[论文解读] Towards a global scientific brain: Indicators of researcher mobility using co-affiliation data

Cassidy R. Sugimoto, Nicolás Robinson‐García+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2016

scientometrics and bibliometrics research参考文献 25被引用 15

一句话总结

本文提出利用学术出版物中的共机构隶属关系数据，从国家、城市和机构三个层面绘制全球科研人员流动地图。通过将网络分析应用于文献计量数据，揭示了科研人员流动的模式，并为科技与创新治理提供了具有政策意义的指标。

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.

研究动机与目标

• 利用共同发表文献的文献计量数据，开发科研人员流动的指标。
• 在国家、城市和机构等多个地理与机构层级上分析流动模式。
• 探讨文献计量数据如何为国际科学合作与人才流动的科技政策提供信息支持。
• 证明利用共机构隶属关系数据作为追踪科研人员流动代理指标的可行性。
• 通过提供全球科研人才流动的基于数据的洞察，为科技与创新政策做出贡献。

提出的方法

• 从学术出版物中提取共机构隶属信息，以识别每位作者的多个机构隶属关系。
• 基于跨出版物中机构隶属关系的变化，构建流动网络。
• 使用网络分析技术，在国家、城市和机构三个层级上聚合流动流量。
• 应用基于图的指标（如流量规模、中心性与聚类）来量化流动模式。
• 通过案例研究和与已知科学流动趋势的对比，验证该方法的有效性。
• 利用经合组织“蓝天III论坛”（OECD Blue Sky III Forum）的数据，将研究发现置于科技政策框架中进行语境化分析。

实验结果

研究问题

• RQ1 出版物中的共机构隶属关系数据在多大程度上可作为追踪科研人员流动的代理指标？
• RQ2 在国家、城市和机构三个聚合层级上，流动模式有何差异？
• RQ3 基于文献计量数据，全球各地区之间科学人才的主要流动方向是什么？
• RQ4 从共机构隶属关系数据中衍生出的网络指标如何为科研流动与人才保留政策提供信息支持？
• RQ5 使用文献计量数据衡量科研流动时，其局限性与可靠性如何？

主要发现

• 出版物中的共机构隶属关系数据可有效映射多尺度（地理与机构）的全球科研人员流动。
• 研究揭示了高收入国家与新兴研究枢纽（特别是亚洲和欧洲）之间存在显著的科研人员流动。
• 机构层级的流动网络显示，少数顶尖机构在全球科学合作中充当核心枢纽。
• 城市层级的分析揭示了波士顿、伦敦和东京等主要科研中心存在密集的流动集群。
• 网络指标（如介数与流量规模）识别出全球科研人才网络中的关键中转点与门户。
• 该方法提供了具有政策相关性的指标，可支持科技与创新政策的战略规划。