Нобелевских лауреатов научились предсказывать с помощью Google

Два южноамериканских исследователя говорят, что смогли приспособить метод расчета авторитетности интернет-страницы, используемый поисковой системой Google, для предвестия будущих лауреатов Нобелевской премии. Препринт статьи ученых доступен на вебсайте arXiv.org.
Нобелевскую премию присуждают тем ученым, чьи работы оказали величайшее воздействие на развитие науки. Именно в данный момент не существует единичного метода ранжировать работы исследователей благодаря чему аспекту. Одним из причин при оценке значимости научной работы является ее цитируемость - количество ссылок на работу в статьях иных ученых.
У такового метода есть целый ряд изъянов. Так, ссылка на работу в наиболее влиятельном журнальчике обязана вносить больший “вклад” в общую значимость работы, чем ссылка в малоизвестном журнальчике. Новаторские работы цитируют реже, потому что профессионалов в новейшей области меньше, чем в устоявшихся. Не считая того, в различных областях познаний среднее количество ссылок на работы сильно разнится « к примеру, на статьи, посвященные биологии, ссылок больше, чем на физические статьи ». Желая в правомерности этого критического довода не так давно усомнились.
Сергей Маслов из Брукхевенской государственной лаборатории и Сидни Реднер « Sidney Redner » из Бостонского института говорят, что при помощи сервиса PageRank им удалось обойти все эти трудности. При составлении рейтинга исследователи не совсем только подсчитывали количество ссылок на конкретную работу, но также учитывали значимость журнальчика, в каком была ссылка « так-называемый импакт-фактор ».
Используя PageRank, Маслов и Реднер проранжировали выше 353 тыщ работ, опубликованных в физических журнальчиках с 1853. Большая часть ученых, работы которых попали в топ-10, являются Нобелевскими лауреатами. Самыми означаемыми оказались работы Кабиббо « Cabibbo », идеи которого разрабатывали лауреаты заключительней Нобелевской премии по физике.
Творцы работы считают, что данные, приобретенные при помощи PageRank и примененного ними метода, дозволяют правильно расценивать значимость научных работ и с великий частей вероятности предвещать Нобелевских лауреатов.








