评估绘制研究空间的最先进方法:一项巴西案例研究

科学知识不能被视为一组孤立的领域,而是一个高度连接的网络。理解研究领域如何相互关联对于合理分配经费和人力资源(例如,组建团队以解决多学科问题)至关重要。学科之间的关系可以从个体科学家轨迹的数据中勾勒出来,因为研究人员常在一小组相互关联的领域中做出贡献。两项近期工作提出了从科学家发表记录创建研究地图的方法:使用频率学方法创建转移概率矩阵;以及通过学习嵌入(向量表示)。令人惊讶的是,这些模型在不同数据集上被评估,且文献中从未被比较过。在本工作中,我们使用巴西研究人员发表记录的大型数据集,以系统方式比较这两种模型。我们依据 ROC 曲线下面积评估这些模型预测给定实体(科学家、机构或地区)是否会进入新领域的能力。此外,我们分析每种方法对出版物数量及与一个实体相关联的领域数量的敏感度。最后,我们进行案例研究以展示这些模型如何用于刻画巴西背景下的科学动态。