Zastosowanie technik wizualizacji do zbiorów naukowych, charakteryzujÄ…cych aktualne trendy badaÅ„ i dominujÄ…ce dyscypliny nazywa siÄ™ mapowaniem nauki. W ten sposób można skupić siÄ™ na dwóch grupach jednostek: na dokumen-tach produkcji naukowców, np. artykuÅ‚ach, patentach oraz na samych ludziach nauki, ich aktywnoÅ›ci w zakresie piÅ›mie-nnictwa, analizy cytowaÅ„, dzielenia siÄ™ wiedzÄ…, edukacji i komunikacji sieciowej. JeÅ›li dla pierwszej grupy materiaÅ‚em badawczym sÄ… opisy bibliograficzne a efektem – mapy tematyczne dyscyplin i dziedzin naukowych, to dla drugiej – dane o naukowcach, dotyczÄ…ce np. wspóÅ‚cytowaÅ„, webometryczne pochodzÄ…ce z portali spoÅ‚ecznoÅ›ciowych (altmetrics), w efekcie prowadzÄ…ce do stworzenia socjogramów.
Pierwszy graf spoÅ‚eczny (tzw. socjogram) zostaÅ‚ nakreÅ›lony rÄ™cznie przez Jacoba Morena − austriacko-amerykaÅ„-skiego psychiatrÄ™ i socjologa w latach 30-tych poprzedniego stulecia. PrzedstawiaÅ‚ on relacje pomiÄ™dzy dziewczyn-kami a chÅ‚o-pcami w grupie czteroklasistów, dziÄ™ki czemu można byÅ‚o zobaczyć ich wzajemne sympatie i antypatie podczas zabaw.
​
W rozdziale opisana zostaÅ‚a metoda analizy sieci spoÅ‚ecznych (SNA), która staÅ‚a siÄ™ bardzo popularna w naukach spoÅ‚ecznych. Dzisiaj za pomocÄ… SAN bada siÄ™ struktury wybranych wspólnot, a nawet makrostruktury caÅ‚ych spoÅ‚eczeÅ„stw. UkÅ‚ady zÅ‚ożone odgrywajÄ… w naszym życiu, w nauce i gospodarce niebagatelnÄ… rolÄ™. SkÅ‚adajÄ… siÄ™ one z milionów i wiÄ™cej elementów, które bezustannie oddziaÅ‚ujÄ… ze sobÄ…. Dotyczy to np. spoÅ‚eczeÅ„stwa, którego funkcjonowanie wymaga wspóÅ‚pracy milionów osób, sieci energetycznych, sieci telekomunikacyjnych i transporto-wych, poÅ‚Ä…czeÅ„ neuronalnych naszego mózgu, interakcji tysiÄ™cy genów wewnÄ…trz biologicznych komórek. Do opi-su takich zÅ‚ożonych ukÅ‚adów posÅ‚ugujemy siÄ™ naukÄ… o sieci (Network Science), która wykorzystuje teoriÄ™ grafów, fizykÄ™ statystycznÄ…, biologiÄ™ i data mining. GwaÅ‚towny rozwój badaÅ„ w zakresie Network Science, ich implementacji w postaci gotowych i przyjaznych aplikacji w ostatnich dwóch dekadach z pewnoÅ›ciÄ… przeÅ‚ożyÅ‚ siÄ™ na wzrost popularnoÅ›ci SNA.
//
The use of visualization techniques to representation of data describing the current trends in science and scientific community is called mapping science. Thus we can focus on two tasks: production of scientists (articles, patents) and researchers activity in different fields such as writing, citation, knowledge sharing, education and communication network. In the case of first category, bibliographic data are research material and the topic maps of disciplines is the result of this study. Second category concerns webometrics, altmetrics data about scientists collaboration networks and the result of this is sociograms – graphical representation of social links between people.
The first social graph was drawn by hand by Jacob Moreno, Austrian-American psychiatrist and sociologist in the 30s of the last century. He presented the relations between classmates: girls and boys, so we can analyse their mutual sympathy and antipathy in the playground.
The chapter describes the popular method in social sciences - social network analysis (SNA). Nowadays by using SNA we can investigate the structure of selected communities and even whole society macrostructure. Complex systems play important role in our life as well as in science, economy and politics. They consist of millions and more elements that constantly interact with each other. For example this includes society, where many people should cooperate, energetic and telecommunication infrastructure, traffic and neuronal connections, the interaction of thousands genes within a biological cell. To describe these complex systems one can use network science methods. This is a new research field having origin in graph theory, statistical physics, biology and data mining. The rapid development of network science, its implementation in the form of on-line and user-friendly applications in the last two decades have certainly contributed to the growth of popularity of SNA.
// Mapowanie nauki / Mapping science
rys. 1 // Ilustracja zagadnienia.
/ ŹródÅ‚o: opracowanie wÅ‚asne.
rys. 2 // Mapa samoorganizujÄ…ca siÄ™ wygenerowana dla 30 tys. artykuÅ‚ów naukowych poklasyfikowanych
wedÅ‚ug 11 gÅ‚ównych kategorii tematycznych w zakresie nauk komputerowych
/ ŹródÅ‚o: opracowanie wÅ‚asne.
rys. 3 // Cztery poziomy agregacji jednostek analizy w mapowaniu nauki.
/ ŹródÅ‚o: opracowanie wÅ‚asne na podstawie K. Börner. Everyone can map. London: MIT Press, 2015, s. 5.
1. kolekcjonowanie
2. przetwarzanie
3. analiza, modelowanie
4. mapowanie, projektownie układu
5. projektowanie graficzne
rys. 4 // Pięcioetapowy proces mapowania nauki.
/ ŹródÅ‚o: opracowanie wÅ‚asne.
rys. 5 // RozkÅ‚ad liczby publikacji wzglÄ™dem liczby autorów ilustrujÄ…cy prawo Pareta (z lewej) oraz w skali logarytmicznej,
odpowiadający prawu potęgowemu (z prawej) na podstawie danych bibliotek cyfrowych.
/ ŹródÅ‚o: opracowanie wÅ‚asne, danych FBC.
rys. 6 // Wizualizacja wspóÅ‚pracy naukowców w grupie 80-osobowej metodÄ… autorskÄ….
/ ŹródÅ‚o: V. OsiÅ„ska. G. OsiÅ„ski, W. Tomaszewski. Modelling...
rys. 7 // Miary SNA na przykładach.
/ ŹródÅ‚o: opracowanie wÅ‚asne.
rys. 8 // WspóÅ‚praca i komunikacja czÅ‚onków grupy COST TD 1210. Kolory wÄ™zÅ‚ów odpowiadajÄ… domenom kraju.
/ ŹródÅ‚o: opracowanie wÅ‚asne.