An index to quantify the disparity between coauthorship and individual’s scientific impact

기술 요약: 공동 저자 수와 개인의 과학적 영향력 사이의 격차를 정량화하기 위한 지표

문제 제기
연구 협력은 과학적 발전의 동력으로서 흔히 높은 질적·양적 성과와 상관관계가 있는 것으로 인식된다. 그러나 출판 횟수에 크게 의존하는 현재의 학술적 인센티브 구조(승진, 채용, 연구비 배분 등)는 공동 저자 수의 남용을 조장해 왔다. 이는 실질적인 기여 없이 저자로 등재되는 '선물(gift)' 또는 '게스트(guest)' 저자 현상으로 나타난다. $h$-지수 및 총 인용 횟수와 같은 기존의 서지학적 지표들은 생산성과 영향력을 측정하지만, 단독 저자와 다수 저자를 구분하지 못하며 실제 투입량과 관계없이 등재된 모든 저자에게 동일한 공로를 부여한다. 분할 계수(fractional counting)나 기여도 진술서와 같은 기존의 시도들은 학문 분야에 따라 의존도가 높거나 광범위하게 적용하기에는 시간이 너무 많이 소요된다. 따라서 핵심 논문의 공동 저자 수에 비해 인용 영향력이 불균형적으로 높은 저자를 식별하여, 부풀려진 저자 목록 가능성을 나타낼 수 있는 지표가 필요하다.

방법론
본 논문은 **공동 저자 격차 지수(Coauthorship Disparity Index, CDI)**라고 불리는 새로운 저자 수준의 지표를 제안한다. 방법론은 다음 단계로 구성된다:

1. 데이터 수집: 본 연구는 다양한 학문 분야(화학, 물리학, 수학, 생물과학, 생물의학 공학, 석유 공학)에 걸친 48명의 저자로부터 인용 데이터를 활용하였으며, 이들의 $h$-지수는 6에서 35 사이였다. 데이터 출처는 발표된 논문과 구글 스칼라(Google Scholar)이다.
2. 영향력 수($I_h$)의 정의: 저자는 $h$-지수($h$)와 $h$-핵심 논문의 총 인용 횟수($C_h$)를 결합한 "영향력 수"를 도입한다. 이는 회귀 분석을 통해 다음과 같이 모델링된다:
   $$I_h = \alpha h C_h^\beta$$
   여기서 $\alpha$와 $\beta$는 상수이다.
3. 기대 공동 저자 수($n'_{k,h}$)의 도출: 연구는 $h$-핵심 논문에 등장하는 고유한 공동 저자의 수($n_{k,h}$)와 인용 영향력 사이의 관계를 분석한다. 인용 영향력에 대해 공동 저자 수를 정규화함으로써, 저자는 특정 영향력 수준에서 기대되는 공동 저자 수를 추정할 수 있는 경향성을 파악한다. 이 관계는 다음과 같이 표현된다:
   $$n'_{k,h} = 1.73 h C_h^{0.082}$$
   여기서 $n'_{k,h}$는 특정 $h$-지수와 인용 횟수를 가진 저자가 가져야 할 기대 공동 저자 수를 나타낸다.
4. CDI 계산: 공동 저자 격차 지수(CDI)는 저자의 $h$-핵심 논문에 등장하는 실제 고유 공동 저자 수($n_{k,h}$)를 기대 공동 저자 수($n'_{k,h}$)로 나눈 비율로 정의된다:
   $$CDI = \frac{n_{k,h}}{n'_{k,h}}$$
   CDI가 1이면 저자의 공동 저자 수가 인용 영향력과 완벽하게 일치함을 의미한다. CDI > 1은 저자가 자신의 영향력 수준에 비해 더 많은 공동 저자를 보유하고 있음을 시사하며, CDI < 1은 더 적음을 시사한다.

주요 결과

• 상관관계: 연구는 $h$-지수와 인용 횟수 및 공동 저자 수 사이의 양의 상관관계를 확인하였다. 마찬가지로, 공동 저자 수와 인용 횟수/출판 횟수 사이에서도 양의 경향성이 관찰되었다. 이러한 경향은 일반적으로 협력이 더 높은 성과 출력으로 이어진다는 것을 시사한다.
• 이상치 탐지: 원시 상관관계에서는 명확한 이상치가 나타나지 않았으나, 인용 영향력에 의해 공동 저자 수를 정규화(CDI 계산 방식)했을 때 뚜렷한 이상치가 드러났다. 이러한 이상치는 인용 영향력에 비해 공동 저자 수가 불균형적으로 많은 저자들을 나타낸다.
• CDI 임계값: 500명 이상의 저자를 대상으로 한 분석 결과, CDI가 2 미만인 경우 공동 저자 수와 인용 영향력 사이의 "좋은 균형"을 나타내는 것으로 나타났다. 특히, 높은 $h$-지수와 함께 CDI가 1 미만인 경우 매우 인상적인 점수로 간주된다. 반대로, CDI가 2보다 큰 저자는 그들의 공동 저자 패턴을 재고해 볼 필요가 있다.
• 학문적 차이: 결과는 CDI 점수가 학문 분야(예: 물리학 vs 수학 vs 생물학)에 따라 크게 다르다는 점을 강조하였으며, 이는 정규화 없이는 학제 간 CDI 비교가 부적절함을 나타낸다.

의의 및 주장
본 논문은 CDI가 저자의 이상치 여부를 "해독(decipher)"하는 도구로서, 공동 저자 수와 저자의 인용 영향력 사이의 격차를 정량화한다고 주장한다. 저자는 CDI와 "카다시안 지수(Kardashian index)" 사이의 유사성을 언급하며, 두 지표 모두 과학자의 실제 연구 영향력과 외부 지표(이 경우 카다시안 지수의 트위터 팔로워 수) 사이의 불일치를 측정한다는 점을 지적한다.

CDI의 의의는 공동 저자 구성의 무결성에 대한 정량적 점검 도구를 제공한다는 데 있다. 저자는 협력이 권장되어야 하지만, 이 지표가 작업의 질과 영향력에 비해 공동 저자 수가 부풀려진 사례를 식별하는 데 도움을 줄 수 있다고 상정한다. 논문은 만약 데이터베이스가 필요한 데이터($n_{k,h}$ 및 $C_h$)를 제공한다면, 공동 저자가 연구 성과에 미치는 영향을 확인하기 위해 CDI를 쉽게 계산할 수 있다고 결론짓는다.

주의 사항
저자는 다음과 같은 몇 가지 한계점을 명시적으로 인정한다:

• 이 지표는 "잠자는 미녀(sleeping beauties)"(출판 후 한참 뒤에 인용이 발생하는 논문)를 고려하지 않는다.
• 대규모 연구 그룹과 협업하는 경력 초기 또는 중기 연구자들에게 불공정할 수 있다.
• 공동 저자 규범의 학문적 차이로 인해 CDI 점수를 서로 다른 분야 간에 비교해서는 안 된다.
• 이 지표는 개인의 청렴성에 대한 확정적인 판단보다는 성찰을 유도하기 위한 휴리스틱(heuristic)을 목적으로 한다.