Complex networks and machine learning in Scientometrics
Creators: name: Γώγογλου, Αντωνία Δ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Επιστημονομετρία
Γράφοι
Πρόβλεψη
Συσχετίσεις
Scientometrics
Graphs
Prediction
Correlations

description: Η παρούσα διατριβή ασχολείται με την μελέτη των σύνθετων δικτύων που σχηματίζονται από αλληλεπιδρόντες κοινωνικά κόμβους και εξελίσσονται δυναμικά με σημαντικές τοπολογικές ιδιότητες. Από τις συσχετίσεις και τη στατιστική αλληλεπίδραση μεταξύ των μεγεθών που περιγράφουν τις ιδιότητες αυτές εξάγεται ο μηχανισμός σύμφωνα με τον οποίο σχηματίζονται τα δίκτυα αυτά σε μεγάλο βεληνεκές. Τέτοιου είδους δίκτυα δημιουργούνται μεταξύ οντοτήτων της επιστήμης και των δεσμών που αναπτύσσουν αυτές, π.χ. βιβλιογραφικές αναφορές και συνεργασίες. Από τα εξαγόμενα χαρακτηριστικά αυτών των δικτύων μοντέλα μηχανικής εκμάθησης εκπαιδεύονται με στόχο την ανακάλυψη μηχανισμών εξέλιξης, ομοιοτήτων αλλά και μελλοντικών τιμών αυτών των χαρακτηριστικών καθώς τα δίκτυα πολλαπλασιάζονται. Στην έρευνα που πραγματοποιήσαμε εντοπίστηκαν οι άξονες της επιστημονικής απόδοσης που περιγράφονται από υπάρχοντες βιβλιομετρικούς δείκτες και ορίστηκε μια σειρά νέων για την πληρέστερη αξιολόγησης αυτής. Εν συνεχεία, χρησιμοποιήθηκαν οι ομάδες μη-επικαλυπτόμενων δεικτών ως κριτήρια για τη δημιουργία κορυφογραμμών εξέχοντων επιστημόνων και την πρόβλεψη βραβευθέντων επιστημόνων. Με την προσαρμογή των δεικτών-διαστάσεων που χρησιμοποιούνται μπορεί να δημιουργηθεί ένα ευέλικτο σύστημα αξιολόγησης για κάθε σενάριο εφαρμογής και να αξιοποιηθεί από την επιστημονική κοινότητα για απονομή βραβείων, απόδοση υποτροφιών και χρηματοδοτήσεις. Επιπλέον, εστιάζουμε στον εντοπισμό μοτίβων στην πορεία της επιστημονικής διαδικασίας και στη συλλογή αναφορών. Σε επίπεδο επιστημόνων, χρησιμοποιείται η μορφοκλασματική διάσταση της καμπύλης αναφορών για τον χαρακτηρισμό των μοτίβων κατανομής αναφορών στην συνολική πορεία ενός επιστήμονα. Με τη μορφοκλασματική διάσταση περιγράφεται η κατανομή της καμπύλης αναφορών ανεξαρτήτως εύρους αναφορών ώστε να εντοπίζονται κοινά μοτίβα μεταξύ επιστημόνων διαφορετικής ηλικίας, βεληνεκούς και ερευνητικού πεδίου. Σε επίπεδο δημοσιεύσεων, χρησιμοποιείται η χρονοσειρά αναφορών ως βάση για ομαδοποίηση δημοσιεύσεων με την πάροδο του χρόνου ανεξαρτήτως βεληνεκούς και χρονικού πλαισίου. Εντοπίστηκαν κοινά μοτίβα εξέλιξης στις δημοσιεύσεις συγκεκριμένου συνεδρίου τόσο σε βραχυπρόθεσμη όσο και μακροπρόθεσμη πορεία. Τέλος, επικεντρωθήκαμε σε προσεγγίσεις πρόβλεψης μελλοντικών χαρακτηριστικών των βιβλιογραφικών δικτύων. Πραγματοποιήθηκε εκτενής βιβλιογραφική μελέτη και ταξινόμηση των υπαρχόντων προσεγγίσεων και κινηθήκαμε στην κατεύθυνση της δημιουργίας διαφορετικών μοντέλων κατά περίπτωση διαφορετικών επιστημονικών συγκυριών. Διαχωρίζοντας τους επιστήμονες σε ηλικιακές κατηγορίες και ομαδοποιώντας τις κατηγορίες σε ομοίου επιπέδου επιρροής επιστήμονες, καταστώνται δυνατές οι συγκρίσεις μεταξύ ομοίων στον τομέα της επιστήμης. Εντοπίζονται πρώιμα σημάδια υψηλής επιρροής και εντοπίζεται η συνολική πορεία (ανοδική ή καθοδική) του συνόλου των επιστημόνων σε ένα ερευνητικό κλάδο. Αυτή η δυναμική χρονική ομαδοποίηση ενσωματώνεται σε ένα σύστημα πρόβλεψης μελλοντικού αριθμού αναφορών με προσαρμόσιμα μοντέλα για κάθε βεληνεκές απόδοσης και κάθε χρονικό πλαίσιο πρόβλεψης. Το σύστημα αυτό χρησιμοποιεί χαρακτηριστικά που περιγράφουν την θέση ενός επιστήμονα στο δίκτυο αναφορών, την κεντρικότητα και την επιρροή του, το κύρος των εκδόσεών του και των συνεργατών του και το πώς οι παράγοντες αυτοί έχουν μεταβληθεί εντός του χρονικού πλαισίου. Μετά από εκτενείς πειραματισμούς σε διαφορετικές χρονικές στιγμές και εκτενή ανάλυση ευαισθησίας του συστήματος στα συμπεριλαμβανόμενα χαρακτηριστικά, οδηγηθήκαμε σε ένα εύρωστο, ευέλικτο και προσαρμόσιμο σύστημα προβλέψεων του μελλοντικού αριθμού αναφορών με αυξημένη απόδοση συγκρινόμενο με τα υπάρχοντα της βιβλιογραφίας.
