Die Überlegung, wie Zitationszahlen bei der Forschungsfinanzierung betrachtet werden

In der Forschungswelt ist es ein grosses Ding, Fördergelder zu bekommen. Für viele Organisationen ist es entscheidend, herauszufinden, wie Wissenschaft florieren und die besten Ergebnisse erzielen kann. Wenn es darum geht, wer Geld bekommt, stehen die Zitierungen von Papers oft im Mittelpunkt. Aber es gibt einen Haken: Diese Zahlen können von Dingen beeinflusst werden, die nichts mit dem tatsächlichen Einfluss der Forschung zu tun haben.

In diesem Artikel schauen wir uns ein häufiges Problem an, das als Matthäus-Effekt bekannt ist. Im Grunde bekommen berühmte Autoren und bekannte Journale oft mehr Zitationen, nicht unbedingt, weil ihre Arbeit besser ist, sondern weil sie bereits populär sind. Um dem entgegenzuwirken, werden wir eine Methode besprechen, um vorherzusagen, wie viele Zitationen ein Paper bekommen wird, nur mit den Informationen, die verfügbar sind, wenn das Paper eingereicht wird – bevor jemand weiss, wer die Autoren sind.

Wir kombinieren einige klassische und moderne statistische Methoden und verwenden viele Daten aus der biomedizinischen Forschung. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, Zitationen ziemlich genau vorherzusagen, ohne zu berücksichtigen, wer das Paper geschrieben hat oder wo es veröffentlicht wurde. So können wir den Prozess der Forschungsfinanzierung fairer und mehr auf Qualität statt auf Prestige konzentrieren.

#Das Problem mit Zitationen

Jedes Mal, wenn Forscher ein Paper veröffentlichen, gibt es die Hoffnung, dass es das Wissen voranbringt und interessante Diskussionen anregt. Aber nicht alle Papers sind diesbezüglich gleich. Die Anzahl der Zitationen, die ein Paper erhält, wird oft als Massstab für seine Bedeutung verwendet. Aber können wir dieser Zahl wirklich trauen?

Im Laufe der Jahre haben viele Studien gezeigt, dass die Zitationszahlen von Faktoren beeinflusst werden, die nichts mit der tatsächlichen Qualität der Forschung zu tun haben. Zum Beispiel spielen der Schreibstil, die Anzahl der Autoren und sogar Vorurteile in Bezug auf Sprache und Geschlecht eine Rolle. Und das ist kein neues Problem – Forscher verlassen sich seit 1927 auf Zitationen zur Messung des wissenschaftlichen Einflusses.

Von Anfang an gab es Skepsis, ob Zitationen wirklich echte wissenschaftliche Beiträge widerspiegeln. Einige Experten argumentieren, dass Zitationen von vielen Variablen geprägt sind, die über die Verdienste der Arbeit hinausgehen. Praktiken wie Selbstzitation und Zitationsringe können Zahlen künstlich aufblasen, sodass es aussieht, als ob manche Papers wichtiger sind als andere, einfach aufgrund von Manipulation.

Der Matthäus-Effekt macht die Sache noch komplizierter. Autoren mit einem guten Ruf oder Papers, die in angesehenen Journalen veröffentlicht werden, bekommen oft mehr Zitationen, unabhängig von der tatsächlichen Qualität der Arbeit. Das kann dazu führen, dass neuere oder unbekanntere Autoren es schwer haben, während etablierte Namen im Rampenlicht stehen, auch wenn ihre Arbeit nicht besser ist.

Deshalb wird die Zuverlässigkeit von Zitationszahlen als vertrauenswürdige Messgrösse in Frage gestellt, während öffentliche Forschungsorganisationen versuchen, hochwertige Forschung zu fördern.

#Ein neuer Ansatz

Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir einen Weg vor, um Zitationen vorherzusagen, indem wir uns auf beobachtbare Merkmale eines Papers konzentrieren und Informationen über Autoren und Journale ausklammern, um Vorurteile zu vermeiden. Dadurch hoffen wir, den Einfluss von Faktoren zu verringern, die mit dem Matthäus-Effekt zusammenhängen.

