Bibliometrics

การตีพิมพ์ผลงานวิจัยเผยแพร่ความรู้ถือเป็นขนวบการหนึ่งของงานวิจัย วัตถุประสงค์หลักของการวิจัย คือ การผลิตความรู้ใหม่ และเผยแพร่ความรู้ใหม่ด้วยการตีพิมพ์ผลงานในสิ่งพิมพ์วิชาการ เช่น วารสาร การนับจำนวนบทความวิจัยจึงสามารถใช้เป็นดัชนีชี้วัดถึงความรู้ใหม่ทางวิทยาศาสตร์ที่ผลิตโดยนักวิจัย ส่วนผลกระทบของความรู้ใหม่ สามารถวัดได้จากจำนวนครั้งที่บทความตีพิมพ์นั้นได้รับการอ้างอิงจากนักวิจัยในงานวิจัยที่ต่อเนื่องมา Scientific Literature บทความวิจัยวิทยาศาสตร์ที่ตีพิมพ์ ทำหน้าที่แทน/แสดงให้เห็นถึงขบวนการวิจัยเรื่องใหม่และเป็นการส่งมอบความรู้ทางวิทยาศาสตร์ในรูปของ- ข้อเท็จจริงใหม่ (new facts)- สมมติฐานใหม่ (new hypotheses)- ทฤษฎีใหม่ (new theories)- คำอธิบายใหม่ (new explanations)- การสังเคราะห์แบบใหม่ (new synthesis) ฯลฯ
ในปัจจุบันนักวิทยาศาสตร์ได้ทำหน้าที่เผยแพร่ผลงานวิจัยของตนเองผ่านสื่อในหลายรูปแบบและหลายวิธีการที่เป็นไปได้ เช่น ตีพิมพ์ในแหล่งเสรี (Open Access)/วารสารที่มีค่า IF สูง/ฝากบทความไว้ที่คลังของสถาบัน (Institntional Repository, IR) /หน้าเว็บเพจส่วนตัว/บริการ E – Print ต่างๆ ซึ่งวิธีการเหล่านี้ทำให้บทความของนักวิจัยสามารถให้สาธารณชนเข้าถึงได้กว้างขวางยิ่งขึ้นกว่าวิธีเดิมที่ตีพิมพ์ในวารสารเท่านั้น มีโอกาสทำให้เกิดการนำไปใช้/การอ้างอิงเพิ่มมากขึ้น
WWW ได้ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงและเกิดความท้าทายในสาขาการวิเคราะห์การอ้างอิงเกิดฐานข้อมูล/เครื่องมือที่สามารถตรวจสอบการอ้างอิงได้มากกว่าในอดีตยิ่งขึ้น เช่น Web of Science, Scopus, Google Scholar , arXiv.org นักวิจัย ผู้บริหาร ที่ต้องการประเมินคุณค่า/ผลกระทบของงานวิจัยสามารถตรวจสอบได้ง่ายขึ้น
ค่าดัชนี Bibliometrics ไม่ได้มาแทนที่การ Peer Review

**พัฒนาการของ Bibliometrics**
Bibliometrics มีพัฒนาการมายาวมากกว่า 50 ปี กลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานที่สำคัญในทศวรรษที่ผ่านมาสำหรับงานนโยบายวิทยาศาสตร์ และ การบริหารจัดการงานวิจัย ตัวอย่างรายงานที่สำคัญจากหน่วยงานบริหารจัดการวิทยาศาสตร์หลัก ที่มีการนำเสนอข้อมูล Bibliometrics ได้แก่- Science & Technology Indicators : National Science Board , USA- European Report on Science & Technology Indicators
วัตถุประสงค์เพื่อวัดสมรรถภาพงานวิจัยระดับประเทศในบริบทระดับนานาชาติ โดยใช้เทคนิคการวัดค่า Number of Publications / Number of Citations / Co-Citations / Bibliographic Coupling / Co – word เป็นต้น
ปัจจุบัน Bibliometrics เป็น Truly Interdisciplinary Research มีกลุ่มเป้าหมายหลักที่ศึกษา 3 กลุ่ม คือ
