كيفية تصميم البحث الببليومتري: نظرة عامة واقتراح إطار عمل How to design bibliometric research: an overview and a framework proposal

المجلة: Review of Managerial Science، المجلد: 18، العدد: 11
DOI: https://doi.org/10.1007/s11846-024-00738-0
تاريخ النشر: 2024-03-06

كيفية تصميم البحث الببليومتري: نظرة عامة واقتراح إطار عمل

أوغوزهان أوزتورك¹(د•ريدفان كوكامان²® دومينيك ك. كانباخ

تاريخ الاستلام: 1 نوفمبر 2023 / تاريخ القبول: 2 فبراير 2024 / تاريخ النشر على الإنترنت: 6 مارس 2024
© المؤلفون 2024

الملخص

أصبح التحليل البيبليومتري مؤخرًا تقنية شائعة ودقيقة تُستخدم لاستكشاف وتحليل الأدبيات في مجال الأعمال والإدارة. ركزت الدراسات السابقة بشكل أساسي على ‘كيفية إجراء التحليل البيبليومتري’، مقدمة نظرة عامة على المنهجية البيبليومترية جنبًا إلى جنب مع تقنيات مختلفة وإرشادات خطوة بخطوة يمكن الاعتماد عليها لإجراء التحليل البيبليومتري بدقة. ومع ذلك، فإن الجسم الحالي من الأدلة محدود في قدرته على تقديم المعرفة العملية التي يمكن أن تعزز تصميم وأداء البحث البيبليومتري. تدعم هذه الادعاءات حتى حقيقة أن الدراسات ذات الصلة تشير إلى عملها على أنه ‘تحليل بيبليومتري’ بدلاً من ‘بحث بيبليومتري’. وبناءً عليه، نسعى لتقديم إطار عمل أكثر وظيفية للباحثين الذين يرغبون في تصميم/إجراء بحث بيبليومتري في أي مجال من مجالات البحث، وخاصة الأعمال والإدارة. للقيام بذلك، اتبعنا طريقة مزدوجة. أولاً، قمنا بتحديد المراحل والخطوات الرئيسية للبحث البيبليومتري النموذجي. ثم، اقترحنا إطار عمل شامل لتحديد كيفية تصميم/إجراء البحث وتحت أي عناوين ستستخدم المراحل ذات الصلة (خطوة بخطوة) و/أو تُعرض. وبالتالي، من المتوقع أن تكون الورقة الحالية مصدرًا مفيدًا للحصول على رؤى حول التقنيات المتاحة وإرشاد الباحثين في تصميم/إجراء البحث البيبليومتري.

الكلمات المفتاحية البحث البيبليومتري التحليل البيبليومتري مراجعة الأدبيات تصميم البحث البيبليومتري

تصنيف JEL M1-M19

1 المقدمة

تلعب مراجعات الأدبيات دورًا مهمًا في البحث الأكاديمي لفحص الحالة العامة لمجال البحث، وجمع وتصنيف المعرفة المتعلقة بذلك المجال، وتحديد الفجوات التي يجب ملؤها (سنايدر 2019). يصبح جسم المعرفة في أي مجال بحثي ‘كومة’ إذا لم يتم إجراء مثل هذه الجهود في مراجعة معينة على فترات زمنية معينة (أوزتورك 2021). لقد زاد النمو الملحوظ في إنتاج المعرفة العلمية من الحاجة إلى مثل هذه التحقيقات في أي مجال بحثي. مع الزيادة السريعة في عدد المجلات الأكاديمية، والمؤتمرات، ومنافذ النشر الأخرى في السنوات الأخيرة، تُنشر الأوراق (مثل المقالات، والتقارير، وأوراق المؤتمرات) بكميات تتجاوز الملايين كل عام، وبالتالي تزداد المعرفة العلمية بشكل أسي (كراوس وآخرون 2022). وبناءً عليه، من الضروري للباحث تحديد الأوراق التي سيتم من خلالها فحص الأدبيات حول الموضوع ذي الصلة. تترك العديد من المراجعات الأمر للقارئ لتقييم سبب تضمين (أو استبعاد) مؤلفين معينين فقط (لينينلويك وآخرون 2020). دون النظر بالضرورة إلى مجموعة متنوعة من الأدلة، غالبًا ما يستشهد المؤلفون بأدلة من مجلات ‘عالية الجودة’ (ترانفيلد وآخرون 2003). لذلك، أصبح من الصعب جدًا على الباحثين متابعة الحالة، والتطورات، والتطور، لتحديد الفجوات، وتصنيف جسم المعرفة في مجال معين باستخدام طرق مراجعة الأدبيات التقليدية (مثل السرد، والنقد، والتحليل الشامل). وبناءً عليه، حصل التحليل البيبليومتري – الذي يمكّن من مراجعة تأخذ في الاعتبار جميع الأدبيات ذات الصلة بأي مجال بحثي – على مزيد من الاهتمام.
نظرًا للفوائد والراحة التي يقدمها، بدأ التحليل البيبليومتري مؤخرًا في أن يُستخدم على نطاق واسع في مجالات الأعمال والإدارة (مثل، لوبيز-فرناندز وآخرون 2016؛ ميريغو ويانغ، 2017؛ كاستيلو-فيرغارا وآخرون 2018؛ أرتيدو وآخرون 2019؛ ماس-تور وآخرون 2020؛ نيكولاس وآخرون 2020؛ فورلانو وآخرون 2021؛ خان وآخرون 2022؛ موكيرجي وآخرون 2022أ؛ باهوجونا وآخرون 2023؛ راو وشوكلا 2023؛ تيغري وآخرون 2023) مع التطورات التحتية الداعمة (أي، قدرات معالجة البيانات لقواعد البيانات، زيادة عدد برامج الحزم ذات القدرات المختلفة، أدوات التصور المختلفة، إلخ). وبناءً عليه، طور بعض العلماء إرشادات منهجية حول كيفية إجراء البحث البيبليومتري (كوسكينين وآخرون 2008؛ أندريس، 2009؛ فان رآن 2014؛ دونثو وآخرون 2021؛ رومانيللي وآخرون 2021). يقدمون نظرة عامة على التحليل البيبليومتري والإجراءات المطلوبة لأدائه لمساعدة العلماء في مجال الأعمال على التعرف على التقنية البيبليومترية واستخدام تلك المعرفة لتحليل مواضيع محددة في جسم الأدبيات الحالية مع بيانات بيبليومترية واسعة. بالإضافة إلى ذلك، يقدمون تقنيات مختلفة يمكن استخدامها للتحليل البيبليومتري ويجادلون متى يجب استخدامها، مما يساعد على توسيع آفاق العلماء في مجال الأعمال حول الخيارات والتبريرات لاستخدام الاختلافات المختلفة في التحليل البيبليومتري (مثل، زوبك وكاتر، 2015؛ لينينلويك وآخرون 2020؛ دونثو وآخرون 2021). ومع ذلك، لا تزال هناك نقص كبير في مجال الأعمال والإدارة فيما يتعلق بكيفية إجراء وهيكلة ‘البحث البيبليومتري’. باختصار، قدمت العديد من المنشورات المنهجية إرشادات خطوة بخطوة لأداء التحليل البيبليومتري،
لكن مساهماتهم تميل إلى أن تكون أكثر نظرية من عملية. ومن ثم، لا يزال هناك نقص في المعرفة بشأن أفضل الممارسات للبحث البيبليومتري وكيفية إجرائه وتصميمه. وبناءً عليه، ألهمت الإرشادات التي قدمها ساور وسورينغ (2023) حول كيفية إجراء مراجعة منهجية للأدبيات هذه الورقة لاقتراح إطار عمل شامل للبحث البيبليومتري.
في الواقع، من الواضح أن هناك تباينًا كبيرًا في نوع ومعيار البحث البيبليومتري عبر جميع الأوراق التي تستخدم التحليل البيبليومتري، بما في ذلك تلك التي (ط) تُعالج ‘خطأً’ كبحث بيبليومتري على الرغم من كونها مراجعات أدبية سردية، (2) تقدم فقط نظرة عامة عامة على المجال، (3) تستخدم تقنيات التحليل البيبليومتري فقط ‘تقنيًا’ (أي، تحليل الاقتباسات، تحليل الكلمات المشتركة، المؤلف المشترك، إلخ)، ولكن لا تقوم تقريبًا بأي تقييم، أو مناقشة، أو تحديد حول الصور/الخرائط الناتجة المتعلقة بمجال البحث ذي الصلة (بلوك وفيش 2020). لذلك، يبدو أن هناك غموضًا حول ما هو التحليل البيبليومتري/البحث، وما يجب أن يتضمنه، وما الذي يحدد جودته. هذه في الغالب قضايا تتعلق بـ ‘تصميم البحث’ (بانش 2014)، ويعتبر التصميم المنظم جيدًا أحد أهم مؤشرات جودة البحث البيبليومتري (فيش وبلوك 2018). ومع ذلك، على حد علمنا، لا يوجد ‘إطار عمل واضح’ حول كيفية تصميم البحث البيبليومتري وما هي العناصر التي يجب تضمينها في البحث البيبليومتري. وبناءً عليه، تهدف هذه الورقة إلى تقديم إطار عمل يوجه تصميم البحث البيبليومتري لمساعدة الباحثين في إجراء أبحاث عالية الجودة. نصف المراحل والخطوات المنهجية حول كيفية يمكن للباحثين تصميم البحث البيبليومتري ونقدم إطار عمل شامل لبنية المقالة النموذجية للبحث البيبليومتري. على عكس الأوراق الأخرى في الجسم الحالي من الأدبيات، تكمن قيمة هذه الورقة في هذا الإطار الذي يوجه الأكاديميين بشكل عملي.

2 التحليل البيبليومتري كأداة لمراجعة الأدبيات

ظهر التحليل البيبليومتري كأداة حاسمة لقياس المخرجات العلمية لمختلف العناصر العلمية (مثل: الأوراق، المؤلفين، الكلمات الرئيسية، المجلات، المؤسسات، والدول) في أي مجال بحثي، وفحص كيفية تطور الهيكل الفكري والاجتماعي والمفاهيمي للمجال المعني بمرور الوقت استنادًا إلى العلاقات والتفاعلات بين هذه العناصر (دونثو وآخرون 2021). من خلال هذا التحليل، يهدف الباحثون بشكل أساسي إلى التعرف على الأدبيات (أو جزء من الأدبيات) ضمن مجال بحث محدد (أوزتورك 2021). التحليل البيبليومتري هو عملية الحصول على مخرجات علمية متنوعة ناتجة عن فحص المنشورات في مجال معين أو في مجلة أكاديمية معينة بمساعدة التحليلات العددية والإحصائيات حول بعض المؤشرات البيبليومترية (مثل: عدد المقالات سنويًا، أكثر المواضيع دراسة، الجامعات التي لديها أكبر عدد من المنشورات، أفضل المجلات في المجال، المؤلفون الذين لديهم أكبر عدد من الأوراق، عدد الاقتباسات والكلمات الرئيسية) (بريتشارد 1969؛ إليغارد ووالين 2015). في هذا الصدد، يُعتبر التحليل البيبليومتري تقنية تُستخدم لرسم خريطة الهيكل الفكري لأي مجال بحثي و/أو تخصص، فضلاً عن تطور المجال والعلاقات بين المؤلفين والمواضيع والأوراق (أوساره 1996؛ فيرنانديز-أليس وراموس رودريغيز، 2009). للقيام بذلك، يقسم العناصر (مثل: الأوراق، المؤلفين، المجلات،
ثم، يقدم الصور الهيكلية (التصنيف) الناتجة عن التحليل من خلال عملية التصور (غوتيريز سالسيدو وآخرون 2018). يتيح التحليل البيبليومتري فهمًا منهجيًا وشاملاً للهيكل الفعلي في أي مجال، والفروق التطورية في هذا المجال، وتحديد تجمعات البحث التي تشكل هذا المجال، والتقاط الاتجاهات الناشئة، والحصول على منظور واسع حول المفاهيم التي تركز عليها هذا المجال وعلاقاتها (أريا وكوكورولو 2017؛ موكيرجي وآخرون 2022ب؛ كراوس وآخرون 2024).
يجب ألا تُعتبر التحليل البيبليومتري بديلاً عن الطرق التقليدية الأخرى لمناقشة التطورات في مجال معين، مثل التحليل التلوي أو مراجعة الأدبيات المنهجية؛ بل هو مكمل في الأمور التي تفتقر إليها (دونثو وآخرون 2021). مقارنةً بأساليب المراجعة الأخرى، يستخدم التحليل البيبليومتري نهجًا على مستوى الماكرو ويكشف عادةً عن هيكل وديناميات مجال البحث (أوزتورك 2021). على الرغم من أن الأساليب التقليدية (مثل مراجعات الأدبيات المنهجية) تقدم رؤى عميقة في مجموعة ضيقة من الأوراق، إلا أنها قد تغفل عن أوراق مهمة تتعلق بالمجال (لايسي وآخرون 2011). وذلك لأن كميات كبيرة من مجموعات البيانات البيبليوغرافية جعلتها غير عملية وصعبة (راموس رودريغ و رويز نافارو 2004). ومع ذلك، فإن الطريقة البيبليومترية تتيح تحليل مئات أو حتى آلاف الأوراق (أريا وكوكورولو، 2017). مع ظهور قواعد البيانات العلمية مثل سكوبس وويب أوف ساينس، يمكن للباحثين الحصول على مجموعات بيانات بيبليومترية كبيرة بسهولة نسبية، والبرامج البيبليومترية التي تم تطويرها مؤخرًا (مثل جيفي، ليكسي مانسر، وVOSviewer) تتيح لهم تحليل هذه البيانات بشكل مريح (مورا-مونيوز وآخرون 2020). وبالتالي، من الممكن فحص هيكل المجال، ودينامياته وتطوره، والعلاقة بين المؤلفين، والأوراق، ومفاهيم الكلمات في المجال من منظور أوسع. يمكن أن يوفر التحليل البيبليومتري، إذا تم تنفيذه بدقة، الموضوعية التي تقدمها طرق أخرى (مثل التحليل التلوي) (زوبك وكاتر، 2015).
من الجدير بالذكر أن المراجعات الأدبية المنهجية تعتمد عادةً على تقنيات نوعية، والتي قد تتأثر بتحيز التفسير من الأكاديميين ذوي الخلفيات المتنوعة (MacCoun 1998؛ Tranfield et al. 2003). من ناحية أخرى، يمكن أن تساعد كل من التحليل البيبليومتري والتحليل التلوي في التخفيف من هذا التحيز أو تجنبه، حيث تعتمد على تقنيات كمية. على الرغم من أن هذين التحليلين يتبنيان نهجًا كميًا بطبيعتهما ويتعاملان مع مجموعات بيانات كبيرة، إلا أن استخدامهما للأساليب الكمية يختلف نسبيًا. في جوهره، يلخص التحليل التلوي الأدلة التجريبية من خلال فحص قوة واتجاه التأثيرات والعلاقات بين المتغيرات مع بعضها البعض (Aguinis et al. 2011). وبناءً عليه، يقترح Carney et al. (2011) أنه مفيد في معالجة أسئلة بحث واضحة مع مجموعات بيانات أكثر دقة نسبيًا من تلك المبلغ عنها في أي دراسة أولية معينة. غالبًا ما يُستخدم التحليل التلوي لتسليط الضوء على الأدلة التجريبية المختلطة وظروف الحدود، وبالتالي يُعتبر أداة لتوسيع النظرية (Combs et al. 2011). يمكن أن يبني التكامل الإحصائي لنتائج الدراسات من خلال هذا التحليل على عينات تراكمية من عدة عشرات الآلاف من نقاط البيانات، اعتمادًا على المجال المعني (على سبيل المثال، Hofmeister et al. 2023؛ Rieg و Vanini 2023). على عكس التحليل التلوي، تستخدم الدراسات البيبليومترية الأساليب الكمية لتلخيص رأس المال البيبليومتري لمجال ما من خلال تحليل العلاقات الفكرية والاجتماعية والمفاهيمية بين مختلف العناصر العلمية (مثل: الأوراق، المؤلفين، الكلمات الرئيسية، المجلات، المؤسسات، و
تتيح هذه الطريقة للباحثين الحصول على نظرة عامة على المجال المعني، وتحديد الفجوات المعرفية، وتوليد أفكار بحثية جديدة، وتحديد كيفية مساهمتهم في ذلك المجال (دونثو وآخرون 2021). وبالتالي، فإن البحث البيبليومتري الذي يتم بشكل جيد يعد مهمًا لوضع أساس قوي لتقدم مجال ما بطرق ذات مغزى وجديدة (موكيرجي وآخرون 2022ب).
الهدف الرئيسي من جميع مراجعات الأدبيات التي تم مناقشتها هنا هو أكثر بكثير من مجرد رسم خريطة لأي مجال معين (رايت وميخايلوفا 2023). يعتمد استخدام هذه الأساليب المراجعية المتكاملة على سبب إجراء المراجعة وما هو حجم وطبيعة الأدبيات ذات الصلة. بالنظر إلى النقاط التي تختلف فيها عن الأساليب الأخرى والميزات التي تكملها؛ تقدم الأبحاث البيبليومترية مزايا متنوعة للباحثين المهتمين بتوظيفها. لإجراء بحث بيبليومتري، غالبًا ما يستخدم الباحثون أربع مراحل نموذجية: تحديد هدف البحث، جمع البيانات، التحليل والتصور، وتفسير النتائج والنتائج.

3 مراحل رئيسية في البحث البيبليومتري

في هذا القسم، نقترح إطارًا قابلاً للتطبيق لمراحل/خطوات والهرمية بينها، والتي يجب أن توجد في البحث البيبليومتري. في القيام بذلك، استفدنا بشكل أساسي من الأوراق “المنهجية” (مثل، غلانزيل، 2008؛ كوبا وآخرون 2011؛ فان رين 2014؛ زوبك وكاتر، 2015؛ أريا وكوكورولو 2017؛ غوتيريز-سالcedo وآخرون، 2018؛ بلوك وفيش 2020؛ لينينلويك وآخرون 2020؛ دونثو وآخرون 2021؛ كراوس وآخرون 2022؛ ساور وسورينغ 2023) والكتب (مثل، أندريس، 2009؛ غلانزيل وآخرون، 2019) حول التحليل البيبليومتري، بالإضافة إلى “البحوث التجريبية” التي تستخدم التحليل البيبليومتري في مجالات بحثية متنوعة (مثل، فيريرا وآخرون 2013؛ ماير وآخرون 2014؛ خان وود 2015؛ لوبيز-فرناندز وآخرون، 2016؛ ليونغ وآخرون 2017؛ هسو وآخرون 2018؛ سانشيز-غارثيا وآخرون، 2018؛ أباريسيو وآخرون 2019؛ باير-فونتس وآخرون 2019؛ بلوك وآخرون 2020؛ باهو وآخرون 2020؛ ميشرا وآخرون 2020؛ ألايا وآخرون 2021؛ فوجل وآخرون 2021؛ ديانوفا وآخرون 2022؛ بيريز-فيغا وآخرون 2022؛ بهاردواج وآخرون 2023؛ لين وآخرون 2023) تظهر الجدول 1 المراحل الرئيسية (خطوة بخطوة) التي تم اشتقاقها من الأوراق ذات الصلة والتي ينبغي استخدامها في البحث البيبليومتري.

