論文の概要: Density, asymmetry and citation dynamics in scientific literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23366v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 18:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.848296
• Title: Density, asymmetry and citation dynamics in scientific literature
• Title（参考訳）: 科学文献における密度・非対称性・励起ダイナミクス
• Authors: Nathaniel Imel, Zachary Hafen,
• Abstract要約: 本稿では,出版物のセマンティック・エリアの局所的幾何学を特徴付けるための2つの相補的指標を提案する。 これら2つの指標とその後の引用率の予測関係を検証した。 引用数に対する$rhoの個々の効果は小さく、可変であるが、密度ベースの予測器を組み込むことで、常にサンプル外予測を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific behavior is often characterized by a tension between building upon established knowledge and introducing novel ideas. Here, we investigate whether this tension is reflected in the relationship between the similarity of a scientific paper to previous research and its eventual citation rate. To operationalize similarity to previous research, we introduce two complementary metrics to characterize the local geometry of a publication's semantic neighborhood: (1) \emph{density} ($\rho$), defined as the ratio between a fixed number of previously-published papers and the minimum distance enclosing those papers in a semantic embedding space, and (2) asymmetry ($\alpha$), defined as the average directional difference between a paper and its nearest neighbors. We tested the predictive relationship between these two metrics and its subsequent citation rate using a Bayesian hierarchical regression approach, surveying $\sim 53,000$ publications across nine academic disciplines and five different document embeddings. While the individual effects of $\rho$ on citation count are small and variable, incorporating density-based predictors consistently improves out-of-sample prediction when added to baseline models. These results suggest that the density of a paper's surrounding scientific literature may carry modest but informative signals about its eventual impact. Meanwhile, we find no evidence that publication asymmetry improves model predictions of citation rates. Our work provides a scalable framework for linking document embeddings to scientometric outcomes and highlights new questions regarding the role that semantic similarity plays in shaping the dynamics of scientific reward.
• Abstract（参考訳）: 科学的行動はしばしば、確立した知識に基づいて構築されることと、新しいアイデアを導入することの間の緊張によって特徴づけられる。 本稿では, この緊張関係が, 従来の研究と科学論文の類似性と, 結果の引用率との関係に反映されているかを検討する。 従来の研究と類似性を運用するために,(1) 論文の固定枚数と,それらの論文をセマンティック埋め込み空間に囲む最小距離との比として定義される「emph{density} ("\rho$") と,(2) 論文と隣人の平均方向差として定義される非対称性 ("\alpha$") の2つの相補的指標を導入する。 ベイジアン階層的回帰手法を用いて,これらの2つの指標とその後の引用率の予測関係を検証し,9つの学術分野および5つの異なる文書の埋め込みに関する53,000ドルの出版物を調査した。 引用数に対する$\rho$の個々の効果は小さく、可変であるが、密度ベースの予測器を組み込むことで、ベースラインモデルに追加した場合のサンプル外予測が一貫して改善される。 これらの結果は、論文の周囲の科学文献の密度が、その最終的な影響について控えめだが情報的なシグナルを持っていることを示唆している。 一方、出版非対称性が励起率のモデル予測を改善するという証拠は見つからない。 我々の研究は、文書の埋め込みと科学的成果を結びつけるスケーラブルなフレームワークを提供し、科学的報酬の力学を形作る際に意味的類似性が果たす役割について、新しい疑問を浮き彫りにする。

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