# Bibliometrics for Bibliometricians (Methodology เน้นหาวิธีการ เทคนิคต่างๆ)
# Bibliometrics for scientific disciplines (scientific information) เป็นกลุ่มที่มีความสนใจกว้างขวางมากที่สุด
# Bibliometrics for Sciences Policy & Management. ( ศึกษาในระดับชาติ ภูมิภาค สถาบัน ด้วยการแสดงแบบเปรียบเทียบหรือ พรรณา )
ข้อจำกัดที่สำคัญในเรื่องการใช้เทคนิค Bibliometrics คือ การขาดแหล่งข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือ และความครอบคลุมของข้อมูลดิบเพื่อนำไปวิเคราะห์ โดยเฉพาะข้อมูลงานวิจัยของประเทศที่กำลังพัฒนาความก้าวหน้าของแหล่งข้อมูลแบบเว็บเบส ช่วยให้การผลิตรวบรวมข้อมูลได้กว้างขวางและถูกต้อง รวมถึงความสามารถของอินเทอร์เน็ต ช่วยให้เกิดแหล่งข้อมูลมากขึ้น

**คำจำกัดความ (Term Bibliometrics)**
Term “Bibliometrics” เกิดขึ้นในปีค.ศ. 1969โดย Pritchard เสนอให้ใช้แทนคำเดิม คือ Statistical Bibliography การศึกษา Bibliometrics สามารถประยุกต์ใช้ในหลายเรื่อง คือ- Research Evaluation- Interaction between Science and Technology- Mapping of Scientific Fields- Tracing the Emergence of New Disciplines- Foresight Indicators for Competitive Advantage- นอกจากนี้ ยังสามารถประยุกต์ในสาขาอื่นๆ คือ Economic & History of Science
ความก้าวหน้าวิทยาศาสตร์สำเร็จด้วยกลุ่มนักวิจัย/วิทยาศาสตร์ที่ร่วมมือกันวิจัยศึกษาในหัวข้อเฉพาะเรื่องหนึ่งๆ นำทางด้วยกลุ่มนักวิจัยก่อนหน้านั้น เอกสารพิมพ์ (publication) เป็นการแสดงผลลัพธ์การวิจัยที่ค้นพบความรู้ใหม่

**ดัชนีการวิจัยวิทยาศาสตร์แบ่งได้เป็น 2 กลุ่มหลัก คือ**
# Input Indicators เช่น งบประมาณลงทุนการวิจัย เครื่องมืออุปกรณ์ บุคลากร
# Output Indicators เช่น สิ่งตีพิมพ์งานวิจัยต่างๆ ( หนังสือ บทความ สิทธิบัตร )
ดัชนีชี้วัดที่แท้จริงต้องสามารถบ่งถึง/แสดงถึงลักษณะพิเศษของกิจกรรมงานวิจัยเรื่องหนึ่งๆ ได้ เช่น จำนวนบทความตีพิมพ์ จำนวนการอ้างอิง หรือจำนวนงบประมาณ รวมถึงแสดงความสัมพันธ์ของค่าต่างๆ เช่น ค่าจำนวนบทความต่อนักวิจัยกลุ่มหนึ่ง หรือค่าจำนวนการอ้างอิง/หนึ่งบทความ และควรสามารถสร้างค่าผสมที่แสดงถึงความเชื่อมโยง/สัมพันธ์ระหว่างค่า input/output เช่น งบประมาณ/หนึ่งบทความ/กลุ่มวิจัย
ดัชนี Bibliometrics มีประสิทธิภาพในระดับสูง เป็นวิธีที่เหมาะสม ทำการวิเคราะห์หารูปแบบของข้อมูลดิบขนาดใหญ่ได้ เช่น ระดับคณะ มหาวิทยาลัย แต่เป็นวิธีที่ไม่เหมาะสมสำหรับส่วนบุคคลหรือกลุ่มวิจัยเล็กๆ ในศตวรรษที่ผ่านมา ค่า Impact factor (IF) ในวารสารวิชาการวิทยาศาสตร์ได้รับความสำคัญมากยิ่งขึ้น และใช้เป็นข้อมูลในการบริหารจัดการ ทั้งในการวิจัยและนโยบาย
Bibliometrics เครื่องมือมาตรฐานในการประเมินงานวิจัย