Unser Fokus liegt auf Merkmalen, die während eines doppelt blinden Begutachtungsprozesses leicht beobachtet werden können. Zum Beispiel wurde festgestellt, dass Papers, die auf neuere Literatur verweisen, tendenziell öfter zitiert werden als solche, die auf Vergangenes schauen. Ausserdem werden wir untersuchen, wie die Anzahl der Referenzen und deren Neuheit die gesamte Zitationszahl beeinflussen.

Mit umfangreichen Datensätzen aus der biomedizinischen Forschung zeigen wir, dass es tatsächlich möglich ist, genaue Vorhersagen darüber zu treffen, wie oft ein Paper zitiert werden könnte, basierend allein auf Variablen, die zum Zeitpunkt der Einreichung vorhanden sind.

#Die Bedeutung beobachtbarer Merkmale

In der Wissenschaft gibt es viele Variablen zu berücksichtigen. Der Forschungsumfang, die Qualität und die Methodik spielen alle eine wichtige Rolle. Aber wenn es darum geht, Zitationen vorherzusagen, scheint es, dass der Fokus auf beobachtbaren Merkmalen während der Einreichungsphase ein klareres Bild liefert.

Der Datensatz, den wir verwenden werden, stammt aus dem PubMed Knowledge Graph, der Millionen von Papers mit detaillierten Attributen umfasst. Diese Ressource ermöglicht es uns, Trends und Muster in der biomedizinischen Forschung über die Oberfläche hinaus zu analysieren.

Durch die Untersuchung von Zitationen für Papers, die in bestimmten Jahren veröffentlicht wurden, und das Filtern des Datensatzes, um nur notwendige Variablen einzuschliessen, können wir ein effizienteres Modell zur Vorhersage von Zitationen erstellen.

#Methodik: Wie wir Vorhersagen treffen

Um Zitationen effektiv vorherzusagen, wollten wir Methoden verwenden, die anpassungsfähig und einfach sind. Wir begannen mit klassischen linearen Modellen und verallgemeinerten linearen Modellen, während wir grosse Datensätze erkundeten.

Wir stiessen auf Herausforderungen, da die Zitationszahlen nicht immer normalverteilt sind und oft überproportional sind. Um mit diesen Problemen umzugehen, verwendeten wir ein Modell namens negative binomiale Regression, das sich besser für Zählzahlen wie Zitationszahlen eignet.

Praktisch gesehen überprüften wir eine Reihe von Variablen, die die Zitationszahlen beeinflussen könnten. Indem wir auf Veröffentlichungsjahre, die Anzahl der Referenzen und die Art der Veröffentlichung achteten, wollten wir ein Modell erstellen, das zuverlässige Vorhersagen liefern kann.

Unser Ziel war es, ein Modell zu schaffen, das Zitationen ausschliesslich basierend auf sichtbaren Merkmalen zum Zeitpunkt der Einreichung schätzen kann.

#Ergebnisse: Was wir gefunden haben

Nachdem wir unsere vorgeschlagenen Methoden angewendet hatten, waren wir erfreut zu sehen, dass unsere Modelle ziemlich gut in der Vorhersage von Zitationszahlen abschnitten. Die geschätzten Koeffizienten zeigten eine starke Signifikanz, und unsere Vorhersagen stimmten eng mit der etablierten Literatur überein.

Bemerkenswerterweise hatte die Anzahl der Referenzen, die Arten der MeSH-Begriffe und die Länge des Papers einen positiven Einfluss auf die Zitationszahlen. Das bedeutet, dass Papers, die gründlich und gut referenziert waren, im Allgemeinen mehr Aufmerksamkeit erhielten.

