Sammanfattning av denna webbsida: Konvexitet i ett nätverk (graf) har nyligen definierats som en egenskap hos var och en av dess subgrafer för att inkludera alla kortaste vägar mellan noderna i den subgrafen. Det kan mätas på skalan [0, 1] och 1 tilldelas konvexa nätverk. Den största konvexa komponenten i en graf som uppstår efter avlägsnandet av det minsta antalet kanter kallas ett konvext skelett. Det är i grunden ett träd av kliquer, som har visat sig ha många intressanta drag. I denna artikel diskuteras begreppen konvexitet och konvexa skelett inom ramen för nätverk för vetenskapligt samarbete. Mer specifikt analyserar vi medförfattare nätverk av slovenska forskare inom datavetenskap, fysik, sociologi, matematik, och ekonomi och extrahera konvexa skelett från dem. Vi jämför sedan dessa konvexa skelett med de återstående graferna (resterna) i form av samarbetsfrekvensfördelningar genom olika parametrar såsom publiceringsår och -typ, medförfattares födelseår, status, kön, disciplin etc. Vi visar också de topprankade forskarna med fyra grundläggande centralitetsåtgärder som beräknas på de ursprungliga nätverken och deras skelett och drar slutsatsen att konvexa skelett kan bidra till att upptäcka inflytelserika forskare som knappast kan identifieras i det ursprungliga samarbetsnätverket. Som sin inneboende funktion behåller konvexa skelett samarbetsnätverkens egenskaper. Dessa inkluderar strukturella egenskaper på hög nivå men också 2 det faktum att samma författare lyfts fram genom centraliseringsåtgärder. Dessutom behålls de viktigaste banden och därmed de viktigaste samarbetena i skelettet. Nyckelord: konvexitet, medförfattare, konvexa skelett, centralitet, svaga länkar. Begreppet konvexitet i nätet har först nyligen definierats av Marc och Šubelj (2018). Genom sin definition, ett konvext nätverk är en ansluten (oriktad) graf där varje ansluten subgraf innehåller alla kortaste vägar mellan sina noder. Ett sådant nätverk tar sig i allmänhet formen av ett träd av kliquer. Dessutom, genom att ta bort det minsta antalet kanter från en graf för att få sin största konvexa subgraf, extraherar vi ett konvext skelett av den ursprungliga grafen med många intressanta egenskaper (Šubelj, 2018). En av dessa egenskaper är det faktum att det resulterande konvexa skelettet är ett generaliserat spänne träd med potentiella kliquer kvar, vilket leder till en nätverksstruktur med en liknande grad fördelning, klustering, och nod avstånd som i den ursprungliga grafen men med unika kortaste vägar mellan noder. Konvexa skelett kan på så sätt betraktas som en nätverksabstractionsteknik med möjliga tillämpningar i nätverksmodellering och visualisering. Särskilt för vetenskapliga samarbetsnätverk eftersom de visar sig vara ganska konvexa (Marc och Šubelj, 2018). Målet med denna studie är att bygga vidare på de två ovan nämnda analyserna och undersöka begreppet konvexitet och konvexa skelett i samband med vetenskapligt samarbete (eller samförfattarskap) nätverk på upphovsmannanivå (dvs. Här är vi inte intresserade av landsnivå eller institutionellt samarbete alls). De frågor som vi skulle vilja besvara genom denna analys är om konvexa skelett som utvunnits ur upphovsmannens samarbetsnätverk kan användas som deras meningsfulla abstraktion, om författarens rankning genom centralitetsåtgärder beräknade på konvexa skelett skiljer sig avsevärt från dem som beräknats på de ursprungliga nätverken, och vilken typ av kanter avlägsnas när konvexa skelett utvinns. Motiveringen för att studera konvexitet i samförfattarnätverk är minst trefaldig. För det första, som redan nämnts ovan, visar sig olika samarbetsnätverk vara ganska konvexa (Marc och Šubelj, 2018; Šubelj, 2018), vilket står i kontrast till papperscitering och andra bibliografiska nätverk. Konvexa skelett bör därför representera deras meningsfulla abstraktion, vilket inte är fallet för de senare. För det andra, eftersom samförfattarnätverk är projektioner av bipartita grafer av författare och papper, är dessa föreningar av klichéer genom konstruktion. Men hur dessa klichéer är förbundna med varandra är inte känt. Konvexa skelett föreslår möjligen den enklaste konfigurationen där kliquer är anslutna i ett träd och därmed 3 ger en mycket enkel ram för att förstå strukturen av vetenskapliga medförfattare. Slutligen, även om konvexitet är en välförståelig egenskap hos olika matematiska objekt, och en nyckelkomponent i matematisk optimering, har det inte utforskats i nätverk förrän nyligen. Olika samarbetsnätverk är sannolikt det mest uppenbara sättet att överbrygga denna klyfta. Artikeln är organiserad på följande sätt. Efter att ha erinrat om den publicerade litteraturen om samarbetsnätverk i Avsnitt 2, introducerar vi metoder som handlar om nätverk konvexitet och konvexa skelett i Avsnitt 3, och presentera de data som ligger till grund för vår analys i Avsnitt 4: co-authorship nätverk av slovenska forskare inom datavetenskap, fysik, sociologi, matematik, och ekonomi. Vi extraherar konvexa skelett från dessa samarbetsnätverk och visar, på grund av rymdbegränsningar, de viktigaste resultaten för de tre första disciplinerna i sektion 5 med ett särskilt fokus på skillnaderna mellan skelettet och restnätverket. (Ett resterande nätverk eller resterande består av samma uppsättning noder som det ursprungliga nätverket och av en delmängd kanter från det ursprungliga nätverket efter det att kanterna som bildar ett konvext skelett har avlägsnats). Därefter drar vi slutsatser, diskuterar begränsningarna i denna studie och föreslår framtida forskningsinriktningar i avsnitt 6. Relaterat arbete På grund av bristen på samverkansbaserade nätverkskonvexitetsstudier kommer vi nu bara att minnas några grundläggande och aktuella publikationer om vetenskapligt samarbete (eller co-authorship) nätverk. En av anledningarna till att studera forskningssamarbete är den rapporterade positiva korrelationen mellan effekt och samverkan (Hsu och Huang, 2011), 1997; Melin och Persson, 1996), i denna studie kommer vi att betrakta dessa två termer som likvärdiga och utbytbara. I detalj identifierade Laudel sex typer av forskningssamarbete: samarbete med en arbetsdelning, tjänstesamarbete, tillgång till forskningsutrustning, överföring av know-how, ömsesidig stimulans och pålitlig bedömning. Endast den första typen resulterade systematiskt i medförfattare medan de andra belönades med erkännanden (ca en tredjedel av de kontrollerade samarbetena) eller inte alls (ca hälften).
Šubelj et al, REF forskat om konvexitet i nätverket för vetenskapligt samarbete.
Convexity in scientific collaboration networks
{'venue': 'J. Infometr. 13(1), 10-31 (2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}