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私のSSRNダウンロード数は良好ですか？論文年と分野別の無料ベンチマーク — ツール

これは翻訳です。正式版は英語の原文です。引用の際は原文をご参照ください。

Vadym Chernets · open source · 3 min read

学術的指標

SSRNに論文を投稿しました。数週間後、カウンターは7ダウンロードを表示します。それは悪い、普通、または良いですか？2026年7月まで、SSRNランキングを見て、その感覚を得ることができました。2026年7月15日、SSRNはランキングをサンセットさせました。ダウンロード数はすべての論文および著者ページに残りましたが、それらを比較できる番号は消えました。SSRNベンチマークは、その比較を戻す無料のオープンソースツールです。ダウンロード数、論文の年齢、および必要に応じて主題分野を指定します。類似の論文のうち、あなたがどのくらいの割合で先行しているかを大まかに教えます。

得られるもの

実行すると、4つのものが得られます。あなたの数字、比較対象となった論文のグループ、パーセンタイル、そしてそのグループの典型的な範囲（25%、中央値、75%、90%、95%）です。これらは「典型的よりはるかに低い」から「典型的よりはるかに高い」までの明確な評価とともに提示されます。また、年齢別に整理した完全な参照表、分野別の中央値ダウンロード数の表、利用可能な25の分野のリストを出力することもできます。複数の論文にわたるカウントの場合は、--papersで指定すればその数で割られます。

参照グループは、1996年から2026年にかけて25の分野で出版されたSSRN論文1,360件です。それらの生涯ダウンロード数カウンターはInternet Archiveのキャプチャから読み取られたもので、SSRNが自動クライアントへの配信を停止する前に取得されたものです。そのため、このスナップショットは再度収集することはできません。

数字が示すもの

ほとんどの著者は、データが示すもの以上の期待を持っています。その投稿年における中央値の論文は12ダウンロード、1～2年時点では25、2～5年で52、5～10年で130、10年以上で172です。成長は最初の3～4年に集中しており、その期間の中央値ダウンロード数はおおよそ毎年2倍になります。約5年後は、年齢グループ間の差は統計的に有意ではありません。

分野は年齢とほぼ同程度に重要です。1～3年前の論文について、中央値はBusiness で109、Social Sciences で71、Economics で65、Computer Science で46、Materials Science で23です。したがって、Business では悪く見えるカウントも、Engineering では普通のことがあります。分かっている場合は常に分野を示してください。

具体的な例

あなたの論文が社会科学の分野にあり、今年投稿されており、7回ダウンロードされているとしましょう:

python3 ssrn_benchmark.py --downloads 7 --months 2 --field "Social Sciences"

このツールは、同じ年代の24件の社会科学論文と比較し、パーセンタイルは約25%と報告され、中央値が14.5であること、論文の90%が82以下であることを示し、「typical以下」という判定を与えます。また、フィールドを無視した場合、約34パーセンタイルに位置していたことも指摘します。7がほとんどより低いことがわかりますが、典型的な新しい論文はたった十数ダウンロードしかなく、どこを目指すべきかを学びます。

結果の読み方

すべての回答には、それの読み方に関する短い注釈が付いています。保存されたアーカイブキャプチャが存在する論文は過剰に表現されているため、絶対的なレベルよりも分布の形状をより信頼してください。ダウンロードカウンターには自動化されたトラフィックが含まれています。ダウンロードと引用は弱い関連性しかありません。データ内の掲載日は年のみを含むため、年齢は通年で測定され、より短い期間は提供されていません。

始め方

Python 3が必要です。インストールするものはなく、アカウントも追加パッケージも不要です。ssrn_benchmark.pyとstudy1-wayback-downloads.csvの2つのファイルをダウンロードするか、リポジトリをクローンしてください。

git clone https://github.com/vadimchernets/ssrn-benchmark
cd ssrn-benchmark
python3 ssrn_benchmark.py --table
python3 ssrn_benchmark.py --downloads 40 --months 24 --field Economics

このコードはMITライセンス下にあり、データはCC BY 4.0の下にあるため、両方を再利用できます。すべてはgithub.com/vadimchernets/ssrn-benchmarkにあります。データはZenodoにアーカイブされており（DOI 10.5281/zenodo.22285871）、その背景にある分析はVadym Chernetsによる論文7ダウンロードは何を意味するのか？メトリック盲目性とSSRNランキング終了後の学術的注目の冷たいスタートです。

GitHubでssrn-benchmarkを表示

Vadym ChernetsはまたPoly A1を開発しており、これは異なる企業のAIが互いの仕事をチェックするアプリです。