出版物の中心性

出版物をトピックにクラスタリングする際には、同じトピック内の他の出版物への参照と被引用リンクの数に基づき、ある出版物がそのトピックにどの程度強くリンクしているか（または中心性があるか）を表す、5つの中心性カテゴリを以下のように設定しています。

• 決定的に強い
• かなり強い
• 妥当性あり
• 弱い
• その他

最初の2つのカテゴリ（1 - 決定的に強い、または2 - かなり強い）のいずれかに該当する場合、任意の出版物がそのトピックに強く結びついている、または中心性があるものとみなします。出版物の被引用リンク（後続の文献からの参照または引用のいずれか）の少なくとも30%（最低5リンク）または少なくとも20%（最低10%）が同じトピック内の文献である場合、その出版物は中心的とみなされます。

「other（その他）」のカテゴリには、同じトピック内の文書への引用リンクが1つのみの出版物とテキスト類似性モデルを使用してトピックに割り当てられた出版物が含まれます。テキスト類似性モデルは、出版物に引用リンクがない場合、複数のトピックへのリンクの最大数が同一の場合に使用されます。 - その場合、上位スコアのトピックにテキスト類似性モデルが適用されます。

中心性カテゴリは各出版物に割り当てられ、出版物がそのトピックに追加された時点で割り当てが行われるため、出版物に新しい引用リンクが追加されるたびに変更されることはありません。

任意のトピックの出版物の中心性は、年範囲に含まれる出版物に依存するため、選択した年範囲によって変化します。近年の年範囲を分析する場合、最近の出版物は古い出版物よりも引用リンクが少ないため、出版物の中心性は古い年範囲を分析する場合よりも低くなりがちなので注意してください。

2024年5月の次世代SciValトピックスの導入により、トピック中心性の平均（トピックに強くリンクしている出版物の割合）は、旧世代トピックの約64%から約72%に増加しました。

トピック内の出版物の中心性を分析することで、中心的な出版物とより周辺的な出版物を特定し、トピック全体がどの程度凝縮しているのか、または拡散しているかを理解するのに役立ちます。