- Raffaele Vacca, PhD
Co-citations in Social Networks and Network Science by Raffaele Vacca on Vimeo.
Come è fatto un campo accademico? Ci sono molte risposte possibili a questa domanda, tante quanti sono i modi di guardare a cosa sia un “campo accademico”. Un modo per descrivere i campi accademici, un modo che sta guadagnando sempre più popolarità (vedi, per esempio, qui e qui), è quello di guardare alla letteratura accademica co-citata. Abbiamo fatto questo per il campo della Social Network Analysis (SNA) e della Network Science, e abbiamo prodotto le figure e il video mostrato in questa pagina. Il video mostra l’evoluzione della SNA e della Network Science, come campi accademici, dalla metà degli anni ’90 al 2013.
La letteratura co-citata è il corpo di articoli e libri accademici che sono citati insieme, cioè di cui parlano insieme gli stessi scienziati. Gli scienziati naturali e sociali scrivono articoli e libri per condividere le loro scoperte, fare affermazioni scientifiche e, infine, far progredire la loro disciplina. Il risultato è una sorta di conversazione continua tra scienziati, una conversazione i cui partecipanti parlano del loro lavoro così come del lavoro di altri autori, citandoli. Le citazioni sono i meccanismi attraverso i quali la scienza avanza cumulativamente, con la nuova scienza che parla e si sviluppa dai risultati della scienza esistente. Quando due scienziati sono co-citati, significa che gli autori parlano di loro insieme. Questi due scienziati vengono letti e studiati insieme, nelle stesse classi, laboratori, gruppi e squadre di ricerca. Gli scienziati co-citati stanno producendo un corpo coeso e correlato di letteratura scientifica, che altri scienziati tendono a collegare e combinare.
Tutto questo può essere visualizzato come una rete di co-citazioni, dove gli autori sono nodi e sono collegati se sono co-citati. Le comunità di autori vicini in questa rete sono aree collegate della letteratura scientifica, mentre gli autori che sono lontani nella rete rappresentano la letteratura studiata da persone, scuole e tradizioni di ricerca diverse. Il risultato è un’immagine, una sorta di mappa semantica, delle cose di cui l’accademia parla in un certo campo, e del modo in cui sono collegate tra loro. Il campo può essere una disciplina come l’antropologia culturale, un campo interdisciplinare come la scienza delle reti, o un argomento sostanziale come gli effetti psicologici dell’adozione dei bambini. Se la rete di co-citazioni rappresenta un argomento specifico, le diverse comunità di rete sono spesso diverse discipline che sono tutte interessate all’argomento ma raramente parlano tra loro.
Abbiamo creato una rete di co-citazioni per la Social Network Analysis e la Network Science. Piuttosto che produrre una semplice immagine statica di essa, abbiamo generato un video che mostra l’evoluzione della rete dalla metà degli anni ’90 al 2013. Questo lavoro ha vinto l’Outstanding Visualization Award alla 2014 European Conference on Social Networks ed è disponibile e riproducibile su Github usando il linguaggio di programmazione R.
Per catturare il campo della Social Network Analysis and Network Science abbiamo ottenuto tutte le pubblicazioni nel Thomson Reuters Web of Science che citano “social network” o “network science” nel loro titolo, parole chiave o abstract. Questo è un campo tradizionalmente multidisciplinare, che attraversa diverse discipline tra cui sociologia, antropologia, psicologia, informatica e fisica. Abbiamo usato le categorie di Web of Science per dividere le pubblicazioni in due grandi discipline – le scienze sociali contro la fisica e l’informatica. Abbiamo poi creato la rete di co-citazione degli autori citati in questo campo. Ogni nodo è un autore, e due nodi sono collegati se sono citati insieme in modo ricorrente da altri autori nel campo.
Nella visualizzazione il colore del nodo rappresenta la disciplina in cui un autore è citato: (1) Gli autori blu sono citati da pubblicazioni nelle scienze sociali; (2) Gli autori grigi sono citati da articoli in fisica o informatica; (3) Gli autori rossi sono citati da articoli in entrambe le classi disciplinari. Solo gli autori più citati sono mantenuti nella rete, e un legame di co-citazione è disegnato solo se i due autori collegati sono altamente co-citati, cioè il numero di volte che sono co-citati è nel 90° percentile o superiore della distribuzione. Questa soglia è stata fissata perché ogni due autori può essere co-citato alcune volte per molte ragioni diverse, per esempio da recensioni generali del campo. Questo crea una sorta di rumore casuale nella rete di co-citazioni, in modo tale che due autori possono apparire come co-citati anche se non sono significativamente correlati nella letteratura. D’altra parte, mantenendo solo i legami tra gli autori che sono altamente co-citati, con un numero di co-citazioni superiore al 90° percentile, colleghiamo solo i nomi che sono regolarmente e sistematicamente associati nel campo, quindi siamo in grado di rivelare la struttura profonda della rete di questa mappa semantica.
Le figure e il video mostrano una serie di modelli interessanti nel campo delle reti sociali dal 1996 al 2013. Il campo ha una cosiddetta “struttura nucleo-periferia”, con un’unica grande letteratura di base in sociologia e scienze organizzative. Tuttavia, a partire dai primi anni 2000, emerge un secondo nucleo più piccolo, costituito dalla letteratura accademica di altre discipline, in particolare fisica e informatica. Questo riflette la transizione dei “social network” da un argomento tipico delle scienze sociali a un’area di ricerca di interesse per fisici e informatici. La ricerca sui social network in fisica e informatica cresce costantemente nel corso degli anni 2000 e fino al 2013, quando un sottogruppo di autori co-citati in fisica e informatica è chiaramente visibile in opposizione al gruppo tradizionale delle scienze sociali.
L’espressione “social network” una volta si riferiva essenzialmente allo studio delle interazioni umane, tipicamente in piccoli gruppi, da parte di antropologi, sociologi e psicologi. Nei primi anni 2000, è avvenuto un cambiamento fondamentale nel campo. I social network online come Facebook e Twitter hanno fatto irruzione, è iniziata l’era dei “Big Data” e si sono organizzati nuovi campi scientifici come la Web Science e la Computational Social Science. I modelli di rete hanno iniziato ad essere usati anche nelle scienze naturali, tra cui la biologia e la medicina, e la “Network Science” ha guadagnato popolarità come campo scientifico a sé stante. Oggi, le reti sociali e la scienza delle reti designano un campo di ricerca più ampio e interdisciplinare che impegna scienziati sociali, fisici e informatici.