موضوع مقاله: شبکه ارجاعات | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شبکه ارجاعات | مقدمه: تعریف شبکهٔ ارجاعات یا استنادات شبکهٔ ارجاعات یا استنادات برای مدل کردن ارجاع دادن توسط یک مقاله، به مقالات دیگر گفته می‌شود. | ## بخش 1: شبکه ارجاعات | این شبکه را می‌توان به صورت یک گراف جهت‌دار نشان داد که در این گراف، راسهای آن مقالات نوشته شده و یال‌های این گراف نیز دادن ارجاع به مقاله‌ای دیگر است. جهت این یال نیز از مقالهٔ نوشته شده به سمت مقاله‌ای که به آن ارجاع داده است، می‌باشد. اهمیت شبکهٔ ارجاعات شبکه‌های ارجاعات برای درک تأثیر مقالات و کارهای علمی در طول زمان بسیار مهم هستند. این شبکه‌ها، به محققان کمک می‌کنند مقالات کلیدی را در هر رشته و حوزه شناسایی کنند، توسعه ایده‌ها را ردیابی کنند و تأثیر تحقیقات را در درون و بین رشته‌ها اندازه‌گیری کنند. اگر گراف ارجاعات را برای مقالات یک حوزهٔ علمی رسم کنیم، با نگاه کردن به این شبکه و همچنین دیدن میزان یال‌هایی که به هر راس این گراف متصل هستند، می‌توان میزان اهمیت یک مقاله در آن حوزه را متوجه شد. ویژگی‌های شبکهٔ ارجاعات برخی از ویژگی‌های شبکهٔ ارجاعات در زیر آمده است: جهت‌دار و بدون طوقه: در شبکهٔ ارجاعات، که هر راس به معنی یک مقاله می‌باشد، اگر یالی از مقاله‌ای خارج و یه مقالهٔ دوم وارد شده باشد، به معنی این است که مقالهٔ اول یک ارجاع به مقالهٔ دوم زده است. طبق این تعریف، در این گراف نمی‌تواند طوقه وجود داشته باشد چون یک مقاله نمی‌تواند به خودش ارجاع بزند. عموماً بدون دور: با توجه به این که وقتی یک مقاله به مقالهٔ دومی ارجاع می‌زند، مقالهٔ دوم چاپ شده است، پس نمی‌توانند دو یا چند مقاله هم‌زمان به هم ارجاع بزنند پس نمی‌توانیم به‌طور عمومی دور در گراف داشته باشیم. در این شبکه، در حالتی دور خواهیم داشت که پژوهش‌هایی که هم‌زمان در حال انجام هستند، پیش‌نویس‌های قبل از چاپ مقاله‌های همدیگر را داشته باشند و از همدیگر استفاده کنند و به هم ارجاع دهند. بی‌مقیاس و جهان‌کوچک: شبکهٔ ارجاعات از نوع شبکه‌های بی‌مقیاس نیز هست یعنی تابع توزیع درجه راس‌های آن، توانی می‌باشد . همچنین این شبکه، خاصیت جهان کوچکی را نیز دارد به این معنی که قطر گراف کوچک می‌باشد. هم‌سنخ‌جویی: شکبه‌های ارجاعات هم‌سنخ‌جو هستند یعنی راس‌هایی با درجه راس نزدیک به هم تمایل بیشتری به اتصال به هم را دارند. پودمانگی یا انجمنی: شبکه‌های ارجاعات خاصیت پودمانگی یا انجمنی دارند به این معنی که می‌توان آن‌ها را به صورت انجمن‌هایی دسته‌بندی کرد. برای مثال مقالات موجود در یک حوزهٔ علمی، بیشتر به مقالات در همان حوزه ارجاع داده‌اند و کمتر به موضوعات خارج از آن حوزه. تابعیت زمانی و سازوکار اضافه و حذف راس: این گراف‌ها تابعیت زمانی دارند یعنی در طی زمان این گراف تغییر کرده و کامل‌تر می‌شود. با پیش رفتن