クリックストリームデータは科学の高解像度マップを生み出します

背景：科学の複雑なマップは、科学活動の構造を視覚化するために引用データから作成されてきました。しかし、ほとんどの科学出版物は現在オンラインでアクセスされています。学術的なウェブポータルは、すべての既存の引用の総数を超える規模で詳細なログデータを記録します。このようなログデータは、公開と同時に記録され、さまざまな領域にわたるさまざまなユーザーによって発行されるユーザーリクエスト（クリックストリーム）のシーケンスを追跡します。引用データに対するログデータセットのこれらの利点を考慮し、私たちはそれらが高解像度でより現代的な科学のマップを生成できるかどうかを調査します。方法論：2007年と2008年の間に、私たちは、最も重要な出版社、集約業者、学術コンソーシアムの学術的なウェブポータルによって記録された約10億のユーザーインタラクションを収集しました。 resulting reference data setは、2006年における学術的なウェブポータルの世界的使用の重要な部分をカバーし、人文学、社会科学、自然科学のバランスの取れたカバレッジを提供します。ジャーナルクリックストリームモデル、すなわち一次マルコフ連鎖がログ内のユーザーインタラクションのシーケンスから抽出されました。クリックストリームモデルは、ゲティ研究所の建築と芸術の類語集と比較することによって検証されました。 resulting modelは、さまざまな科学分野間の関係を概説し、社会科学や人文学と自然科学との関係を明確にするジャーナルネットワークとして視覚化されました。結論：大規模なクリックストリームデータから得た科学のマップは、科学活動の詳細で現代的な視点を提供し、引用データに共通して見られる社会科学と人文学の過小評価を修正します。