Предложен новый взгляд на процесс распространения идей через научные журналы
 Полученное исследователями облако научных публикаций. (кликните картинку для увеличения) |
|
||||||||
С середины 1960-х годов исследователи изучали цитирование научных работ, а также взаимное влияние друг на друга авторов статей. Однако группа ученых из Swiss Federal Institute of Technology (ETH, Швейцария) отмечает, что применявшиеся ранее методы не позволяют проводить непосредственное изучение распространения интеллектуального содержания этих документов через научное сообщество.
Чтобы изучить возникновение научных идей, ученые разработали способ поиска в научной литературе слов и фраз, представляющих значимые научные концепции и отличающихся от общих научных терминов, таких как «эксперимент». Они назвали эти слова и фразы «мемами», используя при этом ранее предложенный эволюционным биологом Ричардом Докинзом термин для объектов интеллектуальной собственности в сфере религии или политики. По Докинзу мем может либо развиваться, либо рассеиваться в человеческой культуре.
В поисках мемов команда изучила почти полмиллиона названий и рефератов в архиве журнала Physical Review Американского физического общества с 1893 по 2009 год. Используя стандартное программное обеспечение, они построили сеть цитирования, отображающую набор данных в виде облака точек, каждая из которых изображает одну публикацию (кластеры точек соответствуют документам с большим количеством цитат). Крупномасштабные кластеры точек на полученной схеме соответствовали подразделам физики, рассматриваемым каждым из журналов Physical Review, а соединения между ними отражали междисциплинарные связи.
Используя доступные вычислительные мощности, исследователи проштудировали эту базу данных в поисках всех часто встречающихся последовательностей слов, исключая при этом очевидные вещи, не являющиеся мемами. Таким образом, команда определила статистическую меру, которая определяла степень распространения каждой последовательности. Для каждого мема команда определила «рейтинг», как степень распространения последовательности слов, умноженный на частоту появления в базе данных. Эта процедура дает одинаковые «рейтинги» таким терминам, как «квант», «графен» или «транспортный поток», хотя их частота появления в базе данных отличалась более чем в 100 раз.
Ученые провели аналогичный анализ других баз данных, в частности, Web of Science, содержащей более 46 млн. документов, а также PubMed с более чем полумиллионом статей. Распределение последовательностей слов было нанесено на графики, где по горизонтальной оси отмечалась степень распространения, а по вертикальной – частота появления. Для каждого изученного набора данных, несмотря на различие тем и объемов, исследователи обнаружили аналогичное распределение последовательностей слов, заполняющее область ниже и левее от мема с максимальным балом.
Действительно ли методика позволила выявить последовательности слов, являющиеся научными мемами? Исследователи проверили 50 самых популярных терминов в архиве Американского физического общества, проведя опрос в научной среде, а также убедившись, что все они имеют свои записи в энциклопедиях. Коллеги ученых считают, что проделанную работу можно считать отправной точкой для более глубокого анализа процесса распространения научных идей, используя для этого принципы изучения процессов генетической наследственности, адаптированные для данной ситуации.
Также по теме:
- Обзор 2012 года по версии Nature
- Обзор 2013 года по версии Nature
- Медицина и биология: итоги 2013 года
- Итоги 2013 года в физике и нанотехнологиях
- Глобальные риски 2013: Особые факторы
Источники: