全球尺度科学合作数据集分析揭示新颖模式

科学合作网络是科学产出的重要组成部分，对拓展我们的知识以及国家经济和国内生产总值贡献显著。在此，我们考察来自Mendeley科学合作网络的数据集。我们利用机器学习技术与动力学模型相结合来分析这些数据。我们发现具有不同合作特征的国家呈现出有趣的聚类。其中一些聚类由发达国家主导，这些国家与本国内部连接数相比与其他国家的连接数更高。另一个聚类由贫困国家主导，这些国家大多与其他国家有连接和合作，但自身内部连接较少。我们还提出了一个复杂系统动力学模型来解释这些特征。我们的模型解释了贫困和发展中国家的科学合作网络如何随时间变化。我们还在国家行为中发现可能反映过去外交政策和当代地缘政治的有趣模式。我们的模型和分析为如何引导发展中国家的科学发展提供了见解和指南。这与促进贫困国家经济发展和创造更富裕繁荣的社会密切相关。