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ADサイエンティフィックインデックス（Alper-Doger Scientific Index）とは？ ADサイエンティフィックインデックスは、Prof. Dr. ムラット・アルパーとAssoc. Prof. Dr. ジハン・ドーガーによって2021年に開発された独立した国際的なランキングシステムで、科学者と機関の学術的影響を評価します。このインデックスは、13の主要な学問分野と197の専門分野にわたって、220か国の2,395,154人の科学者と24,345の機関を分析しています。Google Scholarから得られたデータに基づき、複数のレベルでフィルタリングされたデータを用いることで、科学者の生産性係数を、総合的および過去6年間のh-index、i10-indexスコア、引用数を考慮して包括的に評価します。ADサイエンティフィックインデックスは、ランキング、分析、比較結果を通じて、個々の学者および機関の科学的貢献を高めるための方針の監視、評価、策定を支援するための幅広いデータを提供します。 なぜADサイエンティフィックインデックスが必要なのか？ 国際的な大学ランキングは、通常、研究生産性、研究影響力、教育の質、教授陣の質、研究成果、1人あたりの業績などのさまざまなパラメータに基づいて機関を評価します。これらの中で、特に重視されるのは、学術的な成果を評価する主要な指標とされる出版物数と引用数です。出版ベースの指標の計算方法はランキングごとに異なります。ADサイエンティフィックインデックスは、これまでのランキングの限界に対応し、包括的で詳細なアプローチを提供する点で際立っています。他のシステムとは異なり、ADサイエンティフィックインデックスは、科学者の総合的および6年間の生産性を両面で分析する唯一のシステムです。このインデックスは、科学者を個別にランキングするだけでなく、さまざまな学問分野、機関、および国ごとに評価し、複数のレベルで学術的なパフォーマンスの詳細で深い分析を提供します。 h-indexとi10-indexとは何か？ h-indexは、研究者の論文の生産性と引用影響を評価するための広く認識された指標で、少なくともh回引用された論文の数によって決定されます。たとえば、h-indexが15であれば、15本の論文がそれぞれ少なくとも15回引用されていることを意味します。i10-indexは、Google Scholarによって計算され、少なくとも10回引用された論文の数を示します。この指標はシンプルでありながら、研究者の一貫した学術的影響力を示す重要な視点を提供します。データソースアプローチ ランキング機関は、Scopus（Elsevier）、Web of Science（Clarivate Analytics）、Google Scholar、Nature Indexなどの主要なデータベースに依存して、論文数と引用分析を行っています。それぞれのデータベースには学術パフォーマンスの評価において独自の強みがありますが、いくつかの制約も伴います。 私たちのアプローチ: 私たちは、機関と個人の両方をランキングすることを重視しており、世界的で実践的かつ包括的な方法論を採用しています。選択したデータソースの強みを最大限に活用する一方で、その固有の制約にも留意しています。これらに対処するために戦略的アプローチを実施し、データの正確性を高めるための監査を継続的に行っています。データソースの制限を認識し、効果的な監視ツールを適用してこれらの問題を軽減しています。これによりエラーを特定し修正することで、データ品質の継続的な向上を図っています。この過程では、約100万人の個人プロファイルに特に注目し、包括的なデータクリーニングが行われ、多くのプロファイルが削除されました。私たちの重点は、既存のデータの正しい使用だけでなく、データ品質の継続的な向上にもあります。 要約: 私たちの方法論は、グローバルで包括的な視点に基づいており、選択されたデータソースの強みを最適化し、堅固な監査メカニズムを通じてエラーや制約に対処しています。このアプローチにより、個人と機関の両方でランキングがより正確で信頼性が高く、有意義なものとなっています。 ランキングの更新頻度 ADサイエンティフィックインデックスは、ランキングが最新の学術成果を反映するように定期的に更新されます。新しいエントリ、削除、修正、および変更は通常1〜3日以内に反映されます。h-index、i10-index、プロファイルの引用数は60〜90日ごとに更新されます。ランキングのデータは主にGoogle Scholarから収集され、名前や機関、その他の関連データの標準化に重点を置いています。さまざまな情報源からの大量の情報とフォーマットの違いにより、データクリーニングと更新は継続的で慎重なプロセスとなっています。データの正確性を向上させるために、ユーザーからの貢献も常に歓迎されています。引用ランキング基準 引用ランキング（高被引用研究者）は、科学者の仕事が受けた総引用数に基づいてその認知と影響を強調します。 これらの基準は、過去6年間に焦点を当てた評価に適用され、機関も同じ基準で国内、地域、そして世界レベルでランク付けされ、さまざまな組織的な文脈における学術的パフォーマンスの正確な評価を保証します。 これらの基準を長期と最近の期間で適用することにより、ADサイエンティフィックインデックスは科学者と機関の影響を包括的かつバランスよく評価し、学術コミュニティへの貢献の明確な像を提供します。また、CERNや統計データなどを除くリストは、「ADサイエンティフィックインデックス」独自の取り組みであり、特に社会科学や人文科学の分野において、他の研究者に対して利点を持つ研究者とのバランスを保つためのものです。この分野での取り組みはまだ多くの作業が残されています。 高引用数によるランキングに影響する研究 CERN、ATLAS、ALICE、CMSなどの異常に高い引用数を持つ研究や、統計データ、ガイドライン、更新を含む研究について、公平性を確保するための手続きを実施しています。このような論文の著者には名前の末尾に「i」のアスタリスクを付けて識別し、全体の結果に不均衡な影響を与えないようにしています。また、これらの種類の研究を除外したリストを表示するオプションもあり、バランスの取れたランキングをさらに確保します。 過去6年間の比率が重要な理由 h-index、i10-index、過去6年間の引用数と総引用数の比率は、科学者個人のパフォーマンスと、機関の方針が学術的環境に与える影響の両方を反映する重要な指標です。これらの比率は、最近の生産性と影響力を示す明確な指標を提供します。引用ランキング基準 引用ランキング（高被引用研究者）は、科学者の仕事が受けた総引用数に基づいてその認知と影響を強調します。 これらの基準は、過去6年間に焦点を当てた評価に適用され、機関も同じ基準で国内、地域、そして世界レベルでランク付けされ、さまざまな組織的な文脈における学術的パフォーマンスの正確な評価を保証します。 これらの基準を長期と最近の期間で適用することにより、ADサイエンティフィックインデックスは科学者と機関の影響を包括的かつバランスよく評価し、学術コミュニティへの貢献の明確な像を提供します。また、CERNや統計データなどを除くリストは、「ADサイエンティフィックインデックス」独自の取り組みであり、特に社会科学や人文科学の分野において、他の研究者に対して利点を持つ研究者とのバランスを保つためのものです。この分野での取り組みはまだ多くの作業が残されています。 高引用数によるランキングに影響する研究 CERN、ATLAS、ALICE、CMSなどの異常に高い引用数を持つ研究や、統計データ、ガイドライン、更新を含む研究について、公平性を確保するための手続きを実施しています。このような論文の著者には名前の末尾に「i」のアスタリスクを付けて識別し、全体の結果に不均衡な影響を与えないようにしています。また、これらの種類の研究を除外したリストを表示するオプションもあり、バランスの取れたランキングをさらに確保します。 過去6年間の比率が重要な理由 h-index、i10-index、過去6年間の引用数と総引用数の比率は、科学者個人のパフォーマンスと、機関の方針が学術的環境に与える影響の両方を反映する重要な指標です。これらの比率は、最近の生産性と影響力を示す明確な指標を提供します。引用ランキング基準 引用ランキング（高被引用研究者）は、科学者の仕事が受けた総引用数に基づいてその認知と影響を強調します。 これらの基準は、過去6年間に焦点を当てた評価に適用され、機関も同じ基準で国内、地域、そして世界レベルでランク付けされ、さまざまな組織的な文脈における学術的パフォーマンスの正確な評価を保証します。 これらの基準を長期と最近の期間で適用することにより、ADサイエンティフィックインデックスは科学者と機関の影響を包括的かつバランスよく評価し、学術コミュニティへの貢献の明確な像を提供します。また、CERNや統計データなどを除くリストは、「ADサイエンティフィックインデックス」独自の取り組みであり、特に社会科学や人文科学の分野において、他の研究者に対して利点を持つ研究者とのバランスを保つためのものです。この分野での取り組みはまだ多くの作業が残されています。 高引用数によるランキングに影響する研究 CERN、ATLAS、ALICE、CMSなどの異常に高い引用数を持つ研究や、統計データ、ガイドライン、更新を含む研究について、公平性を確保するための手続きを実施しています。このような論文の著者には名前の末尾に「i」のアスタリスクを付けて識別し、全体の結果に不均衡な影響を与えないようにしています。また、これらの種類の研究を除外したリストを表示するオプションもあり、バランスの取れたランキングをさらに確保します。 過去6年間の比率が重要な理由 h-index、i10-index、過去6年間の引用数と総引用数の比率は、科学者個人のパフォーマンスと、機関の方針が学術的環境に与える影響の両方を反映する重要な指標です。これらの比率は、最近の生産性と影響力を示す明確な指標を提供します。引用ランキング基準 引用ランキング（高被引用研究者）は、科学者の仕事が受けた総引用数に基づいてその認知と影響を強調します。 これらの基準は、過去6年間に焦点を当てた評価に適用され、機関も同じ基準で国内、地域、そして世界レベルでランク付けされ、さまざまな組織的な文脈における学術的パフォーマンスの正確な評価を保証します。 