关注大学排名中的差距：一种面向公平性的复杂网络方法
物理与社会
2022-03-08 v2
摘要
大学排名日益被用于学术比较与成效量化，甚至被用于确立基于绩效的经费分配标准。然而，排名并非中性工具，其使用常常忽视各机构起始条件的差异。在本研究中，我们检测并度量了以非均匀方式影响来自不同地域与教育背景大学的排名结果的结构性偏差。此外，我们开发了一种更公平的评级系统，其基于完全数据驱动的去偏策略，对所得分数进行面向公平的重新定义。核心思想在于利用复杂网络分析从多面数据出发将大学划分为相似组，并将每所机构的绩效参照其同侪所确定的期望。针对OECD与意大利大学系统的官方排名均显现出显著的地域偏差证据，因此去偏提供了相关洞见，提示设计更公平的基于绩效的经费分配策略。
引用
@article{arxiv.2112.01341,
title = {Mind the gap in university rankings: a complex network approach towards fairness},
author = {Loredana Bellantuono and Alfonso Monaco and Nicola Amoroso and Vincenzo Aquaro and Marco Bardoscia and Annamaria Demarinis Loiotile and Angela Lombardi and Sabina Tangaro and Roberto Bellotti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01341},
year = {2022}
}
备注
19 pages, 3 figures. Supplementary information included as separate file