Sammanfattning Vi undersöker om och hur Microsoft Academic (MA) kan användas för bibliometriska analyser. Först undersöker vi Academic Knowledge API (AK API), ett gränssnitt för att komma åt MA-data, och jämför det med Google Scholar (GS). För det andra utför vi en jämförande citeringsanalys av forskare genom att normalisera data från MA och Scopus. Vi finner att MA erbjuder strukturerade och rika metadata, vilket underlättar datainsamling, hantering och bearbetning. Dessutom tillåter AK API hämta frekvensfördelningar av citeringar. Vi anser att dessa funktioner är en stor fördel för MA framför GS. Vi identifierar dock fyra huvudsakliga begränsningar när det gäller tillgängliga metadata. För det första tillhandahåller MA inte dokumenttypen för en publikation. För det andra är "studiefälten" dynamiska, alltför specifika och fälthierarkier är osammanhängande. För det tredje har vissa publikationer tilldelats felaktiga år. För det fjärde innehöll metadata för vissa publikationer inte alla författare. Icke desto mindre visar vi att en genomsnittlig indikator (dvs. tidskriften normaliserade citeringspoängen; JNCS) samt en distributionsbaserad indikator (dvs. Percentilklasser; PR-klasser) kan beräknas med relativt lätthet med hjälp av MA. Därför är normalisering av citering räknas möjligt med MA. Citatanalyserna i MA och Scopus ger enhetliga resultat. JNCS och PR-klasserna är likartade i båda databaserna, och därför är utvärderingen av forskarnas publiceringseffekt kongruent i MA och Scopus. Med tanke på den snabba utvecklingen under det senaste året, vi postulerar att MA har potential att användas för fullfjädrad bibliometriska analyser.
Hug m.fl. analysera FOS och rapportera att de tenderar att vara dynamiska och alltför specifika, medan fälthierarkier är osammanhängande REF.
Citation analysis with microsoft academic
{'venue': 'Scientometrics', 'journal': 'Scientometrics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}