論文の概要: Optimizing Research Portfolio For Semantic Impact
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13912v1
- Date: Wed, 19 Feb 2025 17:44:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-20 13:58:30.292321
- Title: Optimizing Research Portfolio For Semantic Impact
- Title（参考訳）: セマンティックインパクトのための研究ポートフォリオの最適化
- Authors: Alexander V. Belikov,
- Abstract要約: サイテーション指標は学術的影響を評価するために広く用いられているが、社会的偏見に悩まされている。
本稿では,研究効果を予測する新しいフレームワークであるrXiv Semantic Impact (XSI)を紹介する。
XSIは学術知識グラフにおける研究概念の進化を追跡している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
- License:
- Abstract: Citation metrics are widely used to assess academic impact but suffer from social biases, including institutional prestige and journal visibility. Here we introduce rXiv Semantic Impact (XSI), a novel framework that predicts research impact by analyzing how scientific semantic graphs evolve in underlying fabric of science. Rather than counting citations, XSI tracks the evolution of research concepts in the academic knowledge graph (KG). Starting with a construction of a comprehensive KG from 324K biomedical publications (2003-2025), we demonstrate that XSI can predict a paper's future semantic impact (SI) with remarkable accuracy ($R^2$ = 0.69) three years in advance. We leverage these predictions to develop an optimization framework for research portfolio selection that systematically outperforms random allocation. We propose SI as a complementary metric to citations and present XSI as a tool to guide funding and publishing decisions, enhancing research impact while mitigating risk.
- Abstract（参考訳）: サイテーション指標は、学術的影響を評価するために広く使用されているが、機関的な名声や雑誌の可視性など、社会的偏見に悩まされている。
本稿では、科学の基盤となる布地において、科学的意味グラフがどのように進化するかを分析することによって、研究への影響を予測する新しいフレームワークであるrXiv Semantic Impact(XSI)を紹介する。
引用を数えるのではなく、XSIは学術知識グラフ(KG)における研究概念の進化を追跡する。
324Kのバイオメディカル出版物(2003-2025)の総合的なKGの構築から始め、XSIが3年前から、顕著な精度(R^2$ = 0.69)で紙の将来の意味的影響(SI)を予測できることを実証した。
我々はこれらの予測を活用し、ランダムアロケーションを体系的に上回る研究ポートフォリオ選択のための最適化フレームワークを開発する。
我々は、引用を補完する指標としてSIを提案し、XSIを資金調達と出版の決定をガイドし、リスクを軽減しつつ研究効果を高めるためのツールとして提示する。
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