Novo objavljeno istraživanje preispituje evaluaciju naučnih otkrića, predlažući metodologiju zasnovanu na mreži za kontekstualizaciju uticaja publikacije.
Ovaj novi metod, koji je izložen u članku čiji je koautor Aleks Gejts, docent na Školi za nauku o podacima Univerziteta Virdžinije, omogućiće naučnoj zajednici da pravičnije izmeri uticaj interdisciplinarnih naučnih otkrića u različitim oblastima i vremenskim periodima.
Uticaj naučne publikacije je dugo bio kvantifikovan brojem citata. Međutim, ovaj pristup je ranjiv na varijacije u praksi citiranja, ograničavajući mogućnost istraživača da precizno procene istinski značaj naučnog dostignuća.
Prepoznajući ovaj nedostatak, Gejts i njegovi koautori — Ćing Ke sa Škole za nauku o podacima na Gradskom univerzitetu u Hong Kongu i Albert-Laslo Barabasi sa Univerziteta Severoistočni — predlažu meru uticaja normalizovanu na mrežu. Normalizujući broj citata, njihov pristup će pomoći naučnoj zajednici da izbegne pristrasnosti prilikom procene različitih naučnih otkrića – kako napred tako i retrospektivno.
Pored objavljenih nalaza, autori su metod implementirali i u open-source paket gde svako ko je zainteresovan može pronaći uputstva kako da i sami isprobaju ovaj pristup na različitim primerima naučnih istraživanja.
Gejts se pridružio UVA školi za nauku o podacima 2022.
