xml地图|网站地图|网站标签 [设为首页] [加入收藏]

七个网页之间的间距,化学家能够在此外年龄发

来源:http://www.ruibiaowang.com 作者:国家域名安全中心 人气:51 发布时间:2019-11-19
摘要:现在的互联网上拥挤着超过140亿个网页,想要弄清楚这些网页之间庞杂而繁复的关系,的确不是件容易的事。但就像那个著名的“六度分离理论”(每个人只需通过最多六个人即可与世

现在的互联网上拥挤着超过140亿个网页,想要弄清楚这些网页之间庞杂而繁复的关系,的确不是件容易的事。但就像那个著名的“六度分离理论”(每个人只需通过最多六个人即可与世界上任何一个人建立联系)一样,科学家同样研究出了网页之间的“社交关系”:从任意一个网页,平均只需经过19次点击,即可抵达互联网上任意另一个网页。

科学家可以在任何年龄发表最佳成果 新方程式可预测研究人员产生顶级研究的潜力

美国东北大学的匈牙利物理学家、网络科学家Albert-László Barabási是这一理论的建立者,他和同事很早就开始对互联网内在联系进行研究,在1999年时,他曾经在《自然》上发表论文《互联网的直径》,提出了“19次点击理论”,准确的说,是18.59次,那时他们研究的还是Web2.0时代之前的互联网。而在这次新的研究中他发现,这一理论仍然适用。在现存的超过一万亿个网络文件(包括网页、图像、视频和其他托管文件)中,大多数都只与其它的极少数文件相链接。但是搜索引擎、门户网站和索引网站就像网络世界中的立体高架桥一般,让网页和文件拥有了极高的凝聚度。

图片 1

Barabási的研究论文发布在最近一期的《皇家学会哲学学报》上,在他的研究中,网络世界变得跟人类社会一样,都拥有团结和联合的价值观。网页之间拥有清晰的联系和层级关系,就像大洲、国家和地区一样。

每个环形线代表一名科学家的职业,其中隆起的地方代表论文的影响因子。研究人员表示,如果一份职业被看作是一系列的文章,那么成功就随即分布在这个序列之中。图片来源:Kim Albrecht

有趣的是,这项研究发现无论我们的因特网变得多大,互联性都会是不可动摇的铁律。Barabási对多个不同规模的网络进行了分析,从很小的一个局域网到拥有一万亿文件的全网,“19次点击理论”统统都可适用。

希望你的下一篇论文是一部大头戏?它可能的确会这样。无论你处于哪个职业阶段,下一篇论文成为你引用率最高论文的几率像往常一样大。

但Barabási也表示,这样的层级性网络分布无疑会带来网络安全隐患,他在论文中提到,只要摧毁极少部分的主要网络节点,就可以将大多数网页互相孤立起来,让它们变得不再能够互相访问。当然,这些主要节点都拥有着最好的保护措施,但这项发现仍然强调了少部分关键页面的重要性。

这是美国马萨诸塞州波士顿东北大学的Albert-László Barabási 带领的团队所作的发现。研究人员分析了不同学科数千名研究人员的论文。他们将发表纪录看作是一系列文章,引用率最高的文章发生在这一系列早期、中期和晚期的几率一样高。

图片 2

“我们科学家是随机的。”Barabási说,“每次我们发表一篇文章,那么我们发表最有影响力研究的几率与其他的论文一样高。”

清晰大图请戳这里

这可能与很多资料的发现结果相冲突,这些资料认为高影响力成果倾向于出现在一名科学家的职业早期。但这其实并不矛盾,因为新研究也表明一些典型职业的产出(每年发表文章的数量)倾向于逐渐减少。一名科学家获得“最大成就”的几率也会随着时间推移而下降,但这只是因为他们“打靶”的机会更少。

