[論文レビュー] Measuring the Globalization of Knowledge Networks

Caroline S. Wagner, Loet Leydesdorff|ArXiv.org|Nov 18, 2009

Innovation and Knowledge Management参考文献 53被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、知識ネットワークのグローバル化を測定する理論的根拠に基づくネットワーク分析手法を提案する。国際的な科学的共同研究の成長をモデル化するために優先的接続（preferential attachment）を用いる。ネットワーク理論に裏付けられた指標を導入することで、知識創出および移転のダイナミクスをよりよく理解し、科学政策の指標に理論的根拠をもたらすより洗練されたアプローチを提供する。

ABSTRACT

This paper presents a method of understanding the growth of global science as resulting from a mechanism of preferential attachment within networks. The paper seeks to contribute to the development of indicators of knowledge creation and transfer by presenting a theory and case study of network structures in science. It is our view that indicator development has suffered from a lack of attention to the theoretical basis for understanding the dynamics of knowledge creation. This lack has been due, in part, to the difficulty of measuring dynamic systems within social organizations. This paper attempts to fill this gap by proposing theory-based indicators of knowledge creation using network theory and analysis. The paper presents a hypothesis about the knowledge system that is explored by analyzing the growth of international collaboration in science.

研究の動機と目的

• 既存の知識創出および移転の指標に理論的根拠が欠けているという問題に対処すること。
• グローバルな科学的共同研究の構造の変化を反映する動的でネットワークベースの指標を開発すること。
• 優先的接続メカニズムが国際的研究ネットワークの成長をどのように駆動するかを明らかにすること。
• ネットワーク理論を実証的科学的成果データと統合した、科学政策に向けた枠組みを提供すること。
• 科学技術政策評価に用いられる指標の正確性および関連性を向上させること。

提案手法

• 国際的科学的共同研究の成長を動的システムとしてモデル化するためにネットワーク理論を適用する。
• 既存の接続性に基づいて新しい共同研究がどのように形成されるかを模擬するために、優先的接続をコアメカニズムとして用いる。
• 引用および共同著者データを分析して、国および機関ごとの知識ネットワークをマッピングする。
• 統計的ネットワーク分析を用いて、グローバル科学共同研究における構造的パターンを同定する。
• 科学出版物および国際的研究成果の実証データを用いてモデルを検証する。
• 理論的構造を観察可能なデータと統合し、政策関連の指標を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 優先的接続は国際的科学的共同研究ネットワークの進化にどのように影響するか？
• RQ2 グローバル知識ネットワークにどのようなネットワーク構造が現れ、それらは知識移転のパターンをどのように反映するか？
• RQ3 ネットワーク理論は、科学における知識創出および移転の測定をどの程度改善できるか？
• RQ4 ネットワークダイナミクスに基づく理論的指標は、従来の文献計測指標と比べてどのように異なるか？
• RQ5 ネットワーク構造の意味は、科学政策および国際的研究協力にどのようなインパクトを与えるか？

主な発見

• 国際的科学的共同研究の成長は、優先的接続メカニズムに従っており、既に多くの接続を持つ国や機関ほど新しい共同研究を形成しやすい。
• ネットワーク分析により、グローバル科学において構造的複雑性と相互依存性が増大していることが明らかになり、時間の経過とともにコア・パーリフェリー構造が顕在化している。
• ネットワークダイナミクスから導出された理論的指標は、従来の文献計測指標よりも洗練された洞察を提供する。
• モデルは知識ネットワークの動的性質を的確に捉えており、接続性がグローバル科学統合をどのように推進するかを示している。
• 出版データを用いた実証的検証により、高い接続性を持つ機関が知識拡散経路を支配していることが確認された。
• 本フレームワークは、グローバルな文脈において科学政策の成果をスケーラブルかつ理論的根拠に基づいて測定するための有効なアプローチを提供する。