Essence
FIGURE 4
본 연구는 document representation learning 알고리즘을 통해 지식공간에서 개별 논문의 인용이 어떻게 시간에 따라 확산되고 집중/분산되는지를 정량화한다. 특히 초기 인용의 공간적 특성이 장기적 영향력에 미치는 영향과 novel/disruptive 논문의 독특한 확산 패턴을 규명한다.
저자: Shuang Zhang, Feifan Liu, Haoxiang Xia | 날짜: 2025.12 | DOI: 10.1002/asi.70021 📄 PDF
FIGURE 4
본 연구는 document representation learning 알고리즘을 통해 지식공간에서 개별 논문의 인용이 어떻게 시간에 따라 확산되고 집중/분산되는지를 정량화한다. 특히 초기 인용의 공간적 특성이 장기적 영향력에 미치는 영향과 novel/disruptive 논문의 독특한 확산 패턴을 규명한다.
FIGURE 4
주요 발견사항:
FIGURE 4
총평: 본 연구는 인용 역학의 spatial dimension을 정량적으로 규명함으로써 scientific impact 이해에 중요한 새로운 관점을 제시한다. Document representation learning의 적절한 활용과 대규모 데이터 기반의 견고한 실증 분석이 돋보인다. 다만 embedding space의 해석과 분야별 차이의 심화 분석으로 더욱 완성도를 높일 수 있다.