論文の概要: Citation Amnesia: NLP and Other Academic Fields Are in a Citation Age Recession

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12046v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 10:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 16:50:41.006746
• Title: Citation Amnesia: NLP and Other Academic Fields Are in a Citation Age Recession
• Title（参考訳）: Citation Amnesia:NLPその他の学術分野はCitation Age Recessionにある
• Authors: Jan Philip Wahle and Terry Ruas and Mohamed Abdalla and Bela Gipp and Saif M. Mohammad
• Abstract要約: 本研究は, 43年間にわたる20分野にわたる研究成果を引用する傾向について検討した(1980-2023)。 我々はこの減少を「引用年齢不況」と呼び、経済学者が経済活動の減少期間を定義する方法に類似している。 以上の結果から,近年の著作の引用は出版率の上昇によるものではないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.77640515002326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study examines the tendency to cite older work across 20 fields of study over 43 years (1980--2023). We put NLP's propensity to cite older work in the context of these 20 other fields to analyze whether NLP shows similar temporal citation patterns to these other fields over time or whether differences can be observed. Our analysis, based on a dataset of approximately 240 million papers, reveals a broader scientific trend: many fields have markedly declined in citing older works (e.g., psychology, computer science). We term this decline a 'citation age recession', analogous to how economists define periods of reduced economic activity. The trend is strongest in NLP and ML research (-12.8% and -5.5% in citation age from previous peaks). Our results suggest that citing more recent works is not directly driven by the growth in publication rates (-3.4% across fields; -5.2% in humanities; -5.5% in formal sciences) -- even when controlling for an increase in the volume of papers. Our findings raise questions about the scientific community's engagement with past literature, particularly for NLP, and the potential consequences of neglecting older but relevant research. The data and a demo showcasing our results are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 43年間(1980-2023年)の20分野にわたる研究成果を引用する傾向について検討した。 我々は,NLPが時間とともに他の分野と類似した時間的引用パターンを示すかどうか,あるいは相違点が観察できるかどうかを解析するために,これらの20分野の文脈における古い研究を引用するNLPの妥当性を述べた。 我々の分析は、およそ4億4000万の論文のデータセットに基づいて、より広範な科学的傾向を明らかにしている: 多くの分野は、古い研究(心理学、コンピュータ科学など)を引用して明らかに減少している。 我々はこの減少を「引用年齢不況」と呼び、経済学者が経済活動の減少期間を定義する方法に類似している。 この傾向はNLPとMLの研究で最強(以前のピークからの引用年齢の12.8%と5.5%)である。 以上の結果から,近年の論文の引用は,論文数の増加を抑えつつも,出版率(分野ごとの3.4%,人文科学の5.2%,フォーマル科学の5.5%)の上昇によるものではないことが示唆された。 研究成果は,過去の文献,特にNLPに対する科学コミュニティの関与や,古い研究を無視する可能性について疑問を呈するものである。 結果を示すデータとデモが公開されている。

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