[논문 리뷰] Gender-based homophily in collaborations across a heterogeneous scholarly landscape

Y. Samuel Wang, Carole J. Lee외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 03.

scientometrics and bibliometrics research인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 JSTOR 코퍼스 전반에 걸친 학술 협업에서 성별 동질성의 구조적, 구성적, 행동적 성분을 분리하는 새로운 방법을 개발한다. 성별 불균형과 시간에 따른 분야 간 성비 격차를 고려한 후에도 유의미한 행동적 동질성이 남아 있음을 발견하였으며, 분야 내 여성 비율이 높을수록 이러한 행동적 동질성을 탐지할 가능성이 더 높다는 점을 확인하였다.

ABSTRACT

In this article, we investigate the role of gender in collaboration patterns by analyzing gender-based homophily -- the tendency for researchers to co-author with individuals of the same gender. We develop and apply novel methodology to the corpus of JSTOR articles, a broad scholarly landscape, which we analyze at various levels of granularity. Most notably, for a precise analysis of gender homophily, we develop methodology which explicitly accounts for the fact that the data comprises heterogeneous intellectual communities and that not all authorships are exchangeable. In particular, we distinguish three phenomena which may affect the distribution of observed gender homophily in collaborations: a structural component that is due to demographics and non-gendered authorship norms of a scholarly community, a compositional component which is driven by varying gender representation across sub-disciplines and time, and a behavioral component which we define as the remainder of observed gender homophily after its structural and compositional components have been taken into account. Using minimal modeling assumptions, the methodology we develop allows us to test for behavioral homophily. We find that statistically significant behavioral homophily can be detected across the JSTOR corpus and show that this finding is robust to missing gender indicators in our data. In a secondary analysis, we show that the proportion of women representation in a field is positively associated with the probability of finding statistically significant behavioral homophily.

연구 동기 및 목표

• 학술 협업에서 관찰된 성별 동질성이 인구통계적 불균형과 분야별 성비 분포에 의해 완전히 설명될 수 있는지 테스트하는 것.
• 구조적 및 구성적 영향을 보정한 후에도 남는 행동적 성질의 동질성을 분리하는 것.
• 협업 네트워크에서 이질적인 지적 공동체와 교환 가능하지 않은 저자 배치를 고려하는 방법을 개발하는 것.
• 대규모 학술 데이터에서 누락되거나 정확하지 않은 성별 레이블에 대한 연구 결과의 탄력성을 평가하는 것.
• 분야 수준의 여성 비율과 행동적 동질성 탐지 가능성을 연결하여 탐색하는 것.

제안 방법

• 성별 동질성의 세 성분 분해를 제안함: 구조적(인구통계 및 성별에 무관한 규범), 구성적(분야 및 시간에 따른 성비 변화), 행동적(구조적 및 구성적 요인을 보정한 후 잔여 동질성).
• 하나의 하위분야 및 시간적 이질성에 따라 고려된 랜덤 배정 하에서 동질성의 근본 분포를 추정하기 위해 최소한의 모델링 가정을 사용함.
• 행동적 동질성의 통계적 검정을 위해 메트로폴리스-하스팅스 샘플러를 적용함.
• 1960–2017년 기간 동안 JSTOR 코퍼스의 공동저자 데이터를 분석하였으며, 협업 동역학을 집중적으로 분석하기 위해 단독저자 논문을 제외함.
• 이름 기반의 저자 수준 성별 할당을 활용하였으며, 비이원 및 이배성 개인에 대한 한계를 인정함.
• 구조적 및 구성적 영향을 분리하기 위해 논문 발표 연도와 하위분야 소속을 교란 변수로 통제함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 학술 협업에서 관찰된 성별 동질성이 하위분야 간 및 시간에 따른 성비 차이로 설명될 수 있는 정도는 어느 정도인가?
• RQ2 구조적 및 구성적 요인을 보정한 후에도 통계적으로 유의미한 행동적 성질의 동질성이 남아 있는가?
• RQ3 학술 분야 내 여성 비율이 행동적 동질성 탐지 가능성을 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 데이터에서 성별 레이블이 누락되거나 정확하지 않을 경우 연구 결과의 탄력성은 어떻게 되는가?
• RQ5 행동적 동질성이 지속되는 바탕으로 볼 때, 사회문화적 규범과 인식은 공동저자 결정에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• JSTOR 코퍼스 전반에서 통계적으로 유의미한 행동적 동질성이 탐지되었으며, 이는 성별 기반의 공동저자 선호가 인구통계적 및 구성적 요인을 초월해 지속된다는 것을 시사한다.
• 성별 레이블이 불완전하거나 정확하지 않을 경우에도 행동적 동질성 탐지 결과는 여전히 탄력적임을 확인함.
• 여성 비율이 높은 분야일수록 통계적으로 유의미한 행동적 동질성이 더 자주 나타나, 성비 다양성과 동질적 협업 패턴 간 잠재적 연관성이 있음을 시사한다.
• 연구 방법은 하위분야 및 시간적 이질성을 고려함으로써 행동적 동질성을 성공적으로 분리하였으며, 구성적 영향만으로는 관찰된 패턴을 설명할 수 없음을 입증함.
• 감도 분석 및 시뮬레이션 연구를 통해 연구 방법의 타당성을 검증하였으며, 분해 프레임워크의 신뢰성 확인됨.
• 결과는 사회문화적 규범과 인식이 행동적 동질성이 구조적 또는 구성적 요인으로서 완전히 설명되지 않는다는 점을 고려할 때, 공동저자 결정 형성에 핵심적인 역할을 할 수 있음을 시사한다.