ランキングの意図・集計単位で順位がどう変わるか・6 索引の違い を 触って学ぶ。 fictional data による例示、 実データの転載や自前スコアリングは しない。 例示 fictional data
ボット が 四角枠 (canvas 外周) を 周回 して 8 研究者 の 「artificial score」 に fake citation を 発射、 高さ順 で 動的 rank が 入れ替わる。 実在の bot の 動作ではなく、 特定サイトの 汚染状況を 主張する ものでもない。 順位 が 外部操作 で 動く 構造 のみ を 見せる。 教育 表現 fictional
「研究者ランキング」 は 単一の 「一番の研究者」 を 決めるための ものではない。 実際は 政策立案 (研究費配分・機関評価)、 採用・昇進の 参考、 メディアの 話題化、 などの 目的別 に 何を 測るか (metric) を 選び、 結果として 順位 が 出る。 どの metric を 選ぶかで 「上位」 の 中身 は 大きく変わる。
下の Section Ⅱ で、 同じ 8 人の 架空研究者 に対して metric や 集計単位 を 変えると 順位が どう入れ替わるかを 触って 確かめられる。
5 つの slider を 動かして、 8 人の fictional 研究者 の 順位変化 を 観察。 例示 fictional data
| # | Researcher (fictional) | Score |
|---|
年を 動かすと 8 人の 順位軌跡 が 動く (縦軸 = 順位、 上ほど 上位)。 例示 fictional data
縦軸: 順位 (1 が 上、 8 が 下) / 横軸: 年 / 8 色 = 8 人 の fictional researcher。 slider の 位置に 縦線 が 描画される。
下記 6 つは 実在する 主要ランキング索引。 Rei が 順位を 計算するのではなく、 一次サイトで 直接 確認する ための 入口。
Google Scholar 指標 (h / i10 / 引用数)。 221 か国・約 264 万人・約 2.5 万機関。
h-index / 引用数 / 出版数 で 分野別。 日本の 大学 プレスリリース で 引用される。
Scopus ベース。 Ioannidis ら。 CSV/XLSX で 再利用しやすい データセット。
Web of Science ベース。 年 約 6,000 人。 分野別 + Cross-Field 部門。
機関中心 の 索引 (自然科学系 82 誌 への contribution)。 個人ランキング ではない。
国別 の 索引・引用DB。 他に 中国 CNKI / 韓国 KCI / インド INFLIBNET など。
※ eLibrary.ru は 302 redirect 後 の TLS handshake が 環境依存 で time out する場合あり。
本 sim の 8 人 (Researcher α〜θ) は 全て 架空、 数値 も 例示用 の 数式生成。 Section Ⅳ の 6 索引 は 実在する が、 実データ は 一次サイト で 直接 確認する 誘導 のみ。 bot animation は 「fake citation で 順位 が 変わる 構造」 の 教育 表現 で、 実 bot / 実 汚染 の 主張 では ない。