Exigences pour une mesure de similarité de cocitation, avec une référence particulière au coefficient de corrélation de Pearson

Résumé L'analyse de cocitation d'auteurs (ACA), un type spécial d'analyse de cocitation, a été introduite par White et Griffith en 1981. Cette technique est utilisée pour analyser la structure intellectuelle d'un domaine scientifique donné. En 1990, McCain a publié un aperçu technique qui a été largement adopté comme norme. Ici, McCain note que le coefficient de corrélation de Pearson (r de Pearson) est souvent utilisé comme mesure de similarité en ACA et présente certains avantages de son utilisation. Le présent article critique l'utilisation du r de Pearson en ACA et expose deux exigences naturelles qu'une mesure de similarité appliquée en ACA devrait satisfaire. Il est démontré que le r de Pearson ne satisfait pas ces exigences. Des données réelles et hypothétiques sont utilisées afin d'obtenir des contre-exemples aux deux exigences. Il est conclu que le r de Pearson n'est probablement pas un choix optimal de mesure de similarité en ACA. Néanmoins, des recherches empiriques supplémentaires sont nécessaires pour montrer si, et dans ce cas dans quelle mesure, l'utilisation de mesures de similarité en ACA qui remplissent ces exigences conduirait à des résultats objectivement meilleurs dans des études à grande échelle. En outre, les problèmes liés aux matrices de cocitation incomplètes sont discutés.