非公式な知的交流は不可欠です優れた社会科学研究にとって。これには、論文を学術誌に投稿する前に、同僚と意見を交わして改善することも含まれます。
私たちの新たな研究では非公式な知的交流の価値を検証しました。学術界におけるソーシャルネットワークの重要性を明らかにしています。
私たちの分析から、フィードバックを寄せるコメント提供者が増えるごとに、研究論文の科学的影響力が高まることが示唆されました。この影響力は、論文が発表されてからの期間に得た引用数で測定します。トップジャーナルに掲載される確率についても、同じ傾向が見られます。
しかし、この論文の真の新しさは、影響力という点で、ネットワークの中心にいる、あるいはつながりの強い人々からのフィードバックが、中心性やつながりの弱い人々からのものより価値が高いと明らかにしたことです。だからといって、最も senior な同僚に意見を求めればよいという単純な話ではありません。重要なのは年功ではなく、研究者がどれほどよくつながっているかです。
これは重要な知見です。大学の運営側はこの結果を受け、学者間、学部間、大学間の協働を積極的に促し、ネットワーキングやフィードバックを求めることを博士課程の訓練に組み込むべきです。
つながりが鍵
ここでいう「つながりが強い」とは、どのように定義されるのでしょうか。
ソーシャルネットワークにおいて、研究者がほかのつながりの強い研究者と結びついているなら、その研究者自身もつながりが強いといえます。私たちは、一見すると同語反復に聞こえるかもしれない考え方、いわゆる固有ベクトル中心性を研究に用いました。この考え方では、重要な人物を知っていれば、その分野で自分も重要な存在である可能性が高いとされます。これは、Googleの検索アルゴリズムが関連性の高いウェブサイトを特定するのと同じ考え方で、す。
ただし、すでに述べたように、私たちの調査結果が示すのは「重要性」や地位ではありません。固有ベクトル中心性の高い学者が、必ずしも最も知名度や地位が高いとは限りません。また、最も名声のある大学に所属しているとも限りません。それでも、ソーシャルネットワークの中では影響力のある位置を占めています。鍵となるのはつながりです。彼らをオピニオンリーダーと考えてください。
固有ベクトル中心性の高い学者からのフィードバックは、孤立した研究者からのものより、論文の出版の成否に大きな影響を与えます。つながりの強いコメント提供者は、著者に新たに現れつつある新しいテーマや、今後の研究に最も有望な道筋を示してくれることがあります。
この結論に至るため、私たちは金融経済学者のソーシャルネットワーク構造を初めて、かつ最も包括的に描き出しました。公刊論文の著者と、謝辞で言及されたコメント提供者をつなげています。著者だけでなく、論文に貢献した人々をすべて捉える点で、これは新しいアプローチです。
私たちの革新的なアプローチでは、謝辞を主要なデータ源として用いました。金融経済学では、著者が有益なフィードバックをくれた同僚に謝意を示すことがよくあります。主要な金融経済学誌6誌から、5,800本を超える研究論文を収集しました。その約90％で、同僚から有益な意見を得たことが謝辞に記されています。
データを整理した後、ネットワークを構築します。2人の研究者は、共著論文がある場合、または一方が他方に謝意を示している場合につながっているとします。このネットワークは約7,500人の研究者を結び、研究者間の情報の流れを示します。次にネットワーク内の位置を算出し、固有ベクトル中心性に基づいて各人を順位付けしました。
このような分析により、個々の研究者だけを見ていては隠れたままのパターンや構造を明らかにできます。
次に、主要な学会で討論者を割り当てる仕組みを準自然実験として利用し、私たちの主張を示しました。つまり、同僚からフィードバックを得ることで論文の科学的影響力は高まりますが、その同僚が専門分野のソーシャルネットワークで固有ベクトル中心性の高い人物であるほど、効果は大きくなります。
私たちのウェブサイトでは、金融経済学者が自分の情報をデータベースで検索できるインタラクティブなツールを開発しました。
関連する論文では、固有ベクトル中心性が最も高い金融経済学者の特徴を検討しています。具体的には、固有ベクトル中心性の順位と個人の特性を比較しました。引用数や論文の出版数といった従来の著者指標では、どの研究者の固有ベクトル中心性が高いかを説明できないことが分かりました。
理由の一つは、引用数には多くの問題があり、学術的な実力を十分に捉えられないことです。もう一つは、ネットワーク全体を把握していなければ、オピニオンリーダーを特定するのが一般に難しいということです。
経済学の社会学における新たな知見
私たちの分析は網羅的ではなく、研究は現在も続いています。しかし、知識の流れを理解することが、科学者間の生産性の差を理解する助けになるのは明らかです。
この結果が、大学の運営側に対し、学部や大学の垣根を越えた科学者間の協働を積極的に促すきっかけになることを願っています。
また、私たちの結果は、科学的影響力を引用数だけで測るのではなく、より幅広く測定するよう求める声を後押しします。
最後に、学術会議がネットワーキングの機会として重要な役割を果たすことを踏まえ、学者の出張に十分な資金を確保する重要性も、私たちの調査結果は浮き彫りにしています。
