Introduction à la scientométrie Audrey Baneyx, Direction scientifique, Sciences Po, Paris

Audrey.baneyx@sciences-po.fr

Plan   Un peu de théorie … la scientométrie par le menu

 Le nouveau contexte de la scientométrie

 Quelques défis des indicateurs scientométriques  Le déminage des données

 La mesure de la circulation des connaissances

  Applications pratiques et outils 1.  ContextMiner 2.  Google Scholar 3.  Scholarometer 4.  Controverse: le cas d’Ike Antkare 5.  CiteSpace 6.  Manyeyes 7.  Google visu

Un peu de théorie1/2 … Définitions

 Scientométrie ?  Mesure de la science -> Analyse quantitative de la production et des réseaux scientifiques

 Quelles productions ?

 Bibliométrie ?  Analyse et mesure des publications scientifiques au sens large (articles dans des revues, proceedings, livres, …)

 Scientométrie et bibliométrie se situent à un carrefour de disciplines

1.  Les sciences sociales : la sociologie des sciences et l’étude des communautés scientifiques

2.  L’économie de la recherche et de l’innovation

Un peu de théorie 2/2 …

Les « pères fondateurs »  Solla Price (1963) : physicien et historien des sciences, à l’origine des premiers modèles de croissance de la production scientifique  Garfield (1955) : fondateur de l’ISI – aujourd’hui Thomson Scientific – et du Science Citation Index  Nalimov (1969) et Braun (1975) : fondateurs de la revue Scientometrics  Narin (1976) : jette les bases de la bibliométrie évaluative

Les instruments des techniques quantitatives  Statistique, analyse et fouille de données, modélisation mathématique, distributions asymétriques (Lotka – Bradford – Zipf), statistique textuelle, modèles de circulation d’information

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Le nouveau contexte de la scientométrie1/2

Un fort développement de la demande  Evolution des pratiques d’évaluation universitaire

 Polémique autour de la pertinence des indicateurs bibliométriques  Evaluation personnelle vs labo vs institution vs nationale vs internationale

 Développement du management de la recherche

De nouvelles formes d’offre  Disponibilité accrue de sources et de statistiques sur les publications scientifiques

 Les bases de données : ISI WoS, Scopus (nouvel acteur), moteurs de recherche adaptés à l’univers académique : Google Scholar, développement des archives ouvertes : HAL, SPIRE, …

Le nouveau contexte de la scientométrie2/2

Des perspectives contrastées

 Favorise les « hit-parades » spectaculaires et une frénésie du chiffre sans précaution de bon usage

 Les classements internationaux

 Ouvre la voie à des systèmes d’évaluation élaborés et prudents, ancrés dans une meilleure compréhension de la diversité et de la dynamiques des systèmes scientifiques

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Quelques défis des indicateurs scientométriques1/3

Les données du problème  La bibliométrie se fonde largement sur des données et des modèles empiriques, dont elle extrait des indicateurs

 Le matériau de base, la publication scientifique, est une mine d’information et chaque champ de la notice bibliographique ouvre sur des réseaux bibliométriques

 Auteurs et affiliations = sources institutionnelles et collaborations

 Date et Journal = inscription temporelle dans des périodiques de prestige + ou – grand

 Les champs textuels (titre, mots clés, résumé, texte intégral) = thématique, contexte indexation

 Références citées = position dans le graphe des dépendances scientifiques

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Quelques défis des indicateurs scientométriques2/3

Illusions liées aux données  La représentativité des bases de données

 Exemple du WoS : langue nationale, arbitraire dans la zone des journaux de faible impact et de faible internationalisation, …

 La standardisation des affiliations  Unification, désambigüisation, multi-appartenances

 Homonymie dans les noms d’auteurs et d’institutions

Besoin de constituer des bases de données représentatives et robustes accessibles

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Quelques défis des indicateurs scientométriques3/3

La mesure de la circulation des connaissances  Les indicateurs de positionnement s’attachent à la position des acteurs dans les réseaux stratégiques

 Etude des collaborations scientifiques à divers niveaux  Transferts de connaissances rendus visibles par leurs contreparties en citations (hypothèse de Merton : les citations sont la marque d’une reconnaissance intellectuelle)  Etude des proximités thématiques à l’aide de l’analyse textuelle

  Témoignent de liens de parenté -> sources de transferts potentiels  Etude de la mobilité des scientifiques, thésards et post-doctorants

 Internationalisation de la recherche, partage des connaissances  Cartographie des domaines scientifiques

 Problèmes : diversité, définition, délimitation et structuration

Vue d’ensemble : mesures concurrentes ou complémentaires sur chacun des grands réseaux scientométriques : collaborations, circulations, citations, proximités textuelles

Manipulation de quelques outils accessibles

1.  ContextMiner 2.  Google Scholar

  Une recherche étendue portant sur des travaux « universitaires »   Explorer un grand nombre de domaines et de sources

3.  Scholarometer   Collectif de chercheurs de l’université d’Indiana   « Scholarometer is a social tool to facilitate citation analysis and help evaluate the impact of an author's publications. »

4.  CiteSpace   Dr. Chaomei Chen is an Associate Professor in the College of Information Science and Technology at Drexel University   « CiteSpace is an application for visualizing and analyzing trends and patterns in scientific literature. It focuses on finding critical points in the development of a field or a domain, especially intellectual turning points and pivotal points. »

5.  Manyeyes 6.  Google visu

Application pratique - 1 : ContextMiner beta 3

  http://contextminer.org/   A framework to collect, analyze, and present contextual information along with the data from a variety of social media sources.   Created and maintained by Dr. Chirag Shah at School of Communication & Information of Rutgers University as an open-source project.

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Application pratique - 2 : Google Scholar

Google Scholar – recherche avancée thématique

Application pratique - 3 : scholarometer

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Installer scholarometer

Rappel du titre du diaporama http://scholarometer.indiana.edu/

Interface 1/3

Rappel du titre du diaporama Chercher un auteur. Exemple : Bruno Latour

Interface 3/3 - Explications

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Enregister une liste de publications : export

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Explorer le graphe de B. Latour ou de x

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Explorer le graphe des domaines scientifiques

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Le cas d’Ike Antkare

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Application 4 - CiteSpace - http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/

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Créer un nouveau projet et charger des données

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Application 5 – ManyEyes

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http://www-958.ibm.com/software/data/cognos/manyeyes/

Créer facilement une visualisation de vos données

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Chargement d’un ensemble de données

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Résultat de la visualisation des données

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Autre exemple de visu sur les mêmes données

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Application 6 – Google Visu

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http://code.google.com/apis/ajax/playground/?type=visualization