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