زمان، راس‌های جدیدی به وجود آمده و یال‌های جدیدی به این گراف اضافه می‌شود. | ## بخش 2: شبکه ارجاعات | همچنین با اضافه شدن مقالات جدیدی که به مقالات قبلی ارجاع می‌زنند، درجه راس ورودی راس‌های از پیش موجود در گراف اضافه می‌شود. راس‌های دارای درجه راس ورودی بیشتر، احتمال گرفتن درجه راس ورودی بیشتری نیز دارند یعنی وقتی مقالهٔ جدیدی منتشر می‌شود، با احتمال بیشتری به راس‌ها با درجه راس ورودی بیشتر ارجاع می‌زند. این سازوکار می‌تواند مانند مدل باراباسی-آلبرت مدل شود که به شبکه‌ای بی‌مقیاس منجر خواهد شد. همچنین در این شبکه حذف راس نداریم چون با گذر زمان قرار نیست ارجاعی حذف شود و فقط به یال‌ها و راس‌های این گراف اضافه می‌شود. کاربردهای شبکهٔ ارجاعات اگر یک گراف ارجاعات کل یا یک زیرگراف از آن را که مختص یک گرایش یا حوزهٔ علمی است را در نظر بگیریم، می‌توانیم اطلاعات زیادی از آن استخراج کنیم. مقالات اصلی و مهم هر شاخه با رسم گراف یا زیرگراف یک شاخهٔ علمی و تحلیل آن، می‌توان مقالات مهم و تأثیرگذار هر شاخه را پیدا کرد. به طوری که هر چه درجه راس ورودی یک راس بیشتر باشد، آن راس که نشان‌دهندهٔ یک مقاله در آن حوزه است، اهمیت بیشتر و مرجعیت علمی بیشتری دارد. اگر گرافی رسم کنیم که اندازهٔ هر راس، متناسب با تعداد یال‌های ورودی آن باشد که متناسب با اهمیت آن مقاله در آن حوزه نیز هست، تعداد زیادی راس خواهیم داشت که ارجاعات کمی دارند و تعداد کمی راس نیز داریم که ارجاعات آن‌ها بسیار زیاد می‌باشد. فرض کنید در یک حوزهٔ علمی ۶ مقاله موجود است که به ترتیب زمانی نوشته شدن نام‌گذاری شده‌اند. در این شکل در کنار هر راس، درجه راس ورودی و خروجی آن که متناسب با ارجاع خوردن و زدن است، نوشته شده است. معیارهای گوناگونی برای تعریف میزان اهمیت یک مقاله می‌توان مشخص کرد ولی یکی از معیارهای خوبی که می‌توان بر اساس آن اهمیت یک مقاله در شاخه‌های گوناگون را مشخص کرد، همین تعداد ارجاعات به آن مقاله می‌باشد که همان درجه راس ورودی یا می‌باشد که در شکل برای هر کدام از مقالات مشخص شده است. جریان علمی و تحول شبکهٔ ارجاعات با داشتن شبکهٔ ارجاعات در زمان‌های مختلف می‌توان به جهت‌گیری جریان علمی در یک حوزه پی برد. برای مثال می‌توان درجه راس مقالاتی که اکنون جزو مقالات پر استناد در حوزهٔ علم شبکه هستند را بررسی کرد و دید طی زمان چه تغییراتی داشته‌اند. با دیدن این تحول، می‌توان انتقال تمرکز یک جامعهٔ علمی از موضوعات قدیمی‌تر به موضوعات جدیدتر را بررسی کرد. همچنین با بررسی زمانی این شبکهٔ ارجاعات، به مقالاتی که پیش‌تر نوشته شده‌اند ولی هنوز پتانسیل آن‌ها کشف نشده بود نیز اشاره کرد. برای مثال، لورنز در سال ۱۹۶۳، مقالهٔ آشوب خود را منتشر ساخت ولی تا حدود سال ۱۹۷۵ ارجاعات خیلی کمی به آن داده شده بود و از حدود این سال، تعداد ارجاعات به این مقاله به شدت رشد کرد و