女性、人工智能与协作网络中的关键位置:迈向更平等的科学生态系统
社会与信息网络
2022-05-26 v1 人工智能
机器学习
摘要
几乎每个学科的科学合作主要由共享知识、专业知识和集中资源的需求驱动。科学正变得愈发复杂,这促使科学家更多地参与协作研究项目以更好地应对挑战。作为一个具有快速演进科学图景的高度跨学科领域,人工智能呼唤具备多样技能和专业知识特殊背景的研究者。理解科学合作中的性别维度至关重要,尤其在人工智能这样吸引大量投资的领域。利用社会网络分析、自然语言处理和机器学习,并聚焦2000年至2019年期间的人工智能出版物,我们在本工作中通过性别视角全面考察了若干驱动因素对获取科学协作网络关键位置的影响。研究发现,无论性别,以数量和影响力衡量的科学绩效对于拥有网络中的“社会研究者”至关重要。然而,在获取“局部影响者”角色方面,观察到女性与男性研究者之间存在细微差异。
引用
@article{arxiv.2205.12339,
title = {Women, artificial intelligence, and key positions in collaboration networks: Towards a more equal scientific ecosystem},
author = {Anahita Hajibabaei and Andrea Schiffauerova and Ashkan Ebadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.12339},
year = {2022}
}
备注
20 pages, 6 figures