ความร่วมมือทางปัญญาอย่างไม่เป็นทางการเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิจัยทางสังคมศาสตร์ที่ดี ซึ่งรวมถึงการโต้ตอบกับเพื่อนร่วมงานเพื่อปรับปรุงบทความก่อนที่จะส่งไปยังวารสาร งานวิจัยใหม่ของเราสำรวจคุณค่าของความร่วมมือทางปัญญาอย่างไม่เป็นทางการ เน้นย้ำถึงความสำคัญของเครือข่ายสังคมในวงวิชาการ สิ่งที่เราค้นพบแสดงให้เห็นผลกระทบทางวิทยาศาสตร์ของรายงานการวิจัยเพิ่มขึ้นเมื่อมีผู้แสดงความคิดเห็นเพิ่มเติมทุกคนที่แสดงความคิดเห็น ผลกระทบนี้วัดจากจำนวนการอ้างอิงตลอดอายุการใช้
งานของกระดาษ เช่นเดียวกับเมื่อเราดูที่ความน่าจะเป็นของการตีพิมพ์
บทความในวารสารชั้นนำ แต่นี่คือความแปลกใหม่อย่างแท้จริงของบทความของเรา: พบว่าคำติชมของคนที่เป็นศูนย์กลางหรือเชื่อมโยงกันมีค่ามากกว่าคนที่เป็นศูนย์กลางน้อยกว่าและเชื่อมโยงกันน้อยกว่าเมื่อมันกระทบกระเทือน และไม่ มันไม่ง่ายเหมือนการถามความคิดเห็นจากเพื่อนร่วมงานที่อาวุโสที่สุดของคุณ ความอาวุโสไม่ใช่สิ่งสำคัญ มันขึ้นอยู่กับว่านักวิชาการหรือนักวิจัยเชื่อมโยงกันได้ดีเพียงใด
นี่เป็นข้อมูลที่สำคัญ ผลลัพธ์ของเราควรส่งเสริมให้ฝ่ายบริหารของมหาวิทยาลัยส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ แผนกต่างๆ และทั่วทั้งมหาวิทยาลัยอย่างจริงจัง และเพื่อสร้างเครือข่ายและการแสวงหาความคิดเห็นเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกอบรมระดับปริญญาเอก
นักวิจัยมีการเชื่อมต่อที่ดีในเครือข่ายสังคมเนื่องจากพวกเขาเชื่อมต่อกับนักวิจัยที่มีการเชื่อมต่อที่ดี เราใช้สิ่งที่อาจฟังดูเป็นแนวคิดแบบถ้อยทีถ้อยอาศัยในการวิจัยของเรา: ที่เรียกว่าeigenvector centrality ซึ่งตั้งสมมติฐานว่าถ้าคุณรู้จักบุคคลสำคัญ คุณก็น่าจะมีความสำคัญในสาขานั้นเช่นกัน เป็นแนวคิดเดียวกับที่ช่วยให้อัลกอริทึมการค้นหาของ Google สามารถระบุเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องได้
แต่อย่างที่เราได้กล่าวไปแล้ว การค้นพบของเราไม่ได้เกี่ยวกับ “ความสำคัญ” หรือสถานะ นักวิชาการจากศูนย์กลางลักษณะเฉพาะเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องเป็นที่รู้จักมากที่สุดหรืออาวุโสที่สุด และพวกเขาไม่ได้สังกัดมหาวิทยาลัยที่มีชื่อเสียงที่สุดเสมอไป แต่ในโซเชียลเน็ตเวิร์กพวกเขาดำรงตำแหน่งที่มีอิทธิพล มันเกี่ยวกับการเชื่อมต่อ คิดว่าพวกเขาเป็นผู้นำทางความคิด คำติชมจากนักวิชาการกลางของ eigenvector มีผลกระทบอย่างมากต่อความสำเร็จของการตีพิมพ์บทความมากกว่าคำติชมจากผู้โดดเดี่ยว ผู้แสดงความคิดเห็นที่มีการเชื่อมโยงกันสูงอาจชี้ให้ผู้เขียนเห็นหัวข้อใหม่ที่เกิดขึ้นใหม่หรือลู่ทางที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับการวิจัยในอนาคต
