論文の概要: Triadic Novelty: A Typology and Measurement Framework for Recognizing Novel Contributions in Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17851v2
- Date: Wed, 25 Jun 2025 18:24:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-27 11:26:03.744998
- Title: Triadic Novelty: A Typology and Measurement Framework for Recognizing Novel Contributions in Science
- Title（参考訳）: トライアドノベルティ:科学における新しい貢献を認識するための分類と測定の枠組み
- Authors: Jin Ai, Richard S. Steinberg, Chao Guo, Filipi Nascimento Silva,
- Abstract要約: 既存のメトリクスは、新奇さと人気を両立させ、それらに挑戦する人たちよりも既存のパラダイムに適合するアイデアを弱めます。
本研究は, 異なるタイプの新規性が出現し, 保持され, 認識されるかをよりよく理解するために, 理論駆動の枠組みを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8249694498830561
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scientific progress depends on novel ideas, but current reward systems often fail to recognize them. Many existing metrics conflate novelty with popularity, privileging ideas that fit existing paradigms over those that challenge them. This study develops a theory-driven framework to better understand how different types of novelty emerge, take hold, and receive recognition. Drawing on network science and theories of discovery, we introduce a triadic typology: Pioneers, who introduce entirely new topics; Mavericks, who recombine distant concepts; and Vanguards, who reinforce weak but promising connections. We apply this typology to a dataset of 41,623 articles in the interdisciplinary field of philanthropy and nonprofit studies, linking novelty types to five-year citation counts using mixed-effects negative binomial regression. Results show that novelty is not uniformly rewarded. Pioneer efforts are foundational but often overlooked. Maverick novelty shows consistent citation benefits, particularly rewarded when it displaces prior focus. Vanguard novelty is more likely to gain recognition when it strengthens weakly connected topics, but its citation advantage diminishes as those reinforced nodes become more central. To enable fair comparison across time and domains, we introduce a simulated baseline model. These findings improve the evaluation of innovations, affecting science policy, funding, and institutional assessment practices.
- Abstract（参考訳）: 科学的進歩は、新しいアイデアに依存するが、現在の報酬体系は、しばしばそれらを認識することに失敗する。
既存のメトリクスの多くは、新奇さと人気を融合させ、それらに挑戦する人たちよりも既存のパラダイムに適合するアイデアを特権化します。
本研究は, 異なるタイプの新規性が出現し, 保持され, 認識されるかをよりよく理解するために, 理論駆動の枠組みを開発する。
ネットワーク科学と発見理論に基づいて、完全に新しいトピックを紹介するパイオニア、遠い概念を再結合するMavericks、弱いが有望なつながりを補強するVanguardsという3つの類型論を紹介します。
本研究では, 学際研究と非営利研究の分野における41,623項目のデータセットに適用し, 混合効果の負二項回帰を用いて, 新規性型と5年間の引用数とを関連づけた。
結果は、新奇性は均一に報われるものではないことを示している。
パイオニアの努力は基礎的だが、しばしば見過ごされる。
マーベリック・ノベルティは、一貫した引用の利点を示し、特に前もって焦点を移すと報われる。
バンガードの新規性は、弱い連結されたトピックが強化されると認識される傾向にあるが、それら強化されたノードがより中心になるにつれて、その引用の優位性が低下する。
時間と領域の公平な比較を可能にするため,シミュレーションベースラインモデルを導入する。
これらの知見はイノベーションの評価を改善し、科学政策、資金、制度的評価プラクティスに影響を与える。
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