論文の概要: A Model of Densifying Collaboration Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11056v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 19:56:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 22:09:49.132325
• Title: A Model of Densifying Collaboration Networks
• Title（参考訳）: 密着型コラボレーションネットワークのモデル
• Authors: Keith A. Burghardt, Allon G. Percus, Kristina Lerman
• Abstract要約: 我々は,研究コラボレーションネットワークの成長のモデルを分析する。 共同作業の数は,機関規模と超直線的にスケールすることを示す。 そして、このモデルを理論的に理解し、創発的ヘテロジニアススケーリングを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9382751364810034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research collaborations provide the foundation for scientific advances, but we have only recently begun to understand how they form and grow on a global scale. Here we analyze a model of the growth of research collaboration networks to explain the empirical observations that the number of collaborations scales superlinearly with institution size, though at different rates (heterogeneous densification), the number of institutions grows as a power of the number of researchers (Heaps' law) and institution sizes approximate Zipf's law. This model has three mechanisms: (i) researchers are preferentially hired by large institutions, (ii) new institutions trigger more potential institutions, and (iii) researchers collaborate with friends-of-friends. We show agreement between these assumptions and empirical data, through analysis of co-authorship networks spanning two centuries. We then develop a theoretical understanding of this model, which reveals emergent heterogeneous scaling such that the number of collaborations between institutions scale with an institution's size.
• Abstract（参考訳）: 研究協力は科学的進歩の基盤となっているが、我々は最近、彼らがどのように世界規模で形成し成長するかを理解し始めたばかりである。 本稿では,研究協力ネットワークの成長モデルを分析し,異なる割合(ヘテロゲン密度化)では研究者数(ヘップスの法則)と機関サイズがzipfの法則に近似する力として増加するものの,協力数と機関規模が重線形にスケールする,という実証的観察を説明する。 このモデルには3つのメカニズムがあります (i)研究者は、大機関に優先的に雇用される。 二 新たな機関がより潜在的な機関を刺激し (iii)研究者は友人の友人と協力する。 2世紀にわたる共著者ネットワークの分析を通じて,これらの仮定と経験的データとの一致を示す。 そして,このモデルについて理論的に理解し,機関間の協調の回数と機関の大きさが一致するように,創発的な異種スケーリングを明らかにする。

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