मान लीजिए दो शोध-पत्र हैं। उनके शीर्षक अलग हैं, लेखक अलग हैं, और उन्होंने कभी एक-दूसरे का हवाला भी नहीं दिया। लेकिन जब दोनों की संदर्भ-सूचियों को साथ-साथ रखकर देखा जाता है, तो उनमें कई एक जैसी किताबें और एक जैसे शोध-पत्र दिखाई देते हैं। अगर दो अध्ययनों ने एक जैसी सामग्री पढ़कर उस पर अपने विचार खड़े किए हैं, तो बहुत संभव है कि वे मिलती-जुलती समस्याओं पर काम कर रहे हों। संदर्भों के इस मेल से दस्तावेज़ों की निकटता मापने का तरीका ही ‘ग्रंथसूची युग्मन (Bibliographic Coupling)’ है।
सरल शब्दों में, ग्रंथसूची युग्मन का अर्थ है ‘जब दो दस्तावेज़ किसी तीसरे एक ही दस्तावेज़ का साथ-साथ हवाला देते हैं, तो उन्हें आपस में जुड़ा हुआ मानना, और जितने अधिक दस्तावेज़ों का साझा हवाला हो, उन्हें उतना ही निकट समझना’। इसे पहली बार 1963 में अमेरिका के मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी (MIT) के एम. एम. केसलर (M. M. Kessler) ने प्रस्तावित किया था। उद्धरण-संबंधों से दस्तावेज़ों की समानता गिनने वाले तरीकों में इसे सबसे शुरुआती माना जाता है।
इस लेख में हम क्रम से देखेंगे कि ग्रंथसूची युग्मन कैसे शुरू हुआ, युग्मन की तीव्रता कैसे गिनी जाती है, यह सह-उद्धरण विश्लेषण से कैसे अलग है, और आज इसका उपयोग कहाँ होता है।
साझा संदर्भ, पड़ोसी दस्तावेज़
ग्रंथसूची युग्मन की शुरुआत कैसे हुई?
1960 के दशक की शुरुआत में वैज्ञानिक शोध-पत्रों की संख्या तेज़ी से बढ़ रही थी। शोधकर्ताओं के लिए अपने क्षेत्र का सब कुछ पढ़ पाना लगातार असंभव होता जा रहा था, और संबंधित शोध-पत्रों को चुनकर समूहों में बाँटने के एक नए तरीके की ज़रूरत थी।
केवल शीर्षक या सार देखकर कई संबंध छूट जाते थे। क्योंकि बिल्कुल अलग शब्दों का उपयोग करने वाले दो शोध-पत्र वास्तव में एक ही प्रयोग के परिणामों पर आधारित हो सकते हैं। लेख के बाहरी रूप की बजाय उसके आधार बने प्रमाणों की तुलना करने का विचार इसी उलझन से निकला।
(1) विषय-शब्दों की जगह उद्धरण
उस समय तक दस्तावेज़ों को समूहों में बाँटने का आधार मुख्य रूप से लोगों द्वारा दिए गए विषय-शब्द और वर्गीकरण कोड थे। लेकिन एक ही अवधारणा को अलग-अलग क्षेत्रों में अक्सर अलग नामों से पुकारा जाता था, इसलिए इनमें आसानी से अंतर आ जाता था। केसलर का मानना था कि लेखक द्वारा स्वयं चुने गए संदर्भ ही विषय-वस्तु को सबसे अच्छी तरह दिखाने वाले सुराग हैं।
(2) 1963 का प्रस्ताव
केसलर ने एक अमेरिकी प्रलेखन पत्रिका में प्रकाशित शोध-पत्र में इस अवधारणा को प्रस्तुत किया और भौतिकी के शोध-पत्रों पर प्रयोग भी किए। वे यह दिखाना चाहते थे कि संदर्भ साझा करने वाले शोध-पत्रों को एक साथ रखने पर सचमुच मिलते-जुलते विषयों के समूह बनते हैं।
(3) उद्धरण सूचकांक से मुलाकात
लगभग उसी समय यूजीन गारफ़ील्ड (Eugene Garfield) ने विज्ञान उद्धरण सूचकांक बनाया, जिससे बड़ी मात्रा में उद्धरण-जानकारी संभालने का आधार तैयार हुआ। गारफ़ील्ड ने भी ग्रंथसूची युग्मन के विचार को अपनाया और अपने काम में उसका उपयोग किया।
युग्मन की तीव्रता कैसे गिनें
गणना का तरीका बहुत सरल है। दो दस्तावेज़ों की संदर्भ-सूचियों को साथ-साथ रखें और जो प्रविष्टियाँ दोनों में हैं, उनकी संख्या गिन लें। इस संख्या को ‘युग्मन तीव्रता’ कहा जाता है।
- युग्मन तीव्रता (Coupling Strength): वे दस्तावेज़ जिनका दोनों दस्तावेज़ों ने साथ-साथ हवाला दिया है, उनकी संख्या। यदि A और B दोनों C, D और E का हवाला देते हैं, तो तीव्रता 3 होगी; मान जितना बड़ा हो, दोनों दस्तावेज़ों के विषय के निकट होने की संभावना उतनी अधिक मानी जाती है।
- युग्मन इकाई (Unit of Coupling): दो दस्तावेज़ों को जोड़ने वाला हर एक साझा संदर्भ; यह शब्द केसलर ने इस्तेमाल किया था। यदि एक भी न हो, तो दोनों दस्तावेज़ों को युग्मित नहीं माना जाता।
- सामान्यीकरण (Normalization): जिस शोध-पत्र की संदर्भ-सूची जितनी लंबी होती है, संयोग से मेल होने की संभावना भी उतनी बढ़ जाती है, इसलिए वास्तविक विश्लेषण में कभी-कभी सूची की लंबाई को ध्यान में रखकर मान को समायोजित किया जाता है।
यह विचार एक शोध-पत्र से आगे बढ़कर लेखकों के स्तर तक भी फैलाया जा सकता है। दो शोधकर्ताओं के सभी लेखों के संदर्भ इकट्ठा करके उनका मेल गिना जाए, तो पता चल सकता है कि किसकी बौद्धिक जड़ें मिलती-जुलती हैं। 2008 में दांगझी झाओ (Dangzhi Zhao) और आंद्रेयास श्ट्रोटमान (Andreas Strotmann) ने इसे लेखक ग्रंथसूची युग्मन विश्लेषण के नाम से व्यवस्थित किया। उन्होंने यह भी बताया कि लेखक जब तक लिखते रहते हैं, उनके संदर्भ भी बढ़ते रहते हैं, इसलिए लेखक स्तर पर युग्मन तीव्रता समय के साथ बदल सकती है।
यह सह-उद्धरण विश्लेषण से कैसे अलग है?