3.1 المرحلة 1 – هدف البحث

كما هو الحال في كل بحث، يجب أن تبدأ المرحلة الأولى من البحث البيبليومتري ببيان هدف البحث. يجب أن تستمر بتبرير شامل لأهدافها والأسباب التي تدعو لاستخدام التحليل البيبليومتري لتحقيق تلك الأهداف.
الجدول 1 مراحل وخطوات البحث البيبليومتري المصدر: من إعداد المؤلفين
مراحل خطوات (إرشادات الممارسة)
(1) تحديد هدف البحث
– ما هو هدف البحث؟
-ما هي النتائج المتوقعة من البحث؟
– بما يتماشى مع هدف البحث، ما هي أسئلة البحث؟
– ما هو نطاق وتركيز البحث؟ (مثل، تحليل الأداء، رسم الخرائط العلمية، تحليل الشبكات، إلخ.)
(2) جمع البيانات عن الأدبيات ذات الصلة
– اختيار قاعدة البيانات (مثل، WoS، Scopus، Google Scholar، PubMed، Microsoft Academic، Dimensions، EmBase، SpringerLink، إلخ.)
– عملية البحث الأولية: تحديد مصطلحات البحث
– التصفية: تحديد وتطبيق معايير الإدراج أو الاستبعاد.
– تنزيل ملف مجموعة البيانات (يجب أن يكون تنسيق الملف متوافقًا مع البرنامج المفضل للتحليل).
(3) التحليل والتصور
– تحديد تقنيات التحليل البيبليومتري لتحقيق هدف ونطاق البحث (مثل، تحليل الاقتباسات، تحليل الاقتباسات المشتركة، تحليل الكلمات المشتركة، إلخ.)
– تحديد البرنامج (أو البرامج) المناسبة للتحليل (مثل، VOSviewer، BibExcel، Histcite، Bibliometrix، SciMat، إلخ.)
– تحديد البرنامج (أو البرامج) المناسبة للتصور (مثل، VOSviewer، Pajek، Gephi، UCINET، إلخ.)
– تحليل البيانات وتصور النتائج.
(4) تفسير النتائج والنتائج
– هل تم معالجة أسئلة البحث بنجاح؟
– هل قدمت الدراسة رؤى جديدة حول الأدبيات ذات الصلة؟
– هل استنتج الباحث أي استنتاجات أو استنتاجات بشأن مجال البحث/الأدبيات؟
– هل هناك أي اقتراحات للبحث المستقبلي؟
الأهداف. بعبارة أخرى، يجب إبلاغ القراء (إرضاؤهم) عن العلاقة والتوافق المنهجي بين هدف البحث والتحليل البيبليومتري.
يجب تحديد هدف البحث والتبريرات لاستخدام البحث البيبليومتري لتحقيقه في المقدمة (أحيانًا في الملخص) للمقال. في هذا الصدد، تعمل مقدمة المقالة كوظيفة حاسمة لإرضاء وتحفيز القراء الذين عادة ما يقومون بمسح هذه الأجزاء قبل اتخاذ قرار بشأن الاستمرار في القراءة (غاستيل ويوم 2022). كما هو الحال في كل ورقة، تعتبر المقدمة مكونًا حاسمًا في البحث البيبليومتري، والأسئلة البحثية هي على الأرجح الجزء الأكثر أهمية في المقدمة، ربما في الورقة بأكملها (فيش وبلوك 2018). البيان الأكثر وضوحًا الذي يصف البحث هو بيان الهدف، وأفضل ما يعكس هدف البحث هو الأسئلة البحثية. لذلك، يُقترح أن يتم تطوير الأسئلة البحثية بما يتماشى مع هدف البحث وأن يتم ذكرها بوضوح في المقدمة (لينينلويك وآخرون 2020). التحليل البيبليومتري له طبيعة فريدة (أوزتورك 2021). لذلك، يجب أن تكون الأسئلة البحثية في البحث البيبليومتري محددة لـ
طبيعة التحليل (ميشرا وآخرون 2020). انظر الجدول 7 للأسئلة البحثية النموذجية المستخدمة في البحث البيبليومتري.
تحدد أهداف وأسئلة البحث التركيز والنطاق والاتجاه للبحث (أندريس، 2009). إن كونها واضحة وغير غامضة يمكّن من رسم نطاق وحدود البحث بشكل أكثر وضوحًا. وبالتالي، قد يختلف نوع ونطاق “البيانات” و”التحليل” اعتمادًا على هدف وأسئلة البحث (بلوك وفيش 2020). التوافق بين أهداف وأسئلة البحث مع التحليلات المعنية هو في غاية الأهمية لدراسة عالية الجودة. إذا لم يكن هذا التوافق موجودًا، فهناك خطر من إجراء تحليل عشوائي يبدو غير متصل بالهدف البحثي المعني. لتوضيح ذلك، بالنسبة للبحث الذي يهدف إلى “وصف مجموعات الموضوعات في مجال بحث محدد وكشف التطور المفاهيمي في المجال في العملية التاريخية”، فإن المعلومات البيبليوغرافية السطحية مثل “المؤلفين”، “مؤسسات المؤلفين”، “الدول”، “المجلات المنشورة” و/أو “معلومات الاقتباس” غير كافية وغير ذات صلة (والتمان وفان إيك 2012). مع هذه المعلومات، يمكن إجراء “تحليل الأداء” للحصول على لمحة عامة عن المجال، وتحليل الاقتباسات لتحديد الأوراق المؤثرة (المؤلفين أو المجلات) في المجال، أو “تحليل المؤلفين المشتركين” لكشف الشبكات من العلاقات بين المؤلفين (المؤسسات أو الدول)، أو “الاقتباسات المشتركة” و/أو “الارتباط البيبليوغرافي” لكشف التشابهات والشبكة في اقتباسات الأوراق. ومع ذلك، لتحقيق مثل هذا الهدف، يجب إجراء “تحليل الكلمات المشتركة” على بيانات تتضمن تفاصيل حول “عناوين المقالات”، “الملخصات” و”الكلمات الرئيسية”. لذلك، هناك حاجة إلى تناغم قوي بين “هدف البحث والأسئلة البحثية” و”البيانات والتحليلات”. قد لا تكون طبيعة/نطاق البيانات والمعلومات للبحث كافية لبعض التحليلات. ومن ثم، من الضروري اتخاذ قرار بشأن نوع ونطاق التحليلات التي سيتم إجراؤها بالإضافة إلى البيانات التي سيتم تحليلها في البداية. في هذا الصدد، يجب التأكد من أن البيانات تمثل بدقة مجال البحث ذي الصلة (الأدبيات) ويمكن أن تعالج الأسئلة البحثية: i) يجب أن تغطي الوثائق المجمعة للتحليل المجال البحثي بالكامل، و ii) يجب ألا تكون هناك وثائق خارج النطاق. تعتبر الدراسات البيبليومترية التي أجراها فالاستر وآخرون (2019)، كيمبيمكي وآخرون (2022)، وأميراتو وآخرون (2023) أمثلة على أهداف بحث محددة بوضوح.

3.2 المرحلة 2-جمع البيانات

بعد تحديد هدف البحث والأسئلة البحثية، الخطوة التالية هي اتخاذ قرار بشأن الأدبيات (مجال البحث) التي سيتم فحصها وإنشاء مجموعة البيانات للأدبيات ذات الصلة. يجب إجراء عملية بحث منهجية لتحديد الأدبيات ذات الصلة نظرًا لأن البحث البيبليومتري يجب أن يكون قابلًا للتكرار، مما يتطلب الشفافية بشأن الخطوات المتبعة ضمن نطاق البحث
(ترانفيلد وآخرون 2003؛ بلوك وفيش 2020). بعبارة أخرى، يجب أن تكون العمليات في البحث البيبليومتري قابلة للتكرار من قبل باحثين آخرين (لينينلويك وآخرون 2020) ومن ثم، يجب أن يتم تنفيذ العملية بأكملها (خاصة فيما يتعلق بالبيانات) بشفافية (زوبك وكاتر، 2015) . في هذا الصدد، يجب التأكد من أن كل خطوة من الإجراءات المتبعة للحصول على مجموعة البيانات المتعلقة بالأدبيات ذات الصلة المحددة بما يتماشى مع هدف البحث والأسئلة البحثية موضحة بشفافية ووضوح (أندريس، 2009). وهذا يعني أنه يجب تحديد جميع خطوات الإجراءات للحصول على البيانات المطلوبة بطريقة يمكن للقراء اتباعها. لذلك، في البحث البيبليومتري، لا يمكن للباحثين “عشوائيًا” تضمين أي ورقة في المراجعة؛ بدلاً من ذلك، يُتوقع منهم إظهار الخطوات التي تم اتخاذها في العثور على الأوراق ذات الصلة التي سيتم إضافتها إلى التحليل (لينينلويك وآخرون 2020). تعتبر دراسة هورفاتينوفيتش وآخرون (2023) مثالًا على مخطط شفاف لعملية جمع البيانات. في البحث البيبليومتري، يتم عادةً اتباع أربع خطوات في تحديد الأدبيات ذات الصلة بطريقة شفافة وقابلة للتكرار:

3.2.1 اختيار قاعدة البيانات

هناك العديد من قواعد البيانات التي توفر مجموعات بيانات للبحث البيبليومتري (مثل، WoS، Scopus، Google Scholar، PubMed، Microsoft Academic، Dimensions، EmBase وSpringerlink) (كوبو وآخرون 2011؛ مورا-مونيوز وآخرون 2020). ومع ذلك، تم تطوير هذه القواعد لأغراض مختلفة ولها مجموعة متنوعة من الخصائص. لتوضيح ذلك: كانت WoS لفترة طويلة المصدر الأكثر شمولاً لبيانات الاقتباس على مستوى العالم (بيركل وآخرون 2020). من ناحية أخرى، تعتبر Scopus ثاني أكبر قاعدة بيانات شاملة للاقتباسات (تشو وليو 2020). على الرغم من أن لديها نطاقًا أوسع من أي من القاعدتين (فانداغريفي 2023)، إلا أن Google Scholar عادةً لا يفضلها الباحثون لأنها لا تسمح لهم بتنزيل البيانات بتنسيق ملف مناسب يمكن استخدامه لأدوات البرمجيات البيبليومترية، مما يجعلها غير قادرة على توفير تفصيل مجموعة البيانات الكاملة في ملف واحد (مورا-مونيوز وآخرون 2020؛ غرلر 2021). يجب على الباحثين اختيار واحدة (أو أكثر، اعتمادًا على أهداف البحث) من هذه القواعد بناءً على معايير البحث البيبليومتري. هناك بعض المعايير التي يمكن استخدامها في اختيار أي قاعدة بيانات في البحث البيبليومتري (أوزتورك 2021):
  • عدد المجلات المغطاة لمجال البحث،
  • إمكانية الوصول إلى قاعدة البيانات (مثل، الوصول المجاني، العضويات المؤسسية، إلخ.)
  • عوامل تأثير المجلات وإمكاناتها الرائدة في المجال
  • القدرة على تنزيل البيانات بتنسيق متوافق مع برامج تحليل الببليومetrics.
  • القدرة على تصفية البيانات بما يتوافق مع البرمجيات التي تتيح معالجة أسئلة البحث,
  • عدد السجلات التي يمكن تصديرها من قاعدة البيانات.
يسأل بعض العلماء في كثير من الأحيان عما إذا كان ينبغي عليهم استخدام أكثر من قاعدة بيانات واحدة (مثل WoS و Scopus) عند تصميم أبحاث بيبليومترية لمجالاتهم البحثية. علاوة على ذلك، يوصي المراجعون بإجراء عمليات بحث على أكثر من قاعدة بيانات واحدة. ومع ذلك، ليس من الضروري أن يكون استخدام قواعد بيانات متعددة مفيدًا في الأبحاث البيبليومترية. قد يتسبب ذلك غالبًا في تداخل بعض المنشورات أو تكرارها، مما يجعل نتائج البحث مشكوكًا فيها. يتم فحص معظم المجلات في كل من Scopus و WoS في نفس الوقت، خاصة في مجال الأعمال والإدارة. لذلك، تتداخل معظم المنشورات التي تم العثور عليها باستخدام نفس مصطلحات البحث في البحث الأولي. علاوة على ذلك، فإنه ليس من الممكن تقنيًا دمج كميات كبيرة من مجموعات البيانات المستخرجة من قاعدتين بيانات مختلفتين، حيث أن تنسيقات الملفات التي تم تنزيلها تختلف عن بعضها البعض، وتوفر مجموعة بيانات المقال معلومات المقال بتسلسل وتنسيق مختلفين.
بالنظر إلى المناقشات أعلاه، يجب أن يكون لدى الباحثين معلومات واضحة حول فوائد وعيوب قواعد البيانات المتنوعة. يجب أن يتم تحديد كيفية تحديد نطاق البحث والأوراق التي ستدرج في التحليل بعد اختيار قاعدة البيانات المناسبة لتحديد الأدبيات ذات الصلة. وبناءً عليه، يحدد الباحثون أولاً المصطلحات (الكلمات الرئيسية، المفاهيم) التي ستستخدم في عملية البحث الأولية من قاعدة البيانات المختارة لتضمين الأوراق التي تمثل أفضل المجال ذي الصلة.

3.2.2 تحديد مصطلحات البحث

عند استخدام التحليل البيبليومتري لدراسة أي مجال بحثي، يجب إجراء بحث “مستند إلى الموضوع”. (Dong et al. 2023). لذلك، يجب إجراء بحث باستخدام “مصطلحات” تصف بدقة الأدبيات التي سيتم فحصها. قد تكون مصطلحات البحث (كلمات) رئيسية أو مفاهيم تُستخدم للوصول إلى أي شكل من أشكال النشر (مقال، كتاب، ورقة، تقرير، إلخ) ذات صلة بالأدبيات المعنية (Gürler 2021). يمكن للباحث الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة إلى الحد الذي تكون فيه هذه المصطلحات مرتبطة مباشرة بأسئلة البحث (Synder، 2019). للحصول على النتائج المرغوبة فيما يتعلق بالأدبيات ذات الصلة، فإن الرموز التي سيتم استخدامها بالإضافة إلى المصطلحات في البحث الأولي هي أمر حاسم. الرموز هي رموز (مثل، *،
الجدول 2 المعايير النموذجية للإدراج أو الاستبعاد المطبقة في البحث البيبليومتري المصدر: من إعداد المؤلفين
معايير الخيارات (المصقولة من خلال الاختيار)
سنوات النشر على سبيل المثال، 1980، ….، 2024
أنواع الوثائق مقالة، وصول مبكر، مقال مراجعة، ورقة مؤتمر، فصل كتاب، مادة تحريرية، مراجعة كتاب، إلخ.
مجالات البحث (الفئات) الأعمال، الإدارة، الاقتصاد، تمويل الأعمال، العلوم البيئية، العلوم السياسية، الأخلاق، علم النفس التطبيقي، الاتصال، القضايا الاجتماعية، إلخ.
اللغات الإنجليزية، الصينية، الإسبانية، التركية، الألمانية، الإيطالية، إلخ.
فهارس فهرس اقتباسات العلوم الاجتماعية (SSCI)، فهرس اقتباسات العلوم الموسع (SCI-E)، فهرس اقتباسات المصادر الناشئة (ESCI)، فهرس اقتباسات الكتب – العلوم الاجتماعية والإنسانية (BKCISSH)، إلخ.
الانتماءات جامعة لندن، جامعة أكسفورد، جامعة هارفارد، الجامعة الحرة في برلين، جامعة ستانفورد، جامعة تورونتو، جامعة إسطنبول، إلخ.
المجلات المنشورة (عناوين المنشورات) مراجعة العلوم الإدارية، مجلة أبحاث الأعمال، مراجعة الإدارة ربع السنوية، مجلة الإدارة، مجلة الإدارة الاستراتيجية، مجلة الأكاديمية الإدارية، علوم المنظمة، مجلة التسويق، إلخ.
الدول/المناطق الولايات المتحدة الأمريكية، الصين، ألمانيا، إيطاليا، إنجلترا، كندا، فلسطين، فرنسا، تركيا، هولندا، إلخ.
محتوى و/أو نطاق المقالات بعد كل شيء، يتم قراءة العناوين والملخصات للمقالات في نتائج البحث بدقة. يتم استبعاد المقالات التي لا تتعلق بموضوع البحث المعني.
…، إلخ) أو الروابط القصيرة (مثل، أو، و، إلخ) التي ستحدد (تضيق أو توسع) نتائج البحث إذا تم استخدام أكثر من مصطلح بحث في البحث الأولي (زوبك وكاتر، 2015). في البحث الأولي، حتى التغيير الطفيف في تركيبات البحث (إدخال/إزالة بعض الكلمات، الرموز، أو الروابط) يمكن أن يؤدي إلى اختلاف كبير في عدد الأوراق، مما قد يؤثر سلبًا على قدرة الأوراق على تمثيل الأدبيات ذات الصلة (ليننلويك وآخرون، 2020). قد تحدث مثل هذه المشكلة التمثيلية عندما يتم تضمين أوراق في التحليل على الرغم من أنها ليست ضمن نطاق البحث و/أو عندما يتم استبعاد أوراق على الرغم من أنها ضمن نطاق البحث (أندريس، 2009). يمكن معالجة هذه المشكلة بشكل كبير من خلال التركيبة الصحيحة من مصطلحات البحث. ومع ذلك، قد تظل مسألة ما إذا كانت مجموعة البيانات التي سيتم تحليلها تمثل حقًا الأدبيات ذات الصلة قائمة حتى لو تم استخدام مصطلحات البحث الصحيحة في البحث الأولي. لتقليل مثل هذه الشكوك، يتم عادةً استخدام التصفية على الأوراق التي كانت متاحة من البحث الأولي.

3.2.3 التصفية

في البحث البيبليومتري، يجب على الباحثين تحديد كيفية تحديد نطاق البحث والأوراق التي ستدرج في مجموعة البيانات. يجب استخدام التصفية على نتائج البحث حتى عندما يتم تحديد مصطلحات البحث بعناية شديدة، حيث
تجد قواعد البيانات أيضًا أوراقًا بحثية خارج نطاق الدراسة (ترانفيلد وآخرون، 2003)، وستؤثر هذه الأوراق على صحة التحليل بالإضافة إلى نتائج التحليل البيبليومتري (زوبك وكاتر، 2015). وبناءً عليه، تم وضع مجموعة من معايير الشمول/الاستبعاد وتطبيقها على الأوراق ذات الصلة وفقًا لهدف البحث وأسئلة البحث (سنايدر 2019). هذه المعايير لها تأثيرات كبيرة على مجموعة البيانات (العينة النهائية) وبالتالي على نتائج التحليل. لذلك، يجب أن تكون المعايير المطبقة مبررة بشكل جيد (بلوك وفيش 2020). يمكن تحديد هذه المعايير باستخدام مبررات عملية (مثل، قاعدة البيانات، لغة النشر، إلخ) ومنهجية (مجال البحث، نوع الوثيقة، الوقت، إلخ)، مما يعزز شفافية البحث (غلانزل 2008؛ فيش وبلوك، 2018). تعرض الجدول 2 المعايير النموذجية للشمول أو الاستبعاد المطبقة في البحث البيبليومتري.
في عملية التصفية، يتطلب معيار محدد استبعاد الآخرين. على سبيل المثال، اختيار منشورات من أنواع مستندات معينة أو فقط مقالات ضمن نطاق زمني معين يعني استبعاد الآخرين تلقائيًا (Linnenluecke et al. 2020). يمكن للباحثين تحديد أنواع المستندات مثل المقالات، والمقالات المبكرة، ومقالات المراجعة. ومع ذلك، يجب عليهم استبعاد مقالات المراجعة عندما يركزون على الأبحاث التجريبية التي تمت مراجعتها من قبل الأقران. وذلك لأن مثل هذه المنشورات غالبًا ما تؤدي إلى تحيزات بسبب أعداد الاقتباسات العالية. علاوة على ذلك، يتم استبعاد الأوراق المقدمة عمومًا لأنها تعتبر معرفة لا تزال قيد التطوير وقد تتكرر أو تتداخل عند تحويلها إلى مقالات. بالإضافة إلى ذلك، يجب تحديد مجالات البحث (التي تُعتبر فئات في WoS) مثل “الأعمال” و”الإدارة” و”تمويل الأعمال” اعتمادًا على موضوع البحث. يمكن إجراء جميع معاملات التصفية بسهولة من خلال محركات البحث WOS وScopus.
يوصى الباحثون بالبحث يدويًا للعثور على أوراق بحثية تتعلق بموضوع البحث التي لا يمكن تحديدها في البحث الأولي على الرغم من أنها ليست مطبقة على نطاق واسع في الأبحاث البيبليومترية. وبناءً عليه، يمكن إجراء بحث عن النسل (الاستشهاد) والأصل (المراجع) على الأوراق الرئيسية (الأكثر تمثيلاً) لضمان الشمولية. علاوة على ذلك، قد تعرض قواعد البيانات أحيانًا دراسات غير مرتبطة بموضوع البحث لأنها غير قادرة على تصفية أو استبعاد الأوراق التي لا تلبي المعايير المحددة مسبقًا بشكل كامل. لذلك، من الضروري استبعاد الأوراق التي تم العثور عليها في نتائج البحث الأولية ولكنها ليست مرتبطة فعليًا بموضوع البحث. يُنصح الباحثون بمراجعة عناوين وملخصات جميع الأوراق. بهذه الطريقة، يمكن تحديد الأوراق غير ذات الصلة واستبعادها من نطاق الدراسة. من الضروري تحديد كل من هذه الإجراءات لضمان الشفافية والنظامية في الأبحاث البيبليومترية. في الأبحاث البيبليومترية، توفر منطق “النظامية” الذي يتطلب تحديد نطاق البحث بناءً على معايير محددة قدرًا كبيرًا من الشفافية ولكنه قد يؤدي إلى مشكلة التمثيل فيما يتعلق بالأدبيات ذات الصلة (ساور وسورينغ 2023). يمكن أن
الشكل 1 إجراء التحليل في الأبحاث البيبليومترية المصدر: مستمد من كوبا وآخرون (2011)، زوبك وكاتر (2015)، أريا وكوكورولو (2017)، غوتيريز-سالcedo وآخرون (2018)، بلوك وفيش (2020)، ودونثو وآخرون (2021)
يُعبر عنه كحد من حدود الأبحاث البيبليومترية. تشكل مجموعة البيانات التي تم الحصول عليها بعد تطبيق معايير الإدراج والاستبعاد بدقة العينة النهائية للبحث. الخطوة التالية هي تنزيل مجموعة البيانات.

3.2.4 تنزيل مجموعة البيانات

تقدم قواعد البيانات تنسيقات ملفات متنوعة لحفظ الملفات ذات الصلة أو نقلها إلى برامج البرمجيات (أندريس، 2009). بعد تصفية نتائج البحث الأولية، يجب تنزيل العينة النهائية بتنسيق ملف متوافق مع أدوات البرمجيات التي ستستخدم للتحليل. علاوة على ذلك، تؤثر خيارات التنزيل التي تقدمها قواعد البيانات على المعلومات المتعلقة بالأوراق التي سيتم تضمينها (موخناتشيفا 2023). على سبيل المثال، من خلال اختيار خيار “المؤلف، العنوان، المصدر” من قاعدة بيانات WoS، يمكن الحصول على ملف يسرد العناوين، المؤلفين، وأسماء المنشورات لكل دراسة (مثل: مقال، إجراء، كتاب، فصل كتاب، إلخ) في الملف الذي تم تنزيله. من ناحية أخرى، يمكن الوصول إلى الملف بمعلومات أكثر شمولاً (مثل: العناوين، المؤلفين، أسماء المنشورات، المؤسسات، الكلمات الرئيسية، الملخصات، سنوات النشر، والمراجع) لكل ورقة من خلال اختيار خيار “السجل الكامل والمراجع” (فانداغريف 2023). يمكن للباحث اختيار من بين خيارات متنوعة لتنزيل الملف بما في ذلك البيانات المطلوبة خلال عملية التحليل (دونغ وآخرون 2023).