สาขานี้ได้รับความสนใจเพิ่มมากขึ้น โดยในปี 1978 เกิดวารสารชื่อ Scientometrics และปี 1995 มีการตั้งสมาคมชื่อ International Society for Scientometries & Informetrics Bibliometrics และ Scientometrics ได้ช่วยสนับสนุนอย่างมากมาย/เอนกอนันต์ ในวิธีการประเมิน เพื่อใช้พิจารณาในเรื่องการเลื่อนตำแหน่ง ครองตำแหน่ง และการให้รางวัลจากวงการวิจัยทั่วโลก

**การ Peer Review กับ Bibliometrics**
ทั้ง 2 วิธีการมีหลักการและความคิดเห็นที่ต่างกัน ควรใช้พิจารณาร่วมกันและสามารถใช้ร่วมกันเพื่อการประเมินให้มีคุณภาพดียิ่งขึ้น การขยายตัวของบริการข้อมูลบรรณานุกรมแบบอัตโนมัติ ช่วยให้การศึกษา Bibliometrics ขยายกว้างตามไปด้วย จำเป็นต้องมีการออกแบบระบบ ดำเนินการสร้างระบบ และซอฟต์แวร์เพื่อให้ได้ค่าดัชนีชี้วัดตามที่ต้องการเข้าถึงได้ง่ายมากขึ้น ปัจจุบันวิธีการศึกษา Bibliometrics เป็น วิธีการประจำที่ใช้ในการประเมินแม้ว่ายังมีข้อวิพากษ์วิจารณ์อยู่
เหตุผลสำคัญของการอ้างอิง ของ ผู้แต่งบทความวิจัย ได้แก่- Historical Background- Description of other relevant work- Supplying Information or Data for Comparison- Use of Theoretical Equation- Use of Methodology- Theory or Method the Best one

**Bibliometrics (บรรณมิติ บรรณมาตร) คือ**
การศึกษาหรือวิธีการวัด (measure) สารสนเทศ หรือข้อความชุดหนึ่งๆ ตัวอย่างการศึกษาที่เป็นรู้จักมากที่สุด คือ การวิเคราะห์การอ้างอิง (Ciatation Analysis) และการวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis)
การศึกษา Bibliometrics จัดอยู่ในสาขาวิชา บรรณารักษศาสตร์/สารสนเทศศาสตร์ สามารถนำไปประยุกต์ในสาขาวิชาต่างๆ ได้มากมาย ในวงการวิจัยสาขาต่างๆ มีการใช้วิธีการ Bibliometrics เพื่อค้นหาผลกระทบ (impact) ในทุกระดับ คือ ระดับบทความ (paper) ระดับสาขาวิชา (field) ระดับนักวิจัย (researcher) ระดับสถาบัน ( Institutes / Affiliations) ระดับประเทศ (Country)
วิธีการของ Bibliometrics มีการนำไปใช้เพื่อตรวจสอบถึงความสัมพันธ์ระหว่างการอ้างอิงของวารสารวิชาการ ข้อมูล การอ้างอิงถือว่ามีความสำคัญ ดัชนีการอ้างอิงที่ผลิตโดยบริษัท ISI web of Science ผู้สืบค้นสามารถค้นบทความที่อ้างอิงกันไปมาได้ ดัชนีการอ้างอิงสามารถสื่อถึงความเป็นที่นิยมและมีผลกระทบต่อบทความหนึ่งๆ/ผู้แต่ง/วารสาร ซึ่งช่วยในการบริหารจัดการให้แก่ บรรณารักษ์ สำนักพิมพ์ทราบถึงผลการประเมินสิ่งพิมพ์วิชาการต่างๆ
การวิเคราะห์การอ้างอิงไม่ใช่เรื่องใหม่ เกิดขึ้นตั้งแต่ปี ค.ศ. 1961 ความก้าวหน้าของคอมพิวเตอร์และเครือข่ายทำให้เกิดการประมวลข้อมูล การอ้างอิงไปได้อย่างดีสามารถใช้ประโยชน์ในวงกว้าง การจัดการผลลัพธ์ของการสืบค้นโดย Search Engine ยักษ์ใหญ่ Google ที่ชื่อ PageRank ก็ใช้หลักการเบื้องต้นของการวิเคราะห์การอ้างอิง
