論文の概要: Big Tech influence over AI research revisited: memetic analysis of attribution of ideas to affiliation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12881v2
- Date: Sat, 24 Aug 2024 09:11:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 00:36:11.339233
- Title: Big Tech influence over AI research revisited: memetic analysis of attribution of ideas to affiliation
- Title(参考訳): AI研究に対するビッグデータの影響再考:アイデアのアフィリエイトへの貢献に関するメメティック分析
- Authors: Stanisław Giziński, Paulina Kaczyńska, Hubert Ruczyński, Emilia Wiśnios, Bartosz Pieliński, Przemysław Biecek, Julian Sienkiewicz,
- Abstract要約: 本稿は、AI研究におけるビッグデータのリーチとパワーの理解を広げ、深化することを目的としている。
これは単なる出版量ではなく、新しいアイデアやミームの伝播における支配性を強調している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There exists a growing discourse around the domination of Big Tech on the landscape of artificial intelligence (AI) research, yet our comprehension of this phenomenon remains cursory. This paper aims to broaden and deepen our understanding of Big Tech's reach and power within AI research. It highlights the dominance not merely in terms of sheer publication volume but rather in the propagation of new ideas or memes. Current studies often oversimplify the concept of influence to the share of affiliations in academic papers, typically sourced from limited databases such as arXiv or specific academic conferences. The main goal of this paper is to unravel the specific nuances of such influence, determining which AI ideas are predominantly driven by Big Tech entities. By employing network and memetic analysis on AI-oriented paper abstracts and their citation network, we are able to grasp a deeper insight into this phenomenon. By utilizing two databases: OpenAlex and S2ORC, we are able to perform such analysis on a much bigger scale than previous attempts. Our findings suggest that while Big Tech-affiliated papers are disproportionately more cited in some areas, the most cited papers are those affiliated with both Big Tech and Academia. Focusing on the most contagious memes, their attribution to specific affiliation groups (Big Tech, Academia, mixed affiliation) seems equally distributed between those three groups. This suggests that the notion of Big Tech domination over AI research is oversimplified in the discourse.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)研究のランドスケープでは、ビッグデータの優位性に関する議論が増えているが、この現象の理解はいまだに順調だ。
本稿は、AI研究におけるビッグデータのリーチとパワーの理解を広げ、深化することを目的としている。
これは単なる出版量ではなく、新しいアイデアやミームの伝播における支配性を強調している。
現在の研究は、一般的にarXivや特定の学術会議のような限られたデータベースから得られる学術論文における関係の共有に対する影響の概念を単純化する。
本稿の主な目的は、その影響の特定のニュアンスを解明し、どのAIアイデアがビッグデータのエンティティによって主に駆動されているかを決定することである。
AI指向の論文抽象化とその引用ネットワークにネットワークとメメティック分析を適用することで、この現象に関する深い知見を把握できる。
OpenAlexとS2ORCの2つのデータベースを利用することで、従来の試みよりもはるかに大きなスケールでそのような分析を行うことができる。
以上の結果から,Big Tech関連論文は,一部地域では不当に引用されているものの,最も引用されている論文はBig TechとAcademiaの関連論文であることが示唆された。
最も伝染的なミームに着目して、それらの特定のアフィリエイトグループ(Big Tech、Academia、Mixed Affiliation)への帰属は、これら3つのグループに等しく分布しているように見える。
これは、AI研究に対するビッグデータの優位の概念が、議論の中で過度に単純化されていることを示唆している。
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