3.3 المرحلة 3-التحليل والتصور

في الأبحاث البيبليومترية، يجب أن يبدأ التحليل بتطبيق معالجة مسبقة على البيانات. وبناءً عليه، يتطلب تنظيف البيانات للحصول على نتائج دقيقة وموثوقة. على سبيل المثال، (ط) قد تشير المراجع المدرجة في الاستشهادات أحيانًا إلى عدة إصدارات
الجدول 3 مؤشرات بيبليومترية لقياس المخرجات العلمية المصدر: (غوتيريز-سالcedo وآخرون 2018)
المؤشرات المحتوى
مؤشرات النشر إجمالي عدد الأوراق، عدد الأوراق حسب السنوات، المؤلفون-الدول-المؤسسات التي لديها أكبر عدد من الدراسات، المجلات التي تم نشر أكبر عدد من الأوراق فيها
مؤشرات التأثير بناءً على الاستشهادات المستلمة (تحليل الاستشهادات) إجمالي عدد الاستشهادات للأوراق (أو المؤلفين-المجلات-الدول-الجامعات) بما في ذلك أو استبعاد الاستشهادات الذاتية، متوسط عدد الاستشهادات لكل ورقة، معدل الاستشهاد الذاتي، الأوراق أو المؤلفون الأكثر استشهادًا (الأكثر تأثيرًا)، مؤشر h للمؤلفين، مؤشر g، مؤشر hg، إلخ.
مؤشرات بناءً على تأثير المجلة عامل التأثير، المجلات الأكثر استشهادًا، SJR، مؤشر h للمجلات، نسبة الاستشهادات النسبية، عامل التأثير المنظم، إلخ.
لنفس الكتاب (مثل: “التحكم الخارجي في المنظمات: منظور اعتماد الموارد” لبيفر وسالانسيك الذي نُشر في إصدارين منفصلين في 1978 و2003)، (2) قد تُكتب أسماء المؤلفين بطرق مختلفة (مثل: قد تُستخدم تركيبات متنوعة للاختصار أسماء المؤلف مثل “إردوغان، ب.”, “إردوغان، ب. ز”, “إردوغان ب. ز.” أو “إردوغان، ب. ز.” للاختصار للمؤلف المسمى إردوغان، بايرام ظافر، (3) قد تُعطى أسماء المنشورات المستشهد بها أيضًا بأشكال مختلفة (مثل: مجلة الإدارة الاستراتيجية أو SMJ). بينما يعود الأمر للباحث لجمع إصدارات مختلفة من الكتب، يجب توحيد تهجئات أسماء المؤلفين والمجلات. هذه المعالجة المسبقة ضرورية لدقة وموثوقية النتائج من تحليل الاستشهاد، والاستشهاد المشترك (من حيث المؤلف والمجلة)، وتحليل المؤلف المشترك (زوبك وكاتر، 2015).
تُطبق طريقتان رئيسيتان للتحليل في الأبحاث البيبليومترية (كوبا وآخرون 2011؛ غوتيريز-سالcedo وآخرون، 2018): تحليل الأداء (نظرة عامة على المجال من حيث المخرجات العلمية) ورسم خرائط العلوم (شبكات العلاقات بين المؤلفين-الأوراق-المفاهيم-الاستشهادات). اعتمادًا على هدف البحث وأسئلة البحث، يمكن للباحثين القيام بواحد أو كليهما. يعرض الشكل 1 إجراء التحليل في الأبحاث البيبليومترية. كما هو موضح أعلاه، يجب أن يتطابق اختيار التحليلات البيبليومترية المعنية مع هدف البحث وأسئلة البحث.

3.3.1 إجراء تحليل الأداء

مع تحليل الأداء، يتم تقييم أداء العناصر العلمية المختلفة من خلال مجموعة من المؤشرات البيبليومترية التي تم تطويرها بناءً على بيانات الأوراق والاستشهادات وبالتالي، يتم تقديم نظرة عامة عامة على المجال (كوبا وآخرون 2011). يهدف هذا التحليل إلى تقييم “النشر” و”أداء الاستشهاد” للباحثين/المؤلفين، المؤسسات/الجامعات، الدول، والمجلات (أوزتورك وديل 2022). في هذا الصدد، يعد تحليل الأداء تقييمًا للمخرجات العلمية من حيث مؤشرات الجودة والكمية المتعلقة بالعناصر (المؤلف، المجلة، الدولة، المؤسسة/الجامعة) في مجموعة البيانات التي تم تنزيلها المتعلقة بالمجال المدروس. علاوة على ذلك، يتم أيضًا إجراء تحليل الاستشهاد ضمن هذا التحليل لرؤية مدى فعالية
مخرجات العناصر في المجال المعني. يوضح الجدول 3 المؤشرات البيبليومترية المستخدمة لتقييم الأداء (أو المخرجات العلمية) للعناصر ذات الصلة.
كما هو واضح، يمكن الوصول إلى المعلومات التي تم الحصول عليها من خلال تحليل الأداء من قواعد البيانات أو مواقع الويب الخاصة بالمجلات دون الحاجة إلى حسابات أو صيغ قائمة على البرمجيات. لذلك، يمكن إجراء هذا الإجراء التحليلي دون الحاجة إلى استخدام البرمجيات. قد يكون من الكافي تصنيف العناصر ذات الصلة ومقارنة المخرجات/الكميات لكل منها مع بعضها البعض، ويمكن عرض النتائج من خلال مجموعة من الجداول (بلوك وآخرون 2020). في هذه الخطوة، يتم استخدام “تحليل الاستشهاد” فقط من تقنيات التحليل البيبليومتري. وبناءً عليه، قد يكون من الضروري استخدام برنامج برمجي مخصص لهذا التحليل (أوزتورك 2021).
أبسط طريقة لبدء الأبحاث البيبليومترية هي التحليل الوصفي للخصائص الأساسية للأداء للعناصر العلمية في المجال المعني (كوبا وآخرون 2011). تمامًا كما يبدأ ورقة بحثية تجريبية عادةً بإحصائيات وصفية حول نتائج التحليلات، يجب أن تبدأ الأبحاث البيبليومترية بنظرة عامة على الأدبيات ذات الصلة. في هذا الصدد، يعد تحليل الأداء جزءًا أساسيًا من الأبحاث البيبليومترية؛ ولكن يجب أن يتجاوز البحث هذه المرحلة. ومع ذلك، يُلاحظ أن أوراق الأبحاث البيبليومترية تقوم “فقط” بتحليل الأداء (بلوك وفيش 2020). الدراسات الحديثة التي أجراها هالدر وآخرون (2021) وتيبريوس ووي لاند (2023) تعتبر أمثلة على تحليلات الأداء في الدراسات البيبليومترية.

3.3.2 إجراء رسم خرائط العلوم

يكشف رسم الخرائط العلمية عن الهيكل الفكري والاجتماعي والمفاهيمي وعمليات التطور للأدبيات (مجال البحث) (كوبو وآخرون 2011؛ أريا وكوكورولو 2017). وبناءً عليه، فإنه ليس كافيًا تصنيف العناصر في مجموعة البيانات التي تم تنزيلها، أو قياس أدائها ببساطة (الإنتاج العلمي)، أو إجراء تحليل اقتباس بسيط، بل يتطلب الأمر مزيدًا من التحليل (بلوك وفيش 2020). لكشف الهيكل الفكري والديناميات لمجال ما، من الضروري إجراء تحليلات على مستوى أكثر شمولية (مع مستوى أكبر من التجريد) للمجال المعني. يوفر تحليل الأداء نتائج حول أداء الفاعلين العلميين. مثل هذا التحليل لا يمكّن القارئ من الحصول على معلومات حول العلاقة/التفاعل/التعاون بين هؤلاء الفاعلين (أوزتورك 2021). لا يمكن أن يوفر هذا التحليل بمفرده رؤية شاملة للهيكل والديناميات الأساسية للمجال المعني. ومن ثم، يتم استخدام رسم الخرائط العلمية للحصول على الصورة الكبيرة للتفاعلات بين الفاعلين العلميين (المؤلفين، الأوراق، المجلات، المفاهيم/الكلمات، الجامعات، الدول، والاقتباسات) من وجهات نظر متعددة (فان إيك وفالت مان 2014). بعبارة أخرى، هو تصور لشبكة العلاقة/التعاون بين العناصر العلمية، مما يمكّن من رسم الأدبيات ذات الصلة. وبالتالي، يمكن ملاحظة أن التحليلات في إجراء رسم الخرائط العلمية هي شكل من أشكال عملية إنشاء/كشف الشبكة (بلوك وفيش 2020). باختصار، رسم الخرائط العلمية هو تمثيل مكاني للعلاقة/التفاعل بين المؤلفين، المفاهيم (الكلمات الرئيسية)، والاقتباسات (من حيث الأوراق، المجلات، أو المؤلفين) في أي مجال بحثي (غوتيريز-ساليسيدو وآخرون، 2018). لكشف وفحص شبكات العلاقات بين العناصر العلمية، تحليل المؤلف المشترك، تحليل الكلمات المشتركة، تحليل الاقتباس، و
الجدول 4 إجراء رسم الخرائط العلمية المصدر: تم تشكيله باستخدام زوبك وكاتر (2015)، أريا وكوكورولو 2017؛ غوتيريز-ساليسيدو وآخرون (2018) بلوك وفيش (2020)؛ دونثو وآخرون (2021)؛ موكيرجي وآخرون (2022ب)
الهدف التقنية غرض الاستخدام وحدة التحليل نتيجة التحليل
كشف الهيكل الاجتماعي تحليل المؤلف المشترك لكشف/كشف التفاعلات الاجتماعية أو العلاقات بين المؤلفين وارتباطاتهم (المؤسسات و/أو الدول) ضمن مجال بحثي.
المؤلفون
المؤسسات
الدول
يعكس التعاون الاجتماعي الواعي.
يمكن للمرء استكشاف تعاون المؤلفين، المجتمعات الضمنية للمؤلفين، المؤسسات ذات الصلة، وتعاونهم ضمن مجال بحثي باستخدام مثل هذه الشبكة.
شبكة التعاون
كشف الهيكل المفاهيمي تحليل الكلمات المشتركة لتحديد/استكشاف (i) الكلمات الرئيسية الأكثر أهمية وحداثة (المواضيع الدورية أو الحالية) و(ii) العلاقات الموجودة أو المستقبلية بين الكلمات الرئيسية حيث تتجمع الكلمات الرئيسية في مجموعة تمثل موضوعًا مشتركًا – في مجال بحثي.
الكلمات (في العنوان،
الملخص،
الكلمات الرئيسية للمؤلف، الكلمات الرئيسية الإضافية)
يمثل العلاقات بين المفاهيم، الكلمات الرئيسية، أو المواضيع في مجال بحثي. من خلال استخدام هذا التحليل، يمكن للمرء تحديد المفاهيم/المواضيع السائدة في مجال بحثي، فحص تطور المفاهيم/المواضيع بمرور الوقت، وكشف “العلاقات المعرفية” بين مجموعات البحث المختلفة. الشبكة المفاهيمية
الجدول 4 (مستمر)
الهدف التقنية غرض الاستخدام وحدة التحليل نتيجة التحليل
كشف الهيكل الفكري تحليل الاقتباس المشترك لتحليل العلاقات بين المنشورات (المقتبسة) لفهم تطور المعرفة الأساسية أو التاريخية/الاستعادية – حيث تتجمع المنشورات المقتبسة في مجموعة تمثل موضوعًا مشتركًا – في مجال بحثي.
المستندات/ المنشورات المصادر/ المجلات المؤلفون
(في مراجع الدراسات في مجموعة البيانات)
يساعد على كشف الجذور التاريخية والأعمال الكلاسيكية (أو الأعمال الأساسية الرئيسية) لمجال بحثي. يمكن تحليل مجال البحث (أو الأدبيات التي سيتم فحصها) على مدى فترة طويلة من الزمن من خلال المنشورات المقتبسة. شبكة الاقتباس
الارتباط الببليوغرافي لتحليل العلاقات بين المنشورات المقتبسة لفهم تطور المعرفة الدورية أو الحالية/الاتجاه – حيث تتجمع المنشورات المقتبسة في مجموعة تمثل موضوعًا مشتركًا – في مجال بحثي.
المستندات/ المنشورات
المؤلفون
المصادر/ المجلات
المؤسسات
الدول
يساعد على اكتشاف الاتجاهات الحالية والمستقبلية في مجال بحثي.
يمكن استخدامه لتحديد منشورات جديدة لم يتم اقتباسها بعد، تيارات البحث الناشئة، وحقول فرعية أصغر.
شبكة الاقتباس
يجب استخدام تحليلات الارتباط الببليوغرافي. وبناءً عليه، يقدم الجدول 4 الأهداف التي يتم عادةً استخدام البحث الببليومتري من أجلها، وأنواع الشبكات المختلفة التي تم الكشف عنها، وتقنيات التحليل الببليومتري المستخدمة للوصول إلى هذه الشبكات.
إجراء رسم الخرائط العلمية هو مزيج من عمليتين أساسيتين: “التحليل” و”التصور” (بويك وكلافانز 2014). كجزء من التحليل، يتم حساب مصفوفات التشابه والعلاقات بين العناصر (المؤلفين، الكلمات، الأوراق، المجلات، إلخ). ثم يتم تصور “الشبكات” للعلاقة/التعاون بين العناصر ذات الصلة (أوزتورك 2021). على الرغم من أن بيب إكسل، أحد أول برامج البرمجيات، يتبع هذا المبدأ (بيرسون وآخرون 2009)، إلا أن الباحثين عادةً ما يفتقرون إلى المهارات اللازمة لحساب مصفوفات التشابه يدويًا والعلاقة/التعاون بين العناصر. وبالتالي، فإنهم عادةً ما يستخدمون أدوات برمجية حديثة لأداء تقنيات الببليومترية والحصول على التصورات ذات الصلة (بان وآخرون 2018). بعض برامج البرمجيات (مثل VOSviewer، Biblioshiny، وSciMAt) يمكن أن تعرض مباشرة التصورات المتعلقة بتقنيات التحليل الببليومتري دون الحاجة إلى أن يقوم الباحثون بإجراء تحليلات إضافية بسبب الترميز المتقدم المدمج داخلها. لذلك، توفر مثل هذه البرامج راحة كبيرة ومزايا للباحثين (زوبك وكاتر، 2015): (i) يمكن تصدير الأوراق من قواعد البيانات كملف (مجموعة بيانات)، وحفظها في نوع الملف المناسب وتحميلها بسهولة إلى برامج البرمجيات، (ii) يمكن حساب مصفوفات التشابه بين العناصر، دون الحاجة إلى معالجة/حساب يدوي، (iii) يمكن بسهولة توليد تصورات لشبكات العلاقات بين العناصر، و(iv) يمكن تصدير هذه التصورات وحفظها في تنسيقات يمكن استخدامها في البحث ذي الصلة. تعتبر الدراسات التي أجراها ألايا وآخرون (2021) ومولينا غارسيا وآخرون (2023) أمثلة على رسم الخرائط العلمية كجزء من البحث الببليومتري.

3.4 المرحلة 4-تفسير النتائج والاستنتاجات

المرحلة الأخيرة في البحث الببليومتري هي تفسير النتائج والاستنتاجات ضمن مجال البحث (زوبك وكاتر، 2015). التحليل هو الجزء الأساسي من البحث الببليومتري، ولكن ليس كافيًا فقط الإبلاغ عن نتائج التحليلات والتصورات ذات الصلة (بلوك وفيش 2020). إن إجراء التحليلات وتجميع قوائم متعددة بشأن الأدبيات ذات الصلة (تحليل الأداء)، وكشف العلاقة بين العناصر العلمية، وتقديم التصورات ذات الصلة (رسم الخرائط العلمية) تُعتبر فقط بمثابة الأفعال الأولية للبحث الببليومتري (كوبو وآخرون 2011). وبناءً عليه، يجب أن يصور البحث الببليومتري الحالة الحالية للأدبيات التي تم فحصها، وينظم جسم المعرفة الموجودة، ويحدد الاتجاه العام للأدبيات، ويعد الأرضية للنقاشات حول ما هو معروف بالفعل، ويظهر الفجوات في الأدبيات ويطور أجندة وخارطة طريق للبحث المستقبلي (بلوك وفيش 2020). للقيام بذلك، من الضروري مناقشة وتفسير مدى دعم البحث الببليومتري للهدف البحثي المقصود ومدى قدرته على معالجة أسئلة البحث.
من الضروري معالجة مشكلة شائعة مع البحث/التحليل الببليومتري. العديد من نتائج البحث الببليومتري ليست مرتبطة بالفجوة (الفجوات) في الأدبيات، ونتيجة لذلك، من غير المحتمل أن تسفر عن استنتاجات ذات دلالة للموضوع (الموضوعات)
تحت البحث. وبناءً عليه، نفترض أن هذا التحليل يُستخدم فقط بسبب انتشاره الواسع، متجاهلاً المنطق والنوايا وراء التحليل. وهذا يؤدي إلى بدء البحث دون أن يكون مبنياً على تحديد أو فضول أو ادعاء أو افتراض. وبالتالي، يظهر فجوة فيما يتعلق بتفسير النتائج/التصورات التي تم الحصول عليها من خلال التحليل. علاوة على ذلك، فإن تفسيرات النتائج لا تتحول إلى مخرجات مرضية فيما يتعلق بالمجال المعني عندما يفتقر الباحثون إلى المعرفة العميقة حول المجال الذي يفحصونه. وبالتالي، يتطلب الأمر خبرة في المجال (Öztürk 2021) ومنظوراً ميدانياً (Fisch و Block 2018) لتفسير النتائج. الباحثون الذين يتمتعون بخبرة في مجال البحث يمكنهم مناقشة هيكل مجال البحث، والديناميات الأساسية، والماضي التطوري، أو الفجوات البحثية غير الملباة (Zupic و Cater، 2015).
يؤثر تركيز جهود الباحثين في أبحاثهم على كيفية تفسير النتائج والاكتشافات. يشير هذا التركيز إلى ما يسعى الباحثون لتحقيقه من خلال البحث الببليومتري: هل سيقدم البحث (i) الهيكل العام للمجال المعني، (ii) يستخرج إطاراً تكاملياً للمعرفة الحالية في المجال، (iii) يكشف عن النمو التطوري للمجال، (vi) يتناول فقط عدة أسئلة بناءً على مجموعة من الفجوات المحددة في المجال المعني، أو (v) يحدد طرقاً محتملة للبحث المستقبلي؟ توضح الجدول 5 طرق تفسير النتائج والاكتشافات في البحث الببليومتري، اعتماداً على ما يركز عليه البحث.
تميل العديد من الأبحاث التي تعتمد على التحليل الببليومتري إلى وصف النتائج فقط، بدلاً من تفسيرها (Lim و Kumar 2023). وبالتالي، فإن مثل هذه المراجعات تقصر عن توضيح الفروق الفريدة في المجال وآثارها النظرية والعملية. وبناءً عليه، يقترح Mukherjee وآخرون (2022b) أن نتائج تحليل الأداء ورسم خرائط العلوم تساعد الباحثين على تطوير النظرية والممارسة، مما يعمل كنقطة انطلاق وشريك تكميلي لتقنيات المراجعة الأخرى. تنبع القيمة النظرية للبحث الببليومتري من فائدة ورؤية رسم خرائط العلوم في التعرف الموضوعي على تجمعات المعرفة (Alayo وآخرون 2021؛ Molina-Garcia وآخرون 2023). يمكن أن تحقق الأبحاث مثل هذه القيمة من خلال تمكين اكتشاف تجمعات المعرفة بشكل موضوعي، وتوضيح الشبكات النمائية لإظهار الحالة الحالية للمجال، ورسم الأنماط الاجتماعية لفهم العمليات الاجتماعية التي تعزز المعرفة في المجال، وتتبع الفروق التطورية في المجال، وتحديد الفجوات المعرفية الحرجة لإنشاء طرق بحث مستقبلية (Mukherjee وآخرون 2022b). من ناحية أخرى، تأتي القيمة العملية للبحث من تحليل الأداء الذي يقيم بشكل موضوعي إنتاجية وأثر البحث (Halder وآخرون 2021؛ Tiberius و Weyland 2023). وبناءً عليه، يمكن أن تعزز نتائج الببليومتري الممارسة من خلال تمكين التقييم الموضوعي والإبلاغ عن إنتاجية وأثر البحث، وتحديد الوصول لمطالب التغطية، والتعرف على الهيمنة الاجتماعية أو التحيزات الخفية لتحسين الجهود، وتحديد الشذوذ لمزيد من الفحص، وتقييم الأداء النسبي لاتخاذ قرارات عادلة (Mukherjee وآخرون 2022b).
للحصول على مخرجات قيمة من البحث الببليومتري، يقترح Lim و Kumar (2023) نهجاً لفهم المعنى يتطلب تحويل المعلومات الخام
الجدول 5 طرق تفسير النتائج والاكتشافات المصدر: (Zupic و Cater، 2015؛ Mukherjee وآخرون 2022b) وتحليل المؤلفين الخاص.
تركيز البحث طرق التفسير
تقديم الهيكل العام للمجال يحدث ذلك عند محاولة تقديم الهيكل المفاهيمي والاجتماعي والفكري لمجال بحث معين. بناءً على نظرة عامة على العلاقة بين العناصر الببليومترية (مثل الأوراق، مجموعات النشر، المؤلفين، المفاهيم، المجلات، الجامعات، المؤسسات، الدول، والاستشهادات)، يجب أن يتم النقاش في قسم النتائج والنقاش مع التركيز على الحالة الحالية، والاتجاهات، والفجوات ذات الصلة في المجال. هذه الطريقة مفضلة من قبل معظم الأبحاث الببليومترية. انظر Schröder وآخرون (2021)، Ammirato وآخرون (2023)، و Tiberius و Weyland (2023) لتقديم الهيكل العام للمجال.
استخراج إطار تكاملي للمعرفة الحالية في المجال استناداً إلى تجميع رسم خرائط العلوم، يمكن استخراج رؤية تكاملية للمعرفة في مجال البحث المعني. يتضمن هذا الإطار (العملي) عادةً المتغيرات المختلفة (مثل المستقلة، المعتمدة، السابقة، النتيجة، الوسطاء، المساعدين)، والعوامل السياقية، ووجهات النظر النظرية المطبقة. انظر Tiberius وآخرون (2021)، Fernandes و Ferreira (2022)، Kimpimäki وآخرون (2022)، و Horvatinovic وآخرون (2023) لاستخراج الأطر التكاملية.
كشف النمو التطوري للمجال يتم استخدامه عند محاولة كشف تطور مجال البحث بمرور الوقت. في الأبحاث التي تركز على ذلك، يجب تقسيم البيانات حول الأدبيات ذات الصلة إلى عدة فترات تعتبر مهمة لديناميات المجال، ويجب اعتبار هيكل المجال بشكل منفصل لكل فترة. أثناء تفسير النتائج، يجب محاولة شرح لماذا وكيف تطور هيكل مجال البحث بمرور الوقت. كما يجب تحديد العناصر/المواضيع الجديدة أو التي في اتجاه تنازلي في فترة معينة (مثل، Vogel 2012). انظر Halder وآخرون (2021) كمثال لتقديم النمو التطوري لمجال.
البحث عن إجابات لمجموعة من الأسئلة البحثية المحدودة قد تركز بعض الأبحاث الببليومترية على أسئلة بحثية محددة جداً وفجوات تتعلق بالأدبيات ذات الصلة. يجب أن تتضمن مثل هذه الدراسات عادةً “قسم طرق” يتم فيه استخدام تقنيات تحليل ببليومترية مختلفة لإظهار أو إثبات ادعاءات المؤلفين ومشاركة نتائجهم فيما يتعلق بهذه الادعاءات، و”قسم النتائج” حيث يتم مناقشة العلاقة بين الادعاءات والأدبيات الموجودة بشكل شامل. لتوضيح ذلك، أجرى Öztürk (2021) بحثاً ببليومترياً يركز على تحديد “تشابك أدبيات نظرية الاعتماد على الموارد (RDT) مع تخصص الإدارة الاستراتيجية”. أجرى البحث تحليل الاقتباسات المشتركة والكلمات المشتركة لكشف الاستنتاج بأن أدبيات RDT تركز بشكل كبير على الإجراءات الاستراتيجية بدلاً من المفاهيم والافتراضات الرئيسية للنظرية. في قسم النتائج والنقاش في الدراسة، تم مناقشة النتائج من التحليلات بناءً على الأدلة التي تدعم الفجوات التي حددها البحث.
تحديد طرق محتملة للبحث المستقبلي استناداً إلى التحليلات، وخاصة المعرفة المتكاملة داخل التجمعات المستخرجة، يمكن تحديد طرق البحث المستقبلية. من المهم بوضوح استخراج مثل هذه الاتجاهات التي تقدم تقدماً للمجال وليس مجرد تقديم توصيات سطحية. مع هذه المساهمة، يحصل مؤلفو ورقة البحث الببليومتري على فرصة لتوجيه التطور المستقبلي لمجال. انظر Vallaster وآخرون (2019)، Fernandes و Ferreira (2022)، و Horvatinovic وآخرون (2023) كأمثلة على الطرق المحددة للبحث المستقبلي.
إلى رؤى مستنيرة. من خلال تطبيق فهم المعنى على البحث الببليومتري، قد يقدم الباحثون رؤية دقيقة للأدبيات وبالتالي قد يوفرون معرفة أكثر شمولاً عن الحالة الحالية للمجال، وتطوره، ومساراته المستقبلية. يساعدهم ذلك في التخفيف من الانتقادات الموجهة ضد البحث الببليومتري.
البحث عن إما سوء تفسير أو نقص في تفسير البيانات. في الواقع، تكمن قيمة فهم المعنى بشكل رئيسي في سد الفجوة بين البيانات الكمية والتفسير النوعي. وبناءً عليه، مع التأكيد على الحاجة إلى التخطيط الدقيق، والتنفيذ الاستراتيجي، والتفسير الواعي في دمج فهم المعنى في البحث البيبليومتري، يقدم ليم وكومار (2023) دليلًا خطوة بخطوة (المسح، والإحساس، والتأكيد) يمكّن الباحثين من عدم تفسير النتائج البيبليومترية فحسب، بل أيضًا من فهمها بشكل معقول (انظر الجدول 6).
بالنظر إلى المناقشات أعلاه، نعترف بأن فهم الهيكل الاجتماعي والمفاهيمي والفكري لمجال البحث من خلال البحث الببليومتري هو إجراء صعب ولكنه حاسم. وبناءً عليه، قدمنا بعض الطرق لتفسير النتائج الببليومترية التي ستوجه الأبحاث المستقبلية. علاوة على ذلك، اقترحنا إطار عمل قوي لليم وكومار (2023) بما في ذلك تطبيق 3Ss من صنع المعنى لمعالجة تعقيد البحث الببليومتري وتوفير معرفة عملية ورؤى حول كيفية تطور مجال البحث. وبالتالي، من المتوقع أن تساعد هذه الجهود الباحثين في الحصول على رؤى أعمق، وتحويل البيانات الخام إلى روايات ونقاط عمل (أي توصيات)، وكشف القصة الخفية وراء البيانات والآثار المهمة.

