図書館が新しい研究分野の学術雑誌をそろえようとしていると考えてみましょう。その分野に関連する学術雑誌は数百誌に上りますが、予算は限られているため、すべてを購読することはできません。このとき、どの学術雑誌から選べば、研究者が必要な論文を最も多く見つけられるでしょうか。
図書館情報学では、この問いに対する古くからの手がかりとして「ブラッドフォードの法則(Bradford's Law of Scattering)」が挙げられます。ある主題の論文は少数の中核的な学術雑誌に多く集中し、残りは数多くの学術雑誌に少しずつ分散して掲載されるという規則です。
本資料では、ブラッドフォードの法則が生まれた背景と意味、領域の分け方、図書館や研究現場での活用、そしてこの法則を使う際の注意点まで、わかりやすく整理します。
ブラッドフォードの法則の理解と活用
ブラッドフォードの法則が生まれた背景
この法則を初めて説明したのは、英国ロンドンの科学博物館図書館(Science Museum Library)の司書だったサミュエル・クレメント・ブラッドフォード(Samuel Clement Bradford)です。彼は、科学情報があまりにも多くの学術雑誌に分散しているため、研究者が必要な論文をすべて見つけられないという問題に、長年関心を寄せていました。
ブラッドフォードは応用地球物理学と潤滑という二つの主題を選び、関連論文がどの学術雑誌にどれだけ掲載されているかを、一つひとつ数えました。そして1934年、英国の工学雑誌『エンジニアリング(Engineering)』にその結果を発表しました。
調査結果は明確でした。ごく少数の学術雑誌がその主題の論文を非常に多く掲載し、残りの大半の学術雑誌は関連論文を一、二編ずつしか掲載していませんでした。ブラッドフォードはこの現象を「分散(Scattering)」と呼び、そのため、この法則はブラッドフォードの分散則とも呼ばれています。
彼がこの問題に取り組み続けたのには理由がありました。当時、科学学術雑誌は急速に増えていましたが、その膨大な論文を主題別にまとめて紹介する抄録誌や索引は、一部の主題しか扱っていませんでした。ブラッドフォードは、どの学術雑誌に何が掲載されているかを把握してこそ、漏れのない情報サービスを構築できると考えており、この調査はそうした問題意識から生まれたものでした。
中核領域と周辺領域を分ける方法
ブラッドフォードの法則を確かめるには、まず、ある主題の学術雑誌を、関連論文の掲載数が多い順に並べます。次に、全体の論文数がほぼ均等に三分割されるよう、学術雑誌を三つのグループに分けます。
(1) 中核領域
先頭のグループでは、ごく少数の学術雑誌だけで全論文の3分の1を占めます。これらの学術雑誌を、その分野の中核誌と呼びます。
(2) 第二領域
同じ数の論文を集めるには、中核領域の数倍の学術雑誌が必要になります。
(3) 第三領域
最後の3分の1を集めるには、第二領域のさらに数倍の学術雑誌を調べなければなりません。
このとき、三つの領域の学術雑誌数は、おおよそ1 : n : n²の比率になります。たとえばnが5なら、中核誌5誌、第二領域25誌、第三領域125誌というように増えていきます。同じ数の論文をさらに得ようとするほど、調べる必要のある学術雑誌が幾何級数的に増えていくわけです。
これを研究者の立場から考えると、より実感できます。中核誌を数誌調べるだけでも重要な論文のかなりの部分に出会えますが、残りの論文まで漏れなく探すには、名前も聞き慣れない学術雑誌を数十誌、数百誌も調べなければなりません。検索に費やす労力に対して、新たに得られる論文が次第に少なくなるのです。
図書館や研究現場での活用
ブラッドフォードの法則が最初に使われたのは、図書館の蔵書管理です。司書はこの法則に基づき、少ない予算でも利用者にとって最も役立つ学術雑誌から優先して選ぶことができます。
- 学術雑誌の購読(Journal Subscription)：中核領域の学術雑誌を優先的に購読し、周辺領域の論文は相互貸借や文献複写サービスで補います。
- 文献検索(Literature Search)：研究者は中核誌から調べることで、短時間で重要な論文を数多く見つけることができます。
- 索引データベース(Indexing Database)：学術データベースでは、どの学術雑誌を優先して収録するかを決める際に、この分布を参考にします。
この考え方は、後にユージン・ガーフィールド(Eugene Garfield)が科学引用索引を作成する際にも影響を与えました。少数の学術雑誌が複数の分野で共通して中核的な役割を果たすというガーフィールドの観察も、ブラッドフォードが示した集中と分散の延長線上にあります。
ブラッドフォードの法則を使う際の注意点
ブラッドフォードの法則は幅広く役立ちますが、あらゆる場合に必ず当てはまる自然法則ではありません。実際の分布は、主題をどの程度広く設定するか、調査期間をどれくらいにするかによって変わります。
複数の学問が交わる融合分野では、中核誌がはっきりせず、論文がはるかに広く分散することがよくあります。人文学のように、学術雑誌よりも単行本が重要な分野では、この法則をそのまま適用するのは困難です。
また、中核誌だけをそろえると、周辺領域に掲載された新しく独創的な研究を見逃す可能性があります。周辺領域の学術雑誌をすべて切り捨てるよりも、利用者の要望と研究の動向を併せて確認しながら、蔵書を継続的に見直すことが望まれます。
ブラッドフォードの法則は、著者ごとの論文数の分布を扱うロトカの法則(Lotka's Law)、単語の使用頻度を扱うジップの法則(Zipf's Law)とともに、計量書誌学の3大法則と呼ばれています。三つの法則はいずれも、少数の対象に多くの量が集中するという共通点があるため、併せて知っておくと、学術情報の流れをより広い視野で理解できます。
ブラッドフォードの法則は、情報が均等に分布していないという事実を、初めて数値で示した規則です。この法則を理解すれば、図書館は限られた予算をより賢く使い、研究者はあふれる論文の中で道筋を見つけることができます。
集中しているところから調べつつ、分散しているところも忘れないこと。それが、賢く学術情報を集めるための第一歩です。