بسیار بالا رفت. | ## بخش 3: شبکه ارجاعات | این نشان‌دهندهٔ این است که این مقاله هنوز در محوریت جامعهٔ علمی نبوده و پس از مدتی این مقاله به مرجعیت علمی در این شاخه رسیده است. پس اگر بخواهیم میزان علاقهٔ جامعهٔ علمی یک شاخه یا گرایش را به موضوعاتی در یک زمان خاص ببینیم، می‌توانیم به تغییرات شبکهٔ ارجاعات مقاله‌های آن حوزه در حدود آن زمان نگاه کنیم و هر چه این تغییرات بیشتر باشد و شبکهٔ ارجاعات آن حوزه گسترده‌تر شده باشد و رشد بیشتری کرده باشد، میزان علاقهٔ جامعهٔ علمی در آن شاخه بیشتر بوده است. آینده‌نگری با استفاده از شبکهٔ ارجاعات دیدیم که یکی از ویژگی‌های شبکهٔ ارجاعات، خاصیت پودمانگی یا انجمنی آن است یعنی می‌توان این شبکه را به گروه‌ها و انجمن‌هایی تفکیک کرد. حال می‌دانیم که با داشتن شبکهٔ ارجاعات در طول زمان، می‌توان جریان علمی را در هر شاخه بدست آورد. حال اگر این شبکه را در سال‌های اخیر بررسی کنیم خواهیم دید که مقالات مرزی در بین انجمن‌ها و گرایش‌های مختلف، در حال زیاد شدن است. پس می‌توان دید که دانش‌های میان‌رشته‌ای در سال‌های اخیر رشد چشم‌گیری داشته‌اند و این را از بررسی گراف انجمن‌بندی شده می‌توان دید. با گسترش روش‌های یادگیری ماشین در سال‌های اخیر، می‌توان این الگوریتم‌ها را روی شبکهٔ ارجاعات نیز پیاده‌سازی کرد و با درک روابط و ساختارهای این شبکه و پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها، می‌توان پیش‌بینی‌هایی از زمینه‌های مطالعاتی، مجلات و نویسندگان تأثیرگذار در حوزه‌های مختلف داشت. همچنین می‌توان با استفاده از یادگیری ماشین و پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)، عوامل مؤثر در پراستنادی یا مرجعیت علمی یک مقاله در شبکه‌های ارجاعات علمی بررسی کرد. همچنین تحلیل و بررسی این شبکه با این روش، می‌تواند عوامل مؤثر در تحقیقات و مقالات علمی را نشان دهد. در این تصویر هر یال بین این مقاله (که در گراف راس سیاه رنگ می‌باشد) و مقالات متصل به معنای وجود ارجاع به این مقالات می‌باشد. در این گراف، رنگ‌های راس‌ها نشان‌دهندهٔ انجمن‌های مختلف در گراف هستند؛ مثلاً راس‌هایی با رنگ قرمز، مقالات مربوط به حوزهٔ بررسی گولبول‌های قرمز خون با انبرک نوری را نشان می‌دهد که راس سیاه رنگ (مقالهٔ انتخابی ما) نیز عضو همین انجمن می‌باشد. به‌طور کیفی، در این تصویر می‌توان توانی بودن درجه راس را با دیدن این که تعداد کمی راس با درجهٔ خیلی زیاد (شاه‌راس) و تعداد بسیار زیادی راس با درجهٔ کم وجود دارد را دید. بزرگ‌ترین راس (راس با بیشترین ارجاع) نیز مربوط به مقالهٔ آرتور اشکین می‌باشد که به پدر انبرک‌های نوری معروف است. در این گراف نیز رنگ‌های مختلف نشان‌دهندهٔ انجمن‌های مختلف در این شبکهٔ ارجاعات است. | ## جمع‌بندی | این گراف نیز خواص مثال پیشین را نیز دارد و خاصیت بی‌مقیاسی در آن قابل مشاهده است.