4 تداعيات للأكاديميين: إطار شامل للبحث الببليومتري

في الأدبيات الحالية، وخاصة مع الاستخدام الواسع للتحليل البيبليومتري، ناقشت العديد من الأوراق مراحل التحليل البيبليومتري (مثل، أندريس، 2009؛ فان رآن 2014؛ زوبك وكاتر، 2015؛ أريا وكوكورولو 2017؛ بلوك وفيش 2020؛ لينينلوكي وآخرون 2020؛ دونثو وآخرون 2021؛ رومانيللي وآخرون 2021). ومع ذلك، فإن الوصف الفني للتحليل البيبليومتري لا يفي بكيفية إجراء البحث البيبليومتري. وبالتالي، تقدم الورقة الحالية إطارًا حول كيفية وتحت أي عناوين يمكن الإبلاغ عن المراحل في البحث البيبليومتري في مقال لجعل جميع الشروحات المذكورة أعلاه بشأن تصميم البحث البيبليومتري أكثر فاعلية وفائدة للأكاديميين.
تصميم البحث يوجه الباحث حول ما يجب القيام به وكيفية القيام به (بانش 2014). يساعد الأكاديميين في تحديد أهداف وأسئلة البحث، وجمع البيانات وتحليلها، وتفسير النتائج والاكتشافات (ين 2003). وبناءً عليه، يشير تصميم البحث أساسًا إلى الوصف المتماسك والمبرر لمراحل البحث وخطواته وتسلسله (والروابط) بين المراحل. اتباع “هيكل مقالة متماسك”. يوفر راحة كبيرة للباحثين لضمان التسلسل الهرمي (و
الجدول 6 تطبيق فهم المعنى في تفسير النتائج البيبليومترية المصدر: (ليم وكومار 2023)
خطوات ماذا يتضمن؟ ماذا يتطلب؟ ماذا يوفر؟
مسح
– التعرف على النتائج البيبليومترية.
– تحديد الأنماط البارزة بما في ذلك الزيادة أو الانخفاض في مقاييس النشر و/أو الاقتباس على مر الزمن، وأهم المؤلفين الأكثر تأثيرًا وإنتاجية، ومجموعات المواضيع ذات الصلة.
– مهارات التعرف على الاتجاهات في نتائج الببليومترية.
– الإلمام بالمجال المعني والخبرة في تقنيات رسم الخرائط العلمية المختلفة (مثل الربط الببليوغرافي، تحليل الاقتباسات المشتركة، الاقتباس، التأليف المشترك، والتواجد المشترك).
– إنشاء فهم أساسي شامل للهيكل الفكري للمجال من خلال التأكيد على الترابط بين مواضيع البحث المختلفة.
– بناء أساس قوي للمراحل اللاحقة من فهم المعنى من خلال تمهيد الطريق للتفسير الأعمق.
الإحساس
– تفسير مفصل للبيانات التي تم الحصول عليها في مرحلة المسح.
– الاستفسار عن “كيف” و”لماذا” و”ما الفائدة” من الأنماط المستكشفة، والانتقال من الملاحظة لفهم الأسباب الجذرية وراء الاتجاهات.
– فهم العلاقات بين الموضوعات داخل مجموعة وبناء موضوع يجسد الموضوعات ذات الصلة.
– تفسير مفصل للبيانات التي تم الحصول عليها في مرحلة المسح.
– فهم شامل للأدب والتفكير النقدي.
– فحص شامل وتفسير للتركيز الموضوعي لكل مجموعة، مع التعرف على الأبعاد المتعارضة والداعمة، والتفكير في الأسباب المحتملة لهذه الفجوات.
– تقديم تفسير أعمق وأكثر دقة للنتائج البيبليومترية من خلال الكشف عن جوانب غير مستكشفة بالإضافة إلى جوانب غير معروفة.
– تعميق المعرفة بالهيكل الفكري للمجال والمساعدة في تحديد الأسباب الكامنة وراء الاتجاهات التي يتم ملاحظتها.
– serving as a foundation for future research agendas and providing insightful interpretations that may influence the future directions of the field.
إثبات – إنشاء موثوقية النتائج من خلال إظهار المصداقية والاعتمادية والقابلية للتأكيد والقابلية للنقل للتفسيرات. – تطبيق إجراءات التحليل بدقة، واستخدام أساليب مثلثية متعددة، وتوثيق شامل، ودليل على صلة النتائج. – تعزيز المصداقية والموثوقية المدركة للدراسة، مما يزيد من قبولها بين الأكاديميين والمهنيين في مجال الأعمال.
الجدول 7 الهيكل النموذجي لمقال البحث البيبليومتري المصدر: مستمد من استخدام أندريس (2009)، زوبك وكاتر (2015)، أريا وكوكورولو (2017)؛ غوتيريز-سال-
العناوين مراحل خطوات
مقدمة (1) هدف البحث
أ. الهدف الرئيسي والنتائج المتوقعة.
تحديد الإنتاجية في مجال البحث وتحليل أداء العناصر العلمية
اكتشاف الهيكل الفكري والاجتماعي والمفاهيمي لمجال البحث وكشف التطور التطوري للمجال (من حيث المفهوم، المؤلف، الاقتباس، و/أو علاقتهم ببعضهم البعض)
II. أسئلة البحث النموذجية في البحث البيبليومتري
أ. تحليل الأداء
أي مؤلف(ون)، مؤسسة(ات)، وبلد(ان) لديهم أكبر عدد من المنشورات في مجال البحث المعني؟
ما هي المجلات التي تهيمن على هذا المجال (حيث يتم نشر أكبر عدد من الأوراق)؟
من هم المؤلفون والأوراق والمجلات الأكثر تأثيرًا (الأكثر استشهادًا) في هذا المجال؟ (تحليل الاستشهادات)
هل تتوافق توزيع الاقتباسات مع قانون برادفورد؟
قانون؟
ما هي أكثر المواضيع/المفاهيم التي تم البحث فيها؟
ما هو اتجاه الزيادة/النقص في عدد الأوراق؟
ب. رسم الخرائط العلمية
– العلاقة (الشبكة) بين المؤلفين والمؤسسات والدول؟ (تحليل المؤلفين المشاركين)
– العلاقة (الشبكة) بين أكثر المواضيع/ المفاهيم بحثًا؟ (تحليل الكلمات المشتركة)
– العلاقة (الشبكة) بين المنشورات الأكثر (استشهادًا) واستشهادًا بها؟ (تحليل الاستشهاد المشترك والربط الببليوغرافي)
طريقة (2) جمع البيانات
اختيار قاعدة البيانات
عملية البحث الأولية: تحديد مصطلحات البحث
التصفية: تحديد وتطبيق معايير الإدراج أو الاستبعاد.
تحميل ملف مجموعة البيانات
(3) التحليل والتصور أ. تحليل الأداء (نظرة عامة على المجال)
تصنيف العناصر البيبليومترية (المؤلف، المجلة، المفهوم، الاقتباس، إلخ) وقياس المخرجات العلمية
الجدول 7 (مستمر)
العناوين مراحل خطوات
الخاتمة و/أو المناقشة (4) تفسير النتائج والنتائج
يمكن اتباع ثلاثة مسارات مختلفة، اعتمادًا على تركيز البحث، في تفسير النتائج والنتائج البحثية وتقديم اقتراحات للبحوث المستقبلية:
للبحث الذي يركز على كشف هيكل المجال…
للبحث الذي يركز على اشتقاق إطار تكاملي للمعرفة الحالية في هذا المجال…
للبحث الذي يركز على كشف التطور التطوري للمجال…
للبحث الذي يركز على فجوة معينة أو أسئلة بحث محدودة في المجال…
للبحث الذي يركز على تحديد المسارات المحتملة للبحوث المستقبلية…
الروابط) بين مراحل البحث (فيش وبلوك 2018). تحدد تماسك الهيكل مستوى نجاح المراحل في البحث البيبليومتري وكيفية تفاعل هذه المراحل مع بعضها البعض (في توصيلها للمراجعين والقراء). وبالتالي، فإن هيكل المقالة أمر حاسم لكل من تقديم الدراسة بشكل منهجي ومساعدة القراء والمراجعين على فهم البحث بشكل أفضل. وبناءً عليه، يتعلق الأمر بكيفية وتحت أي عناوين يتم تقديم المعاملات التي تحدث في المقالة، ويوجه كل من الباحثين والقراء. توفر الجدول 7 إطار عمل مفصل للمراحل (والخطوات) في البحث البيبليومتري النموذجي، جنبًا إلى جنب مع العناوين التي سيتم تناولها في المقالة.
نتيجة لذلك، يجب أن يتضمن كل تصميم بحث بناءً مصممًا بشكل جيد. وبناءً عليه، من الضروري إقامة ارتباط منطقي (i) بين الأسباب التي تجعل البحث سيتم تنفيذه (أي، المشكلة، الأهداف، وأسئلة البحث) والطريقة المستخدمة لتحقيق ذلك؛ و (ii) بين الطريقة المستخدمة والنتائج التي تم الحصول عليها. في البحث البيبليومتري، من الضروري أيضًا إقامة ارتباط متسق بين أهداف البحث، وأسئلة البحث، والأسباب وراء استخدام التحليل البيبليومتري لتحقيق تلك الأهداف. بالنظر إلى قيود التحليل البيبليومتري، من الضروري تحديد العلاقة بين التحليل البيبليومتري والنتائج وتفسير النتائج بناءً على هذه العلاقة لضمان نزاهة البحث.
تم تصميم هذه الدراسة لتزويد الباحثين بإرشادات عملية. واحدة من أهم الخطوات في هذه العملية هي أن يقرر العلماء أي مجلة هي الأنسب لبحثهم البيبليومتري. قد يمنع اختيار المجلات الخاطئة الدراسة من تحقيق إمكاناتها الكاملة. أيضًا، غالبًا ما يشعر العلماء بالإرهاق عندما لا يتمكنون من اختيار أفضل منفذ نشر لبحثهم. المجلات التي تقبل غالبًا الأبحاث البيبليومترية الجيدة في مجال الأعمال والإدارة تشمل مجلة أبحاث الأعمال، مراجعة العلوم الإدارية، التنبؤ التكنولوجي والتغيير الاجتماعي، القياس: مجلة دولية، وتحليل التكنولوجيا والإدارة الاستراتيجية. أيضًا، بدأت بعض المجلات مؤخرًا في قبول الأوراق البيبليومترية، بما في ذلك مجلة الإدارة، مراجعة التسويق الدولية، العلوم الإدارية، مجلة ريادة الأعمال، مجلة أخلاقيات الأعمال، مجلة الأكاديمية للإدارة، مجلة الإدارة الاستراتيجية، مراجعة الإدارة الأوروبية، قرار الإدارة، وسياسة البحث. ومع ذلك، لم تنشر بعض المجلات ذات التصنيف العالي (مثل مراجعة الأكاديمية للإدارة) أي بحث بيبليومتري حتى الآن.

5 الخاتمة

أظهرت الورقة الحالية أن البحث البيبليومتري هو نهج علمي مهم لكل من العلماء ذوي الخبرة والناشئين الذين يتطلعون إلى التعمق في استعراض مجالات واسعة وغنية. كما أظهرت الورقة كيف أن التوافر الواسع وفائدة قواعد البيانات والأدوات البيبليومترية، التي تسهل جمع وتحليل كميات هائلة من البيانات العلمية لأي مجال بحث، قد ساهمت في الارتفاع الملحوظ لشعبية المنهجية البيبليومترية في السنوات الأخيرة. مع الزيادة السريعة في استخدام التحليل البيبليومتري، قدم بعض الباحثين إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية إجراء التحليل. ومع ذلك، تميل مساهماتهم إلى أن تكون
أكثر مفاهيمية من عملية. وبالتالي، لا يزال القليل معروفًا عن أفضل الطرق لأداء البحث البيبليومتري وما هي أفضل ممارساته. لسد هذه الفجوة، وصفت الورقة أولاً المراحل والخطوات المنهجية حول كيفية تصميم الباحثين للبحث البيبليومتري. بهذه الطريقة، قدمت المراحل الأربعة الرئيسية (تحديد هدف البحث، جمع البيانات، التحليل والتصور، وتفسير النتائج والاستنتاجات) لإظهار المسارات النموذجية التي يجب اتباعها وتفاصيل الخطوات التي سيتبعها الباحث في كل مرحلة. ثم، والأهم من ذلك، قدمت الورقة إطار عمل شامل لهيكل المقالة النموذجي للبحث البيبليومتري. من خلال القيام بذلك، توفر إرشادات لكل قرار، بما في ذلك المهام التي تساعد في اتخاذ خيارات سليمة لإكمال عملية البحث وتقديم مساهمات كبيرة. من خلال اتباع هذه الإرشادات، قد تصبح العديد من أوراق المراجعة أكثر قوة ودقة، مما يعزز مساهمتها في الجسم الحالي من المعرفة. علاوة على ذلك، من خلال السعي إلى جهد زمالة وعملي، تقدم الورقة أيضًا بعض النصائح العملية وأمثلة على أفضل الممارسات حول القضايا التي يجدها العلماء الناشئون غالبًا صعبة المعالجة في المخطوطة، مما يسبب الإحباط للمحررين والمراجعين والقراء والمؤلفين على حد سواء. وبناءً عليه، توضح الورقة بوضوح أن القرارات المتعلقة بكل مرحلة من مراحل عملية البحث البيبليومتري حاسمة لأنها تؤثر على النتائج التي تم الحصول عليها والاستنتاجات المستخلصة من التحليل. من خلال هذا الجهد، تشجع هذه الورقة العلماء على التغلب على خوفهم من التعامل مع كميات كبيرة من البيانات العلمية وفحص الاستعراضات لأي مجال بحث.
تمويل تم تمكين وتنظيم تمويل الوصول المفتوح بواسطة مشروع DEAL.
توفر البيانات يؤكد المؤلفون أنه لا توجد مجموعات بيانات متاحة لهذا العمل.