Allerdings sahen wir auch, dass das Alter der Referenzen einen negativen Einfluss haben kann, was darauf hindeutet, dass Inhalte, die auf ältere Quellen verweisen, in der heutigen schnelllebigen Forschungsumgebung weniger relevant sein könnten. Zudem bekamen Papers, die sich auf klinische Themen konzentrierten, oft mehr Zitationen als solche zu anderen Themen.

Als wir die Leistung unserer Modelle bewerteten, stellten wir konstant fest, dass sie nicht nur auf unserem Trainingsset genau waren, sondern auch auf neuen, unbekannten Daten. Das deutet darauf hin, dass die Modelle, die wir erstellt haben, robust und zuverlässig sind.

#Fortgeschrittene Techniken: Maschinelles Lernen zur Variablenauswahl

Über traditionelle Statistiken hinaus haben wir auch die Welt des maschinellen Lernens betreten, um unsere Vorhersagen weiter zu verbessern. Mit modellbasiertem Gradient Boosting wollten wir unsere Modelle optimieren und herausfinden, welche Variablen am relevantesten sind.

In diesem Modell passt der Algorithmus iterativ an, um die besten Vorhersagen zu finden, und verfolgt, welche Variablen konsequent zu besseren Ergebnissen führen. Diese Methode ermöglicht sowohl die Modellauswahl als auch die Variablenidentifizierung, ohne stark auf menschliche Intuition angewiesen zu sein.

Die Schönheit des maschinellen Lernens hier ist, dass die Methoden sich anpassen und basierend auf den Daten verfeinern können, was zu potenziell besseren Ergebnissen führt, während alles frisch und relevant bleibt.

#Feinabstimmung: Blick auf Stoppkriterien

Während wir mit unserem Gradient-Boosting-Modell arbeiteten, bemerkten wir etwas Interessantes: Die Stoppkriterien konnten angepasst werden. Einfacher ausgedrückt konnten wir entscheiden, wann wir den Prozess der Modellverbesserung basierend darauf stoppen, wie gut es abschnitt.

Diese Flexibilität erlaubte es uns, Überanpassung zu vermeiden, während wir sicherstellten, dass wir wichtige Beziehungen in den Daten erfassten. Indem wir die Anzahl der einbezogenen Variablen kontrollierten, konnten wir die Einfachheit des Modells beibehalten, ohne die Leistung zu opfern.

Als wir diese Anpassungen vornahmen, fanden wir heraus, dass wir sogar mit weniger Variablen eine ähnliche Vorhersagequalität erreichen konnten. Diese Erkenntnis spielt eine Schlüsselrolle dabei, unseren Ansatz nicht nur effektiv, sondern auch effizient zu gestalten.

#Fazit: Auf dem Weg zu faireren Bewertungen

Die wichtigste Erkenntnis aus unseren Ergebnissen ist, dass wir durch den Fokus auf beobachtbare Merkmale und das Ausklammern von prestige-gebundenen Aspekten eine objektivere Methode zur Vorhersage von Zitationen erreichen können. Unser Ansatz hilft, die Auswirkungen von Vorurteilen, die den Bewertungsprozess derzeit belasten, zu mildern.

Indem wir Zitationen ausschliesslich basierend auf sichtbaren Merkmalen vorhersagen, die während der Begutachtungsphase verfügbar sind, können wir sicherstellen, dass Förderstellen ihre Ressourcen auf qualitativ hochwertige Forschung lenken und nicht einfach auf die berühmtesten Namen oder renommiertesten Journale.

Wenn wir in die Zukunft blicken, gibt es enormes Potenzial, auf dieser Arbeit aufzubauen. Mit zusätzlichen Daten und Variablen können wir unsere Modelle weiter verfeinern und dazu beitragen, eine gerechtere Forschungslandschaft zu gestalten.

Also, das nächste Mal, wenn du von Zitationszahlen hörst, denk dran: Es geht nicht nur um die Zahlen; es geht um die Qualität der Wissenschaft dahinter. Und wer weiss, der nächste grosse Durchbruch könnte von einem Autor kommen, dessen Namen du noch nie gehört hast!