[論文レビュー] Driving forces in researchers mobility

Floriana Gargiulo, Timotéo Carletti|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2013

Complex Network Analysis Techniques参考文献 12被引用数 4

ひとこと要約

本研究は、1955年から2009年までのAPS発行論文の大規模データセットを用いて学術的移動を分析し、研究者の職業的経歴を機関の所属関係から再構築している。研究では、地理的要因に比べて言語的・歴史的つながりが二次的である中で、機関のランクとキャリア記憶、特に最初の所属機関が移動パターンを強く予測することが明らかになった。

ABSTRACT

Starting from the dataset of the publication corpus of the APS during the period 1955-2009, we reconstruct the individual researchers trajectories, namely the list of the consecutive affiliations for each scholar. Crossing this information with different geographic datasets we embed these trajectories in a spatial framework. Using methods from network theory and complex systems analysis we characterise these patterns in terms of topological network properties and we analyse the dependence of an academic path across different dimensions: the distance between two subsequent positions, the relative importance of the institutions (in terms of number of publications) and some socio-cultural traits. We show that distance is not always a good predictor for the next affiliation while other factors like "the previous steps" of the career of the researchers (in particular the first position) or the linguistic and historical similarity between two countries can have an important impact. Finally we show that the dataset exhibit a memory effect, hence the fate of a career strongly depends from the first two affiliations.

研究の動機と目的

• 研究者のキャリア経歴に関する実証的データを用いて、学術的移動の背後にある要因を理解すること。
• 地理的距離、機関ランク、社会文化的要因が移動意思決定に与える相対的影響を評価すること。
• 移動パターンに記憶効果が存在するかどうか、特に最初の学術的所属機関の影響を調査すること。
• 複雑系手法を用いて、個々の経歴レベルおよび集計的ネットワークレベルでの移動をモデル化すること。
• 空間的埋め込み、言語的類似性、歴史的つながりが移動ネットワークをどのように形作っているかを評価すること。

提案手法

• 1955年から2009年までのAPS発行論文に記載された時系列的機関所属関係から、研究者の個別的経歴を再構築した。
• CEPIIのGIS座標、国境間距離、言語的・歴史的相関を用いて、経歴を地理空間に埋め込んだ。
• 大学間および国間の移動フローを示す有向かつ重み付きネットワークを構築した。
• 次数、強度、クラスタリング係数、相関性といったトポロジー的性質を分析するため、ネットワーク理論を適用した。
• 記憶効果を検出するために、二段階遷移と単一ステップ確率の積を比較する記憶に基づく遷移モデルを用いた。
• 出版出力に基づいて機関をランクR1～R5に分類し、ランク依存の移動確率を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 地理的距離は、機関間の学術的移動をどの程度予測できるか？
• RQ2 機関ランクは、より高いランクの大学への移動確率にどのように影響するか？
• RQ3 最初の学術的所属機関は、長期的なキャリア的移動をどのように形作るか？
• RQ4 国々間の言語的および歴史的類似性は、研究者の移動にどのような役割を果たすか？
• RQ5 移動パターンは、単純な距離またはランクベースのモデルを上回る記憶効果を示すか？

主な発見

• 90％の研究者が最大4つの大学と3か国の訪問にとどまり、大多数の経歴は短い（2～4ステップ）。
• 最初の所属機関に強い記憶効果がある：低ランク機関で始める研究者は、トップランク機関への到達確率が極めて低い。
• 高ランク機関での二度の連続所属は、高ランク機関への継続的配置をほぼ保証するが、低ランク機関での二度の連続所属は上行移動を防ぐ。
• 高ランク機関（R4、1000 < n_p < 10,000）は最も一般的な目的地であり、R5機関（n_p > 10,000）へのアクセスは主に他の高ランク機関から行われる。
• 記憶効果は顕著である：単一ステップ遷移確率の積は、実際の二段階遷移を低く見積もっており、強い経路依存性が示唆される。
• 地理的隣接性は中央部の国々にのみ影響を及ぼすが、言語的および植民地的つながりは物理的距離よりも移動の主要な駆動要因である。