[論文レビュー] Ethnic Diversity Increases Scientific Impact.

Bedoor AlShebli, Talal Rahwan+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2018

scientometrics and bibliometrics research被引用数 12

ひとこと要約

本研究は24分野にまたがる900万件の論文および600万人の科学者を分析し、研究チーム内の民族的多様性および科学者の協働における多様性が、科学的インパクトを予測する最も強い要因であることを明らかにした。相関係数はグループレベルでr = 0.77、個人レベルでr = 0.55であった。ベースラインモデルで民族的背景をランダム化しても、現実の民族的多様性がインパクトとの間に強い関連を示し、粗くされた正確なマッチング（CEM）により因果関係が確認された。

ABSTRACT

Inspired by the numerous social and economic benefits of diversity, we analyze over 9 million papers and 6 million scientists spanning 24 fields of study, to understand the relationship between research impact and five types of diversity, reflecting (i) ethnicity, (ii) discipline, (iii) gender, (iv) affiliation and (v) academic age. For each type, we study group diversity (i.e., the heterogeneity of a paper's set of authors) and individual diversity (i.e., the heterogeneity of a scientist's entire set of collaborators). Remarkably, of all the types considered, we find that ethnic diversity is the strongest predictor of a field's scientific impact (r is 0.77 and 0.55 for group and individual ethnic diversity, respectively). Moreover, to isolate the effect of ethnic diversity from other confounding factors, we analyze a baseline model in which author ethnicities are randomized while preserving all other characteristics. We find that the relation between ethnic diversity and impact is stronger in the real data compared to the randomized baseline model, regardless of publication year, number of authors per paper, and number of collaborators per scientist. Finally, we use coarsened exact matching to infer causality, whereby the scientific impact of diverse papers and scientists are compared against closely matched control groups. In keeping with the other results, we find that ethnic diversity consistently leads to higher scientific impact.

研究の動機と目的

• 異なるタイプの多様性（民族的背景、分野、性別、所属機関、学術的年数）が科学的インパクトに与える影響を調査すること。
• インパクトを予測する際の、グループレベルの多様性（チーム構成）と個人レベルの多様性（協力者の多様性）の違いを明確にすること。
• 出版年、チーム規模、共同研究ネットワークの大きさなどの交絡要因を制御することで、民族的多様性が科学的インパクトに与える因果的効果を特定すること。
• 民族的多様性とインパクトの間の観察された相関関係が、単なる統計的誤差ではないことを検証するため、ランダム化ベースラインモデルを用いること。

提案手法

• 本研究は、24の学術分野にまたがる900万件の論文および600万人の科学者から成るデータセットを分析し、著者の民族的背景、分野、性別、所属機関、学術的年数に関する詳細なメタデータを含む。
• グループの多様性は、論文の著者リスト内における著者間の民族的背景の多様性として計算され、個人の多様性は科学者が過去に協働した相手の多様性として定義される。
• ランダム化ベースラインモデルは、著者の民族的背景を再配置しながら、他の論文および科学者の特性を維持することで構築され、実データとの比較が可能になる。
• 相関分析を用いて、各タイプの多様性と科学的インパクト（引用数で測定）との間の関連の強さを評価する。
• 粗くされた正確なマッチング（CEM）を適用し、類似した非多様な同僚と比較することで、多様な論文および科学者と比較可能な対照群を作成する。これにより因果推論が可能になる。
• 統計モデルは、出版年、著者数、共同研究者数を制御することで、民族的多様性の影響を明確に分離する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 研究チームにおける民族的多様性は、他のタイプの多様性と比較して、より高い科学的インパクトを予測するか？
• RQ2 チーム規模や出版年などの交絡要因を考慮した後でも、民族的多様性と科学的インパクトの間の関係は頑健か？
• RQ3 民族的背景をシャッフルしたランダム化ベースラインモデルと比較して、現実のデータでは民族的多様性とインパクトの関連がより強く現れるか？
• RQ4 他の協働的要因および人口統計的要因を除いて、民族的多様性が科学的インパクトに因果的に関与している程度はどの程度か？
• RQ5 科学者の協働ネットワークに基づく個人レベルの民族的多様性は、科学的インパクトをどの程度予測できるか？

主な発見

• 分析された5つの多様性タイプの中で、民族的多様性が科学的インパクトを予測する最も強い要因である。グループレベルでの相関係数はr = 0.77であった。
• 個人レベルの民族的多様性についても、インパクトとの間に強い正の相関が確認され、r = 0.55であった。
• 出版年、チーム規模、共同研究ネットワークの大きさに関わらず、現実のデータではランダム化ベースラインモデルよりも民族的多様性とインパクトの関連が顕著に強く保たれている。
• 粗くされた正確なマッチング（CEM）を用いて交絡要因を制御した後でも、多様な研究チームおよび民族的背景が多様な共同研究者を持つ科学者は、一貫して高いインパクトを持つ研究を生み出している。
• 因果推論フレームワークにより、民族的多様性が科学的インパクトを高める要因であることが確認された。相関関係にとどまらない。
• 結果は、研究された24の分野すべてにわたって成立しており、民族的多様性が科学的出力の質に広範かつ一般化可能な影響を及ぼしていることが示された。