การประยุกต์วิธีการศึกษา Bibliometrics รวมถึง : การจัดสร้างศัพท์สัมพันธ์ (Thesaurus ) การวัดความถี่ของคำ (Term frequency) การตรวจสอบหลักไวยากรณ์ และ โครงสร้างของข้อมูล

**การวิเคราะห์การอ้างอิง Citation Analysis**
ฐานข้อมูลดัชนีการอ้างอิง Citation Index ออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์ในการสืบค้นข้อมูลการอ้างอิงเป็นสำคัญพบว่ามีปริมาณการใช้เพิ่มขึ้นในการศึกษา Bibliometrics และการศึกษาอื่นๆ เช่น การประเมินผลงานวิจัย ข้อมูลการอ้างอิงถือ เป็นข้อมูลสำคัญในการคิดค่า Journals Impact Factor , JIF
จากผลงานวิจัยหนึ่ง พบว่า มีบทความวิจัยมากถึง ร้อยละ 90 ที่ไม่ถูกอ้างอิงเลยและมีมากร้อยละ 50 ที่ไม่ถูกอ่านเลย นอกจากผู้แต่ง ผู้ตรวจสอบและ บรรณาธิการ ซึ่งข้อมูลนี้ได้มาจากการวิเคราะห์การอ้างอิง (Citation Analysis) ซึ่งเป็นสาขาย่อย ในสาขาสารสนเทศ ซึ่งคือการวัดจำนวนครั้งที่บทความวิจัย นักวิจัย ได้รับการอ้างอิง
ผู้แต่งที่มีอิทธิพล/มีความสำคัญในงานวิจัย มักได้รับการอ้างอิงมากกว่าผู้แต่งทั่วไป ฐานข้อมูล ISI :SCI ถือเป็นเครื่องมือช่วยในการวิเคราะห์การอ้างอิงสาขาวิทยาศาสตร์ ชุดแรกที่สุดของโลก และเป็นที่ยอมรับใช้มาอย่างยาวนานร่วม 3 ทศวรรษ ขณะนี้เกิดความท้าทายที่ว่า มีบริการฐานข้อมูลเว็บเกิดขึ้นใหม่อย่างมีอำนาจโดดเด่นมากกว่า
บริการฐานข้อมูลออนไลน์ การอ้างอิงรุ่นใหม่เว็บเบสให้ผลลัพธ์ที่ความแตกต่างกันเล็กน้อย แสดงให้เห็นถึงความจำเป็นที่ต้องใช้ข้อมูลอ้างอิงหลายแหล่ง เพื่อตัดสิน/ประเมิน ผลกระทบที่ถูกต้อง สำหรับงานของนักวิทยาศาสตร์/วิจัยคนหนึ่งๆ ฐานเว็บเบส คือเป็นทางเลือกที่สามารถนำไปสู่ค่า IF ของวารสารหรือนักวิจัยชื่อหนึ่งๆ โดยนับจำนวนการ download และค่า h-index
การวิเคราะห์การอ้างอิง เป็นคุณค่าที่เพิ่มมากกว่าการ Peer Review มีการใช้มานานกว่า 30 ปี ในการวัดถึงคุณค่า ความสำคัญวารสาร บทความนักวิจัยผู้แต่งบทความ ค่า IF มาจากการวิเคราะห์การอ้างอิง มีการนำไปใช้ประโยชน์ในหลากหลาย หน่วยงานผู้ให้ทุนวิจัย การขึ้นเงินเดือน/เลื่อนตำแหน่ง/การครองตำแหน่ง

**แหล่งสารสนเทศ (Data Sources)**
สำหรับการศึกษา Bibliometrics
แหล่งที่สำคัญได้แก่ รายการบรรณานุกรม(Bibliographies) ของบทความวิจัย และฐานข้อมูลประเภทบรรณานุกรม (Bibliographic Databases) ตัวอย่างฐานข้อมูลที่นิยมใช้ศึกษา ได้แก่- Medline – (PubMed) เนื้อหาเน้นสาขาชีวภาพ Life Sciences- Chemical Abstract, CA เนื้อหาสาขาเคมี (Chemistry & Patent)- INSPEC เนื้อหาสาขาวิทยาศาสตร์กายภาพ (Physical Science &Patent)- Mathematical Reviews เนื้อหาสาขาคณิตศาสตร์(Mathematics)- ISI : Science / Social Science / Arts & Humanities Citation Index ( SCI, SSCI, AHCI) เป็นชุดฐานข้อมูลที่มีการยอมรับมากที่สุด แต่ยังมีข้อคัดค้าน/วิพากษ์วิจารณ์ในแง่ความครอบคลุมรายชื่อวารสาร (Journal Coverage)และการประมวลผล (Data processing policy)