เพื่อให้ได้ข้อสรุปเหล่านี้ เราได้สร้างมุมมองแรกและครอบคลุม
ที่สุดเกี่ยวกับโครงสร้างเครือข่ายทางสังคมในหมู่นักเศรษฐศาสตร์การเงิน มันเชื่อมโยงผู้เขียนและผู้แสดงความคิดเห็นที่ได้รับการยอมรับจากเอกสารที่ตีพิมพ์ นี่เป็นวิธีการที่แปลกใหม่เพราะรวบรวมทุกคนที่มีส่วนร่วมในบทความ ไม่ใช่แค่ผู้เขียนเท่านั้น
แนวทางใหม่ของเราคือการใช้การตอบรับเป็นแหล่งข้อมูลหลัก ในเศรษฐศาสตร์การเงิน ผู้เขียนมักจะรับทราบว่าเพื่อนร่วมงานคนใดได้รับข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์ เรารวบรวมงานวิจัยมากกว่า 5,800 ฉบับจากวารสารเศรษฐศาสตร์การเงินหลัก 6 ฉบับ ประมาณ 90% รับทราบข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากเพื่อนร่วมงาน
หลังจากการรวมเราสร้างเครือข่าย นักวิจัยสองคนเชื่อมโยงกันเมื่อพวกเขาเขียนบทความร่วมกันหรือคนหนึ่งยอมรับอีกฝ่ายหนึ่ง เครือข่ายนี้เชื่อมโยงนักวิจัยประมาณ 7,500 คนและระบุกระแสข้อมูลระหว่างพวกเขา จากนั้นเราคำนวณตำแหน่งเครือข่ายและจัดอันดับบุคคลตามจุดศูนย์กลางลักษณะเฉพาะ
การวิเคราะห์ดังกล่าวช่วยเปิดเผยรูปแบบและโครงสร้างที่ยังคงซ่อนอยู่เมื่อพิจารณาจากนักวิจัยแต่ละคนเท่านั้น
จากนั้น เราใช้การทดลองแบบกึ่งธรรมชาติ – การกำหนดผู้อภิปรายในการประชุมระดับสูง – เพื่อแสดงข้อโต้แย้งหลักของเรา: การได้รับคำติชมจากเพื่อนร่วมงานจะเพิ่มผลกระทบทางวิทยาศาสตร์ของเอกสารมากขึ้น หากเพื่อนร่วมงานเป็นศูนย์กลางลักษณะเฉพาะในเครือข่ายสังคมของอาชีพของพวกเขา .
บนเว็บไซต์ ของเรา เราได้พัฒนาเครื่องมือเชิงโต้ตอบที่นักเศรษฐศาสตร์การเงินสามารถค้นหาตัวเองได้จากฐานข้อมูลของเรา
ในเอกสารที่แสดงร่วมกันเราสำรวจปัจจัยของนักเศรษฐศาสตร์การเงินส่วนกลางที่มีลักษณะเฉพาะมากที่สุด นั่นคือเราเปรียบเทียบอันดับจุดศูนย์กลางไอเกนเวกเตอร์กับลักษณะเฉพาะของพวกมัน เราพบว่าเมตริกผู้แต่งแบบดั้งเดิม เช่น จำนวนการอ้างอิงหรือจำนวนเอกสารที่ตีพิมพ์ไม่สามารถอธิบายได้ว่านักวิจัยคนใดเป็นศูนย์กลางของลักษณะเฉพาะ
ส่วนหนึ่งของคำตอบคือแน่นอนว่าจำนวนการอ้างอิงมีปัญหา มากมาย และไม่สามารถรวบรวมความแข็งแกร่งทางวิชาการที่แท้จริงได้ อีกประการหนึ่งคือการระบุผู้นำความคิดเห็นโดยทั่วไปเป็นเรื่องยาก เว้นแต่คุณจะรู้จักเครือข่ายทั้งหมด
ข้อมูลเชิงลึกใหม่ในสังคมวิทยาเศรษฐศาสตร์
การวิเคราะห์ของเราไม่ครบถ้วนสมบูรณ์และการวิจัยยังดำเนินอยู่ แต่เป็นที่ชัดเจนว่าการเข้าใจกระแสความรู้ช่วยในการทำความเข้าใจความแตกต่างของผลผลิตในหมู่นักวิทยาศาสตร์
หวังว่าผลลัพธ์เหล่านี้จะสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้จัดการมหาวิทยาลัยสนับสนุนการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ แผนกต่างๆ และทั่วทั้งมหาวิทยาลัยอย่างจริงจัง
