Makalelerin Dinamikleri
Makalelerin Dinamikleri
Bilimsel makalelerin alıntı davranışını tahmin etmeye olan ilgi, dergi etki faktörünü tahmin etme ihtiyacı, çığır açan makalelerin erken belirlenmesi, kariyer hususları vb. tarafından motive edilir.
Tahmin genellikle prensip olarak bir makalenin atıf kariyerini belirleyebilen a priori ve a posteriori faktörlere dayanır. Önceki faktörler yayın anında belirlenir ve bunlar konu, başlık, yazarın önceki kaydı ve itibar yeri (dergi), referans listesinin uzunluğu ve bileşimi, makalenin stili vb.
Bu yaklaşımın zorluğu, yenilik, orijinallik, önem, sonuçların güncelliği vb. gibi en önemli niteliklerin niteliksel olması ve nicelleştirilmesinin zor olmasıdır. Bir makalenin yeniliğini, referanslarının çeşitliliği (atipik kombinasyonların sıklığı) aracılığıyla karakterize etmeyi başaran bu tür nicelemenin parlak bir örneğidir.
A posteriori faktörler, makale yayınlandıktan kısa bir süre sonra gelişir ve bunlar arasında “etki faktörü” (yayınlandıktan sonraki kısa bir süre içindeki alıntıların sayısı ve makalenin kendi topluluğunda işgal ettiği yer) yer alır. Bu faktörlere dayalı olarak bir makalenin atıf kariyerini tahmin etmek için birbirini tamamlayan iki yaklaşım vardır.
Bilgisayar bilimcileri daha çok a priori faktörlere odaklanır. Atıf kariyeri uzun süredir gelişmekte olan geniş bir makale setini alıp eğitim için kullanırlar, yani bu faktörler ile bir makalenin uzun süre içinde atıf sayısı arasındaki korelasyonu ölçerler. Ardından, faktörler önem derecelerine göre sıralanır ve makine öğrenmesi ile tahmin modeli oluşturulur.
Genel fikir birliği, tahmine dayalı algoritmanın birkaç faktör veya bunların kombinasyonunu kullanması gerektiği, ancak bu faktörlerin farklı disiplinler için göreli ağırlığının değişebileceği yönündedir. Doğrusal korelasyonların tüm hikayeyi anlatmadığı ve buna benzer şekilde tahmin algoritmasının doğrusal olmayan daha iyi olacağı da fark edildi.
Tahmine dayalı algoritma doğrulandığında aşağıdaki gibi çalışır. Yeni bir makale için, ilgili tüm faktörler belirlenir ve bir tahmin oluşturulur. Tahminin sonucu, önceden belirlenmiş bir süre sonra bir makalenin atıf sayısıdır. Bu tahmin olasılıksal olmasına rağmen, tahmin edilebilirlik marjları hiçbir zaman düzgün bir şekilde çalışılmadı.
Doğa bilimleri geçmişi olan araştırmacıların yaklaşımı farklıdır. Bir makalenin yakın geçmişteki atıf tarihi gibi sonradan gelen faktörlere daha çok odaklanırlar. Atıf sürecinin önceden belirlenmiş bir şemasına dayanan ampirik atıf dinamikleri modelleri oluştururlar, yani yeni bir makalenin yazarının önceki çalışmalardan alıntı yaptığında benimsediği belirli bir stratejiyi varsayarlar.
Bu model, bir makalenin atıf geçmişine ve birkaç makaleye özgü parametreye dayalı olarak bir makalenin gelecekteki atıf davranışını tahmin eder; bunların en önemlisi, yalnızca makalenin atıf kariyeri 2 yıldır geliştikten sonra güvenilir bir şekilde tahmin edilebilen gizli bir parametre olan uygunluktur.
Dünyanın en çok Okunan makaleleri
Bilimsel makale
Bilimsel makale PDF
Academia makale
Bilimsel makale oku
Örnek makale
Akademik Tarihi makaleler
Google Akademik makale
Model oluşturulduğunda ve doğrulandığında, tahmin aşağıdaki gibi gerçekleştirilir. Biri yeni bir makale alır ve ilk atıf geçmişini inceleyerek, uygunluk ve diğer spesifik parametrelerin olasılıksal bir tahminini yapar.
