eigenfactorとは？初心者向けにわかる評価指標の解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

eigenfactorとは？

eigenfactorは学術雑誌の影響力を測るための指標のひとつです。雑誌を単純に発行部数や掲載論文数で比べるのではなく、他の雑誌がその雑誌をどれだけ引用したかを、引用した雑誌の「重要さ」に基づいて評価します。

この指標の特徴は高く評価される雑誌からの引用が、より多くの票を集める仕組みになっている点です。つまり名門誌からの引用は弱い雑誌からの引用よりも大きな影響を与え、全体のネットワークの中で雑誌の位置づけを決めます。

どうやって計算するの？

基本的な考え方は網のような引用関係をたどっていくことです。研究者は論文を読んだら別の論文を引用します。Eigenfactorではこの引用関係を連鎖的に回して各雑誌にスコアを割り当てます。高く評価される雑誌からの引用が多いほど、その雑誌のスコアは上がります。

計算には複雑な数学が使われますが、中学生にもわかるくらい簡単に言えば高く評価されている雑誌からの投票が多いほどその雑誌は重要だと見なされるという考え方です。

使い方のコツ

雑誌を比較する時には Eigenfactor の総スコアだけでなく Article Influence Score という指標も合わせて見ると良いです。記事ごとにどれくらい影響力があるかを示す指標で、1つの雑誌にいくつかの論文が含まれている場合でも公正に判断できます。

指標	意味	使い方のコツ
Eigenfactor	ネットワーク全体の影響力を総合的に評価	雑誌間の比較に向く
Article Influence Score	1記事あたりの影響力	記事の質を比較する目安になる
IF	伝統的な影響度の指標	短期の比較に役立つ

初心者が覚えておくポイントは次のとおりです。 Eigenfactorは雑誌の影響力を網羅的に評価する指標であること。そして 自家引用を抑える工夫 がされている点が特徴です。さらに 複数の指標を組み合わせて判断する ことが大切です。

実際には図書館や研究機関がどの雑誌を購読するべきかを判断する際に Eigenfactor を参考にします。ただし指標には限界があり、分野によって比較の難しさがあることも覚えておきましょう。またこの指標はウェブの PageRank の考え方に近いネットワークの考え方を使っており、引用関係の質を重視します。

雑誌を比較する時には同じ分野の雑誌同士で比較するのが妥当です。異なる学問領域間での直接の比較は注意が必要です。

さらに最近の動向としては研究データベースやランキングの仕組みが進化しており、eigenfactor の解釈は研究コミュニティごとに多少異なる場合があります。指標はあくまで参考材料であり、論文の質や新しい発見の価値を直接示すものではありません。したがって、複数の視点を組み合わせて総合的に判断することが大切です。

eigenfactorの同意語

Eigenfactor: ジャーナルの総合的な影響力・重要度を測る指標。引用網の中での位置づけを、引用の出所となるジャーナルの重要度で加重して算出します。通常は5年間のデータを用いた総合評価として表されます。
エイゲンファクター: Eigenfactor の日本語の読み。ジャーナルの総合的影響力を評価する指標のこと。
エイゲンファクター・スコア: Eigenfactor 指標の具体的な数値版。ジャーナルの総合影響力を表す点数で、期間内の加重引用の合計値を示します。
Eigenfactor Score: Eigenfactor 指標の数値そのもの。ジャーナルの総合影響力を示すスコアで、Article Influence Scoreとセットで解釈されることが多いです。
学術誌影響度指標: 学術誌の影響力を示す総称的な指標。Eigenfactor の考え方を含む、ジャーナル全体の重要度を評価する指標群の総称として使われます。
ジャーナル影響力指標: ジャーナルの影響力を評価する指標の総称。Eigenfactor の概念と関連して用いられることが多い表現です。
影響度指数: 研究誌・論文誌の影響力を数値化した指標の総称。特定の指標名として用いられる場合もあります。
影響力スコア: 影響力を表す数値。一般的にはジャーナルや論文の重要度を示すスコアとして解釈されます。
引用ネットワーク影響指標: 引用関係のネットワーク構造を基に算出される影響度を表す指標。Eigenfactor の核となる考え方の一部を表します。
PageRank型影響度指標: PageRankに類似したアルゴリズムを用いて、引用ネットワークから影響力を算出する指標という意味で使われる表現。
ネットワークベース影響度指標: 引用ネットワークなどのネットワーク分析に基づく影響度を示す指標の総称。Eigenfactor の考え方の核を説明する際に用いられます。
総合影響指数: ジャーナルの総合的な影響力を表す指標の総称。Eigenfactor の概念を説明する際に類義語として使われることがあります。

