p (Phys.org) —Avaliar e classificar institutos de pesquisa é importante para a concessão de bolsas, recrutando funcionários, promovendo institutos, e outras razões. Mas encontrar um método justo e preciso para avaliar o desempenho dos institutos de pesquisa é um desafio devido aos muitos fatores envolvidos, como o número de artigos publicados e citações, a falta de confiabilidade de algumas citações, e o fato de que muitos artigos têm vários autores de diferentes institutos com contribuições desiguais. p Em um novo estudo publicado em EPL , uma equipe de cientistas da China cujos membros estudam sistemas complexos, ciência de dados, e a física desenvolveu uma nova abordagem chamada método de alocação de crédito (CAM) para classificar institutos de pesquisa que leva em conta todos esses fatores usando muitos milhares de redes direcionadas.

p "Diferente de outras métricas baseadas em citações, nosso trabalho considera a estrutura da rede de citações e fornece uma maneira de classificar o crédito para institutos de pesquisa em diferentes campos de pesquisa do ponto de vista da reputação acadêmica, "co-autor Jian-Guo Liu, na Universidade de Xangai para Ciência e Tecnologia, a Universidade de Finanças e Economia de Xangai, e a Universidade de Friburgo na Suíça, contado Phys.org .

p A ideia básica é que cada rede direcionada consiste em um artigo escolhido aleatoriamente que está vinculado a todos os artigos que o citaram. Então, cada um desses artigos citantes está ligado a todos os outros artigos que cita, contanto que esses artigos tenham pelo menos um autor de um dos mesmos institutos de pesquisa do artigo original. Ao usar uma fórmula que leva em conta o pedido de cada instituto de pesquisa (aqueles listados primeiro no artigo recebem mais crédito do que os listados posteriormente), os pesquisadores computaram o crédito alocado a cada instituto de pesquisa devido ao artigo original.

p Depois de repetir esse processo por quase meio milhão de artigos no campo da física, com autores de aproximadamente 19, 000 institutos de pesquisa, os pesquisadores consideraram outro problema que torna difícil a avaliação de institutos de pesquisa:os dados de citações muitas vezes não são confiáveis. Os pesquisadores se referem a um estudo recente que descobriu que mais de 30% dos artigos de pesquisa tinham pelo menos uma citação incorreta, e que 10% de todas as citações estavam incorretas, o que significa que os artigos citados não apoiaram claramente as declarações que deveriam apoiar. Para resolver este problema, os pesquisadores religaram aleatoriamente alguns dos links de citação nas redes, criar uma perturbação artificial destinada a modelar as imprecisões nos dados de citação.

p Na classificação final, muitos dos institutos de pesquisa de física mais bem classificados identificados pelo novo método correspondiam a institutos de alta reputação. Os quatro primeiros no geral foram a Universidade da Califórnia, Bell Labs, o Instituto Max Planck, e MIT. Os quatro primeiros na China foram a Universidade de Ciência e Tecnologia da China, Universidade de Nanjing, Universidade de Pequim, e a Universidade Tsinghua.

p Embora os pesquisadores tenham mostrado que o novo método supera outros métodos de avaliação de institutos de pesquisa, eles notam que tem algumas deficiências. Em particular, não leva em consideração o fato de que artigos mais antigos tendem a ter mais citações do que artigos mais recentes, portanto, os institutos de pesquisa com históricos mais longos tendem a ter uma classificação mais elevada. Os pesquisadores planejam tratar desse detalhe no futuro levando em consideração a idade da instituição.

p "Em trabalhos futuros, também planejamos investigar as redes de citações de alguns campos de pesquisa específicos, como a ciência da gestão, complexidade, física estatística, e ciência da computação, a fim de classificar o crédito do instituto de pesquisa nessas áreas, "Liu disse." Também planejamos desenvolver um site para publicar os resultados do ranking para pesquisadores de todo o mundo. " p © 2017 Phys.org