[논문 리뷰] Two Decades of Network Science as seen through the co-authorship network of network scientists

Roland Molontay, Marcell Nagy|arXiv (Cornell University)|2019. 08. 22.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 25인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 1999–2019년 동안 52,406명의 네트워크 과학자들 간의 공동저자 네트워크를 분석하여 다학제적 분야로서 네트워크 과학의 발전을 맵핑한다. 구조적 네트워크 분석과 커뮤니티 탐지 기법을 활용해 전 세계적으로 연결되어 있지만 지역적으로 군집된 커뮤니티를 규명하였으며, 중국, 미국, 유럽 간의 강력한 협력 관계를 발견하였고, 네트워크 중심성과 과학지표적 영향력 간의 높은 상관관계를 확인하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 지난 20년간의 공동저자 네트워크를 통해 네트워크 과학 공동체의 진화를 맵핑하기 위해.
• 공동저자 네트워크 내에서 차수 분포, 중심성, 모듈성과 같은 구조적 성질을 조사하기 위해.
• 네트워크 과학 연구 내 핵심 커뮤니티, 협력 패턴, 시공간적 동역학을 규명하기 위해.
• 기존의 과학지표 지표(예: 인용 수)와 네트워크 기반 중심성 측정치를 비교하기 위해.
• 국제적 협력 환경를 평가하고 주요 국가 및 기관이 네트워크 과학을 어떻게 형성해 왔는지 분석하기 위해.

제안 방법

• 세 가지 선행 논문(Watts & Strogatz, Barabási & Albert, Girvan & Newman)을 인용한 29,528편의 네트워크 과학 논문을 수집하였다.
• 세 개의 주요 논문 중 하나 이상을 인용한 저자를 '네트워크 과학자'로 정의하였다.
• 최소한 한 편의 논문에서 공동저자로 참여한 52,406명의 네트워크 과학자 간의 공동저자 네트워크를 구축하였으며, 간선은 최소한 한 편의 논문에서의 공동저자 관계를 나타낸다.
• Clauset-Newman-Moore의 금전적 모듈성 최적화 알고리즘을 적용하여 네트워크 내 커뮤니티를 탐지하였다.
• 공동저자 논문 기반으로 간선 가중치를 부여한 국가 네트워크를 활용하여 국제적 협력 패턴을 시각화하였다.
• 네트워크 중심성 측정치(예: 차수, 중간성)와 인용 수를 상관 분석하여 과학지표의 일치 정도를 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지난 20년간 네트워크 과학자들의 공동저자 네트워크는 크기, 연결성, 위상 구조 측면에서 어떻게 변화해 왔는가?
• RQ2 가장 큰 커뮤니티 내에서 지배적인 연구 분야와 지리적 분포는 무엇인가?
• RQ3 네트워크 중심성 측정치는 기존의 과학지표 지표(예: 인용 수)와 어떻게 상관관계를 가지는가?
• RQ4 국제적 협력 패턴은 어떠한가? 어떤 국가 또는 지역이 다국적 연구에서 가장 활발한가?
• RQ5 공동저자 네트워크의 구조적 성질, 예를 들어 모듈성과 거대성분 크기 등은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화해 왔는가?

주요 결과

• 공동저자 네트워크는 52,406명의 네트워크 과학자와 29,528편의 논문을 포함하고 있으며, 거대성분은 총 노드 수의 62.8%인 32,904개 노드를 차지한다.
• 가장 큰 커뮤니티(14,136명)는 중국의 물리학자들이 지배하고 있으며, 미국과 유럽의 존재감도 뚜렷하다.
• 상위 10개 커뮤니티는 높은 동질성을 보이며, 예를 들어 10번째로 큰 커뮤니티는 93%가 신경과학자이며, 89%가 미국 소속이다.
• 중국은 총 네트워크 과학 논문 발표 수에서 선두를 차지하지만, 미국 과학자들은 국제 협력에서 가장 활발히 참여하고 있다.
• 유럽 국가들은 내부 협력이 밀도가 높아 국제 협력 네트워크에서 잘 연결된 지역적 군집을 형성하고 있다.
• 네트워크 중심성 측정치(예: 차수, 중간성)와 인용 수 사이에 강한 상관관계가 존재하여, 전통적인 과학지표 지표와의 일치가 확인되었다.