論文の概要: Evaluating the state-of-the-art in mapping research spaces: a Brazilian case study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03338v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 18:14:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 04:22:59.840770
• Title: Evaluating the state-of-the-art in mapping research spaces: a Brazilian case study
• Title（参考訳）: 地図研究空間における最先端技術の評価--ブラジルの事例研究
• Authors: Francisco Galuppo Azevedo and Fabricio Murai
• Abstract要約: 最近の2つの研究は、科学者の出版記録から研究地図を作成する方法を提案している。 与えられたエンティティが新しいフィールドに入るかどうかを予測するモデルの能力を評価します。 これらのモデルがどのようにブラジルの文脈で科学のダイナミクスを特徴づけることができるかを示すケーススタディを実施します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific knowledge cannot be seen as a set of isolated fields, but as a highly connected network. Understanding how research areas are connected is of paramount importance for adequately allocating funding and human resources (e.g., assembling teams to tackle multidisciplinary problems). The relationship between disciplines can be drawn from data on the trajectory of individual scientists, as researchers often make contributions in a small set of interrelated areas. Two recent works propose methods for creating research maps from scientists' publication records: by using a frequentist approach to create a transition probability matrix; and by learning embeddings (vector representations). Surprisingly, these models were evaluated on different datasets and have never been compared in the literature. In this work, we compare both models in a systematic way, using a large dataset of publication records from Brazilian researchers. We evaluate these models' ability to predict whether a given entity (scientist, institution or region) will enter a new field w.r.t. the area under the ROC curve. Moreover, we analyze how sensitive each method is to the number of publications and the number of fields associated to one entity. Last, we conduct a case study to showcase how these models can be used to characterize science dynamics in the context of Brazil.
• Abstract（参考訳）: 科学的知識は孤立した分野の集合として見ることはできないが、高度に結びついたネットワークとして見なされる。 研究領域がどのように結びついているかを理解することは、資金と人的資源を適切に割り当てる上で、最重要事項である。 分野間の関係は個々の科学者の軌跡のデータから導き出され、研究者はしばしば小さな相互関連領域に寄与する。 最近の2つの研究により、科学者の出版記録から研究地図を作成する方法が提案されている。 驚くべきことに、これらのモデルは異なるデータセットで評価され、文献で比較されることはなかった。 本研究では,ブラジルの研究者による大量の出版記録を用いて,両モデルを体系的に比較する。 我々は、与えられた実体(科学者、機関、地域)が新しい分野に入るかどうかを予測するこれらのモデルの能力を評価する。 ROC曲線の下の領域。 さらに、各メソッドが出版物数と1つのエンティティに関連するフィールド数に対してどれほど敏感であるかを分析する。 最後に、ブラジルの文脈において、これらのモデルがどのように科学力学を特徴づけられるかを示すケーススタディを行う。

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