論文の概要: Has ACL Lost Its Crown? A Decade-Long Quantitative Analysis of Scale and Impact Across Leading AI Conferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04448v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 04:39:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:45.99102
• Title: Has ACL Lost Its Crown? A Decade-Long Quantitative Analysis of Scale and Impact Across Leading AI Conferences
• Title（参考訳）: ACLはクラウンを失ったか?AIカンファレンスの規模とインパクトの10年にわたる定量的分析
• Authors: Jianglin Ma, Ben Yao, Xiang Li, Yazhou Zhang,
• Abstract要約: 私たちは7つの主要なカンファレンスにまたがる10年間の実証的研究を行います。 コンファレンススケール,コア引用統計,インパクト分散,クロスロケーション,ジャーナルの影響を網羅する4次元書誌フレームワークを構築した。 本稿では,受理成長に対する励振成長の弾性を計測する計量量量量弾力性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.004720323661601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent surge of language models has rapidly expanded NLP research, driving an exponential rise in submissions and acceptances at major conferences. Yet this growth has been shadowed by escalating concerns over conference quality, e.g., plagiarism, reviewer inexperience and collusive bidding. However, existing studies rely largely on qualitative accounts (e.g., expert interviews, social media discussions, etc.), lacking longitudinal empirical evidence. To fill this gap, we conduct a ten year empirical study spanning seven leading conferences. We build a four dimensional bibliometric framework covering conference scale, core citation statistics,impact dispersion, cross venue and journal influence, etc. Notably, we further propose a metric Quality Quantity Elasticity, which measures the elasticity of citation growth relative to acceptance growth. Our findings show that ML venues sustain dominant and stable impact, NLP venues undergo widening stratification with mixed expansion efficiency, and AI venues exhibit structural decline. This study provides the first decade-long, cross-venue empirical evidence on the evolution of major conferences.
• Abstract（参考訳）: 最近の言語モデルの増加により、NLPの研究が急速に拡大し、大規模なカンファレンスへの応募や受諾が急増している。 しかし、この成長は、カンファレンスの品質、例えば、プラジャリズム、レビュアーの未経験、そして共謀的な入札に関する懸念をエスカレートすることで影を落としている。 しかし、既存の研究は質的な説明(専門家インタビュー、ソーシャルメディアの議論など)に大きく依存しており、縦断的な実証的証拠が欠如している。 このギャップを埋めるために、私たちは7つの主要なカンファレンスにまたがる10年間の実証的研究を行います。 コンファレンススケール,コア引用統計,インパクト分散,クロスロケーション,ジャーナルの影響などをカバーする4次元の書誌フレームワークを構築した。 さらに,受理成長に対する励振成長の弾性を計測する計量量量量弾力性についても提案する。 以上の結果から,ML会場は支配的かつ安定的な影響を保ち,NLP施設は拡張効率の混合による成層化を継続し,AI施設は構造的低下を示した。 この研究は、主要なカンファレンスの進化に関する最初の10年にわたる、横断的な実証的な証拠を提供する。

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