ग्रंथसूची युग्मन के साथ अक्सर जिस तरीके का नाम लिया जाता है, वह है सह-उद्धरण विश्लेषण। दोनों उद्धरणों से समानता मापते हैं, लेकिन दोनों की दिशा बिल्कुल उलटी है।
(1) पीछे देखना या आगे देखना
ग्रंथसूची युग्मन उन दस्तावेज़ों को देखता है जिनका दो शोध-पत्रों ने ‘हवाला दिया’, यानी अतीत की ओर। इसके विपरीत, 1973 में हेनरी स्मॉल (Henry Small) द्वारा प्रस्तावित सह-उद्धरण विश्लेषण उन बाद के दस्तावेज़ों को देखता है जिन्होंने दोनों शोध-पत्रों का ‘साथ-साथ हवाला दिया’। एक बाहर जाते तीर गिनता है, दूसरा अंदर आते तीर।
(2) स्थिर मान और बढ़ता मान
किसी शोध-पत्र के संदर्भ उसके प्रकाशित होते ही तय हो जाते हैं। इसलिए दो शोध-पत्रों के बीच ग्रंथसूची युग्मन तीव्रता समय के साथ नहीं बदलती। सह-उद्धरण हर नए शोध-पत्र के आने पर बढ़ सकता है, इसलिए शैक्षणिक जगत का मूल्यांकन जुड़ते रहने के साथ यह बदलता है।
(3) नए शोध-पत्रों के लिए मज़बूत
यह अंतर एक फ़ायदा भी बन सकता है। जो शोध-पत्र अभी-अभी प्रकाशित हुआ है और जिसका किसी ने हवाला नहीं दिया, उसका सह-उद्धरण से विश्लेषण नहीं हो सकता। लेकिन उसके संदर्भ शुरू से मौजूद होते हैं, इसलिए ग्रंथसूची युग्मन से उसके पड़ोसी तुरंत खोजे जा सकते हैं। 1972 में रॉबर्ट एम्सलर (Robert Amsler) की तरह दोनों तरीकों को मिलाकर इस्तेमाल करने के प्रस्ताव भी इसी कारण आए।
आज ग्रंथसूची युग्मन का उपयोग कहाँ होता है?
आधी सदी से भी पुराना तरीका होने के बावजूद यह आज भी कई जगह इस्तेमाल होता है। डिजिटल उद्धरण-जानकारी की बाढ़ आने से इसका उपयोग-क्षेत्र उलटे और बढ़ गया है।
(1) संबंधित शोध-पत्रों की सिफ़ारिश
शैक्षणिक खोज सेवाएँ अक्सर किसी शोध-पत्र के साथ बहुत-से संदर्भ साझा करने वाले दूसरे शोध-पत्रों को ‘संबंधित शोध-पत्र’ के रूप में दिखाती हैं। शोधकर्ता इनके सहारे आगे बढ़कर वे पिछले अध्ययन खोज सकते हैं जो उनसे छूट गए थे।
(2) शोध का नक्शा बनाना
वैज्ञानिकमिति (साइंटोमेट्रिक्स) में बहुत-से शोध-पत्रों को युग्मन तीव्रता से जोड़कर शोध-विषयों के समूहों को नक्शे की तरह बनाया जाता है। हाल के शोध-पत्रों वाले क्षेत्रों की दिशा समझने में यह ख़ास तौर पर उपयोगी है।
(3) सीमाएँ भी स्पष्ट हैं
एक ही दस्तावेज़ का हवाला देने का मतलब यह नहीं कि दोनों एक ही बात कह रहे हैं। व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाली सांख्यिकी विधियों की किताब जैसे दस्तावेज़, जिनका हर क्षेत्र में हवाला दिया जाता है, बिल्कुल अलग विषयों वाले शोध-पत्रों को भी एक साथ बाँध सकते हैं। इसलिए परिणामों पर सीधे भरोसा करने के बजाय उन्हें दूसरे संकेतकों के साथ मिलाकर देखना बेहतर है।
एक ही किताबों की अलमारी से होकर आए लेख संभवतः पड़ोसी होते हैं, यही सरल विचार ग्रंथसूची युग्मन को समझने का पहला कदम है।
