[논문 리뷰] Building connections: How scientists meet each other during a conference

Mathieu Génois, Maria Zens외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 04.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 45인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 두 개의 국제 학술 회의에서 RFID 기반의 근접 추적 및 설문 조사 데이터를 활용하여 과학자들이 어떻게 사회적으로 연결되는지 분석한다. 교수들은 신뢰성 있는 연구자들보다 상호작용을 훨씬 적게 하며, 이는 회의가 정규직이 아닌 연구자들이 사회적 자본을 쌓는 데 중요한 장소임을 시사한다. 또한 접촉 동역학은 약 50%의 높은 전환율을 보이며, 초기 탐색 이후 며칠에 걸쳐 걸러내기 방식으로 변화한다.

ABSTRACT

We present the results of two studies on how individuals interact with each other during a international, interdisciplinary scientific conference. We first show that contact activity is highly variable across the two conferences and between different socio-demographic groups. However, we found one consistent phenomenon: Professors connect and interact significantly less than the other participants. We interpret this effect as non-tenured researchers using conferences to accumulate social capital, while established researchers already have such capital. We then show that groups mix well during conferences, but note that a language-based homophily is always present. Finally, we show that the dynamics of the contacts across days is also similar between conferences. First day connections are established, then filtering occurs during the following days. The connection turnover between consecutive days proves to be large ($\sim 50 \%$), and related to the intensity of interactions.

연구 동기 및 목표

• 학술 회의에서 과학적 상호작용의 시간적, 분야별, 의사소통적 역학을 이해하기 위해.
• 경력 단계, 분야, 언어와 같은 사회적 인구통계적 요인이 접촉 패턴에 어떻게 영향을 미치는지 조사하기 위해.
• 연속된 회의 일자 동안 사회적 네트워크의 변화를 분석하고, 접촉 전환율과 걸러내기 과정에 초점을 맞추기 위해.
• 개별 연결성과 상호작용 강도 분포를 유지하는 널 모델을 사용하여 관찰된 접촉 패턴의 유의미함을 평가하기 위해.
• 특히 신뢰성 없는 연구자들에게서 회의가 사회적 자본 축적에 어떤 역할을 하는지 탐색하기 위해.

제안 방법

• 20초 간격으로 두 학술 회의 동안 ~1.5m 이내의 얼굴 마주침을 기록하기 위해 RFID 기반 센서(SocioPatterns 시스템)를 사용하였다.
• 참가자의 직위, 분야, 거주국, 모국어, 연령, 성별, 회의 역할에 관한 설문 조사 데이터를 수집하였다.
• 사회적 인구통계적 집단 간 연결성(접촉 수)과 상호작용성(가중치가 부여된 접촉 지속 시간)의 접촉 행렬을 구성하였다.
• 세 가지 널 모델을 적용: P[k] (개별 차수를 유지), P[p(w)] (가중치 분포를 유지), P[iso(Γ)] (네트워크 구조와 가중치 상관관계를 유지)를 사용하여 유의미성 검증.
• 각 접촉 행렬 요소의 z-점수를 계산하여 무작위 기대값에서의 벗어남을 평가하였으며, 유의수준은 p < 0.01로 조정하였고, 매트릭스 크기에 따라 조정되었다.
• 각 그룹 간 쌍에 대해 100번의 무작위화를 수행하여 분포를 생성하고, 각 그룹 쌍에 대한 p-값을 계산하기 위해 통계적 검정을 실시하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 과학적 회의에서 다양한 사회적 인구통계적 집단 간 접촉 활동은 어떻게 달라지나?
• RQ2 교수들은 신뢰성 있는 연구자들과 비교해 얼마나 많은 사회적 상호작용을 하는가?
• RQ3 다학제적 회의에서 언어나 국적은 접촉 패턴(동질성)을 어떻게 형성하는가?
• RQ4 회의의 연속된 일자 동안 접촉 네트워크는 어떻게 변화하는가?
• RQ5 하루 간의 접촉 전환율은 어느 정도이며, 이는 상호작용 강도와 어떻게 관련되어 있는가?

주요 결과

• 동일한 회의 참석율을 보임에도 불구하고, 교수들은 다른 참가자들보다 상호작용을 유의미하게 적게 하며, 이는 그들이 사회적 네트워킹에 덜 참여하고 있음을 시사한다.
• 신뢰성 있는 연구자들과 중간 경력 연구자들은 평균 또는 평균 이상의 연결성을 보이며, 이는 회의를 통해 사회적 자본을 적극적으로 구축하고 있음을 나타낸다.
• 연속된 일자 간의 접촉 전환율은 약 50%로, 사회적 네트워크 형성의 높은 역동성을 시사한다.
• 명백한 이중 단계 과정이 드러나며, 첫 번째 날에는 접촉 대상 탐색이 이루어지고, 이후 일자에는 걸러내기 및 선택적 재만남이 이루어진다.
• 전반적인 분야 및 배경 간 혼합이 이루어지더라도, 언어 기반의 동질성 효과는 여전히 존재하며, 참가자들은 자신의 어원어를 공유하는 사람들과 더 자주 상호작용한다.
• 널 모델 분석을 통해 관찰된 그룹 간 상호작용 차이가 통계적으로 유의미하다는 것이 확인되었으며, 특히 교수와 신뢰성 없는 연구자 간의 상호작용에서 뚜렷하게 나타난다.