**ISI มีคุณสมบัติพิเศษ หลายประการที่ได้รับการยอมรับ**
 รวบรวมจากวารสารหลากหลายที่มีความเป็นสหสาขาวิชา Multidisciplinary- มีการคัดเลือกวารสารจากเกณฑ์การได้รับการอ้างอิงสูงเป็นหลัก Selectiveness ( มีการคิดคำนวณค่า Impact factor )- มีความครบถ้วนของเนื้อหา Full coverage- ให้ข้อมูลที่อยู่ผู้แต่งครบถ้วน Completeness of Address ทำให้หาความสัมพันธ์การวิจัยร่วมต่อได้- ให้ข้อมูลการอ้างอิงของแต่ละบทความ Bibliographical References- มีบริการในหลายรูปแบบ Availability (สิ่งพิมพ์ ออนไลน์ ซีดี-รอม เว็บเบส)
ฐานข้อมูล SCIE ครอบคลุมวารสารประมาณ 5900 ชื่อ
ฐานข้อมูล SSCI ครอบคลุมวารสารประมาณ 1700 ชื่อ
ฐานข้อมูล AHCI ครอบคลุมวารสารประมาณ 1100 ชื่อ

**ข้อวิพากษ์วิจารณ์ ISI**
ISI ถูกวิพากษ์วิจารณ์ตลอดมาถึงความครอบคลุมของจำนวนชื่อวารสารที่ปรากฏในฐานมีเพียงเฉพาะวารสารภาษาอังกฤษ จาก สหรัฐอเมริกา และยุโรป และยังไม่ครอบคลุม หนังสือ รายงานการประชุม ซึ่งมีการอ้างอิงถึงเช่นกันด้วย ดังนั้นการเกิดขึ้นของฐานข้อมูลการอ้างอิงใหม่จึงได้รับการตอบรับเป็นอย่างดี
การวิเคราะห์การอ้างอิง คือการนับจำนวนครั้งที่บทความวิจัย/นักวิจัยได้รับการอ้างอิงจากบทความอื่นๆ ด้วยสมมติฐานที่ว่า สำคัญ/มีอิทธิพล ได้รับสูงกว่าเป็นดัชนีที่สูงกว่า การ Peer Review และ จำนวนผลงานที่ตีพิมพ์
มีกลุ่มนักวิชาการที่ยังไม่ยอมรับว่า วิธีวัดค่าอ้างอิงนี้ว่าเป็นวิธีที่ดีที่สุด เนื่องจากมีข้อผิดพลาด เช่น ในเรื่องผู้แต่งที่มีชื่อสกุล/ชื่อต้นเหมือนกัน หรือเพื่อนร่วมงานอ้างอิงให้กันเพื่อเพิ่มจำนวนการอ้างอิงในกลุ่มเดียวกัน ส่วนกลุ่มผู้สนับสนุนเรื่องการวิเคราะห์การอ้างอิงนี้ กล่าวว่าข้อผิดพลาดเหล่านี้มีเพียงเล็กน้อยไม่สำคัญ การอ้างอิงถึงบทความ หนังสือ ถือว่ามีประโยชน์ในแง่เป็นการแสดงถึงความเคารพต่อผู้บุกเบิก สามารถระบุถึงผลงานแรกเริ่ม ให้ข้อมูลพื้นภูมิหลัง เป็นการกระตุ้นเพื่อให้เกิดงานใหม่ พิสูจน์ถึงการให้เครดิตงานที่เกี่ยวข้อง งานที่ไม่ได้รับการอ้างอิง
ถึงแม้ว่ายังมีความคลุมเครือในวัตถุประสงค์ในการวัดจำนวนการอ้างอิงเพื่อให้ทราบถึง ผลผลิต ความสำคัญ คุณภาพ การใช้ประโยชน์ การมีอิทธิพล การมีประสิทธิภาพที่มีผลกระทบต่อนักวิจัย ก็ยังไม่มีวิธีการที่ดีที่สุดในการวัด
