Învățarea automată poate prezice cu exactitate sexul unui om de știință doar pe baza datelor citate PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Învățarea automată poate prezice cu exactitate sexul unui om de știință doar pe baza datelor citate

Efect colectiv: diferențele de gen în rețelele de citare se pot datora efectului „bogații devin mai îmbogățiți” în care cercetătorii mai cunoscuți obțin mai mult credit. (Cu amabilitatea: Shutterstock/aelitta)

Femeile și bărbații au modele de citare atât de diferite încât este posibil să se prezică cu exactitate sexul unui om de știință numai din astfel de date. Aceasta este concluzia unui nou studiu care investighează modul în care bărbații și femeile își citează – și sunt citați de – comunitățile lor (Proc. Natl. Acad. Sci 119 e2206070119).

Condus de un om de știință al rețelei Kristina Lerman de la Universitatea din California de Sud, autorii au studiat 766 de membri ai SUA Academia Națională de Științe (NAS), care a inclus 120 de femei. Ei au corelat oamenii de știință cu profilurile lor pe Microsoft Academic Graph, care conține metadate pentru peste 150 de milioane de publicații academice.

După ce au identificat genurile oamenilor de știință prin verificarea pronumelor de pe biografiile individului, cercetătorii au creat o „rețea de citare a ego-ului” pentru fiecare om de știință. Acesta conținea „legături direcționale”, indicând ce alți oameni de știință – reprezentați prin noduri – i-au citat individul și ce oameni de știință i-au citat.

Este bine cunoscut faptul că femeile de știință primesc mai puține citări decât omologii lor de sex masculin, dar noul studiu dezvăluie că femeile răspund într-o proporție semnificativ mai mare de citări decât bărbații. Rețeaua unei femei are, de asemenea, mai multă „conexiune”, ceea ce sugerează că femeile tind să lucreze în comunități de cercetare mai strâns legate.

Studiul a constatat, de asemenea, că femeile au mai puțini colegi – deși aceștia tind să fie colegi foarte productivi – și că femeile au o proporție mai mare de femei de știință în rețelele lor.

Bogații devin mai bogați

Cercetătorii au antrenat apoi un algoritm de învățare automată pe 75% din datele care au fost selectate aleatoriu. Folosind celelalte 25% pentru a testa sistemul, ei au descoperit că algoritmul poate prezice cu exactitate sexul unui om de știință pe baza rețelelor de citare – făcând acest lucru corect în aproximativ 80% din timp.

Rețelele de citare au arătat puține diferențe semnificative bazate pe prestigiul instituției afiliate unui autor, deși calitatea de membru al NAS este foarte înclinată către institute mai prestigioase. Cercetătorii au descoperit, de asemenea, că femeile sunt subreprezentate în toate cele șapte domenii pe care le-au analizat. Doar 8% dintre fizicienii NAS erau femei – cea mai mică proporție din toate domeniile studiate.

Lerman crede că diferențele de gen în rețelele de citare s-ar putea reduce la două aspecte. „Există o preferință de către ambele sexe de a cita bărbați, iar atașamentul preferențial – sau efectul „bogații se îmbogățesc” – este mecanismul binecunoscut al recompenselor în știință, în care cercetătorii deja mai cunoscuți primesc mai mult credit”, spune ea. . „Acum lucrăm la un manuscris care arată cum poate apărea o mare disparitate de gen din aceste componente.”

Timestamp-ul:

Mai mult de la Lumea fizicii