description: The present dissertation is concerned with the study of complex networks that formulate through the socially interacting nodes and dynamically evolve with important topological properties. From the correlations and statistical inference of the quantities that describe these properties, the mechanism of these networks’ formulation process at large scale is extracted. Such networks emerge from scientific entities and the links between them, e.g. bibliographic references and collaborations. The extracted features from these networks’ analysis are utilized for the training of machine learning models aiming to uncover evolution mechanisms, similarities and even future values for the quantities associated with these networks, as they grow in time. Through our research, we identified the axes around which the scientific output is evaluated as described by the existing bibliometric indicators and a new set of them has been introduced for a more complete evaluation process. Next, clusters of non-overlapping indicators were employed as attributes for the creation of skylines of highly distinguished scientists and the prediction of awarded ones. With the adjustment of the indicators-attributes a flexible evaluation framework can be created for every possible use case scenario and employed by the scientific community for awards, grant and fund allocation. Moreover, we focus on the identification of patterns in the scientific process and citation accumulation. At scientist level, the fractal dimension of the citation curve was introduced for the characterization of distribution patterns throughout entire portfolios. With the fractal dimension, the generative mechanism of the citation curve is described irrespective of citation range, so that common patterns can be identified amongst scientists of different age, performance and research field. At publication level, the citation time series constitutes the basis for clustering of publications over time irrespective of range and time phase. Shared patterns appeared between publications from a given conference both for shor- and long-term evolution. Finally, we contemplated approaches for predicting future features of bibliographic networks. An extensive literature overview was conducted and a taxonomy of the existing approaches was created, leading us in the direction of creating different models for different scientific settings. By dividing scientists into academic age groups and by clustering these groups into impact-based peer groups, comparisons between scientific peers are enabled. Early signs of potential were discovered and the complete trajectory (upwards or downwards) of scientists is observed throughout research fields. This dynamic temporal grouping is embedded into a predictions framework for predicting citation counts through adjustable models for every range of output and time window. The proposed framework uses as features metrics that describe a scientist’s position in the citation network, her/is centrality and impact, the status of publishing venues and her/his collaborators along with the temporal shifts in these features within a time window. Through extensive experimentation across time intervals and sensitivity analysis of the framework based on the contemplated features, we came up with a robust, flexible and holistic prediction framework for future citation counts that displays increased performance and accuracy compared with baselines in literature.