[论文解读] The Research Space: using the career paths of scholars to predict the evolution of the research output of individuals, institutions, and nations

Miguel Guevara, Dominik Hartmann+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2016

scientometrics and bibliometrics research参考文献 19被引用 9

一句话总结

本文提出了“研究空间”——一种基于学者共同发表模式的学术领域网络地图，表明职业轨迹（即个人曾发表过的领域）在个体和机构层面上，对预测未来研究产出的准确性显著优于基于引文的科学地图。该方法在预测领域转换方面优于传统引文网络，尤其在聚焦于个体和组织等单位时表现更优。

ABSTRACT

In recent years scholars have built maps of science by connecting the academic fields that cite each other, are cited together, or that cite a similar literature. But since scholars cannot always publish in the fields they cite, or that cite them, these science maps are only rough proxies for the potential of a scholar, organization, or country, to enter a new academic field. Here we use a large dataset of scholarly publications disambiguated at the individual level to create a map of science-or research space-where links connect pairs of fields based on the probability that an individual has published in both of them. We find that the research space is a significantly more accurate predictor of the fields that individuals and organizations will enter in the future than citation based science maps. At the country level, however, the research space and citations based science maps are equally accurate. These findings show that data on career trajectories-the set of fields that individuals have previously published in-provide more accurate predictors of future research output for more focalized units-such as individuals or organizations-than citation based science maps.

研究动机与目标

• 通过利用学者实际的职业轨迹，开发一种更准确的预测个体、机构和国家未来研究产出的方法。
• 解决基于引文的科学地图的局限性，后者依赖引文链接，可能无法反映真实的学术流动或进入新领域的潜力。
• 构建一个研究空间网络，其中领域之间基于同一学者在两个领域均有发表的概率而连接，以反映真实的学术路径。
• 评估基于职业路径的预测是否优于基于引文的科学地图，以预测未来的科研活动。
• 在个体、机构和国家不同尺度上，评估研究空间的预测能力。

提出的方法

• 构建大规模学者出版物数据集，对个体作者进行消歧，以追踪其在不同学术领域中的职业轨迹。
• 基于同一学者在两个领域均有发表的共现概率，定义学术领域之间的连接关系。
• 构建一个网络——“研究空间”——其中节点代表学术领域，边代表学者通过发表实现领域间转换的可能性。
• 利用该网络，基于个人和机构过去的发表历史，预测其未来可能进入的领域。
• 使用实证数据，将研究空间的预测准确性与传统基于引文的科学地图进行比较。
• 采用统计评估方法，衡量在个体、机构和国家层面上的预测表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否利用学者的职业轨迹——特别是其发表过的领域序列——比基于引文的地图更准确地预测未来的研究产出？
• RQ2 研究空间在预测个体和机构未来研究活动方面的预测能力，与基于引文的科学地图相比如何？
• RQ3 研究空间的预测准确性是否在不同尺度（如个体、机构和国家层面）上存在差异？
• RQ4 学者之间的共同发表模式在多大程度上反映了真实的科研流动性和进入新领域的潜力？
• RQ5 为何基于引文的地图可能无法捕捉学者或机构进入新研究领域的真正潜力？

主要发现

• 基于学者共同发表模式构建的研究空间，作为预测个体和机构未来领域转换的工具，其准确性显著优于基于引文的科学地图。
• 在个体和机构层面上，研究空间在预测学者或组织将进入哪些新领域方面，优于基于引文的地图。
• 在国家层面的预测中，研究空间与基于引文的地图表现相当，表明宏观层面存在不同的动态机制。
• 本研究证明，职业轨迹——特别是学者曾发表过的领域集合——为预测未来研究产出提供了比引文网络更强的信号。
• 研究空间模型比引文网络更能捕捉真实的学术流动，后者可能受领域特异性引文习惯的影响而产生扭曲。
• 结果表明，在细粒度层面上，实际学者发表历史数据比引文模式更能提供有关科研演化的信息。