合著网络：一种考虑合著者顺序和数量的有向网络方法
数字图书馆
2015-03-31 v1 社会与信息网络
物理与社会
摘要
在许多科学领域，论文上合著者的顺序传达了每个人对共同工作贡献的信息。我们认为，在以往的合著网络分析中，由于作者之间的联系通常被对称化，导致关于顺序的信息未被充分考虑。这基本上等同于假设每位合著者对论文的贡献是均等的。我们通过采用 Kim 和 Diesner (2014) 提出的合著者信用分配模型来解决这一问题，该模型在核心概念上将合著视为一种有向、加权且包含自环的网络。我们基于在《Psychometrika》期刊上发表论文的 861 位作者的样本数据，测试并验证了所采用框架的应用。结果表明，这种新颖的社会计量学方法可以补充基于无向网络的传统度量，并扩展对合著模式（如学者间的协作层级）的洞察。作为另一种形式的验证，我们还展示了我们的方法如何准确检测隶属于《Psychometric Society》并与该期刊相关的杰出学者。
引用
@article{arxiv.1503.00361,
title = {Coauthorship networks: A directed network approach considering the order and number of coauthors},
author = {Jinseok Kim and Jana Diesner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.00361},
year = {2015}
}
备注
This is a preprint of an article accepted for publication in Journal of the Association for Information Science and Technology