الإعلانات

تضارب المصالح يعلن المؤلفون أنه لا يوجد تضارب في المصالح.
الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي للاستخدام والمشاركة والتكيف والتوزيع وإعادة الإنتاج في أي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح ما إذا كانت هناك تغييرات قد تم إجراؤها. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر ائتمان للمادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي للمقالة وكان استخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، فستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

References

Aguinis H, Pierce CA, Bosco FA, Dalton DR, Dalton CM (2011) Debunking myths and urban legends about meta-analysis. Organ Res Methods 14(2):306-331
Alayo M, Iturralde T, Maseda A, Aparicio G (2021) Mapping family firm internationalization research: bibliometric and literature review. RMS 15(6):1517-1560
Ammirato S, Felicetti AM, Rogano D, Linzalone R, Corvello V (2023) Digitalising the systematic literature review process: the MySLR platform. Knowl Manage Res Pract 21(4):777-794
Andrés A (2009) Measuring academic research: how to undertake a bibliometric study. Elsevier, Amsterdam
Aparicio G, Iturralde T, Maseda A (2019) Conceptual structure and perspectives on entrepreneurship education research: a bibliometric review. Eur Res Manage Bus Econ 25(3):105-113
Ardito L, Scuotto V, Del Giudice M, Petruzzelli AM (2019) A bibliometric analysis of research on big data analytics for business and management. Manag Decis 57(8):1993-2009
Aria M, Cuccurullo C (2017) Bibliometrix: an R-tool for comprehensive science mapping analysis. J Informetr 11(4):959-975
Bahoo S, Alon I, Paltrinieri A (2020) Corruption in international business: a review and research agenda. Int Bus Rev 29(4):101660
Bahuguna PC, Srivastava R, Tiwari S (2023) Two-decade journey of green human resource management research: a bibliometric analysis. Benchmarking: Int J 30(2):585-602
Baier-Fuentes H, Merigó JM, Amorós JE, Gaviria-Marín M (2019) International entrepreneurship: a bibliometric overview. Int Entrepreneurship Manage J 15(2):385-429
Bhardwaj S, Nair K, Tariq MU, Ahmad A, Chitnis A (2023) The state of research in green marketing: a bibliometric review from 2005 to 2022. Sustainability 15(4):2988
Birkle C, Pendlebury DA, Schnell J, Adams J (2020) Web of Science as a data source for research on scientific and scholarly activity. Quant Sci Stud 1(1):363-376
Block JH, Fisch C (2020) Eight tips and questions for your bibliographic study in business and management research. Manage Rev Q 70:307-312
Block J, Fisch C, Rehan F (2020) Religion and entrepreneurship: a map of the field and a bibliometric analysis. Manage Rev Q 70:591-627
Boyack KW, Klavans R (2014) Creation of a highly detailed, dynamic, global model and map of science. J Association Inform Sci Technol 65(4):670-685
Carney M, Gedajlovic ER, Heugens PP, Van Essen M, Van Oosterhout J (2011) Business group affiliation, performance, context, and strategy: a meta-analysis. Acad Manag J 54(3):437-460
Castillo-Vergara M, Alvarez-Marin A, Placencio-Hidalgo D (2018) A bibliometric analysis of creativity in the field of business economics. J Bus Res 85:1-9
Cobo MJ, López-Herrera AG, Herrera-Viedma E, Herrera F (2011) Science mapping software tools: review, analysis, and cooperative study among tools. J Am Soc Inform Sci Technol 62(7):1382-1402
Combs JG, Ketchen DJ Jr, Crook TR, Roth PL (2011) Assessing cumulative evidence within ‘macro’research: why meta-analysis should be preferred over vote counting. J Manage Stud 48(1):178-197
Coşkun R, Altunışık R, Yıldırım E (2019) Research Methods in Social Sciences, 10th edn. Sakarya Publishing, Serdivan
Deyanova K, Brehmer N, Lapidus A, Tiberius V, Walsh S (2022) Hatching start-ups for sustainable growth: a bibliometric review on business incubators. RMS 16(7):2083-2109
Dong J, Dong S, Buckingham L (2023) How does a research topic evolve into a research field?-A bibliometric analysis of metadiscourse research. Ibérica 45:163-189
Donthu N, Kumar S, Mukherjee D, Pandey N, Lim WM (2021) How to conduct a bibliometric analysis: an overview and guidelines. J Bus Res 133:285-296
Ellegaard O, Wallin JA (2015) The bibliometric analysis of scholarly production: how great is the impact? Scientometrics 105:1809-1831
Fernandes AJ, Ferreira JJ (2022) Entrepreneurial ecosystems and networks: a literature review and research agenda. RMS 16(1):189-247
Fernandez-Alles M, Ramos-Rodríguez A (2009) Intellectual structure of human resources management research: a bibliometric analysis of the journal human resource management, 1985-2005. J Am Soc Inform Sci Technol 60(1):161-175
Ferreira MP, Reis NR, de Almeida MIR, Serra FR (2013) International business research: understanding past paths to design future research directions. In: Devinney TM, Pedersen T, Tihanyi L (eds) Philosophy of Science and Meta-Knowledge in International Business and Management. Emerald Group Publishing, West Yorkshire, pp 299-330
Fisch C, Block J (2018) Six tips for your (systematic) literature review in business and management research. Manage Rev Q 68:103-106
Forliano C, De Bernardi P, Yahiaoui D (2021) Entrepreneurial universities: a bibliometric analysis within the business and management domains. Technol Forecast Soc Chang 165:120522
Gastel B, Day RA (2022) How to write and publish a scientific paper. Bloomsbury Publishing, USA
Glänzel W (2008) Seven myths in bibliometrics about facts and fiction in quantitative science studies. Collnet J Sci Inf Manage 2(1):9-17
Glänzel W, Moed HF, Schmoch U, Thelwall M (2019) Springer handbook of science and technology indicators. Springer Nature, Berlin
Gürler G (2021) Bibliyometrik araştırmalarda ilgili literatüre ilişkin veri setinin oluşturulma süreci (the process of creating a dataset for the relevant literature in bibliometric research). In: Öztürk O, Gürler G (eds) Bir literatür incelemesi aracı olarak bibliyometrik analiz (bibliometric analysis as a literature review tool). Nobel Publishing, pp 53-66
Gutiérrez-Salcedo M, Martínez MÁ, Moral-Munoz JA, Herrera-Viedma E, Cobo MJ (2018) Some bibliometric procedures for analyzing and evaluating research fields. Appl Intell 48:1275-1287
Halder D, Pradhan D, Chaudhuri HR (2021) Forty-five years of celebrity credibility and endorsement literature: review and learnings. J Bus Res 125:397-415
Hofmeister J, Kanbach DK, Hogreve J (2023) Measuring and managing service productivity: a metaanalysis. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00620-5
Horvatinovic T, Mikic M, Dabić M (2023) Dissecting entrepreneurial team research: a bibliometric analysis. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00652-x
Hsu PL, Maccari EA, Mazieri MR, Storopoli JE (2018) A bibliometric review of institutional theory on higher education institutions. Future Stud Res Journal: Trends Strategies 10(3):383-401
Khan GF, Wood J (2015) Information technology management domain: emerging themes and keyword analysis. Scientometrics 105(2):959-972
Khan A, Goodell JW, Hassan MK, Paltrinieri A (2022) A bibliometric review of finance bibliometric papers. Financ Res Lett 47:102520
Kimpimäki JP, Malacina I, Lähdeaho O (2022) Open and sustainable: an emerging frontier in innovation management? Technol Forecast Soc Chang 174:121229
Koskinen J, Isohanni M, Paajala H et al (2008) How to use bibliometric methods in evaluation of scientific research? An example from Finnish schizophrenia research. Nord J Psychiatry 62(2):136-143
Kraus S, Breier M, Lim WM et al (2022) Literature reviews as independent studies: guidelines for academic practice. RMS 16(8):2577-2595
Kraus S, Bouncken RB, Yela Aránega A (2024) The burgeoning role of literature review articles in management research: an introduction and outlook. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-024-00729-1
Lacey FM, Matheson L, Jesson J (2011) Doing your literature review: traditional and systematic techniques. Sage, Thousand Oaks
Leung XY, Sun J, Bai B (2017) Bibliometrics of social media research: a co-citation and co-word analysis. Int J Hosp Manage 66:35-45
Lim WM, Kumar S (2023) Guidelines for interpreting the results of bibliometric analysis: a sensemaking approach. Global Bus Organ Excell 43(2):17-26
Lin X, Ribeiro-Navarrete S, Chen X, Xu B (2023) Advances in the innovation of management: a bibliometric review. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00667-4
Linnenluecke MK, Marrone M, Singh AK (2020) Conducting systematic literature reviews and bibliometric analyses. Aust J Manage 45(2):175-194
López-Fernández MC, Serrano-Bedia AM, Pérez-Pérez M (2016) Entrepreneurship and family firm research: a bibliometric analysis of an emerging field. J Small Bus Manage 54(2):622-639
MacCoun RJ (1998) Biases in the interpretation and use of research results. Ann Rev Psychol 49(1):259-287
Mas-Tur A, Kraus S, Brandtner M, Ewert R, Kürsten W (2020) Advances in management research: a bibliometric overview of the review of managerial science. RMS 14:933-958
Merigó JM, Yang JB (2017) A bibliometric analysis of operations research and management science. Omega 73:37-48
Meyer M, Libaers D, Thijs B, Grant K, Glänzel W, Debackere K (2014) Origin and emergence of entrepreneurship as a research field. Scientometrics 98(1):473-485
Mishra AN, Raj A, Pani AK (2020) Construal level research in decision making: analysis and pushing forward the debate using bibliometric review and thematic analysis. Am Bus Rev 23(1):106-135
Mokhnacheva YV (2023) Document types indexed in WoS and Scopus: similarities, differences, and their significance in the analysis of publication activity. Sci Tech Inform Process 50(1):40-46
Molina-Garcia A, Dieguez-Soto J, Galache-Laza MT, Campos-Valenzuela M (2023) Financial literacy in SMEs: a bibliometric analysis and a systematic literature review of an emerging research field. RMS 17(3):787-826
Moral-Muñoz JA, Viedma EH, Espejo ALS, Cobo MJ (2020) Software tools for conducting bibliometric analysis in science: an up-to-date review. El Profesional De La Información 29(1):e290103. https:// doi.org/10.3145/epi.2020.ene. 03
Mukherjee D, Kumar S, Mukherjee D, Goyal K (2022a) Mapping five decades of international business and management research on India: a bibliometric analysis and future directions. J Bus Res 145:864-891
Mukherjee D, Lim WM, Kumar S, Donthu N (2022b) Guidelines for advancing theory and practice through bibliometric research. J Bus Res 148:101-115
Nicolas C, Valenzuela-Fernández L, Merigó JM (2020) Research trends of marketing: a bibliometric study 1990-2017. J Promotion Manage 26(5):674-703
Osareh F (1996) Bibliometrics, citation analysis and co-citation analysis: a review of literature I. Libri 46:149-158
Öztürk O (2021) Bibliometric review of resource dependence theory literature: an overview. Manage Rev Q 71(3):525-552
Öztürk O, Dil E (2022) Bibliometric analysis of organizational ecology theory (OET): to review past for directing the future of the field. Ege Acad Rev 22(2):195-212
Öztürk O, Yıldırım M (2023) Kaynak temelli görüş ve kaynak bağımlılığı kuramının birlikte kullanıldığı çalışmalar üzerine sistematik bir literatür incelemesi (a systematic literature review on studies using resource-based view and resource dependence theory). Sosyal Mucit Acad Rev 4(3):261-296
Pan X, Yan E, Cui M, Hua W (2018) Examining the usage, citation, and diffusion patterns of bibliometric mapping software: a comparative study of three tools. J Informetrics 12(2):481-493
Perez-Vega R, Hopkinson P, Singhal A, Mariani MM (2022) From CRM to social CRM: a bibliometric review and research agenda for consumer research. J Bus Res 151:1-16
Pritchard A (1969) Statistical bibliography or bibliometrics. J Doc 25:349
Punch KF (2014) Introduction to social research: quantitative and qualitative approaches, 3rd edn. Sage, California
Ramos-Rodrígue AR, Ruíz-Navarro J (2004) Changes in the intellectual structure of strategic management research: a bibliometric study of the Strategic Management Journal, 1980-2000. Strateg Manag J 25(10):981-1004
Rao PK, Shukla A (2023) Sustainable strategic management: a bibliometric analysis. Bus Strategy Environ 32(6):3902-3914
Rieg R, Vanini U (2023) Value relevance of voluntary intellectual capital disclosure: a meta-analysis. RMS 17(7):2587-2631
Romanelli JP, Gonçalves MCP, de Abreu Pestana LF, Soares JAH, Boschi RS, Andrade DF (2021) Four challenges when conducting bibliometric reviews and how to deal with them. Environ Sci Pollut Res 28:60448-60458
Sánchez-García JC, Vargas-Morúa G, Hernández-Sánchez BR (2018) Entrepreneurs’ well-being: a bibliometric review. Front Psychol 9:1696
Sauer PC, Seuring S (2023) How to conduct systematic literature reviews in management research: a guide in 6 steps and 14 decisions. RMS 17:1899-1933
Schröder K, Tiberius V, Bouncken RB, Kraus S (2021) Strategic entrepreneurship: mapping a research field. Int J Entrepreneurial Behav Res 27(3):753-776
Snyder H (2019) Literature review as a research methodology: an overview and guidelines. J Bus Res 104:333-339
Tiberius V, Weyland M (2023) Entrepreneurship education or entrepreneurship education? A bibliometric analysis. J Furth High Educ 47(1): 134-149
Tiberius V, Schwarzer H, Roig-Dobón S (2021) Radical innovations: between established knowledge and future research opportunities. J Innov Knowl 6(3): 145-153
Tigre FB, Curado C, Henriques PL (2023) Digital leadership: a bibliometric analysis. J Leadersh Organ Stud 30(1):40-70
Tranfield D, Denyer D, Smart P (2003) Towards a methodology for developing evidence-informed management knowledge by means of systematic review. Br J Manag 14(3):207-222
Vallaster C, Kraus S, Lindahl JMM, Nielsen A (2019) Ethics and entrepreneurship: a bibliometric study and literature review. J Bus Res 99:226-237
van Eck NJ, Waltman L (2014) Visualizing bibliometric networks. In: Ding Y, Rousseau R, Wolfram D (eds) Measuring scholarly impact: methods and practice. Springer, Berlin, pp 285-320
Vandagriff S (2023) Do we know what we publish? Comparing self-reported publication data to Scopus and web of science. Serials Rev 49(1-2):15-22
Van Raan AF (2014) Advances in bibliometric analysis: research performance assessment and science mapping. In: Blockmans W, Engwall L, Weaire D (eds) Bibliometrics: use and abuse in the review of research performance, Wenner-Gren International Series, 87, pp 17-28
Vogel R (2012) The visible colleges of management and organization studies: a bibliometric analysis of academic journals. Organ Stud 33(8):1015-1043
Vogel B, Reichard RJ, Batistič S, Černe M (2021) A bibliometric review of the leadership development field: how we got here, where we are, and where we are headed. Leadersh Q 32(5):101381
Waltman L, van Eck NJ (2012) A new methodology for constructing a publication-level classification system of science. J Am Soc Inform Sci Technol 63(12):2378-2392
Wright A, Michailova S (2023) Critical literature reviews: a critique and actionable advice. Manage Learn 54(2): 177-197
Yin RK (2003) Case study research design and methods, 3rd edn. Sage Publications, London
Zhu J, Liu W (2020) A tale of two databases: the use of web of science and Scopus in academic papers. Scientometrics 123:321-335. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03387-8
Zupic I, Čater T (2015) Bibliometric methods in management and organization. Organ Res Methods 18(3):429-472
Persson O, Danell R, Schneider JW (2009) How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis. Celebrating scholarly communication studies: a Festschrift for Olle Persson at his 60th Birthday Special Volume of the e-Newsletter of the International Society for Scientometrics and Informetrics, vol 5, pp 9-24
Publisher’s Note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

  1. Dominik K. Kanbach
    Dominik.Kanbach@hhl.de
    Oğuzhan Öztürk
    oguzhan.ozturk@bakircay.edu.tr
    Rıdvan Kocaman
    ridvankocaman@anadolu.edu.tr
    Department of International Trade and Business, Faculty of Economics and Administrative Sciences, İzmir Bakırçay University, 35665 İzmir, Turkey
    Department of Business Administration, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Anadolu University, 26470 Eskişehir, Turkey
    HHL Leipzig Graduate School of Management, Leipzig, Germany
  2. To provide an applicable research design for bibliometric research, both “conceptual” papers describing the nature of bibliometric research and “empirical” papers revealing the structure of a research field using bibliometric analysis were considered. In identifying relevant papers, we considered how comprehensive they are. Hence, papers (i) that are “inaccurately” labeled as bibliometric research, (ii) that only provide an overview of the field, or (iii) that only “technically” carry out citation analysis and do not assess the relevant research field were excluded.
  3. Traditional literature reviews (e.g., narrative, meta-analysis, and systematic review) have biases regarding whether they cover the entire research field (Tranfield et al. 2003). When examining any research field, bibliometric research has the potential to initiate a systematic, transparent, and repeatable review process in defining the relevant field and determining its scope, thereby raising the quality of reviews. Bibliometric research offers researchers the opportunity to map the relevant research field without subjective bias (Zupic and Cater, 2015).
  4. Reviewing the studies using both the Resource-Based View and Resource Dependence Theory, Öztürk and Yıldırım (2023) found 106 studies in WoS and 103 studies in Scopus as a result of the initial search with the same search terms. They suggested that all the studies scanned in Scopus, except 2, were also obtained through the search in the WoS database.
    Bibliometric analysis can sometimes be employed just to compile a bibliography of a journal or author. Therefore, a journal-based or author-based search will need to be performed to conduct analysis for such purposes. Also, there are many other criteria regarding where/how to search with the terms in databases (e.g., topic, author, title, source, publication year, publication name, funding agency, address, document type, editor, etc.).
  5. A bibliometric search might provide very different responses to the same research questions and arrive at distinct results depending on which papers are included in the analysis (i.e., how the scope of the study is framed). For example, research can be conducted with a highly inappropriate sample, selecting only certain publications, years, or even search terms to limit the scope of the research. One may draw inaccurate inferences about gaps in the literature or, more seriously, provide false evidence for a given relationship or effect (Snyder 2019).
  6. Researchers having prior knowledge of a topic are required not to attempt and shoehorn bibliometric research/analysis into their existing preconceptions. Instead, they should utilize their expertise and knowledge of the relevant topic to analyze and interpret the findings and results.
  7. An article has typically the following headings: introduction, literature review, methodology including sampling, data, analysis, etc., findings, implications, limitations, and conclusion (Coşkun et al. 2019). The article structure in bibliometric research differs partially due to the unique nature of bibliometric analysis: (i) The heading of ‘literature review’ is not included in bibliometric research since bibliometric analysis is already a tool for analyzing the relevant literature. (ii) Bibliometric research does not include the heading of ‘sample and data’ as in the method section of empirical papers because the structure of any research field is examined in this research (i.e., the literature examined is also the sample of the research). Therefore, a bibliometric research paper typically includes the headings of introduction, method (data, analysis, results/findings), and conclusion/ discussion.

Journal: Review of Managerial Science, Volume: 18, Issue: 11
DOI: https://doi.org/10.1007/s11846-024-00738-0
Publication Date: 2024-03-06

How to design bibliometric research: an overview and a framework proposal

Oğuzhan Öztürk¹(D•Rıdvan Kocaman²® Dominik K. Kanbach

Received: 1 November 2023 / Accepted: 2 February 2024 / Published online: 6 March 2024
© The Author(s) 2024

Abstract

Bibliometric analysis has recently become a popular and rigorous technique used for exploring and analyzing the literature in business and management. Prior studies principally focused on ‘how to do bibliometric analysis’, presenting an overview of the bibliometric methodology along with various techniques and step-by-step guidelines that can be relied on to rigorously conduct bibliometric analysis. However, the current body of evidence is limited in its ability to provide practical knowledge that can enhance the design and performance of bibliometric research. This claim is supported even by the fact that relevant studies refer to their work as ‘bibliometric analysis’ rather than ‘bibliometric research’. Accordingly, we endeavor to offer a more functional framework for researchers who wish to design/conduct bibliometric research on any field of research, especially business and management. To do this, we followed a twofold way. We first outlined the main stages and steps of typical bibliometric research. Then, we proposed a comprehensive framework for specifying how to design/conduct the research and under what headings the relevant stages (step-by-step) will be used and/or presented. Thus, the current paper is expected to be a useful source to gain insights into the available techniques and guide researchers in designing/conducting bibliometric research.

Keywords Bibliometric research Bibliometric analysis Literature review Bibliometric research design

JEL Classification M1-M19

1 Introduction

Literature reviews play an important role in academic research to examine the general state of a research field, gather and categorize knowledge regarding that field, and identify gaps to be filled (Snyder 2019). Any research field’s body of knowledge becomes a “heap” if such review efforts are not performed at certain time intervals (Öztürk 2021). The remarkable growth in the production of scientific knowledge has raised the need for such investigations in any research field. With the rapid increase in the number of academic journals, congresses, and other publication outlets in recent years, papers (e.g., articles, reports, and conference papers) are published in quantities surpassing millions each year, and thus scientific knowledge is exponentially increasing (Kraus et al. 2022). Accordingly, it is crucial for a researcher to identify the papers through which the literature on the relevant topic will be examined. Many reviews leave it up to the reader to appraise why only certain articles, conference papers, or books are included (or excluded) by authors (Linnenluecke et al. 2020). Without necessarily considering a wider variety of evidence, authors often cite evidence from ‘high-quality’ journals (Tranfield et al. 2003). Therefore, it has become very difficult for researchers to follow the state, developments, and evolution, to identify gaps, and to categorize the body of knowledge in a given field using traditional literature review methods (e.g., narrative, critical, and meta-analysis). Accordingly, bibliometric analysis-which enables a review that considers all the literature relevant to any research field-has gained more attention.
Due to the benefits and conveniences it offers, bibliometric analysis has recently begun to be widely employed in the fields of business and management (e.g., LópezFernández et al. 2016; Merigo and Yang, 2017; Castillo-Vergara et al. 2018; Ardito et al. 2019; Mas-Tur et al. 2020; Nicolas et al. 2020; Forliano et al. 2021; Khan et al. 2022; Mukherjee et al. 2022a; Bahuguna et al. 2023; Rao and Shukla 2023; Tigre et al. 2023) with the supporting infrastructural developments (i.e., data processing capacities of databases, increase in the number of package programs with various capabilities, different visualization tools, etc.). Accordingly, some scholars developed methodological guidelines for how to conduct bibliometric research (Koskinen et al. 2008; Andres, 2009; van Raan 2014; Donthu et al. 2021; Romanelli et al. 2021). They present an overview of bibliometric analysis and the procedures required to perform it to help business scholars learn about the bibliometric technique and use that knowledge to analyze specific topics in the body of current literature with vast bibliometric data. Additionally, they offer different techniques that can be used for bibliometric analysis and argue when they should be utilized, which helps widen the business scholars’ perspectives on the options and justifications for employing the different bibliometric analysis variations (e.g., Zupic and Cater, 2015; Linnenluecke et al. 2020; Donthu et al. 2021). However, there are still significant shortcomings/gaps in the business and management field regarding how to conduct and structure “bibliometric research”. In sum, several methodological publications have offered step-by-step guidelines for performing the bibliometric analysis,
but their contributions tend to be more conceptual than practical. Hence, there is still a lack of knowledge regarding the best practices of bibliometric research and how to conduct and design it. Accordingly, the guideline offered by Sauer and Seuring (2023) for guiding how to conduct a systematic literature review inspired this paper to propose a comprehensive framework for bibliometric research.
In fact, it is obvious that there is significant variability in the type and standard of bibliometric research across all papers employing bibliometric analysis, including those that (i) are ‘wrongly’ treated as bibliometric research despite being narrative literature reviews, (ii) only present a general view of the field, (iii) employ bibliometric analysis techniques only “technically” (i.e., citation analysis, co-word analysis, co-author, etc.), but perform almost no evaluation, discussion, or identification about the resulting pictures/maps related to the relevant research field (Block and Fisch 2020). Therefore, there seems to be ambiguity on what bibliometric analysis/ research is, what it should include, and what determines its quality. These are largely issues related to the “research design” (Punch 2014), and a well-structured design is one of the most significant indicators of the quality of bibliometric research (Fisch and Block 2018). However, to the best of our knowledge, there is no “clear framework” for how bibliometric research should be designed and what elements should be included in bibliometric research. Accordingly, this paper aims to provide a framework guiding the design of bibliometric research to help researchers perform high-quality research. We describe methodological stages and steps for how researchers can design bibliometric research and offer a comprehensive framework of typical article structure for bibliometric research. Unlike other papers in the current body of literature, the value of this paper lies in this framework that practically guides academics.