これらの基準を長期と最近の期間で適用することにより、ADサイエンティフィックインデックスは科学者と機関の影響を包括的かつバランスよく評価し、学術コミュニティへの貢献の明確な像を提供します。また、CERNや統計データなどを除くリストは、「ADサイエンティフィックインデックス」独自の取り組みであり、特に社会科学や人文科学の分野において、他の研究者に対して利点を持つ研究者とのバランスを保つためのものです。この分野での取り組みはまだ多くの作業が残されています。 高引用数によるランキングに影響する研究 CERN、ATLAS、ALICE、CMSなどの異常に高い引用数を持つ研究や、統計データ、ガイドライン、更新を含む研究について、公平性を確保するための手続きを実施しています。このような論文の著者には名前の末尾に「i」のアスタリスクを付けて識別し、全体の結果に不均衡な影響を与えないようにしています。また、これらの種類の研究を除外したリストを表示するオプションもあり、バランスの取れたランキングをさらに確保します。 過去6年間の比率が重要な理由…

今日の学術界では、国際大学ランキングが、機関のパフォーマンスを評価する上で重要な役割を果たしています。これらのランキングは、研究の生産性、研究の影響、学術的な卓越性、教育の質、教員の資格、および全体的な機関のパフォーマンスなど、さまざまなパラメーターを評価します。しかし、多くの伝統的なランキングシステムは、広範な機関メトリックに過度に依存し、科学者や研究者の個別の貢献を見逃しがちです。ここで、ADサイエンティフィックインデックス（Alper-Doger Scientific Index）が、学術的な成功を評価するための新しい、そして必要とされるアプローチを提供します。 伝統的な大学ランキングの限界 多くのグローバルランキングは、学術的なパフォーマンスの主な指標として、出版数や引用数を優先しています。これらの指標は、通常、教員1人あたりの出版数を測定し、SCIE、SSCI、InCitesなどのデータソースを使用して計算されます。一部のランキングはジャーナル記事に焦点を当てていますが、他のランキングでは、レビューや会議論文なども含まれます。さらに、h指数やトップジャーナルに掲載された論文の数など、引用ベースの指標も非常に重要視されます。 これらのさまざまな指標が使用されているにもかかわらず、研究によると、多くの指標間に高い相関関係があり、冗長性が発生することが示されています。これは、ランキングプロセスを複雑にし、「指標の整合性」と呼ばれる現象を引き起こし、同じ側面が異なる名前で何度も評価されることになります。さらに、多くの伝統的なランキングは、1,500から3,000の機関に限定され、対象となる国も70から100に限られています。この狭い範囲では、グローバルな学術的なパフォーマンスを完全に把握することが難しくなります。 ADサイエンティフィックインデックスがこれらの限界をどのように克服するか ADサイエンティフィックインデックスは、より包括的で詳細な学術的なパフォーマンスの分析を提供することで、これらの限界を克服します。その独自の特徴は、科学者の総キャリア生産性と直近6年間の学術パフォーマンスの二重分析です。この分析により、長期的な貢献と最近の成果を包括的に評価することができます。この二重の焦点は、科学者の全体的な影響力を正確に把握し、他のランキングで見落とされがちな最新の研究も反映するために非常に重要です。 さらに、ADサイエンティフィックインデックスは大学に限定されません。個々の科学者をさまざまな分野、機関、国で評価し、学術的なパフォーマンスに関するより詳細で深い分析を提供します。この広範なカバレッジにより、重要な貢献が見逃されることなく、学生、研究者、および機関が今後の研究を方向付けるための貴重な洞察を得ることができます。 なぜADサイエンティフィックインデックスが必要なのか ADサイエンティフィックインデックスは、従来のランキングシステムに比べていくつかの重要な利点を提供します： 主要な指標の理解：h指数とi10指数 ADサイエンティフィックインデックスで使用される2つの主要な指標は、h指数とi10指数です。 なぜADサイエンティフィックインデックスがゲームチェンジャーなのか 学術的な成功がしばしば限られた指標で測定される世界において、ADサイエンティフィックインデックスは、科学的貢献に対するより広く、より正確な視点を提供します。その二重分析、広範なカバレッジ、および個人の成果に焦点を当てたアプローチにより、ADサイエンティフィックインデックスは、グローバルな学術的生産性を理解し、評価するための不可欠なツールとなります。 学生や研究者にとって、ADサイエンティフィックインデックスは、キャリアの計画や研究戦略の策定に役立つ重要な情報を提供します。機関にとっては、進捗を追跡し、パフォーマンスを評価するための透明で包括的な方法を提供します。 ADサイエンティフィックインデックスが学術ランキングの世界を探求するのにどのように役立つかについて詳しく知りたい場合は、AD Scientific Indexをご覧ください。