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科学コラボレーションネットワークは、ノードが科学者、リンクが共著関係であるソーシャルネットワークです。共著関係は、科学コラボレーションの最もよく知られた形態の1つです。 [ 1 ] [ 2 ]これは、次数分布が指数関数的カットオフを持つべき乗則に従う無向スケールフリーネットワークです。つまり、ほとんどの著者は疎に接続され、少数の著者は密に接続されています。[ 3 ]このネットワークは同類性を持っています。ハブは他のハブにリンクする傾向があり、次数が低いノードは次数が低いノードにリンクする傾向があります。同類性は構造的なものではなく、次数分布の結果ではなく、ネットワークの進化を支配する何らかのプロセスによって生成されます。[ 4 ]
マーク・ニューマンは、実際の共同研究の詳細な再構築を行った。彼は、生物学と医学、物理学とコンピュータ科学の分野におけるいくつかの大規模データベースを通じて、5年間（1995～1999年）の共同研究ネットワークを分析した。その結果、これらのネットワークは小さな世界を形成しており、ランダムに選ばれた科学者のペアは、通常、中間的な知り合いの短い経路によってのみ隔てられていることが示された。また、ネットワークは高度にクラスター化されており、つまり、2人の科学者が共同研究を行う可能性は、コミュニティからランダムに選ばれた2人の科学者よりも、3人目の共通の共同研究者がいる場合の方がはるかに高いことが示唆された。[ 5 ]
Barabasiらは、複雑ネットワークを支配するトポロジー的および動的法則を理解するために、8 年間 (1991 ～ 1998 年) の数学と神経科学のコラボレーション ネットワークを研究しました。彼らは、コラボレーション ネットワークを、新しいノード (著者) と新しいリンク (共著論文) の追加によって拡大する進化するネットワークのプロトタイプと見なしました。得られた結果は、ネットワークがスケールフリーであり、その進化が優先的アタッチメントによって支配されていることを示しました。さらに、著者らは、ネットワークを特徴付けるために使用されるほとんどの量が時間依存であると結論付けました。たとえば、平均次数 (ネットワークの相互接続性) は時間とともに増加します。さらに、この研究では、ノードの分離が時間とともに減少することが示されましたが、この傾向は不完全なデータベースによってもたらされたものであり、完全なシステムでは逆になる可能性があると考えられています。[ 6 ]