[論文レビュー] Two Decades of Network Science as seen through the co-authorship network of network scientists

Roland Molontay, Marcell Nagy|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2019

Complex Network Analysis Techniques参考文献 25被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、1999年から2019年までの20年間にわたり52,406人のネットワーク科学者を対象に共同著者ネットワークを分析し、多分野にまたがるネットワーク科学の進化をマッピングする。構造的ネットワーク解析とコミュニティ椦出を用いて、グローバルに接続された一方で地域的に凝集するコミュニティが明らかになった。中国、米国、ヨーロッパからの強い共同研究が観察され、ネットワーク中央性と科学的指標の相関が顕著に認められた。

ABSTRACT

Complex networks have attracted a great deal of research interest in the last two decades since Watts & Strogatz, Barabási & Albert and Girvan & Newman published their highly-cited seminal papers on small-world networks, on scale-free networks and on the community structure of complex networks, respectively. These fundamental papers initiated a new era of research establishing an interdisciplinary field called network science. Due to the multidisciplinary nature of the field, a diverse but not divided network science community has emerged in the past 20 years. This paper honors the contributions of network science by exploring the evolution of this community as seen through the growing co-authorship network of network scientists (here the notion refers to a scholar with at least one paper citing at least one of the three aforementioned milestone papers). After investigating various characteristics of 29,528 network science papers, we construct the co-authorship network of 52,406 network scientists and we analyze its topology and dynamics. We shed light on the collaboration patterns of the last 20 years of network science by investigating numerous structural properties of the co-authorship network and by using enhanced data visualization techniques. We also identify the most central authors, the largest communities, investigate the spatiotemporal changes, and compare the properties of the network to scientometric indicators.

研究の動機と目的

• 過去20年間におけるネットワーク科学コミュニティの共同著者ネットワークを通じた進化のマッピング。
• 度数分布、中央性、モジュラリティなどの構造的性質が共同著者ネットワークに与える影響の調査。
• ネットワーク科学研究における主要なコミュニティ、協働パターン、時空間的ダイナミクスの同定。
• 従来の科学的指標（被引用回数など）とネットワークベースの中央性指標の比較。
• 国際的協働の状況と、主要国・機関がネットワーク科学の発展に果たす役割の評価。

提案手法

• 3つの代表的論文（Watts & Strogatz, Barabási & Albert, Girvan & Newman）を引用する29,528件のネットワーク科学論文を収集。
• 少なくとも1本のこれらの記念的論文を引用する著者を「ネットワーク科学者」と定義。
• 52,406人のネットワーク科学者からなる共同著者ネットワークを構築し、少なくとも1本の論文で共同著者であった関係をエッジとして表現。
• Clauset-Newman-Mooreのグリーディモジュラリティ最大化アルゴリズムを用いてネットワーク内のコミュニティを検出。
• 共同著者論文に基づき、エッジ重み付きの国別ネットワークを用いて国際的協働パターンを可視化。
• 中央性指標（例：次数、媒介性）と被引用回数の相関を算出し、科学的指標との整合性を評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 過去20年間において、ネットワーク科学者の共同著者ネットワークは、サイズ、結合性、トポロジーの観点からどのように変化したか？
• RQ2 最大のコミュニティ内における主な研究分野と地理的分布は何か？
• RQ3 ネットワーク中央性指標は、被引用回数などの従来の科学的指標とどの程度相関しているか？
• RQ4 国際的協働のパターンはどのようなものか？どの国や地域が国境を越えた研究において最も活発か？
• RQ5 モジュラリティや巨大成分のサイズといった、共同著者ネットワークの構造的性質は、時間経過とともにどのように変化したか？

主な発見

• 共同著者ネットワークには52,406人のネットワーク科学者が含まれ、29,528件の論文が存在し、巨大成分は32,904ノード（全数の62.8％）を占める。
• 最大のコミュニティ（14,136人）は中国の物理学者が主導しており、米国およびヨーロッパからの強い存在が続く。
• 上位10のコミュニティは高い均質性を示す。例えば、10番目に大きなコミュニティは93％が神経科学者であり、89％が米国出身である。
• 中国はネットワーク科学論文の発表件数でリードしているが、米国科学者は国際的協働において最も活発である。
• ヨーロッパ諸国は内部での協働が密で、国際的協働ネットワークにおいても明確な地域的クラスタを形成している。
• ネットワーク中央性指標（例：次数、媒介性）と被引用回数の間に強い相関が認められ、従来の科学的指標と整合していることが示された。