Разработана формула прогнозирования популярности научных статей

На основе базы данных, собранной в течение 5 последних лет, американские ученые вывели формулу расчета коэффициента популярности научных публикаций.

Математическая модель прогнозирования позволяет достаточно точно определить, как часто будет цитироваться та или иная научная статья. Примечательно, что при расчетах данные о предмете статьи или журнале, в котором она была впервые опубликована, об авторе, роли не играют. Формула опирается на ключевые слова, по которым статья цитируется в первые годы после публикации.
 

По мнению авторов идеи, на популярность статьи влияют 3 фактора: привлекательность идеи, становится ли статья цитируемой сразу после релиза и третий фактор – новаторство. Автор исследования Дашунь Ван из исследовательского центра Томаса Уотсона в Нью-Йорке совместно со своими коллегами построил модель, учитывающую все три фактора с математической поправкой на актуальность.

На выходе она выдает универсальную кривую, которая иллюстрирует скорость роста популярности и спада интереса к работе. С небольшими погрешностями модель может прогнозировать диапазон влияния будущей статьи и наиболее вероятные цитаты из нее.

Исследователи проверили свою модель на научных работах по физике, опубликованных с 1960-х годов. Они обнаружили, что спустя 25 лет цитирование доминирущего большинства работ (более 90%) снижается.

Пик цитирования каждой публикации, по мнению разработчиков формулы, приходится примерно на первые два года, а затем начинается спад.

Ученые, не принимавшие участия в данном исследовании, но работающие в той же сфере, положительно отозвались о работе разработчиков формулы. Вметсе с этим, они отметили, что прогнозирование влияния статьи спустя 5 лет после ее публикации практически не имеет смысла. К тому же, следует понимать, что популярность статей неизбежно разнится в зависимости от сферы деятельности ученого, т.е. биологи всегда будут цитировать друг друга больше, чем физиков.

В будущем Ван планирует усовершенствовать модель, введя в нее более сложные элементы – такие, как тема статьи или место публикации. В ближайшее время команда исследователей надеется создать сайт, который сможет выдавать прогноз цитирования для любой научной работы.

Далее: Mozilla выпустила Firefox OS 1.1