and opinion mining techniques. J Emerg Technol Web Intell 2013; 5(4): 367-71.
  22. Sendhilkumar S, Elakkiya E, Mahalakshmi GS. Citation semantic based approaches to identify article quality. Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Science, Engineering and Applications, ICCSEA 2013; 2013 May 24-26; New Delhi, India.
  23. Cavalcanti DC, Prudencio BC, Pradhan SS, Shah JY, Pietrobon RS. Good to be bad? Distinguishing between positive and negative citations in scientific impact. Proceedings of the 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2011; 2011 Nov 7-9; Boca Raton, Florida USA.
  24. Abu-Jbara A, Ezra J, Radev D. Purpose and polarity of citation: Towards NLP-based bibliometrics. Proceedings of the 2013 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies; 2013 Jun 9-14; Atlanta, Georgia, USA.
  25. Arabzadeh H. A study of the role of green open-access model in the persistence of author-pays model: the case of Elsevier's hybrid open access journals in 2013-2015. [MSc Thesis]. Shiraz, Iran: Shiraz University; 2018. [In Persian].
  26. Hartley J, Kostoff RN. How useful are `Key Words' in scientific journals? J Inf Sci 2003; 29(5): 433-8.
  27. Jenuwine ES, Floyd JA. Comparison of Medical Subject Headings and text-word searches in MEDLINE to retrieve studies on sleep in healthy individuals. J Med Libr Assoc 2004; 92(3): 349-53.
  28. Athar A. Sentiment analysis of scientific citations [PhD Thesis]. Cambridge, UK: University of Cambridge; 2014.
  29. Esuli A, Sebastiani F. SentiWordNet: A publicly available lexical resource for opinion mining. Proceedings of the 5th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’06); 2006 May 22-28; Genoa, Italy.
  30. Jia M. Citation function and polarity classification in biomedical papers [MSc Thesis]. London, ON: University of Western Ontario; 2018.
  31. Hines T. Viewpoint: Open is an opportunity and a choice. J Biocommun 2016; 40(1): 1-6.
  32. Fuchs C, Sandoval M. The diamond model of open access publishing: Why policy makers, scholars, universities, libraries, labour unions and the publishing world need to take non-commercial, non-profit open access serious. TripleC 2013; 11(2): 428-43.