eigenfactorの対義語・反対語

影響力が低い: eigenfactorはジャーナルの影響力を総合的に評価する指標です。その対義語として、影響力が極めて低い（ほとんど引用されず、学術的な影響力が小さいとみなされる）指標を指します。
影響力がない: 全く影響力を示さない、あるいは影響力がほぼゼロと見なされる指標を指します。
無影響力: 影響力を全く持たない性質を示す指標。学術的な影響力の評価として機能しないものです。
非影響性の指標: 影響力の測定機能をほとんど持たない、影響力を前提としない指標を指します。
純粋な引用数（加重なしの指標）: eigenfactorは重みづけを使って影響度を評価しますが、それとは違い、引用回数をそのまま集計する“加重なし”の指標を対比的に示します。
権威性が低い指標: ジャーナルの権威性・信頼性を示す指標として機能しにくい、低い権威性を示す指標を指します。
低重みの引用指標: 引用の重みづけを抑えた、影響度の評価が低いとされる指標を指します。

eigenfactorの共起語

引用: 他の論文からの参照・引用のこと。Eigenfactorはこの引用の流れを重み付けしてジャーナルの影響力を測る。
学術誌: 学術論文が掲載される媒体（ジャーナル、雑誌）。Eigenfactorは学術誌を評価対象とする指標。
論文: 研究成果をまとめた個別の論文。引用分析の基本単位。
引用ネットワーク: ジャーナル間の引用関係がつながったネットワーク。Eigenfactorはこのネットワークを使って重要度を算出。
加重引用: 引用の重要性を等しく扱わず、出典の影響力に応じて重みづけする方法。
ページランク: グラフ上のノードの重要度を測るアルゴリズム。Eigenfactorの核となる考え方を引用ネットワークに適用。
五年データ: 直近5年間の引用データを用いて計算する期間。
Article Influence スコア: 1論文あたりの影響力を示す指標。Eigenfactorに基づき正規化される。
文献計量学: 文献の量・質・影響を測る学問分野。Eigenfactorはこの分野の代表的指標の一つ。
指標: 評価・比較のための数値。Eigenfactorはその一種。
ジャーナルランキング: ジャーナルを影響力の大きさで並べた順位。研究比較で使われる。
データソース: 引用データの出所。通常は Journal Citation Reports などのデータベース。
ランダムウォーク: 確率的にノードを移動する考え方。PageRankの基礎。Eigenfactorにも影響。
ノードとエッジ: ネットワークの基本要素。ここではノード=ジャーナル、エッジ=引用を表す。
ネットワーク分析: 複雑な関係性をグラフとして解析する手法。Eigenfactorはこの技法を用いて評価する。

eigenfactorの関連用語

Eigenfactorスコア: 学術誌の総合的影響力を表す指標。過去5年間のジャーナル間の引用関係を用い、出典ジャーナルの影響力が高いほど重みづけして算出する。総和が全誌で一定になるように設計されている。
Article Influenceスコア: Eigenfactorスコアを論文誌の総論文数で割って算出される、1論文あたりの影響力を表す指標。AISが高いほど、1論文あたりの影響力が大きいと解釈できる。
引用ネットワーク: ジャーナル間の引用をノードとエッジで表現したネットワーク。Eigenfactorはこのネットワークの構造を利用して影響力を評価する。
ページランク風アルゴリズム: ノードが隣接ノードからの引用の伝播を受けて重要度を算出する再帰的アルゴリズム。Eigenfactorの計算の核。
5年間ウィンドウ: データ期間を過去5年間に限定して集計する設定。時期に依存する影響を反映する。
ビブリオメトリクス: 文献の生産・影響を数量化する分野。Eigenfactorはビブリオメトリクス的指標の一つ。
サイエントメトリクス: 科学技術分野の定量分析の総称。学術指標全体の一分野として用いられる。
引用重み付け: 引用元ジャーナルの影響力に応じて引用を重みづけする考え方。Eigenfactorはこの重み付けを採用。
データソース: ジャーナル引用データの主な出典。通常はJournal Citation Reports(JCR)のデータを基に計算され、Web of Scienceのデータセットを利用することが多い。
Journal Citation Reports (JCR): ジャーナルの引用データを集計・公開するデータベース。インパクトファクターなどの指標の基盤となるデータを提供。
Web of Science (WoS): 学術データベース群。ジャーナルの引用データを収集・提供する代表的なデータソース。
インパクトファクター (IF): ジャーナルの平均的な引用水準を示す代表的指標。1論文あたりの平均引用数を表す。Eigenfactorとは異なる性質を持つ。
分野間正規化: 分野ごとの引用慣習の違いを補正して、分野を跨ぐ比較を可能にする考え方。Eigenfactorは総影響力指標で、比較時には分野差を意識する必要がある。