[論文レビュー] Who is the best connected scientist? A study of scientific coauthorship networks

M. E. J. Newman|RePEc: Research Papers in Economics|Nov 8, 2000

Complex Network Analysis Techniques被引用数 54

ひとこと要約

本稿は、物理学、生物医学研究、コンピュータサイエンス分野の文献データベースから科学的共同研究者ネットワークを構築し、分析することで協働パターンを調査している。中央性指標（媒介性、接近性）に加え、共著論文数と共同研究者の多様性に基づく新しい重み付き結束強度測定法を用いて、最も高い接続性を示す研究者を同定した。その結果、理論物理学分野において特に著しく発表活動が活発で、多数の強い共同研究を展開している研究者が、ネットワーク全体で最も中心的であることが明らかになった。

ABSTRACT

Using data from computer databases of scientific papers in physics, biomedical research, and computer science, we have constructed networks of collaboration between scientists in each of these disciplines. In these networks two scientists are considered connected if they have coauthored one or more papers together. We have studied many statistical properties of our networks, including numbers of papers written by authors, numbers of authors per paper, numbers of collaborators that scientists have, typical distance through the network from one scientist to another, and a variety of measures of connectedness within a network, such as closeness and betweenness. We further argue that simple networks such as these cannot capture the variation in the strength of collaborative ties and propose a measure of this strength based on the number of papers coauthored by pairs of scientists, and the number of other scientists with whom they coauthored those papers. Using a selection of our results, we suggest a variety of possible ways to answer the question "Who is the best connected scientist?"

研究の動機と目的

• 文献データベースからの実証的データを用いて、物理学、生物医学研究、コンピュータサイエンスの複数分野における科学的協働ネットワークの構造的性質を調査すること。
• 従来の社会的ネットワーク研究における限界を克服するため、主観的なアンケート回答の代わりに、大規模で客観的かつ信頼性の高い文献情報学的データを活用すること。
• 共同論文の数と共同研究者の多様性の両方を考慮した重み付き協働強度測定法を構築・適用すること。
• 媒介性や接近性といったネットワーク中心性指標を用いて、重み付きネットワークを焦点に、最も「接続性の高い」研究者を同定すること。
• 文献情報学的データベースが、ネットワーク科学および社会的システムの物理学的アプローチに向けた豊富でスケーラブルなデータソースとしての有効性を示すこと。

提案手法

• 1995年から1999年までの論文をカバーする4つのデータベース（Los Alamos e-Print Archive, MEDLINE, SPIRES, NCSTRL）から、非重み付き共同研究者ネットワークを構築した。
• 従来の手法に比べて10倍速いO(N³)のアルゴリズムを用いて、媒介性中心性を計算した。
• 共同論文の数と、それらの論文に参加する他の共同研究者の数に基づく、重み付き協働関係の結束強度測定法を提案した。
• 重み付きネットワークを用いて、重み付き接近性中心性を計算し、他の研究者との平均距離が最も短い研究者を同定した。
• 平均路長、次数分布、および「ファネリング効果」（ほとんどの研究者ペア間の最短経路が1〜2人の仲介者を経由する）といったネットワーク特性を分析した。
• ランダムグラフモデルやスケーリング解析を含む統計物理学的手法を用い、ネットワーク構造とスモールワールド性の解釈を行った。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 物理学、生物医学研究、コンピュータサイエンス分野における科学的共同研究者ネットワークの統計的性質は何か？
• RQ2 媒介性や接近性中心性といったネットワークメトリクスは、これらのネットワーク内で最も接続性の高い研究者をどのように同定するか？
• RQ3 従来の非重み付きネットワークは、研究者間の協働関係の真の強度をどの程度正しく反映していないか？
• RQ4 共著論文頻度と共同研究者の多様性に基づく重み付き協働強度測定法を組み込むことで、最も接続性の高い研究者の同定にどのような影響を与えるか？
• RQ5 著しく発表活動が活発で、かつ高い接続性を持つ研究者が、科学的協働ネットワーク全体の接続性とスモールワールド構造をどのように形成しているか？

主な発見

• ネットワーク全体における研究者間の平均路長は小さく、ネットワークサイズに対して対数的にスケーリングするため、ランダムグラフモデルと整合する「スモールワールド」構造であることが示された。
• 研究者1人あたりの共同研究者数の分布は、パワーローの形を示すが、研究期間が有限であるため、そのずれが生じる可能性がある。
• 「ファネリング効果」が観察された：ほとんどの研究者ペア間で、最短経路の大部分が1〜2人の仲介者を経由しており、協働関係が少数の中心的ハブを通じて広がっていることを示している。
• 高い媒介性中心性を示す研究者、特に頻繁な協働と多数の共同研究者を有する研究者が、ネットワーク内で最も中心的であることが明らかになった。
• 重み付き協働関係の結束強度測定法は、科学的関係の強度の違いを的確に捉えており、多数の共同論文と多様な共同研究者グループを有する研究者が、より中心的であることを示している。
• 理論物理学分野の研究者、特に著しく発表活動が活発で、他の中心的研究者と強い関係を有する研究者が、ネットワーク全体で最も接続性の高い研究者として同定された。特に、ネットワーク内で高い媒介性と接近性を示す理論物理学者の例が挙げられる。