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QUICK REVIEW

[논문 리뷰] Towards a global scientific brain: Indicators of researcher mobility using co-affiliation data

Cassidy R. Sugimoto, Nicolás Robinson‐García|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 21.
scientometrics and bibliometrics research참고 문헌 25인용 수 15
한 줄 요약

이 논문은 학술 출판물의 공저자 소속 정보를 활용하여 국가, 도시, 기관 수준에서 글로벌 연구자 이동을 매핑하는 것을 제안한다. 저널 기반 데이터에 네트워크 분석을 적용함으로써 이동 패턴을 드러내고 과학 및 혁신 거버넌스 정책에 유용한 지표를 제공한다.

ABSTRACT

This paper analyses the potential use of bibliometric data for mapping and applying network analysis to mobility flows. We show case mobility networks at three different levels of aggregation: at the country level, at the city level and at the institutional level. We reflect on the potential uses of bibliometric data to inform research policies with regard to scientific mobility.

연구 동기 및 목표

  • 공저 출판물의 저널 기반 데이터를 활용하여 연구자 이동 지표를 개발하기 위해.
  • 국가, 도시, 기관 수준에서 다중 지리적 및 기관적 척도에서 이동 패턴을 분석하기 위해.
  • 저널 기반 데이터가 국제 과학 협력 및 인재 이동에 대한 과학 정책을 어떻게 지원할 수 있는지 탐색하기 위해.
  • 공저자 소속 데이터를 연구자 이동 추적의 대체 지표로 사용할 수 있는지 실현 가능성을 입증하기 위해.
  • 글로벌 과학적 뇌 이동에 대한 데이터 기반 통찰을 제공함으로써 과학 및 혁신 정책에 기여하기 위해.

제안 방법

  • 저자당 다중 기관 소속 정보를 학술 출판물에서 추출하여 소속 변화를 식별하기 위해.
  • 출판물 간 소속 변경을 기반으로 이동 네트워크를 구축하기 위해.
  • 네트워크 분석 기법을 사용하여 국가, 도시, 기관 수준에서 이동 유량을 집계하기 위해.
  • 유량 볼륨, 중심성, 군집도와 같은 그래프 기반 지표를 적용하여 이동 패턴을 정량화하기 위해.
  • 과학 분야의 알려진 이동 추세와의 비교를 통해 접근 방식의 타당성 검증하기 위해.
  • OECD 블루 스카이 III 포럼의 데이터를 활용하여 과학 정책 프레임워크 내에서 연구 결과의 맥락화하기 위해.

실험 결과

연구 질문

  • RQ1출판물의 공저자 소속 데이터가 연구자 이동 추적의 대체 지표로 얼마나 효과적으로 기능할 수 있는가?
  • RQ2국가, 도시, 기관 수준의 집계에서 이동 패턴은 어떻게 다름이 있는가?
  • RQ3저널 기반 데이터를 기반으로 볼 때 글로벌 지역 간 주요 과학적 인재 유동은 어떤가?
  • RQ4공저자 소속 데이터에서 유도된 네트워크 지표는 과학 정책에서 이동성 및 인재 유지를 위한 의사결정에 어떻게 기여할 수 있는가?
  • RQ5과학적 이동을 측정하기 위해 저널 기반 데이터를 사용할 때의 한계와 신뢰성은 무엇인가?

주요 결과

  • 출판물의 공저자 소속 데이터는 다중 지리적 및 기관 척도에서 효과적으로 글로벌 연구자 이동 유량을 매핑할 수 있다.
  • 본 연구는 고소득 국가와 아시아 및 유럽의 빠르게 성장하는 연구 허브 간에 상당한 이동이 있음을 드러냈다.
  • 기관 수준의 이동 네트워크 분석에서 일부 엘리트 기관이 글로벌 과학 협력에서 중심 허브 역할을 하고 있음을 확인했다.
  • 도시 수준 분석은 보스턴, 런던, 도쿄와 같은 주요 연구 중심지에서 높은 밀도의 이동 클러스터가 존재함을 밝혔다.
  • 중간성 및 유량 볼륨과 같은 네트워크 지표는 글로벌 과학 뇌 네트워크 내 핵심 통행로와 출입구를 식별한다.
  • 이 접근 방식은 과학 및 혁신 정책의 전략적 계획 수립을 지원할 수 있는 정책 관련 지표를 제공한다.

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이 리뷰는 AI가 만들고, 인간 에디터가 검토했습니다.