ฐานข้อมูลการอ้างอิงของ ISI ที่เริ่มให้บริการตั้งแต่ปี 1961 ประกอบด้วยสาขา วิทยาศาสตร์/สังคม/มนุษยศาสตร์ ถูกใช้มาหลายทศวรรษ เป็นเครื่องมือเริ่มต้นในการวิเคราะห์การอ้างอิง ขณะนี้มีบทความประมาณ 40 ล้านรายการจากวารสารชั้นนำของโลก 8,700 ชื่อ และในปัจจุบันถือเป็นฐานหนึ่งที่มีความสำคัญหนึ่งของโลก ISI มีพัฒนาการตลอดมาตั้งแต่ปี 1970 เปิดให้บริการบนระบบฐานข้อมูล Dialog ปี 1980 ผลิตในรูปซีดี-รอม และในปี 1997เปิดบริการบนเว็บในชื่อ Web of Science ทำให้มีการใช้เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์การอ้างอิงได้อย่างสะดวกรวดเร็ว และในขณะเดียวกันเว็บก่อให้เกิดผู้แข่งขัน ที่ให้บริการในลักษณะเดียวกันนี้ ก่อให้เกิดความท้าทายต่อ ISI ยิ่งขึ้น
ปัญหาของฐานข้อมูล ISI ในระยะที่ผ่านมานี้ คือ การละเลยในการรับรู้ในข้อเท็จจริงที่ว่าปัจจุบัน พฤติกรรมการตีพิมพ์ผลงานของนักวิจัย มีการตีพิมพ์ในวารสารออนไลน์แบบเปิด (Open Access Journal) ในหน้าเว็บเพจส่วนบุคคล/หรือในคลังความรู้ของสถาบัน (Institational Repository) สูงมากขึ้นกว่าในอดีตมาก ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เปิดให้เข้าถึงได้อย่างเสรี ในขณะเดียวกัน นักวิทยาศาสตร์มีการใช้บริการสืบค้นและ Download เอกสารการวิจัยจากบริการชื่อใหม่ๆ เช่น ar Xiv.org/Google scholar/ Elsevier Science Direct ซึ่งมีผลให้เกิดชุมชนนักวิชาการในวงกว้างขึ้นใช้ร่วมกันและเกิดการอ้างอิงต่อมา ซึ่งบทความเหล่านี้ไม่ได้ถูกจัดทำดัชนีในฐานข้อมูล ISI ฐานข้อมูลดัชนีการอ้างอิงชุดใหม่ที่เกิดขึ้นเพิ่มมากขึ้น ทำให้สามารถสืบค้นหาข้อมูลการอ้างอิงให้เปิดเผยอย่างมากขึ้น
ฐานข้อมูลการอ้างอิงรุ่นใหม่ เช่น Scopus/ Google Scholar ให้ข้อมูลรูปแบบการอ้างอิงของบทความวิจัย/นักวิจัย ถือเป็นการจุดสิ้นสุดของการถือเอกสิทธิ์เป็นหนึ่งเดียวของฐานข้อมูล ISI ที่มีอายุยืนยาวเกือบ 40 ปี
การประเมินถึงคุณภาพ/ผลกระทบของผลงานวิจัยสาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี จำเป็นต้องใช้เครื่องมือ/ฐานข้อมูลให้หลากหลายมากขึ้นกว่าเดิมที่ใช้เพียง 1 แหล่ง ตัวอย่าง หนังสือชื่อ Quantum Computation & Quantum Information โดยผู้แต่ง M. Nilsen & I. Chuang ปี ค.ศ. 2000 โดยสำนักพิมพ์ Cambridge University Press- พบได้รับการอ้างอิงมากกว่า 2,800 ครั้ง จากฐานข้อมูล ISI : WOS.- เมื่อสืบค้นจากฐานข้อมูล Scopus พบว่า ได้รับการอ้างอิง 3,150 ครั้ง- จาก Google Scholar พบได้รับการอ้างอิง 4,300 ครั้ง- จาก Physical Review Online Archive พบได้รับการอ้างอิง 1,500 ครั้ง- จาก Science Direct พบได้รับการอ้างอิง 375 ครั้ง- จาก Institute of Physics J.Archive พบได้รับการอ้างอิง 290 ครั้ง- จาก arXiv.org of Physics J.Archive พบได้รับการอ้างอิง 325 ครั้ง
ฉะนั้นหากใช้แหล่งข้อมูลการอ้างอิงเพียงแหล่งใดแหล่งหนึ่ง จะทำให้ ข้อมูลการอ้างอิงที่ผิดพลาดทั้งหมด
