DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-51606-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38218965
تاريخ النشر: 2024-01-13
المؤلف: Sara Venturini وآخرون
الموضوع الرئيسي: البحث في علم القياسات العلمية والبيبلومetrics
نظرة عامة
تبحث الدراسة في العلاقة بين التعاون واحتمالية تغيير الباحثين لمواضيع البحث. وتبرز أن التعاون لا يعمل فقط كوسيلة لدمج الخبرات المتنوعة لحل المشكلات، بل أيضًا كمتنبئ باتجاهات البحث المستقبلية. تكشف الدراسة أن احتمال انخراط الباحث في موضوع بحث جديد يزداد مع عدد المتعاونين السابقين، مما يشير إلى أن تأثير المتعاونين الفرديين مترابط بدلاً من أن يكون مستقلًا.
علاوة على ذلك، تشير النتائج إلى أن إنتاجية وتأثير المؤلفين المشاركين تعزز بشكل كبير من احتمال سعي متعاونينهم لمواضيع جديدة. ومن المثير للاهتمام، أن متوسط عدد المؤلفين المشاركين لكل ورقة مرتبط عكسيًا باحتمالية تغيير الموضوع، مما يعني أنه مع زيادة عدد المتعاونين، يتناقص التأثير على التحولات الفردية في الموضوع. توفر هذه الفهم الدقيقة لديناميات التعاون رؤى قيمة حول الآليات التي تحرك الابتكار العلمي وتطور البحث.
الطرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون الطرق المستخدمة لتحليل البيانات الببليومترية من مجموعة بيانات OpenAlex، مع التركيز على الأوراق المنشورة بين عامي 1990 و2022 مع حد أقصى يبلغ ثلاثين مؤلفًا. تشمل التحليلات ثلاثة مجالات: الفيزياء، وعلوم الحاسوب (CS)، والبيولوجيا والطب (BioMed)، مع عدد الأوراق لكل منها 19.7 مليون، 27.6 مليون، و43.52 مليون. اختار المؤلفون مواضيع محددة داخل كل مجال، مع ضمان أن يكون لكل موضوع حد أدنى من عشر سنوات مرجعية مع ما لا يقل عن 3,000 ورقة لتسهيل التحليلات الإحصائية القوية. يتم استخدام معامل التداخل لتقييم درجة التداخل بين مجموعات المؤلفين بناءً على الإنتاجية والتأثير، بينما يتم تعريف مقاييس تصنيف المؤلفين بناءً على عدد الأوراق المؤلفة ومتوسط عدد الاقتباسات.
كما يصف المؤلفون اختبارات إحصائية لمقارنة العينات المستقلة، باستخدام تقنية البوتستراب لحساب المتوسطات وفترات الثقة. يحددون احتمالات تنشيط الأهداف بناءً على عدد الاتصالات التي يمتلكها المؤلفون غير النشطين، بالإضافة إلى احتمالات تنشيط المصدر للمؤلفين النشطين مع مؤلفين غير نشطين. بالإضافة إلى ذلك، يقدمون مفهوم ميل الإرشاد، الذي يقيس احتمال أن يصبح المؤلفون غير النشطين نشطين في التعاون مع مؤلف. يتم تثبيت العتبات للاحتمالات التراكمية عند 0.10 و0.20 للتحليلات الرئيسية والفرعية، على التوالي، لضمان القوة الإحصائية مع تجنب المشكلات العددية.
النتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نتائجهم استنادًا إلى مجموعة بيانات OpenAlex، مع التركيز على التفاعل بين تعاون المؤلفين وتغيير المواضيع عبر ثلاثة تخصصات: الفيزياء، وعلوم الحاسوب، والبيولوجيا والطب. تستلهم المنهجية من عمل كوسينيتس وواتس حول تطور الشبكات الاجتماعية، مع التركيز بشكل خاص على الإغلاق الثلاثي وإغلاق العضوية. يحدد المؤلفون نطاقين زمنيّين: نافذة التفاعل (IW)، حيث يتم تتبع تعاون المؤلفين، ونافذة التنشيط (AW)، حيث يتم حساب تغييرات الموضوع. يحددون المؤلفين النشطين الذين نشروا حول موضوع معين خلال IW ويقومون ببناء شبكة تعاون لتحليل إمكانية تغيير المؤلفين غير النشطين للمواضيع بناءً على اتصالاتهم.
تُبنى النتائج حول تجربتين. تجربة I تقيم إغلاق العضوية بين المؤلفين غير النشطين لتقييم كيفية تأثير التعاونات السابقة مع المؤلفين النشطين على تغييرات الموضوع. تجربة II تحول التركيز إلى المؤلفين النشطين، وتقيس احتمال انخراط مؤلفيهم غير النشطين في موضوع خبرتهم. يقوم المؤلفون بتحديد الاتصالات باستخدام أوزان الحواف بناءً على المشاركة في التأليف ضمن IW ويبرزون احتمالات تنشيط المؤلفين غير النشطين للانتقال إلى الحالة النشطة في AW. بشكل عام، تهدف النتائج إلى توضيح ديناميات التعاون وتأثيرها على الخطاب العلمي وتطور الموضوعات.
المناقشة
في هذه الدراسة، قمنا بفحص كيفية تأثير أنماط التعاون على احتمال تغيير الباحثين للمواضيع، مع التركيز على تفاعلات المؤلفين غير النشطين مع المتعاونين النشطين. تشير نتائجنا إلى أن احتمال أن يصبح مؤلف غير نشط نشطًا في موضوع جديد مرتبط إيجابيًا بعدد الاتصالات التي يمتلكها مع المؤلفين النشطين. على وجه التحديد، لاحظنا زيادة كبيرة في احتمال التنشيط من صفر إلى اتصال واحد، مع تراجع التأثير مع زيادة عدد الاتصالات. من الجدير بالذكر أن هذا السلوك ينحرف عن نموذج أساسي يفترض تأثيرات مستقلة، مما يشير إلى وجود تفاعلات غير ثنائية تستحق المزيد من الاستكشاف.
بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتقييم تأثير شهرة المؤلفين النشطين على احتمالات تنشيط مؤلفيهم غير النشطين. أظهرت النتائج أن المؤلفين غير النشطين الذين يتعاونون مع مؤلفين ذوي إنتاجية وتأثير عالٍ هم أكثر احتمالًا لتغيير المواضيع، مما يعزز الفكرة القائلة بأن التعاون مع العلماء البارزين يعزز التعرض لمجالات بحث جديدة. على العكس، وجدنا أن زيادة عدد المتعاونين تخفف من تأثير التنشيط، حيث قد يؤدي التعاون المتزايد إلى إضعاف التفاعلات الفردية. تسهم هذه الدراسة في فهم عمليات العدوى الاجتماعية في الأوساط الأكاديمية وتبرز تعقيدات تغييرات الموضوع التي تؤثر عليها ديناميات التعاون. يمكن أن تبحث الأبحاث المستقبلية في عوامل إضافية، مثل الانتماءات المؤسسية ومقاييس الاقتباس، التي قد تلعب أيضًا دورًا في هذه الظاهرة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-51606-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38218965
Publication Date: 2024-01-13
Author(s): Sara Venturini et al.
Primary Topic: scientometrics and bibliometrics research
Overview
The research investigates the relationship between collaboration and the likelihood of scholars switching research topics. It highlights that collaboration serves not only as a means to combine diverse expertise for problem-solving but also as a predictor of future research directions. The study reveals that the probability of a scholar embarking on a new research topic increases with the number of previous collaborators, indicating that the influence of individual collaborators is interconnected rather than independent.
Furthermore, the findings suggest that the productivity and impact of coauthors significantly enhance the likelihood of their collaborators pursuing new topics. Interestingly, the average number of coauthors per paper is inversely related to the probability of topic switching, implying that as the number of collaborators increases, the influence on individual topic shifts diminishes. This nuanced understanding of collaboration dynamics provides valuable insights into the mechanisms driving scientific innovation and research evolution.
Methods
In this section, the authors outline the methods used to analyze bibliometric data from the OpenAlex dataset, focusing on papers published between 1990 and 2022 with a maximum of thirty authors. The analysis encompasses three fields: Physics, Computer Science (CS), and Biology and Medicine (BioMed), with respective paper counts of 19.7 million, 27.6 million, and 43.52 million. The authors selected specific topics within each field, ensuring that each topic had a minimum of ten reference years with at least 3,000 papers to facilitate robust statistical analyses. The overlap coefficient is employed to assess the degree of overlap between sets of authors based on productivity and impact, while author ranking metrics are defined based on the number of papers authored and their average citation counts.
The authors also describe statistical tests for comparing independent samples, utilizing bootstrapping to compute means and confidence intervals. They define target activation probabilities based on the number of contacts inactive authors have, as well as source activation probabilities for active authors with inactive coauthors. Additionally, they introduce the concept of chaperoning propensity, which measures the likelihood that inactive coauthors become active in collaboration with an author. The thresholds for cumulative probabilities are fixed at 0.10 and 0.20 for main and supplementary analyses, respectively, to ensure statistical robustness while avoiding numerical issues.
Results
In this section, the authors present their findings based on the OpenAlex dataset, focusing on the interplay between author collaborations and topic switches across three disciplines: Physics, Computer Science, and Biology & Medicine. The methodology is inspired by Kossinets and Watts’ work on social network evolution, specifically examining triadic closure and membership closure. The authors define two time ranges: the interaction window (IW), where author collaborations are tracked, and the activation window (AW), where topic switches are counted. They identify active authors who published on a specific topic during the IW and construct a collaboration network to analyze the potential for inactive authors to switch topics based on their connections.
The results are structured around two experiments. Experiment I assesses membership closure among inactive authors to evaluate how past collaborations with active authors influence topic switches. Experiment II shifts focus to active authors, measuring the likelihood of their inactive coauthors engaging with their topic of expertise. The authors quantify connections using edge weights based on co-authorship within the IW and highlight the activation probabilities of inactive authors transitioning to active status in the AW. Overall, the findings aim to elucidate the dynamics of collaboration and its impact on scientific discourse and topic evolution.
Discussion
In this study, we examined how collaboration patterns influence the likelihood of researchers switching topics, focusing on inactive authors’ interactions with active collaborators. Our findings indicate that the probability of an inactive author becoming active in a new topic is positively correlated with the number of contacts they have with active authors. Specifically, we observed a significant increase in activation probability from zero to one contact, with the effect diminishing as the number of contacts increases. Notably, this behavior deviates from a baseline model that assumes independent effects, suggesting the presence of non-dyadic interactions that merit further exploration.
Additionally, we assessed the impact of the prominence of active authors on the activation probabilities of their inactive coauthors. Results showed that inactive coauthors of highly productive and impactful authors are more likely to switch topics, reinforcing the idea that collaboration with prominent scholars enhances exposure to new research areas. Conversely, we found that a higher number of collaborators dilutes the activation effect, as increased collaboration may weaken individual interactions. This study contributes to the understanding of social contagion processes in academic settings and highlights the complexities of topic switches influenced by collaboration dynamics. Future research could further investigate additional factors, such as institutional affiliations and citation metrics, that may also play a role in this phenomenon.