論文の概要: Computational Reproducibility in Computational Social Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01918v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 21:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 15:52:56.208444
• Title: Computational Reproducibility in Computational Social Science
• Title（参考訳）: 計算社会科学における再現性
• Authors: David Schoch, Chung-hong Chan, Claudia Wagner, Arnim Bleier
• Abstract要約: オープンサイエンスの実践のバイナリ定義は、結果が再現できるエージェントや条件について明確なものではない、と我々は主張する。 検証可能性の概念に基づく階層計算システムを導入する。 我々は、特に計算社会科学の分野において、検証可能な計算に対する共通の障壁を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2676349883103404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the last decade, replication and reproducibility crises have shaken the scientific landscape. As potential solutions, open science practices were heavily discussed and have been implemented with varying success in different disciplines. We argue, however, that the binary definition of reproducibility, specifically for computational-X disciplines such as computational social science, is insufficient since it is not explicit about the agents and conditions under which results can be reproduced. We expand the definition to avoid "open washing", the practice of fabricating theoretical reproducibility but not supporting practical or verified reproducibility, and introduce a tier system of computational reproducibility based on the concept of verifiability. We identify common barriers to verifiable computational reproducibility, specifically in the field of computational social science, and provide suggestions on how to circumvent common access and computational barriers.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、再現性と再現性の危機が科学界を揺るがしている。 潜在的な解決策として、オープンサイエンスの実践は深く議論され、様々な分野で様々な成功を収めた。 しかしながら,計算社会科学などの計算X分野における再現性のバイナリ定義は,結果が再現できるエージェントや条件について明示的でないため不十分である,と我々は主張する。 本研究では, 理論的再現性を創出するが, 実用的, 検証された再現性をサポートしない「オープン洗浄」を避けるための定義を拡張し, 検証可能性の概念に基づく計算再現性の階層システムを導入する。 検証可能な計算再現性、特に計算社会科学の分野における共通の障壁を特定し、共通アクセスや計算障壁を回避する方法について提案する。

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