จากผลงานวิจัยของ มหาวิทยาลัย อินเดียนา สหรัฐอเมริกา เปรียบเทียบหาข้อมูลการอ้างอิงของบทความของนักวิทยาศาสตร์ที่มีการสืบค้นในสาขา Information Science จากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งคือ Web of Science /Scopus/ Google Scholar ผลการวิจัยพบว่า Scopus และ Google Scholar ให้จำนวนการอ้างอิงเพิ่มมากขึ้นร้อยละ 35 และ 160 ตามลำดับ โดยทั้งนี้พบข้อมูลสำคัญที่ว่าพฤติกรรมการอ้างอิงในแต่ละสาขาวิชาแตกต่างกันไป และยังค้นพบเรื่องที่สำคัญอีกว่า เห็นความเชื่อมโยงของสาขาวิชาโดยในศึกษาเรื่องนี้เป็นสาขาสารสนเทศศาสตร์ (information Science) พบมีความเชื่อมโยงกับสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) สาขาการศึกษา (Education) สาขาวิศวกรรมศาสตร์ (Engineering) และสาขา Cognitive Science จากหลักฐานนี้ สรุปได้ว่า การศึกษาวิจัยในสาขาวิชาต่างๆ มีแนวโน้มที่จะเป็นสหสาขาวิชามากขึ้น (Multidisciplinary) ซึ่งไม่สามารถพบข้อมูลนี้ได้หากใช้แหล่งข้อมูลจากฐานข้อมูล ISI เพียงแหล่งเดียว การใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้นเกิดภาพแสดงความสัมพันธ์ของสาขาวิชาต่างๆ ช่วยสร้างแผนที่/ภาพของการสื่อสารทางวิชาการได้ถูกต้องชัดเจนมากยิ่งขึ้น เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างผู้แต่ง หน่วยงาน สาขาวิชาประเทศ วารสาร
การเกิดขึ้นฐานข้อมูลการอ้างอิงแบบเว็บเบส (Web-Based Citation Database) ในช่วงเวลา 2 ปีที่ผ่านมานี้ ได้รับความนิยมจากนักวิเคราะห์การอ้างอิงอย่างดียิ่ง ทำให้งานการสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลการอ้างอิงเป็นงานที่ท้าทายมากยิ่งขึ้น ฐานข้อมูลการอ้างอิงชุดใหม่ไม่ได้ครอบคลุมเฉพาะวารสาร รายงานการประชุมเท่านั้น ยังรวบรวมสิ่งพิมพ์ประเภทต่างๆ ในหลากหลายภาษา เช่น เฉพาะบทของหนังสือ วิทยานิพนธ์ รายงานการวิจัย รวมจำนวนหลายล้านรายการ

**อ้างอิง**
# Dana L. Roth 2005 “The emergence of competitors to the Science Citation Index and the web of Science “ Current Science Vol.89, No 9, 10 November 2005 P.1531-1536
# Judit Bar-Ilan 2008 “ Informetrics at the beginning of the 21st century-A review “ Journal of Informetrics Volume 2 , Issue 1, January 2008 P. 1-52
# Meho, L I. 2007 “ The rise & rise of citation analysis “ Physics World V.20 Issue 1 Jan.2007 P.32-36
# Thomson Reuters “ White Paper Using Bibliometrics “ 2008
# Bibliometrics - Wikipedia : http://en.wikipedia.org/wiki/Bibliometrics- as of 21 July 2008
# H-index - http://en.wikipedia.org/wiki/H-index - as of 21 July 2008