Bu tür bir tahmin yapıldıktan ve karşılık gelen parametreler atıf dinamikleri modeline yerleştirildikten sonra, bu makalenin uzun zaman sınırı içindeki atıf sayısını tahmin eder. Bu yaklaşım en eksiksiz şekilde Wang-Song-Barabasi modelinde somutlaştırılmıştır.
Bibliyometrik analiz hem apriori hem de a posteriori faktörleri dikkate alır. Bu alandaki araştırmacılar, bir makalenin erken atıf geçmişinin, gelecekteki başarısının iyi bir göstergesi olduğunu uzun zamandır kabul etmişlerdir. Öte yandan, yayınlandıktan çok sonra popülerlik kazanmaya başlayan gazeteler, uyuyan güzellere ilk dikkat çeken onlar oldu.
Birçok önemli makale, hiçbir alıntı dinamiği modelinin tahmin edemeyeceği uyuyan güzel davranışını sergiledi. Bu nedenle, bu tür makalelerin varlığı, bir makalenin gelecekteki atıf sayısının tahminine bir sınır koyar. Öte yandan, pek çok araştırmacı için bilimi eğlenceli kılan da bu zayıf öngörülebilirliktir.
Geliştirilen stokastik alıntı dinamikleri modelimizi kullanıyoruz. 3 bir makalenin gelecekteki atıf kariyerini tahmin etmek gerekir. Modelimiz birkaç ampirik parametre içerir, bunlardan bazıları tüm disiplinde ortaktır, makalenin tüm bireysel nitelikleri ise tek bir parametrede toplanmıştır.
İlk hedefimiz, belirli bir uygunluğa sahip bir makalenin atıf kariyerinin tahmin edilebilirliğinin sınırlarını keşfetmektir; tahminin belirsizliği, atıf sürecinin içsel stokastikliği ile ilişkilidir. İkinci hedefimiz, uygunluk bileşenlerini ölçmektir, özellikle, sonuçların güncelliği gibi bir makalenin bu niteliğinin nasıl ölçülebileceğini gösteriyoruz.
Atıf Sürecinin Olasılıksal Karakteri ve Gelecekteki Atıfların Tahmin Edilebilirliği Açısından Etkileri
Atıf süreci stokastiktir, stokastiklik gelecekteki atıfların tahmin edilebilirliğine sınırlar getirir. Dahası, gösterdiğimiz gibi, bir makalenin alıntı dinamiği, geçmiş dalgalanmaların güçlendirildiği kendi kendini uyaran (Hawkes) bir süreci takip eder.
Geçmiş dalgalanmalar ve gelecekteki alıntılar arasındaki olumlu geri bildirim, bir makalenin alıntı davranışının uzun vadeli tahmini görevini neredeyse boşuna hale getirir ve tahmine dayalı algoritmaları 2-3 yıl aralığıyla sınırlar. Aşağıda, bunu ölçümlerle açıklayacağız.
Bir makalenin ilk atıf geçmişine dayalı olarak atıf sayısının tahmin edilebilirliğinin sınırlarını keşfetmek için, 1984’te yayınlanan ve yayınlandıktan sonraki ilk 2-3 yıl boyunca belirli sayıda alıntı toplayan tüm Fizik makalelerini inceledik.
Örnek olarak, 1984–1986 yılları arasında 30–31 alıntı toplayan makale dizisi için alıntı dinamiklerini görüntüler. Bu 89 makale son derece homojen bir diziyi temsil etse de (aynı disiplin, aynı yayın yılı, neredeyse aynı atıf tarihçesi), atıf yörüngelerindeki farklılık dikkat çekicidir.
Makaleleri yayınlandıktan 25 yıl sonra alınan alıntı sayısına göre sıraladık. Dört makale de aslında aynı yıl içinde aynı dergilerde yayınlandı ve aynı atıf tarihçesine sahipler. Eski iki makale, tipik atıf dinamiklerine sahip önemli eserlerdir. Son iki makale, oldukça farklı alıntı dinamikleri sergiliyor ve sonuncusu bir kaçak. Bu, kapsamlı bir şekilde incelenen atıf klasiklerinin son derece bireysel atıf dinamiklerinin bir başka kanıtıdır.
Academia makale Akademik Tarihi makaleler Bilimsel makale Bilimsel makale oku Bilimsel makale PDF Dünyanın en çok Okunan makaleleri Google Akademik makale Örnek makale
Son yorumlar