如果你想知道如此庞大的互联网的内在联系到底是怎样的,可以看看由Barrett Lyon在2003年发起的Opte计划,该计划旨在让大众能够看到可视化的互联网。上图就是互联网的“地图”,其中红色的线代表亚洲地区网页之间的链接,绿色的代表欧洲、中东和非洲地区,蓝色的代表北美地区,黄色的代表拉丁美洲地区,白色的代表未知IP地址之间的链接。不过上面这张地图已经有了不少年头,Lyon说他现在正在着手绘制最新的地图,并且将在不久的未来发布。

研究人员还进行了一种更有争议的计算。他们设计了一个简单的数学模型,描述任何一篇文章可能“中标”的几率。他们主张这仅取决于两个因素,运气成分和一定的质量,后者即测量一名科学家提高任何项目影响力的能力。

更正说明:本文的英文作者在报道时误将论文结论当做“最多19次点击”,事实上Albert-László Barabási在1999年的论文中得出的数据为平均18.59次,即约19次。发布之初我们并未注意到这一点,错误译介了原文信息,后经读者@synge 提醒做了更正,特此说明。(2013.2.21)

通过用其模型测试2887名物理学家的发表记录,该团队发现,方程式表明“运气”因素对于所有科学家来说是相同的。而Q因子则来自于研究人员的引用记录:一名科学家在一定时间界限内获得的引用数量的对数比例。

文章编译自:smithsonian Any Two Pages on the Web Are Connected By 19 Clicks or Less

研究人员预期,Q因子会随着科学职业进程而增加,因为科学家会变得越来越有经验。但出乎预料的是,他们发现该因子大多数情况下确实恒定不变的。

这令人吃惊,因为它似乎表明Q因子(能够让一个人扩大运气成分产生巨大成果的乘数)是科学家从一开始带入工作的一种品质,此后他们就很难轻易改变。

“我讨厌把它称作先天性。”Barabási说,“但它似乎是一个人能力和教育的综合体。一旦你开始自己的职业,你就会拥有它,并且它会永远与你相伴。”

而且它似乎的确承载着与其价值:较高的Q值比其他度量方法如广泛使用的h指数,能更可靠地选出诺贝尔奖获得者和获得其他奖项的物理学家。H指数用于测量累积产出以及发表成果的影响力。(一名科学家如果h指数为20,表明他发表了20篇文章,其中每篇文章至少拥有20次引用。)

该团队表示,即便在科学职业早期,Q也具有预测性。科学家需要维持其动力:因为一篇“命中的文章”不仅取决于Q因子和运气,还取决于产量。

“这里的新颖性是可以提取出一种衡量个人潜力的方法,它可以表明如果一个人尚未获得极大成功,那么他/她是否能够成就伟大事业。”印第安纳大学伯明顿分校擅长信息学的物理学家Santo Fortunato说。

Barabási及其同事此前曾描述过一个模型,使他们可以基于此前的引用历史预测一篇文章将会得到多少引用。但是预测科学家未来表现的尝试却呈现出混杂的结果。

以后,Q因子可能注定要加入指数群(h指数在其中最为著名),通过这些指标对科学家进行排名和潜在的评估。

对于这是否是一件好事,Barabási有喜有忧,但他表示Q指标如何应用取决于研究界。他表示,如果要利用衡量标准,那么多样化是好的,这不仅是因为它能够避免过于依赖可能超过使用界限的少量标准。“h指数并未总是得到很好的应用。”他说。

“我不赞成仅支持Q因子最高科学家的观点。”荷兰莱顿大学进行科学量化研究的Anthony van Raan说。但他承认这样的优先支持“在如此多的科学家和资源如此有限的时代是有趣的”。

Barabási表示,可能Q因子已经成为一种选择因子,因此那些Q因子较低的个人可能会在早期阶段放弃学术研究职业。他感觉现在的挑战是计算出是什么决定Q因子。如果教育确实起到较大作用,那么这些知识可被用于评估和提高培训科学家的方式。

本文由澳门新葡萄京娱乐网站发布于国家域名安全中心,转载请注明出处:七个网页之间的间距,化学家能够在此外年龄发

关键词:

最火资讯