論文の概要: Subdivisions and Crossroads: Identifying Hidden Community Structures in
a Data Archive's Citation Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08395v1
- Date: Tue, 17 May 2022 14:18:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 16:59:56.626708
- Title: Subdivisions and Crossroads: Identifying Hidden Community Structures in
a Data Archive's Citation Network
- Title（参考訳）: サブディビジョンとクロスロード : データアーカイブの引用ネットワークにおける隠れたコミュニティ構造の同定
- Authors: Sara Lafia, Lizhou Fan, Andrea Thomer, Libby Hemphill
- Abstract要約: 本稿では学術出版物に引用されるデータセットの権威ネットワークのコミュニティ構造を解析する。
共有データを用いた社会科学データセットと研究分野のコミュニティを同定する。
本研究は、データ再利用の隠れ構造を明らかにし、学際的な研究コミュニティがデータセットを共有科学的なインプットとして構成する方法を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6631602844999724
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data archives are an important source of high quality data in many fields,
making them ideal sites to study data reuse. By studying data reuse through
citation networks, we are able to learn how hidden research communities - those
that use the same scientific datasets - are organized. This paper analyzes the
community structure of an authoritative network of datasets cited in academic
publications, which have been collected by a large, social science data
archive: the Interuniversity Consortium for Political and Social Research
(ICPSR). Through network analysis, we identified communities of social science
datasets and fields of research connected through shared data use. We argue
that communities of exclusive data reuse form subdivisions that contain
valuable disciplinary resources, while datasets at a "crossroads" broadly
connect research communities. Our research reveals the hidden structure of data
reuse and demonstrates how interdisciplinary research communities organize
around datasets as shared scientific inputs. These findings contribute new ways
of describing scientific communities in order to understand the impacts of
research data reuse.
- Abstract（参考訳）: データアーカイブは、多くの分野で高品質なデータの重要なソースであり、データの再利用を研究するのに理想的なサイトである。
引用ネットワークを通じてデータの再利用を研究することで、同じ科学的データセットを使用する隠れた研究コミュニティがどのように組織化されているかを学ぶことができる。
本稿では,大規模社会科学データアーカイブであるICPSR (Interuniversity Consortium for Political and Social Research) によって収集された学術出版物に引用された,権威あるデータセットのコミュニティ構造を分析する。
ネットワーク分析により,共有データを用いた社会科学データセットと研究分野のコミュニティを特定した。
排他的データ再利用のコミュニティは、貴重な懲戒的リソースを含むサブディビジョンを形成しているのに対して、"クロスロード"のデータセットは研究コミュニティを広く結びつけている。
本研究は、データ再利用の隠れ構造を明らかにし、学際的な研究コミュニティがデータセットを共有科学的インプットとして構成する方法を示す。
これらの知見は、研究データ再利用の影響を理解するために、科学的コミュニティを記述する新しい方法に寄与する。
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