Data-driven predictions in the science of science

可预测性 科学发现 领域(数学) 工程伦理学 数据科学 政治学 计算机科学 心理学 工程类 认知科学 物理 数学 量子力学 纯数学
作者
Aaron Clauset,Daniel B. Larremore,Roberta Sinatra
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:355 (6324): 477-480 被引量:197
标识
DOI:10.1126/science.aal4217
摘要

The desire to predict discoveries-to have some idea, in advance, of what will be discovered, by whom, when, and where-pervades nearly all aspects of modern science, from individual scientists to publishers, from funding agencies to hiring committees. In this Essay, we survey the emerging and interdisciplinary field of the "science of science" and what it teaches us about the predictability of scientific discovery. We then discuss future opportunities for improving predictions derived from the science of science and its potential impact, positive and negative, on the scientific community.
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