2 Bibliometric analysis as a literature review tool

Bibliometric analysis emerged to be a crucial tool for measuring the scientific outputs of different scientific items (e.g., papers, authors, keywords, journals, institutions, and countries) in any research field and examining how the intellectual, social, and conceptual structure of the relevant field has evolved over time based on the relationships and interactions between these items (Donthu et al. 2021). With this analysis, researchers primarily aim to recognize, evaluate, and comprehend the literature (or part of the literature) within a specific research field (Öztürk 2021). Bibliometric analysis is the process of obtaining various scientific outputs resulting from examining publications in a certain field or in a certain academic journal with the help of numerical analyses and statistics on some bibliometric indicators (e.g., number of articles per year, most studied topics, universities with the most publications, top journals in the field, authors with the most papers, number of citations and keywords) (Pritchard 1969; Ellegaard and Wallin 2015). In this regard, bibliometric analysis is a technique employed to map the intellectual structure of any research field and/or discipline, as well as the evolution of the field and the relationships between authors-topics-papers (Osareh 1996; Fernandez-Alles and RamosRodríguez, 2009). To do this, it divides the items (e.g., papers, authors, journals,
and words) into different groups. Then, it presents the visuals of the structure (classification) resulting from the analysis through the visualization process (GutiérrezSalcedo et al. 2018). Bibliometric analysis enables having a systematic and comprehensive understanding of the de facto structure in any field, evolutionary nuances of the field, identifying the research clusters that form the field, capturing emerging trends, and getting a broad perspective on the concepts that are the focus of the field and their relationships (Aria and Cuccurullo 2017; Mukherjee et al. 2022b; Kraus et al. 2024).
Bibliometric analysis should not be treated as a substitute for other conventional methods of discussing developments in a field, such as meta-analysis or systematic literature review; rather, it is complementary in matters where they are lacking (Donthu et al. 2021). Bibliometric analysis, compared to other review methods, employs a macro-level approach and typically reveals the structure and dynamics of a research field (Öztürk 2021). Even though traditional approaches (e.g., systematic literature reviews) offer deep insights into a narrow of papers, they may likely leave out significant field-related papers (Lacey et al. 2011). This is because large volumes of bibliographic datasets have rendered them impractical and cumbersome (RamosRodrígue and Ruíz-Navarro 2004). However, the bibliometric method enables the analysis of hundreds or even thousands of papers (Ariaa and Cuccurullo, 2017). With the emergence of scientific databases such as Scopus and Web of Science, researchers can acquire large bibliometric datasets relatively easily, and recently developed bibliometric software (e.g., Gephi, Leximancer, and VOSviewer) enables them to analyze such data conveniently (Moral-Muñoz et al. 2020). Thus, it is possible to examine the field’s structure, its dynamics and evolution, and the relationship between authors, papers, and word-concepts in the field from a broader perspective. Bibliometric analysis, if performed accurately, can also provide the objectivity offered by other methods (e.g., meta-analysis) (Zupic and Cater, 2015).
It is noteworthy to state that systematic literature reviews typically rely on qualitative techniques, which may be marred by interpretation bias from academics with diverse backgrounds (MacCoun 1998; Tranfield et al. 2003). On the other hand, both bibliometric analysis and meta-analysis can mitigate or avoid such bias since they rely upon quantitative techniques. Although these two analyses adopt quantitative approaches in nature and deal with large datasets, their use of quantitative methods is relatively different. In essence, meta-analysis summarizes the empirical evidence by examining the strengths and direction of effects, and relationships of variables with each other (Aguinis et al. 2011). Accordingly, Carney et al. (2011) suggest that it is useful in addressing clear research questions with datasets that are relatively more precise than those reported in any given primary study. Meta-analysis is often employed to shed light on mixed empirical evidence and boundary conditions and is thus treated as a theory extension tool (Combs et al. 2011). The statistical integration of study results through such analysis can build upon cumulative samples of several tens of thousands of data points, depending on the respective field under analysis (e.g. Hofmeister et al. 2023; Rieg and Vanini 2023). Unlike meta-analysis, bibliometric studies utilize quantitative methods to summarize the bibliometric capital of a field by analyzing the intellectual, social, and conceptual relationships between various scientific items (e.g., papers, authors, keywords, journals, institutions, and
countries). In this way, it enables scholars to gain an overview of the relevant field, identify knowledge gaps, generate novel research ideas, and determine how they contribute to that field (Donthu et al. 2021). Thus, bibliometric research that is well done is significant for establishing robust groundwork for the advancement of a field in meaningful and novel ways (Mukherjee et al. 2022b).
The main aim of all literature reviews discussed herein is much more than mapping any given field (Wright and Michailova 2023). The use of these review methods complementary to each other depends on why the review is conducted and what volume and nature the relevant literature has. Considering the points where it differs from other methods and the features it complements; bibliometric research offers various advantages to scholars who are interested in employing it. To conduct bibliometric research, scholars often employ four typical stages: definition of the research aim, data collection, analysis and visualization, and interpretation of findings and results.

3 Main stages in bibliometric research

In this section, we propose an applicable framework for the stages/steps and the hierarchy among them, which should be found in bibliometric research. In doing so, we primarily benefited from “methodological” papers (e.g., Glanzel, 2008; Cobo et al. 2011; Van Raan 2014; Zupic and Cater, 2015; Aria and Cuccurullo 2017; Gutierrez-Salcedo et al., 2018; Block and Fisch 2020; Linnenluecke et al. 2020; Donthu et al. 2021; Kraus et al. 2022; Sauer and Seuring 2023) and books (e.g., Andres, 2009; Glanzel et al., 2019) on bibliometric analysis, as well as “empirical research” employing bibliometric analysis in various research fields (e.g., Ferreira et al. 2013; Meyer et al. 2014; Khan and Wood 2015; Lopez-Fernandez et al., 2016; Leung et al. 2017; Hsu et al. 2018; Sanchez-Garcia et al., 2018; Aparicio et al. 2019; Baier-Fuentes et al. 2019; Block et al. 2020; Bahoo et al. 2020; Mishra et al. 2020; Alayo et al. 2021; Vogel et al. 2021; Deyanova et al. 2022; Perez-Vega et al. 2022; Bhardwaj et al. 2023; Lin et al. 2023) . Table 1 displays the main stages (step by step) that were derived from the relevant papers and should be employed in bibliometric research.

3.1 Stage 1-Aim of the research

As in every research, the first stage of bibliometric research should begin with the statement of the research aim. It should continue with a thorough justification of its objectives and the reasons for employing bibliometric analysis to achieve those
Table 1 The bibliometric research stages and steps Source: Authors’ own drawn
Stages Steps (Practice Guidelines)
(1) Defining the aim of the research
– What is the aim of the research?
-What are the expected results from the research?
– In line with the resarch aim, what are the research questions?
– What is the scope and focus of the research? (e.g., performance analysis, science mapping, network analysis, etc.)
(2) Collecting data on the relevant literature
– Selecting the database(s) (e.g., WoS, Scopus, Google Scholar, PubMed, Microsoft Academic, Dimensions, EmBase, SpringerLink, etc.)
– Initial search process: Identifying search terms
– Filtering: Determining and applying the inclusion or exclusion criteria.
– Downloading the dataset file (file format should be compatible with the preferred software to analyze).
(3) Analysis and visualization
– Identifying the bibliometric analysis techniques to meet the aim and scope of the research (e.g., citation analysis, co-citation analysis, co-word analysis, etc.)
– Determining the appropriate software(s) for analysis (e.g., VOSviewer, BibExcel, Histcite, Bibliometrix, SciMat, etc.)
– Determining the appropriate software(s) for visualization (e.g., VOSviewer, Pajek, Gephi, UCINET, etc.)
– Analyzing the data and visualizing the findings.
(4) Interpreting the findings and results
– Were the research questions successfully addressed?
– Did the study provide a new insight into the relevant literature?
– Has the researcher drawn any determinations or inferences regarding the research field/literature?
– Any suggestions for future research?
objectives. In other words, readers should be informed (satisfied) about the relationship and the methodological fit between the research aim and the bibliometric analysis.
The aim of the research and the justifications for employing bibliometric research to achieve it should be specified in the introduction (sometimes in the abstract) of the article. In this regard, the article’s introduction serves a crucial function to satisfy and motivate the readers typically scanning these parts before deciding whether to continue reading (Gastel and Day 2022). As in every paper, the introduction is a crucial component of bibliometric research and the research question(s) are potentially the most important part of the introduction, maybe of the entire paper (Fisch and Block 2018). The most concrete statement describing the research is the aim statement and the one(s) that best reflects the aim of the research is the research question(s). Therefore, it is suggested that the research questions should be developed in line with the aim of the research and stated explicitly in the introduction (Linnenluecke et al. 2020). Bibliometric analysis has a unique nature (Öztürk 2021). Therefore, research questions in bibliometric research should be specific to the
nature of the analysis (Mishra et al. 2020). See Table 7 for typical research questions used in bibliometric research.
Research aims and questions determine the focus, scope, and direction of the research (Andres, 2009). The fact that those are explicit and unambiguous enables the scope and boundary of the research to be drawn more clearly. Thus, the type and scope of “data” and “analysis” may differ depending on the research aim and questions (Block and Fisch 2020). The fit between the research aims and questions with the respective analyses conducted is of utmost importance for a high-quality study. If this fit is not given, there is the danger of seemingly conducting random analysis disconnected from the respective research objective. To illustrate, for research that aims to “describe the subject clusters in a specific research field and reveal the conceptual development in the field in the historical process”, superficial bibliographic information such as “authors”, “authors’ institutions”, “countries”, “published journals” and/or “citation information” is quite inadequate and irrelevant (Waltman and van Eck 2012). With this information, only ‘performance analysis’ to get an overview of the field, citation analysis to identify influential papers (authors or journals) in the field, ‘co-author analysis’ to reveal networks of relationships between authors (institutions or countries), or ‘co-citation’ and/or ‘bibliographic coupling’ analyzes to reveal similarities and network in citations of papers can be performed. However, to achieve such an aim, ‘co-word analysis’ should be performed on data that includes details on “article titles”, “abstracts” and “keywords”. Therefore, a strong harmony is required between ‘the aim of the research and the research questions’ and ‘the data and the analyses’. The nature/scope of the data and information for the research may not be sufficient for some analysis. Hence, it is crucial to decide on the type and scope of the analyses to be performed as well as the data to be analyzed at the beginning. In this sense, it should be ensured that the data accurately represents the relevant research field (literature) and could address the research questions: i) the documents collected for analysis should completely cover the researched field, and ii) there should be no out-of-scope documents. The bibliometric studies by Vallaster et al. (2019), Kimpimäki et al. (2022), and Ammirato et al. (2023) serve as examples of clearly outlined research objectives.

3.2 Stage 2-Data collection

Having determined the aim of the research and the research questions, the next step is to decide on the literature (research field) to be examined and to create the dataset for the relevant literature. A systematic search process needs to be carried out to identify the relevant literature since bibliometric research must be replicable, which requires transparency regarding the steps performed within the scope of the research
(Tranfield et al. 2003; Block and Fisch 2020). In other words, the processes in bibliometric research should be repeatable by other researchers (Linnenluecke et al. 2020) and hence, the whole process (especially regarding data) needs to be performed transparently (Zupic and Cater, 2015) . In this sense, it should be ensured that each step of the procedure followed to get the dataset regarding the relevant literature determined in line with the research aim and research questions is explained transparently and explicitly (Andres, 2009). This indicates that all steps of the procedure for acquiring the required data should be specified in a way that readers can follow. Therefore, in bibliometric research, researchers cannot “randomly” include any paper in the review; instead, they are expected to demonstrate what steps have been taken in finding relevant papers to be added to the analysis (Linnenluecke et al. 2020). The study of Horvatinovic et al. (2023) serves as an example of a transparent outline of the data collection process. In bibliometric research, four steps are typically followed in identifying the relevant literature in a transparent and replicable manner:

3.2.1 Selecting the database

There are many databases that provide datasets for bibliometric research (e.g., WoS, Scopus, Google Scholar, PubMed, Microsoft Academic, Dimensions, EmBase and Springerlink) (Cobo et al. 2011; Moral-Muñoz et al. 2020). However, these databases have been developed for different purposes and have a variety of characteristics. To illustrate: WoS has long been the most comprehensive citation data source worldwide (Birkle et al. 2020). Scopus, on the other hand, is regarded as the sec-ond-largest comprehensive citation database (Zhu and Liu 2020). Despite having a wider range than either database (Vandagriff 2023), Google Scholar is typically not favored by researchers since it does not allow them to download data in a proper file format that can be utilized for bibliometric software tools, making it unable to provide a breakdown of the full dataset in a single file (Moral- Muñoz et al. 2020; Gürler 2021). Researchers should select one (or more, depending on the research’s objectives) of these databases based on bibliometric research criteria. There are some criteria that can be used in selecting any database in bibliometric research (Öztürk 2021):
  • Number of journals covered for the research field,
  • Accessibility to the database (e.g., free access, institutional memberships, etc.),
  • Journal impact factors and their field-leading potential,
  • The ability to download data in a format compatible with bibliometric analysis software,
  • The ability to filter data in compliance with the software that enables to address research questions,
  • Number of records that can be exported from the database.
Some scholars often ask whether they should use more than one database (e.g., WoS and Scopus) when designing bibliometric research for their respective fields of research. Moreover, reviewers recommend conducting searches on more than one database. However, it is not necessarily beneficial to employ multiple databases in bibliometric research. This may often cause some publications to overlap or become repetitious, which makes the results of the research questionable. Most of the journals are scanned simultaneously in both Scopus and WoS, especially in the field of Business and Management. Therefore, most of the publications found using the same search terms in the initial search overlap. Furthermore, it is not technically viable to integrate the large amounts of datasets obtained from two distinct databases since the downloaded file formats are different from each other and the downloaded dataset file provides article information in a different sequence and format.
Given the discussions above, researchers must have clear information about the benefits and drawbacks of diverse databases. It should be decided how to determine the scope of the research and which papers will be included in the analysis after selecting the appropriate database to identify the relevant literature. Accordingly, researchers first determine which terms (keywords, concepts) will be used for the initial search process from the selected database to include the papers best representing the relevant field.

3.2.2 Identifying search terms

When employing bibliometric analysis to examine any research field, a “topicbased” search should be performed (Dong et al. 2023). Hence, a search should be performed using “terms” that accurately describe the literature to be examined. Search terms might be (key) words or concepts used to access any form of publication (article, book, paper, report, etc.) related to the relevant literature (Gürler 2021). A researcher can obtain accurate and reliable results to the extent that these terms are directly related to the research questions (Synder, 2019). To get the desired results regarding the relevant literature, the codes to be utilized as well as the terms in the initial search are crucial. Code(s) are symbols (e.g., *,
Table 2 Typical inclusion or exclusion criteria applied in bibliometric research Source: Authors’ own drawn
Criteria Options (refined by selecting)
Publication years e.g., 1980, …., 2024
Document types Article, Early Access, Review Article, Proceeding Paper, Book Chapter, Editorial Material, Book Review, etc.
Research fields (Categories) Business, Management, Economics, Business Finance, Environmental Sciences, Political Science, Ethics, Psychology Applied, Communication, Social Issues, etc.
Languages English, Chinese, Spanish, Turkish, German, Italian, etc.
Indexes Social Science Citation Index (SSCI), Science Citation Index Expanded (SCI-E), Emerging Sources Citation Index (ESCI), Book Citation Index-Social Sciences & Humanities (BKCISSH), etc.
Affiliations University of London, University of Oxford, Harvard University, Free University of Berlin, Stanford University, University of Toronto, Istanbul University, etc.
Published Journals (Publication Titles) Review of Managerial Sciences, Journal of Business Research, Management Review Quarterly, Journal of Management, Strategic Management Journal, Academy of Management Journal, Organization Science, Journal of Marketing, etc.
Countries/regions USA, China, Germany, Italy, England, Canada, Palestine, France, Türkiye, Netherlands, etc.
Content and/or Scope of Articles After all, the titles and abstracts of the articles in the search results are meticulously read. Articles that are not related to the relevant research topic are excluded.
“…”, etc.) or short conjunctions (e.g., OR, AND, etc.) that will scope (constrict or expand) search results if more than one search term is used in the initial search (Zupic and Cater, 2015). In the initial search, even a slight change in search combinations (inserting/removing some words, symbols, or conjunctions) can lead the number of papers to vary enormously, which may adversely affect the ability of papers to represent the relevant literature (Linnenluecke et al. 2020). Such a representation problem might occur when papers are included in the analysis even though they are not within the research’s scope and/or when papers are excluded although they are within the research’s scope (Andres, 2009). This problem can substantially be addressed with the right combination of search terms. Nevertheless, the question of whether the dataset to be analyzed truly represents the relevant literature may still exist even if the correct search terms are used in the initial search. To minimize such doubts, filtering is typically employed on the papers that were available from the initial searching.

3.2.3 Filtering

In bibliometric research, researchers should specify how they will limit the research’s scope and which papers will be included in the dataset. Filtering should be employed on the search results even when the search terms are very carefully identified, as
databases also find papers that are outside the scope of the scope (Tranfield et al. 2003), and these papers will affect the validity of the analysis as well as the results of the bibliometric analysis (Zupic and Cater, 2015) . Accordingly, a set of inclusion/exclusion criteria is established and applied to relevant papers in accordance with the aim of the research and the research questions (Snyder 2019). These criteria have significant effects on the dataset (final sample) and thus the results of the analysis. Hence, the criteria to be applied need to be well justified (Block and Fisch 2020). These criteria may be determined using practical (e.g., database, publication language, etc.) and methodological (research field, document type, time, etc.) justifications, which strengthen the transparency of the research (Glanzel 2008; Fish and Block, 2018). Table 2 displays the typical inclusion or exclusion criteria applied in bibliometric research.
In the filtering process, a specified criterion requires the exclusion of others. For instance, selecting publications of certain document types or only articles within a certain year range means automatically excluding others (Linnenluecke et al. 2020). Researchers can identify document types as articles, early articles, and review articles. However, they should exclude review articles when they focus on peer-reviewed empirical research. This is because such publications often lead to biases due to their high citation numbers. Moreover, proceeding papers are generally excluded because they are considered as knowledge that is still being developed and they may duplicate or overlap when converted into articles. In addition, research fields (seen as categories in WoS) should be specified such as “business” “management”, and “business finance” depending on the research topic. All the filtering transactions can easily be carried out through both WOS and Scopus search engines.
Researchers are recommended to search manually to find papers related to the research topic that cannot be identified in the initial search although it is not widely applied in bibliometric research. Accordingly, progeny (citation) and ancestry (reference) searches on the top (best representative) papers can be performed to ensure comprehensiveness. Furthermore, databases can sometimes display studies unrelated to the research topic because they are unable to completely filter or exclude papers that do not meet predefined criteria. Therefore, it is necessary to eliminate papers that are found in the initial search results but are not actually related to the research topic. Researchers are recommended to peruse the titles and abstracts of all papers. In this way, irrelevant papers can be identified and excluded from the scope of the study. It is necessary to specify each of these procedures to ensure transparency and systematicity in bibliometric research. In bibliometric research, the “systematicity” logic which requires the identification of the research’s scope based on specified criteria provides a great deal of transparency but may lead to the representation problem regarding the relevant literature (Sauer and Seuring 2023). This can
Fig. 1 Analysis procedure in bibliometric research Source Drawn by utilizing from Cobo et al. (2011), Zupic and Cater (2015), Aria and Cuccurullo (2017), Gutierrez-Salcedo et al. (2018), Block and Fisch (2020), and Donthu et al. (2021)
be expressed as a limitation of bibliometric research. The dataset obtained after the inclusion and exclusion criteria were applied accurately constitutes the final sample of the research. The next step is to download the dataset.

3.2.4 Downloading the dataset

Databases offer various file formats for saving the relevant files or transferring them to software programs (Andres, 2009). Having filtered the initial search results, the final sample should be downloaded in a file format compatible with the software tools that will be used for analysis. Furthermore, download options that the databases provide affect what information regarding the papers will be included (Mokhnacheva 2023). For instance, by selecting the “author, title, source” option from the WoS database, one can obtain a file that lists the titles, authors, and publication names for each study (e.g., article, proceeding, book, book chapter, etc.) in the downloaded file. On the other hand, one can access the file with more comprehensive information (e.g., titles, authors, publication names, institutions, keywords, abstracts, publication years, and references) for each paper by selecting the “full record and references” option (Vandagriff 2023). The researcher can select from various options to download the file including the data required during the analysis process (Dong et al. 2023).

3.3 Stage 3-Analysis and visualization

In bibliometric research, the analysis should start by applying a preprocessing on the data. Accordingly, data cleaning is required to get accurate and reliable results. For instance, (i) references listed in citations may occasionally refer to several editions
Table 3 Bibliometric indicators to measure the scientific outputs Source: (Gutiérrez-Salcedo et al. 2018)
Indicators Content
Publication indicators Total number of papers, number of papers by years, authors-countries-institutions with the most studies, journals where the most papers were published
Impact indicators based on received citations (Citation analysis) Total number of citations of papers (or authors-jour-nals-countries-universities) including or excluding self-citations, average number of citations per paper, self-citation rate, most cited (most influential) papers or authors, authors’ h-index, g-index, hg-index, etc.
Indicators based on the impact of the journal Impact Factor, most cited journals, SJR, h-index of journals, relative citations ratio, normalized impact factor, etc.
of the same book (e.g., Pfeffer and Salancik’s “The External Control of Organizations: A Resource Dependence Perspective” published in two separate editions in 1978, and 2003), (ii) the names of the authors may be spelled in different ways (e.g., various combinations may be used to abbreviate the names of the author such as “Erdogan, B.”, “Erdogan, BZ”, “Erdogan B. Z.” or “Erdogan, B. Z.” for the abbreviation of the author named Erdogan, Bayram Zafer, iii) the names of the cited publications may also be given in different forms (e.g., Strategic Management Journal or SMJ). While it is up to the researcher to bring together different editions of the books, different spellings of author and journal names should be unified. This preprocess is crucial for the accuracy and reliability of the results from citation, cocitation (in terms of author and journal), and co-author analyses (Zupic and Cater, 2015).
Two main analysis procedures are applied in bibliometric research (Cobo et al. 2011; Gutierrez-Salcedo et al., 2018): Performance analysis (an overview of the field in terms of scientific outputs) and science mapping (relationship networks between authors-papers-concepts-citations). Depending on the aim of the research and the research questions, researchers can do one or both. Figure 1 displays the analysis procedure in bibliometric research. As outlined above, the selection of the respective bibliometric analyses must match the research aim and research questions.

3.3.1 Performance analysis procedure

With performance analysis, the performances of different scientific items are evaluated through a range of bibliometric indicators developed based on papers and citation data and thus, a general view of the field is presented (Cobo et al. 2011). This analysis aims to evaluate the “publication” and “citation” performances of researchers/authors, institutions/universities, countries, and journals (Öztürk and Dil 2022). In this regard, performance analysis is the assessment of scientific output in terms of quality and quantity indicators regarding the items (author, journal, country, institution/university) in the downloaded dataset related to the researched field. Moreover, within this analysis, citation analysis is also performed to see how effective the
outputs of the items are in the relevant field. Table 3 shows the bibliometric indicators employed to assess the performance (or scientific output) of relevant items.
As is seen, the information obtained through performance analysis can be accessed from databases or the websites of journals without the need for softwarebased calculations or formulations. Therefore, this analysis procedure can be performed without requiring the use of software. It may be sufficient to classify the relevant items and compare the outputs/amounts of each with each other, and the results can be displayed through a set of tables (Block et al. 2020). At this step, only “citation analysis” of bibliometric analysis techniques is employed. Accordingly, it could be necessary to utilize a software program specifically for this analysis (Öztürk 2021).
The simplest way to begin bibliometric research is the descriptive analysis of the fundamental performance characteristics of scientific items in the relevant field (Cobo et al. 2011). Just as an empirical research paper typically begins with descriptive statistics on the analyses’ findings, bibliometric research should begin with an overview of the relevant literature. In this respect, performance analysis is fundamentally a critical part of bibliometric research; but research must go beyond this stage. Nevertheless, it is seen that bibliometric research papers perform “only” performance analysis (Block and Fisch 2020). The recent studies by Halder et al. (2021) and Tiberius and Weyland (2023) serve as examples of performance analyses in bibliometric studies.

3.3.2 Science mapping procedure

Science mapping reveals the literature’s (the research field’s) intellectual, social, conceptual structure, and evolutionary processes (Cobo et al. 2011; Aria and Cuccurullo 2017). Accordingly, it is not sufficient to classify the items in the downloaded dataset, simply measure their performance (scientific output), or perform a simple citation analysis, further analysis is required (Block and Fisch 2020). To reveal the intellectual structure and dynamics of a field, it is necessary to make more macrolevel (with a greater level of abstraction) analyses of the relevant field. Performance analysis yields results about the performances of scientific actors. Such an analysis does not enable the reader to obtain information regarding the relationship/interaction/collaboration between these actors (Öztürk 2021). This analysis cannot alone provide a comprehensive view of the structure and fundamental dynamics of the relevant field. Hence, science mapping is employed to get the big picture of the interactions between scientific actors (authors, papers, journals, concepts/words, universities, countries, and citations) from multiple perspectives (van Eck and Waltman 2014). In other words, it is the visualization of the relationship/collaboration network between scientific items, which enables mapping the relevant literature. Thus, the analyses in the scientific mapping procedure can be noted to be a form of network creation/revealing process (Block and Fisch 2020). In brief, science mapping is a spatial representation of the relationship/interaction between authors, concepts (keywords), and citations (in terms of papers, journals, or authors) in any research field (Gutierrez-Salcedo et al., 2018). To reveal and examine the relationship networks between the scientific items, co-author, co-word, co-citation, and
Table 4 Science mapping procedure Source: Formed by utilizing Zupic and Cater (2015), Aria and Cuccurullo 2017; Gutierrez-Salcedo et al. (2018Block and Fisch (2020); Donthu et al. (2021); Mukherjee et al. (2022b)
Goal Technique Purpose of usage Unit of analysis Output of analysis
Revealing social structure Co-author analysis To reveal/uncover the social interactions or relationships among authors and their affiliations (institutions and/or countries) within a research field.
Authors
Institutions
Countries
It reflects conscious social collaborations.
One may explore the author collaboration, implicit communities of authors, relevant institutions, and their collaboration within a research field utilizing such a network.
Collaboration Network
Revealing conceptual ctructure Co-word analysis To identify/explore (i) the most important and cutting-edge keywords (periodical or present topics) and (ii) the existing or future relationships among the keywordswherein keywords converging into a cluster represent a common theme- in a research field.
Words (In Title,
Abstract,
Author Keywords, Keyword Plus)
It represents relationships between concepts, keywords, or topics in a research field. Employing this analysis, one can identify dominant concepts/topics in a research field, examine the evolution of concepts/topics over time, and uncover the “cognitive relationships” between different research groups. Conceptual Network
Table 4 (continued)
Goal Technique Purpose of usage Unit of analysis Output of analysis
Revealing intellectual structure Co-citation analysis To analyze the relationships among (co)cited publications to understand the development of the foundational or historical/retrospective knowledge -wherein cited publications converging into a cluster represent a common theme- in a research field.
Documents/ publications Sources/ journals Authors
(In references of studies in the dataset)
It helps to reveal the historical roots and classical (or main fundamental works) of a research field. The research field (or the literature to be examined) can be analyzed over a long period of time through cited publications. Citation Network
Bibliographic coupling To analyze the relationships among citing publications to understand the development of periodical or present/trend knowledge -wherein citing publications converging into a cluster represent a common theme- in a research field.
Documents/publications
Authors
Sources/ journals
Institutions
Countries
It helps to detect the current and future trends in a research field.
It can be used to identify new publications that have not yet been cited, emerging research streams, and smaller sub-fields.
Citation Network
bibliographic coupling analyses should be used. Accordingly, Table 4 presents the goals for which bibliometric research is typically employed, the different types of networks revealed, and the bibliometric analysis techniques utilized to reach these networks.
The science mapping procedure is a combination of two basic processes: “analysis” and “visualization” (Boyack and Klavans 2014). As part of the analysis, similarity matrices and relationships between items (authors, words, papers, journals, etc.) are calculated. Then, the relationship/collaboration “networks” between the relevant items are visualized (Öztürk 2021). Although BibExcel, one of the first software programs, follows this principle (Persson et al. 2009), researchers typically lack the skills needed to manually compute the similarity matrices and relationship/collaboration between items. Thus, they commonly employ up-to-date software tools to perform bibliometric techniques and obtain relevant visuals (Pan et al. 2018). Some software programs (e.g., VOSviewer, Biblioshiny, and SciMAt) can directly display visuals related to bibliometric analysis techniques without the need for researchers to perform extra analysis due to the advanced coding embedded within them. Therefore, such programs provide significant convenience and advantages to researchers (Zupic and Cater, 2015): (i) Papers can be exported from databases as a file (dataset), saved in the appropriate file type and easily uploaded to software programs, (ii) similarity matrices between items can be calculated, without the need for manual processing/calculations, (iii) visuals of the relationship networks between items can be easily generated, and (iv) these visuals can be exported and saved in formats that can be used in the relevant research. The studies by Alayo et al. (2021) and MolinaGarcia et al. (2023) serve as examples of science mapping as part of bibliometric research.

3.4 Stage 4-Interpreting the findings and results

The last stage in bibliometric research is the interpretation of the findings and results within the research field (Zupic and Cater, 2015). The analysis is the fundamental part of bibliometric research, but it is not sufficient to only report the results of the analyses and related visuals (Block and Fisch 2020). Performing analyses and compiling multiple lists regarding the relevant literature (performance analysis), revealing the relationship between scientific items, and presenting related visuals (science mapping) are treated as only the beginning acts for bibliometric research (Cobo et al. 2011). Accordingly, bibliometric research should portray the current state of the literature examined, organize the body of existing knowledge, determine the general trend and direction of the literature, prepare the ground for discussions about what has already been known, show the gaps in the literature and develop an agenda and road map for future research (Block and Fisch 2020). To do this, it is required to discuss and interpret how well bibliometric research supports the intended research aim and how well it can address the research questions.
It is crucial to address a common problem with bibliometric research/analysis. Many bibliometric research results are not associated with the gap(s) in the literature and, as a result, are unlikely to yield conclusions that are significant for the topic(s)
under research. Accordingly, we imply that this analysis is employed merely due to its widespread usage, disregarding the logic and intent behind the analysis. This leads research to begin without being based on an identification, curiosity, claim, or assumption. Thus, a gap emerges regarding the interpretation of the findings/visualization obtained through the analysis. Moreover, interpretations of the findings do not turn into a satisfactory output regarding the relevant field when the researchers lack in-depth knowledge about the field they examine. Thus, it requires expertise in the field (Öztürk 2021) and a field perspective (Fisch and Block 2018) to interpret the findings and results. Researchers who are well-versed in research field can discuss a research field’s structure, fundamental dynamics, evolutionary past, or unfulfilled research gaps (Zupic and Cater, 2015).
The researchers’ focus of effort in their research affects how the results and findings are interpreted. Such focus refers to what researchers seek to “achieve” through bibliometric research: Will the research (i) present the overall structure of the relevant field, (ii) derive an integrative framework of the field’s current knowledge, (iii) reveal the field’s evolutionary growth, (vi) address only several questions based on a range of identified gaps in the relevant field, or (v) outline potential avenues for future research? Table 5 demonstrates ways to interpret the findings and results of bibliometric research, depending on what the research focuses on.
Many research relying on bibliometric analysis tend only to describe results, rather than interpret them (Lim and Kumar 2023). Thus, such reviews fall short of elucidating the unique nuances of the field and their theoretical and practical implications. Accordingly, Mukherjee et al. (2022b) suggest that performance analysis and science mapping results help researchers advance theory and practice, serving as a springboard and complementary partner to other review techniques. The theoretical value of bibliometric research stems from science mapping’s usefulness and novelty in the objective identification of knowledge clusters (Alayo et al. 2021; Molina-Garcia et al. 2023). The research can yield such value by enabling the discovery of knowledge clusters objectively, elucidating nomological networks to show the current state of the field, mapping social patterns to comprehend the social processes enhancing the knowledge in the field, tracking evolutionary nuances of the field, and identifying critical knowledge gaps to create future research avenues (Mukherjee et al. 2022b). On the other hand, the research’s practical value comes from performance analysis objectively evaluating the productivity and impact of the research (Halder et al. 2021; Tiberius and Weyland 2023). Accordingly, bibliometric results can enhance practice by enabling objective assessment and reporting of research productivity and impact, determining reach for coverage claims, recognizing social dominance or hidden biases for efforts to improve, identifying anomalies for additional examination, and assessing relative performance for equitable deci-sion-making (Mukherjee et al. 2022b).
To obtain valuable outputs from bibliometric research, Lim and Kumar (2023) propose a sensemaking approach requiring the transformation of raw information
Table 5 Ways for interpreting the findings and results Source: (Zupic and Cater, 2015; Mukherjee et al. 2022b) and authors’ own analysis
Research focus Interpretation ways
Presenting the field’s overall structure It happens when attempting to present the conceptual, social, and intellectual structure of a given research field. Based on an overview of the relationship between bibliometric items (e.g., papers, publication groups, authors, concepts, journals, universities, institutions, countries, and citations), the discussion in the results and discussion section should be performed with a focus on the current state, trends, and related gaps in the field. This way is favored by most of the bibliometric research. See Schröder et al. (2021), Ammirato et al. (2023), and Tiberius and Weyland (2023) for presenting the field’s overall structure.
Deriving an integrative framework of the field’s current knowledge Based on the clustering of science mapping an integrative view on the knowledge in the respective research field can be derived. Such a (process) framework typically includes the different variables (e.g. independent, dependent, antecedent, outcome, moderators, mediators), contextual factors, and applied theoretical perspectives. See Tiberius et al. (2021), Fernandes and Ferreira (2022), Kimpimäki et al. (2022), and Horvatinovic et al. (2023) for the derivation of integrative frameworks.
Revealing the field’s evolutionary growth It is employed when attempting to reveal the evolution of a research field over time. In research with such a focus, data on the relevant literature should be divided into several periods that are significant for the dynamics of the field, and the structure of the field should separately be considered for each period. While interpreting the findings, one should attempt to explain why and how the structure of the research field has evolved over time. Also, it should be identified which elements/topics are new or which are in a downward trend in a certain period (e.g., Vogel 2012). See Halder et al. (2021) as an example for presenting the evolutionary growth of a field.
Seeking answers to a set of bounded research questions Some bibliometric research may have focused on very specific research questions and gaps regarding the relevant literature. Such studies should typically include a “methods section” in which different bibliometric analysis techniques are used to demonstrate or prove the authors’ assertations and their results are shared in relation to these assertations, and a “results section” where the relationship of the assertations to the existing literature is comprehensively discussed. To illustrate, Öztürk (2021) conducted bibliometric research with the focus of identifying “the intertwining of the Resource Dependency Theory (RDT) literature with the strategic management discipline”. The research performed the co-citation and co-word to reveal the conclusion that the RDT literature focuses heavily on strategic actions rather than the main concepts and assumptions of the theory. In the results and discussion section of the study, the findings from analyses were discussed based on the evidence supporting the gaps the research identified.
Outlining potential avenues for future research Based on the analyses, especially the integrated knowledge within the derived clusters, future research avenues can be outlined. It is relevant to clearly derive such directions which provide advancement to the field and not just make superficial recommendations. With this contribution, the authors of a bibliometric research paper have the opportunity to guide the future development of a field. See Vallaster et al. (2019), Fernandes and Ferreira (2022), and Horvatinovic et al. (2023) as examples of outlined avenues for future research.
into informed insights. Through the application of sensemaking to bibliometric research, researchers may present a nuanced view of the literature and thus may provide a more thorough knowledge of the field’s current state, evolution, and future trajectories. This helps them mitigate the criticism raised against bibliometric
research for either misinterpreting or underinterpreting the data. In fact, the value of sensemaking mainly lies in bridging the gap between quantitative data and qualitative interpretation. Accordingly, emphasizing the need for careful planning, strategic implementation, and mindful interpretation in the integration of sensemaking into bibliometric research, Lim and Kumar (2023) offer a step-by-step guide (scanning, sensing, and substantiating) that enables researchers to not only interpret but also make plausible sense of their bibliometric results (see Table 6).
Given the discussions above, we acknowledge that understanding the social, conceptual, and intellectual structure of a research field through bibliometric research is a challenging yet crucial procedure. Accordingly, we offered some ways to interpret the bibliometric results that will guide future research. Furthermore, we suggested Lim and Kumar’s (2023) robust framework including the application of the 3Ss of sensemaking to address the complexity of bibliometric research and provide insightful, practical knowledge about how a field of research is evolving. Thus, these efforts are expected to help researchers gain deeper insights, transforming raw data into narratives and action points (i.e. recommendations), revealing the hidden story behind data and significant implications.

4 Implications for academics: a comprehensive framework for bibliometric research

In the extant literature, especially with the widespread use of bibliometric analysis, many papers have discussed the stages of bibliometric analysis (e.g., Andres, 2009; van Raan 2014; Zupic and Cater, 2015; Aria and Cuccurullo 2017; Block and Fisch 2020; Linnenluecke et al. 2020, Donthu et al. 2021; Romanelli et al. 2021). However, technically describing bibliometric analysis falls short of how bibliometric research should be performed. Thus, the current paper offers a framework on how and under which headings the stages in bibliometric research might be reported in an article to make all the above explanations regarding the design of bibliometric research more functional and useful for academics.
A research design guides the researcher on what to perform and how to do it (Punch 2014). It helps academics decide on research objectives and questions, gather, and analyze data, and interpret findings and results (Yin 2003). Accordingly, research design essentially refers to the coherent and justified description of any research’s stages, steps, and hierarchy (and linkages) between the stages. Following a “coherent article structure provides great convenience to researchers for ensuring the hierarchy (and
Table 6 Application of sensemaking in the interpretation of bibliometric results Source: (Lim and Kumar 2023)
Steps What includes? What requires? What provides?
Scanning
– Familiarization with the bibliometric results.
– Identification of prominent patterns including the rise or decrease of publication and/or citation metrics over time, the most influential and productive authors, and clusters of related topics.
– Skills for recognizing trends in bibliometric results.
– Familiarity with the relevant field and expertise in various science mapping techniques (e.g., bibliographic coupling, co-citation analysis, citation, co-authorship, and co-occurrence).
– Establishing a thorough foundational grasp of the field’s intellectual structure by emphasizing the interconnectedness of various research topics.
– Building a strong basis for the subsequent stages of sensemaking by laying the groundwork for the deeper interpretation.
Sensing
– Detailed interpretation of the data obtained in the scanning stage.
– Inquiring about the “how,” “why,” and “so what” of the explored patterns, moving beyond observation to understand the root causes behind trends.
– Comprehending the relationships between topics within a cluster and building a theme encapsulating the relevant topics.
– Detailed interpretation of the data obtained in the scanning stage.
– Comprehensive comprehension of literature and critical thinking.
– Thorough examination and interpretation of the thematic focus of each cluster, recognizing and weighing opposing and supporting arguments, and thinking on potential causes for these disparities.
– Providing a deeper and more nuanced interpretation of bibliometric results by exposing underexplored as well as little-known aspects.
– Deepening knowledge of the field’s intellectual structure and helping to identify the underlying reasons for trends that are observed.
– Serving as a groundwork for future research agendas and providing insightful interpretations that might influence the field’s future pathways.
Substantiating – Establishing the results’ trustworthiness by demonstrating credibility, dependability, confirmability, and transferability of the interpretations. – Application of analysis procedures with rigor, utilization of multiple triangulation approaches, thorough documentation, and evidence of the relevance of results. – Strengthening the study’s perceived validity and reliability, which increases its acceptability among academics and business professionals.
Table 7 Typical article structure of bibliometric research Source: Drawn by utilizing Andres (2009), Zupic and Cater (2015), Aria and Cuccurullo 2017; Gutierrez-Sal-
Headings Stages Steps
Introduction (1) Research aim
I. Main purpose/goal and expected results.
Identifying productivity in the research field and analyzing the performance of scientific items
Finding out the intellectual, social, and conceptual structure of the research field and revealing the evolutionary development of the field (in terms of concept, author, citation, and/or their relationship with each other)
II. Typical research questions in bibliometric research
A. Performance analysis
Which author(s), institution(s), and country(s) have the most publications in the relevant research field?
Which journals dominate the field (where the most papers are published)?
What are the field’s most influential (most cited) authors, papers, and journals? (citation analysis)
Does the distribution of citations comply with Bradford’s
Law?
What are the most researched topics/concepts?
What is the increase/decrease trend in the number of papers?
B. Science Mapping
– Relationship (network) among authors, institutions, and countries? (co-author analysis)
– Relationship (network) between the most researched topics/ concepts? (co-word analysis)
– Relationship (network) between the most (co) cited and citing publications? (co-citation analysis and bibliographic coupling)
Method (2) Data collection
Selecting the database
Initial search process: Identifying search terms
Filtering: Determining and applying the inclusion or exclusion criteria.
Downloading the dataset file
(3) Analysis and visualization A. Performance analysis (overview of the field)
Classification of bibliometric items (author, journal, concept, citation, etc.) and measurement of scientific outputs
Table 7 (continued)
Headings Stages Steps
Conclusion and/or Discussion (4) Interpreting the findings and results
Three different paths can be followed, depending on the research focus, in interpreting findings and results of the research and presenting suggestions for future research:
For research focusing on revealing the structure of the field…
For research focusing on deriving an integrative framework of the field’s current knowledge…
For research focusing on revealing the evolutionary development of the field…
For research focusing on a specific gap or bounded research questions in the field…
For research focusing on outlining potential avenues for future research…
linkages) between the stages of research (Fisch and Block 2018). The coherence of the structure determines the level of success of the stages in bibliometric research and how these stages interrelate with one another (in communicating them to reviewers and readers). Thus, the article’s structure is crucial for both systematically presenting the study and helping readers and reviewers better comprehend the research. Accordingly, it relates to how and under what headings the transactions that occur in the article are presented and guides both researchers and readers. Table 7 provides a detailed framework of the stages (and steps) in typical bibliometric research, along with the headings under which they will be covered in the article.
As a result, each research design must include a well-designed construct. Accordingly, it is necessary to establish a logical connection (i) between the reasons why the research will be performed (i.e., problem, objectives, and research questions) and the method employed to accomplish it; and (ii) between the method employed and the results acquired. In bibliometric research, it is also crucial to establish a consistent connection between the research objectives, the research questions, and the reasons behind employing bibliometric analysis to accomplish those objectives. Considering the limitations of bibliometric analysis, it is crucial to identify the relationship between bibliometric analysis and the results and interpret the findings based on this relationship to ensure the integrity of the research.
This study was designed to provide researchers with practical guidance. One of the most crucial steps in this procedure is that scholars decide on which journal is the most suitable for their bibliometric research. Selecting the wrong journals might prevent the study from reaching its full potential. Also, scholars often experience fatigue when they are unable to select the best publication outlet for their research. The journals that mostly accept well-done bibliometric research in the field of business and management include Journal of Business Research, Review of Managerial Science, Technological Forecasting and Social Change, Benchmarking: An International Journal, and Technology Analysis & Strategic Management. Also, some journals have just started to accept bibliometric papers, including Journal of Management, International Marketing Review, Administrative Sciences, Journal of Business Venturing, Journal of Business Ethics, Academy of Management Journal, Strategic Management Journal, European Management Review, Management Decision, and Research Policy. However, some highly ranked journals (e.g., Academy of Management Review) have not published any bibliometric research yet.

