[論文レビュー] The Complex Network of Evolutionary Computation Authors: an Initial Study

Carlos Cotta, J. J. Merelo|ArXiv.org|Jul 27, 2005

Complex Network Analysis Techniques参考文献 15被引用数 13

ひとこと要約

本研究は、DBLPデータベースからのデータを用いて進化計算分野における共同著者ネットワークを分析し、スケールフリーやスモールワールド的性質を示す高密度な内部結合性を持つネットワークであることが明らかになった。プロシーディングス編集者としての役割が、中心性指標を歪める長距離リンクの主な要因であることが判明し、科学的影響力のより正確な把握のため、プロシーディングスを除外することが推奨された。プロシーディングスを除外した際には、D.E. ゴールドバーグやZ. ミハレヴィッチらが中心的役割を果たす重要な研究者として浮き彫りになった。

ABSTRACT

EC paper authors form a complex network of co-authorship which is, by itself, a example of an evolving system with its own rules, concept of fitness, and patterns of attachment. In this paper we explore the network of authors of evolutionary computation papers found in a major bibliographic database. We examine its macroscopic properties, and compare it with other co-authorship networks; the EC co-authorship network yields results in the same ballpark as other networks, but exhibits some distinctive patterns in terms of internal cohesion. We also try to find some hints on what makes an author a sociometric star. Finally, the role of proceeding editorship as the origin of long-range links in the co-authorship network is studied as well.

研究の動機と目的

• 進化計算分野における共同著者ネットワークの構造的性質を、複雑系として理解すること。
• プロシーディングス編集者としての役割が、ネットワークのトポロジーおよび中心性指標に与える影響を調査すること。
• 社会的測度ネットワーク分析を用いて、ECコミュニティにおける最も中心的かつ影響力のある研究者を同定すること。
• 出版タイプ（例：学術誌 vs. プロシーディングス）の違いによって得られる共同著者ネットワークが、異なる構造的パターンを示すかどうかを評価すること。
• 中心性計算からプロシーディングスを除外することで、科学的影響力のより正確な表現を提供すること。

提案手法

• 主にコンピュータ科学の学術誌および国際会議をカバーするDBLPデータベースの文献情報データを用いて、共同著者ネットワークを構築した。
• ネットワークトポロジーを評価するために、次数分布、クラスタ係数、最短経路計算などの複雑ネットワーク解析手法を適用した。
• 各研究者について、媒介性、近接性、共同著者数という3つの中心性指標を計算し、主要な参加者を同定した。
• ネットワークからプロシーディングスを段階的に除外することで、ネットワーク指標および中心性ランクに与える影響を評価した。
• 構造化されたDBLPページを自動でスクレイピングし、高い正確性で共同著者リンクを抽出した。
• プロシーディングスを含む・含まない状況で結果を比較し、編集者としての役割がネットワーク構造に与える影響を隔離した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 進化計算分野における共同著者ネットワークのマクロ的性質は何か？ 他の科学的ネットワークと比べてどう異なるか？
• RQ2 プロシーディングス編集者としての役割が、共同著者ネットワークにおける中心性指標にどの程度歪みをもたらすか？
• RQ3 プロシーディングス編集者としての役割を分析から除外した場合、どの研究者が最も中心的であると浮き彫りになるか？
• RQ4 EC共同著者ネットワークの構造的特徴は、他の科学コミュニティのそれと比べてどう異なるか？
• RQ5 複数機関が共同で編集するプロシーディングスに起因する長距離リンクは、平均経路長を短縮し、ネットワークの接続性をどのように向上させるか？

主な発見

• EC共同著者ネットワークは、スケールフリーかつスモールワールド的性質を示しており、べき乗則に従う次数分布と高いクラスタ係数を有し、他の科学的ネットワークと類似している。
• プロシーディングス編集者としての役割は、長距離リンクを生成し、ネットワークに含めた場合、平均経路長と最大経路長がそれぞれ2単位および3単位短縮される。
• プロシーディングスを除外することで、距離分布がより対称的になり、媒介性と近接性中心性指標の一致度が向上（上位10名中7名が一致、前回は6名）した。
• D.E. ゴールドバーグ、K. デブ、M. ショーナーは、それぞれ63人、55人、52人の共同著者を有する上位10位以内の著者としてランクインした。
• プロシーディングスを除外した場合、Z. ミハレヴィッチは近接性中心性でトップ（20.21）、媒介性で5位（12.58）となり、科学的中心性が顕著に高まった。
• プロシーディングスの除外により、実際の共同作業パターンに基づく科学的影響力のより正確な像が得られ、かつては評価が低く抑えられていた研究者が、実態に即した注目を浴びるようになった。