Новосибирск
Novosibirsk
Новосибирск
Novosibirsk
Многие научные статьи стали доступны в цифровом виде, что позволяет запрашивать данные статей и, в частности, автоматически собирать метаданные, включая данные об аффилиации. Это, в свою очередь, можно использовать для количественных оценок научной области, например для идентификации организаций и анализа графа соавторства этих организаций для извлечения базовой структуры науки. В настоящей работе рассмотрена область исследования микроРНК, а именно граф соавторства организаций и анализ его эволюции.
Чтобы решить проблему вариативности написания названия организаций, был предложен алгоритм сортировки логических векторов признаков k-mer/n-gram. В нем используется тот факт, что содержание аффилиации довольно консистентно для одной и той же организации. Для учета ошибок написания и других артефактов названия организации в поле метаданных аффилиации наш подход преобразует упоминание организации внутри аффилиации в K-Mer (n-gram) булевый вектор присутствия. Далее векторы всех аффилиаций из набора данных лексикографически сортируются, образуя группы упоминаний организаций. Таким подходом был кластеризован набор данных аффилиаций в области исследования микроРНК и определены названия уникальных организаций, что позволило построить граф соавторства на уровне научных организаций. С помощью этого графа показано, что рост области исследования микроРНК контролируется архитектурой малого мира сети научных организаций и испытывает степенной рост с показателем степени 2.64 ± 0.23 для числа организаций в соответствии с диаметром сети, предлагая модель роста новых научных направлений. Скорость публикации первой статьи по микроРНК у организации при ее взаимодействии с другой организацией, уже публиковавшейся в этой области, аппроксимируется как 0.184 ± 0.002 год–1.
Many scientific articles became available in the digital form which allows for querying articles data, and specifically the automated metadata gathering, which includes the affiliation data. This in turn can be used in the quantitative characterization of the scientific field, such as organizations identification, and analysis of the co-authorship graph of those organizations to extract the underlying structure of science. In our work, we focus on the miRNA science field, building the organization co-authorship network to provide the higher-level analysis of scientific community evolution rather than analyzing author-level characteristics. To tackle the problem of the institution name writing variability, we proposed the k-mer/n-gram boolean feature vector sorting algorithm, KOFER in short. This approach utilizes the fact that the contents of the affiliation are rather consistent for the same organization, and to account for writing errors and other organization name variations within the affiliation metadata field, it converts the organization mention within the affiliation to the K-Mer (n-gram) Boolean presence vector. Those vectors for all affiliations in the dataset are further lexicographically sorted, forming groups of organization mentions. With that approach, we clustered the miRNA field affiliation dataset and extracted unique organization names, which allowed us to build the co-authorship graph on the organization level. Using this graph, we show that the growth of the miRNA field is governed by the small-world architecture of the scientific institution network and experiences power-law growth with exponent 2.64 ± 0.23 for organization number, in accordance with network diameter, proposing the growth model for emerging scientific fields. The first miRNA publication rate of an organization interacting with already publishing organization is estimated as 0.184 ± 0.002 year–1.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.