5 Conclusion

The current paper showed that bibliometric research is a significant scientific approach for both experienced and emerging scholars looking to delve deeper into a retrospective of broad and rich fields. The paper also demonstrated how the widespread availability and usefulness of bibliometric databases and tools, which make it easier to collect and analyze vast amounts of scientific data for any research field, have contributed to the bibliometric methodology’s remarkable rise in popularity in recent years. With the rapid increase in the use of bibliometric analysis, some researchers offered step-bystep guidelines for how to perform the analysis. However, their contributions tend to be
more conceptual than practical. Thus, little is still known about the best ways to perform bibliometric research and what its best practices are. To fill this gap, the paper first described methodological stages and steps for how researchers can design bibliometric research. In this way, it presented the four main stages (definition of the research aim, data collection, analysis and visualization, and interpretation of findings and results) to demonstrate the typical pathways to be followed and details what steps a researcher would pursue at each stage. Then, more importantly, the paper offered a comprehensive framework of typical article structure for bibliometric research. By doing this, it provides guidelines for every decision, including tasks that help with sound choices to complete the research process and make significant contributions. By following these guidelines, many review papers may become more robust and rigorous, which enhances their contribution to the current body of knowledge. Moreover, by the pursuit of a collegial and pragmatic endeavor, the paper also offers a few practical tips and best-practice examples on issues that emerging scholars often find difficult to address in a manuscript, which frustrates editors, reviewers, readers, and authors alike. Accordingly, the paper clearly states that the decisions regarding every stage of the bibliometric research process are crucial since they influence the obtained results and the interferences drawn from the analysis. Through this endeavor, this paper encourages scholars to overcome their fear of dealing with large volumes of scientific data and to examine the retrospectives of any research field.
Funding Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.
Data availability The authors confirm that there are no available datasets for this work.

Declarations

Conflict of interest The authors declare to have no conflict of interest.
Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/ licenses/by/4.0/.

References

Aguinis H, Pierce CA, Bosco FA, Dalton DR, Dalton CM (2011) Debunking myths and urban legends about meta-analysis. Organ Res Methods 14(2):306-331
Alayo M, Iturralde T, Maseda A, Aparicio G (2021) Mapping family firm internationalization research: bibliometric and literature review. RMS 15(6):1517-1560
Ammirato S, Felicetti AM, Rogano D, Linzalone R, Corvello V (2023) Digitalising the systematic literature review process: the MySLR platform. Knowl Manage Res Pract 21(4):777-794
Andrés A (2009) Measuring academic research: how to undertake a bibliometric study. Elsevier, Amsterdam
Aparicio G, Iturralde T, Maseda A (2019) Conceptual structure and perspectives on entrepreneurship education research: a bibliometric review. Eur Res Manage Bus Econ 25(3):105-113
Ardito L, Scuotto V, Del Giudice M, Petruzzelli AM (2019) A bibliometric analysis of research on big data analytics for business and management. Manag Decis 57(8):1993-2009
Aria M, Cuccurullo C (2017) Bibliometrix: an R-tool for comprehensive science mapping analysis. J Informetr 11(4):959-975
Bahoo S, Alon I, Paltrinieri A (2020) Corruption in international business: a review and research agenda. Int Bus Rev 29(4):101660
Bahuguna PC, Srivastava R, Tiwari S (2023) Two-decade journey of green human resource management research: a bibliometric analysis. Benchmarking: Int J 30(2):585-602
Baier-Fuentes H, Merigó JM, Amorós JE, Gaviria-Marín M (2019) International entrepreneurship: a bibliometric overview. Int Entrepreneurship Manage J 15(2):385-429
Bhardwaj S, Nair K, Tariq MU, Ahmad A, Chitnis A (2023) The state of research in green marketing: a bibliometric review from 2005 to 2022. Sustainability 15(4):2988
Birkle C, Pendlebury DA, Schnell J, Adams J (2020) Web of Science as a data source for research on scientific and scholarly activity. Quant Sci Stud 1(1):363-376
Block JH, Fisch C (2020) Eight tips and questions for your bibliographic study in business and management research. Manage Rev Q 70:307-312
Block J, Fisch C, Rehan F (2020) Religion and entrepreneurship: a map of the field and a bibliometric analysis. Manage Rev Q 70:591-627
Boyack KW, Klavans R (2014) Creation of a highly detailed, dynamic, global model and map of science. J Association Inform Sci Technol 65(4):670-685
Carney M, Gedajlovic ER, Heugens PP, Van Essen M, Van Oosterhout J (2011) Business group affiliation, performance, context, and strategy: a meta-analysis. Acad Manag J 54(3):437-460
Castillo-Vergara M, Alvarez-Marin A, Placencio-Hidalgo D (2018) A bibliometric analysis of creativity in the field of business economics. J Bus Res 85:1-9
Cobo MJ, López-Herrera AG, Herrera-Viedma E, Herrera F (2011) Science mapping software tools: review, analysis, and cooperative study among tools. J Am Soc Inform Sci Technol 62(7):1382-1402
Combs JG, Ketchen DJ Jr, Crook TR, Roth PL (2011) Assessing cumulative evidence within ‘macro’research: why meta-analysis should be preferred over vote counting. J Manage Stud 48(1):178-197
Coşkun R, Altunışık R, Yıldırım E (2019) Research Methods in Social Sciences, 10th edn. Sakarya Publishing, Serdivan
Deyanova K, Brehmer N, Lapidus A, Tiberius V, Walsh S (2022) Hatching start-ups for sustainable growth: a bibliometric review on business incubators. RMS 16(7):2083-2109
Dong J, Dong S, Buckingham L (2023) How does a research topic evolve into a research field?-A bibliometric analysis of metadiscourse research. Ibérica 45:163-189
Donthu N, Kumar S, Mukherjee D, Pandey N, Lim WM (2021) How to conduct a bibliometric analysis: an overview and guidelines. J Bus Res 133:285-296
Ellegaard O, Wallin JA (2015) The bibliometric analysis of scholarly production: how great is the impact? Scientometrics 105:1809-1831
Fernandes AJ, Ferreira JJ (2022) Entrepreneurial ecosystems and networks: a literature review and research agenda. RMS 16(1):189-247
Fernandez-Alles M, Ramos-Rodríguez A (2009) Intellectual structure of human resources management research: a bibliometric analysis of the journal human resource management, 1985-2005. J Am Soc Inform Sci Technol 60(1):161-175
Ferreira MP, Reis NR, de Almeida MIR, Serra FR (2013) International business research: understanding past paths to design future research directions. In: Devinney TM, Pedersen T, Tihanyi L (eds) Philosophy of Science and Meta-Knowledge in International Business and Management. Emerald Group Publishing, West Yorkshire, pp 299-330
Fisch C, Block J (2018) Six tips for your (systematic) literature review in business and management research. Manage Rev Q 68:103-106
Forliano C, De Bernardi P, Yahiaoui D (2021) Entrepreneurial universities: a bibliometric analysis within the business and management domains. Technol Forecast Soc Chang 165:120522
Gastel B, Day RA (2022) How to write and publish a scientific paper. Bloomsbury Publishing, USA
Glänzel W (2008) Seven myths in bibliometrics about facts and fiction in quantitative science studies. Collnet J Sci Inf Manage 2(1):9-17
Glänzel W, Moed HF, Schmoch U, Thelwall M (2019) Springer handbook of science and technology indicators. Springer Nature, Berlin
Gürler G (2021) Bibliyometrik araştırmalarda ilgili literatüre ilişkin veri setinin oluşturulma süreci (the process of creating a dataset for the relevant literature in bibliometric research). In: Öztürk O, Gürler G (eds) Bir literatür incelemesi aracı olarak bibliyometrik analiz (bibliometric analysis as a literature review tool). Nobel Publishing, pp 53-66
Gutiérrez-Salcedo M, Martínez MÁ, Moral-Munoz JA, Herrera-Viedma E, Cobo MJ (2018) Some bibliometric procedures for analyzing and evaluating research fields. Appl Intell 48:1275-1287
Halder D, Pradhan D, Chaudhuri HR (2021) Forty-five years of celebrity credibility and endorsement literature: review and learnings. J Bus Res 125:397-415
Hofmeister J, Kanbach DK, Hogreve J (2023) Measuring and managing service productivity: a metaanalysis. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00620-5
Horvatinovic T, Mikic M, Dabić M (2023) Dissecting entrepreneurial team research: a bibliometric analysis. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00652-x
Hsu PL, Maccari EA, Mazieri MR, Storopoli JE (2018) A bibliometric review of institutional theory on higher education institutions. Future Stud Res Journal: Trends Strategies 10(3):383-401
Khan GF, Wood J (2015) Information technology management domain: emerging themes and keyword analysis. Scientometrics 105(2):959-972
Khan A, Goodell JW, Hassan MK, Paltrinieri A (2022) A bibliometric review of finance bibliometric papers. Financ Res Lett 47:102520
Kimpimäki JP, Malacina I, Lähdeaho O (2022) Open and sustainable: an emerging frontier in innovation management? Technol Forecast Soc Chang 174:121229
Koskinen J, Isohanni M, Paajala H et al (2008) How to use bibliometric methods in evaluation of scientific research? An example from Finnish schizophrenia research. Nord J Psychiatry 62(2):136-143
Kraus S, Breier M, Lim WM et al (2022) Literature reviews as independent studies: guidelines for academic practice. RMS 16(8):2577-2595
Kraus S, Bouncken RB, Yela Aránega A (2024) The burgeoning role of literature review articles in management research: an introduction and outlook. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-024-00729-1
Lacey FM, Matheson L, Jesson J (2011) Doing your literature review: traditional and systematic techniques. Sage, Thousand Oaks
Leung XY, Sun J, Bai B (2017) Bibliometrics of social media research: a co-citation and co-word analysis. Int J Hosp Manage 66:35-45
Lim WM, Kumar S (2023) Guidelines for interpreting the results of bibliometric analysis: a sensemaking approach. Global Bus Organ Excell 43(2):17-26
Lin X, Ribeiro-Navarrete S, Chen X, Xu B (2023) Advances in the innovation of management: a bibliometric review. RMS. https://doi.org/10.1007/s11846-023-00667-4
Linnenluecke MK, Marrone M, Singh AK (2020) Conducting systematic literature reviews and bibliometric analyses. Aust J Manage 45(2):175-194
López-Fernández MC, Serrano-Bedia AM, Pérez-Pérez M (2016) Entrepreneurship and family firm research: a bibliometric analysis of an emerging field. J Small Bus Manage 54(2):622-639
MacCoun RJ (1998) Biases in the interpretation and use of research results. Ann Rev Psychol 49(1):259-287
Mas-Tur A, Kraus S, Brandtner M, Ewert R, Kürsten W (2020) Advances in management research: a bibliometric overview of the review of managerial science. RMS 14:933-958
Merigó JM, Yang JB (2017) A bibliometric analysis of operations research and management science. Omega 73:37-48
Meyer M, Libaers D, Thijs B, Grant K, Glänzel W, Debackere K (2014) Origin and emergence of entrepreneurship as a research field. Scientometrics 98(1):473-485
Mishra AN, Raj A, Pani AK (2020) Construal level research in decision making: analysis and pushing forward the debate using bibliometric review and thematic analysis. Am Bus Rev 23(1):106-135
Mokhnacheva YV (2023) Document types indexed in WoS and Scopus: similarities, differences, and their significance in the analysis of publication activity. Sci Tech Inform Process 50(1):40-46
Molina-Garcia A, Dieguez-Soto J, Galache-Laza MT, Campos-Valenzuela M (2023) Financial literacy in SMEs: a bibliometric analysis and a systematic literature review of an emerging research field. RMS 17(3):787-826
Moral-Muñoz JA, Viedma EH, Espejo ALS, Cobo MJ (2020) Software tools for conducting bibliometric analysis in science: an up-to-date review. El Profesional De La Información 29(1):e290103. https:// doi.org/10.3145/epi.2020.ene. 03
Mukherjee D, Kumar S, Mukherjee D, Goyal K (2022a) Mapping five decades of international business and management research on India: a bibliometric analysis and future directions. J Bus Res 145:864-891
Mukherjee D, Lim WM, Kumar S, Donthu N (2022b) Guidelines for advancing theory and practice through bibliometric research. J Bus Res 148:101-115
Nicolas C, Valenzuela-Fernández L, Merigó JM (2020) Research trends of marketing: a bibliometric study 1990-2017. J Promotion Manage 26(5):674-703
Osareh F (1996) Bibliometrics, citation analysis and co-citation analysis: a review of literature I. Libri 46:149-158
Öztürk O (2021) Bibliometric review of resource dependence theory literature: an overview. Manage Rev Q 71(3):525-552
Öztürk O, Dil E (2022) Bibliometric analysis of organizational ecology theory (OET): to review past for directing the future of the field. Ege Acad Rev 22(2):195-212
Öztürk O, Yıldırım M (2023) Kaynak temelli görüş ve kaynak bağımlılığı kuramının birlikte kullanıldığı çalışmalar üzerine sistematik bir literatür incelemesi (a systematic literature review on studies using resource-based view and resource dependence theory). Sosyal Mucit Acad Rev 4(3):261-296
Pan X, Yan E, Cui M, Hua W (2018) Examining the usage, citation, and diffusion patterns of bibliometric mapping software: a comparative study of three tools. J Informetrics 12(2):481-493
Perez-Vega R, Hopkinson P, Singhal A, Mariani MM (2022) From CRM to social CRM: a bibliometric review and research agenda for consumer research. J Bus Res 151:1-16
Pritchard A (1969) Statistical bibliography or bibliometrics. J Doc 25:349
Punch KF (2014) Introduction to social research: quantitative and qualitative approaches, 3rd edn. Sage, California
Ramos-Rodrígue AR, Ruíz-Navarro J (2004) Changes in the intellectual structure of strategic management research: a bibliometric study of the Strategic Management Journal, 1980-2000. Strateg Manag J 25(10):981-1004
Rao PK, Shukla A (2023) Sustainable strategic management: a bibliometric analysis. Bus Strategy Environ 32(6):3902-3914
Rieg R, Vanini U (2023) Value relevance of voluntary intellectual capital disclosure: a meta-analysis. RMS 17(7):2587-2631
Romanelli JP, Gonçalves MCP, de Abreu Pestana LF, Soares JAH, Boschi RS, Andrade DF (2021) Four challenges when conducting bibliometric reviews and how to deal with them. Environ Sci Pollut Res 28:60448-60458
Sánchez-García JC, Vargas-Morúa G, Hernández-Sánchez BR (2018) Entrepreneurs’ well-being: a bibliometric review. Front Psychol 9:1696
Sauer PC, Seuring S (2023) How to conduct systematic literature reviews in management research: a guide in 6 steps and 14 decisions. RMS 17:1899-1933
Schröder K, Tiberius V, Bouncken RB, Kraus S (2021) Strategic entrepreneurship: mapping a research field. Int J Entrepreneurial Behav Res 27(3):753-776
Snyder H (2019) Literature review as a research methodology: an overview and guidelines. J Bus Res 104:333-339
Tiberius V, Weyland M (2023) Entrepreneurship education or entrepreneurship education? A bibliometric analysis. J Furth High Educ 47(1): 134-149
Tiberius V, Schwarzer H, Roig-Dobón S (2021) Radical innovations: between established knowledge and future research opportunities. J Innov Knowl 6(3): 145-153
Tigre FB, Curado C, Henriques PL (2023) Digital leadership: a bibliometric analysis. J Leadersh Organ Stud 30(1):40-70
Tranfield D, Denyer D, Smart P (2003) Towards a methodology for developing evidence-informed management knowledge by means of systematic review. Br J Manag 14(3):207-222
Vallaster C, Kraus S, Lindahl JMM, Nielsen A (2019) Ethics and entrepreneurship: a bibliometric study and literature review. J Bus Res 99:226-237
van Eck NJ, Waltman L (2014) Visualizing bibliometric networks. In: Ding Y, Rousseau R, Wolfram D (eds) Measuring scholarly impact: methods and practice. Springer, Berlin, pp 285-320
Vandagriff S (2023) Do we know what we publish? Comparing self-reported publication data to Scopus and web of science. Serials Rev 49(1-2):15-22
Van Raan AF (2014) Advances in bibliometric analysis: research performance assessment and science mapping. In: Blockmans W, Engwall L, Weaire D (eds) Bibliometrics: use and abuse in the review of research performance, Wenner-Gren International Series, 87, pp 17-28
Vogel R (2012) The visible colleges of management and organization studies: a bibliometric analysis of academic journals. Organ Stud 33(8):1015-1043
Vogel B, Reichard RJ, Batistič S, Černe M (2021) A bibliometric review of the leadership development field: how we got here, where we are, and where we are headed. Leadersh Q 32(5):101381
Waltman L, van Eck NJ (2012) A new methodology for constructing a publication-level classification system of science. J Am Soc Inform Sci Technol 63(12):2378-2392
Wright A, Michailova S (2023) Critical literature reviews: a critique and actionable advice. Manage Learn 54(2): 177-197
Yin RK (2003) Case study research design and methods, 3rd edn. Sage Publications, London
Zhu J, Liu W (2020) A tale of two databases: the use of web of science and Scopus in academic papers. Scientometrics 123:321-335. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03387-8
Zupic I, Čater T (2015) Bibliometric methods in management and organization. Organ Res Methods 18(3):429-472
Persson O, Danell R, Schneider JW (2009) How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis. Celebrating scholarly communication studies: a Festschrift for Olle Persson at his 60th Birthday Special Volume of the e-Newsletter of the International Society for Scientometrics and Informetrics, vol 5, pp 9-24
Publisher’s Note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

  1. Dominik K. Kanbach
    Dominik.Kanbach@hhl.de
    Oğuzhan Öztürk
    oguzhan.ozturk@bakircay.edu.tr
    Rıdvan Kocaman
    ridvankocaman@anadolu.edu.tr
    Department of International Trade and Business, Faculty of Economics and Administrative Sciences, İzmir Bakırçay University, 35665 İzmir, Turkey
    Department of Business Administration, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Anadolu University, 26470 Eskişehir, Turkey
    HHL Leipzig Graduate School of Management, Leipzig, Germany
  2. To provide an applicable research design for bibliometric research, both “conceptual” papers describing the nature of bibliometric research and “empirical” papers revealing the structure of a research field using bibliometric analysis were considered. In identifying relevant papers, we considered how comprehensive they are. Hence, papers (i) that are “inaccurately” labeled as bibliometric research, (ii) that only provide an overview of the field, or (iii) that only “technically” carry out citation analysis and do not assess the relevant research field were excluded.
  3. Traditional literature reviews (e.g., narrative, meta-analysis, and systematic review) have biases regarding whether they cover the entire research field (Tranfield et al. 2003). When examining any research field, bibliometric research has the potential to initiate a systematic, transparent, and repeatable review process in defining the relevant field and determining its scope, thereby raising the quality of reviews. Bibliometric research offers researchers the opportunity to map the relevant research field without subjective bias (Zupic and Cater, 2015).
  4. Reviewing the studies using both the Resource-Based View and Resource Dependence Theory, Öztürk and Yıldırım (2023) found 106 studies in WoS and 103 studies in Scopus as a result of the initial search with the same search terms. They suggested that all the studies scanned in Scopus, except 2, were also obtained through the search in the WoS database.
    Bibliometric analysis can sometimes be employed just to compile a bibliography of a journal or author. Therefore, a journal-based or author-based search will need to be performed to conduct analysis for such purposes. Also, there are many other criteria regarding where/how to search with the terms in databases (e.g., topic, author, title, source, publication year, publication name, funding agency, address, document type, editor, etc.).
  5. A bibliometric search might provide very different responses to the same research questions and arrive at distinct results depending on which papers are included in the analysis (i.e., how the scope of the study is framed). For example, research can be conducted with a highly inappropriate sample, selecting only certain publications, years, or even search terms to limit the scope of the research. One may draw inaccurate inferences about gaps in the literature or, more seriously, provide false evidence for a given relationship or effect (Snyder 2019).
  6. Researchers having prior knowledge of a topic are required not to attempt and shoehorn bibliometric research/analysis into their existing preconceptions. Instead, they should utilize their expertise and knowledge of the relevant topic to analyze and interpret the findings and results.
  7. An article has typically the following headings: introduction, literature review, methodology including sampling, data, analysis, etc., findings, implications, limitations, and conclusion (Coşkun et al. 2019). The article structure in bibliometric research differs partially due to the unique nature of bibliometric analysis: (i) The heading of ‘literature review’ is not included in bibliometric research since bibliometric analysis is already a tool for analyzing the relevant literature. (ii) Bibliometric research does not include the heading of ‘sample and data’ as in the method section of empirical papers because the structure of any research field is examined in this research (i.e., the literature examined is also the sample of the research). Therefore, a bibliometric research paper typically includes the headings of introduction, method (data, analysis, results/findings), and conclusion/ discussion.