How Do We Engage with Other Disciplines? A Framework to Study Meaningful Interdisciplinary Discourse in Scholarly Publications
यह शोध पत्र एक नवीन ढांचे और एक विशेष उद्धरण उद्देश्य वर्गीकरण (citation purpose taxonomy) का प्रस्ताव करता है ताकि यह मात्रात्मक रूप से मूल्यांकन किया जा सके कि अंतर्विषयक (interdisciplinary) एनएलपी प्रकाशन अन्य विषयों के विचारों के साथ कितनी सार्थक रूप से जुड़ते हैं और उन्हें शामिल करते हैं, जो मौजूदा कम्प्यूटेशनल मेट्रिक्स की सीमाओं को संबोधित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक विशाल पुस्तकालय में घूम रहे हैं जहाँ विभिन्न दुनियाओं की पुस्तकें—जैसे "कंप्यूटर साइंस," "मनोविज्ञान," और "समाजशास्त्र"—सभी एक ही शेल्फ पर आपस में मिली हुई हैं। लंबे समय से, पुस्तकालयाध्यक्ष (शोधकर्ता) यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि ये पुस्तकें एक-दूसरे से कितनी अच्छी तरह बात करती हैं।
इसे मापने का पुराना तरीका किसी किताब के कवर पर लगे अलग-अलग रंगों के स्टिकर गिनने जैसा था। यदि किसी किताब पर पाँच अलग-अलग रंगों के स्टिकर थे, तो पुस्तकालयाध्यक्षों ने मान लिया कि यह उन पाँच दुनियाओं के बीच एक गहरी, समृद्ध बातचीत है। लेकिन इस शोध पत्र के लेखक तर्क देते हैं कि यह भ्रामक है। भले ही कोई किताब अपने परिचय में मनोविज्ञान की किसी अवधारणा का उल्लेख करती है, इसका मतलब यह नहीं है कि वह वास्तव में अपने विचारों को बनाने के लिए उस अवधारणा का उपयोग करती है। वह केवल नाम लेने (name-dropping) के लिए ऐसा कर सकती है।
यह शोध पत्र इस बातचीत को मापने का एक नया तरीका प्रस्तावित करता है: साइटेशन एंगेजमेंट प्रेडिक्टर (CEP - साइटेशन जुड़ाव भविष्यवक्ता)।
यह नया सिस्टम कैसे काम करता है, इसे सरल भागों में यहाँ दिया गया है:
1. नया "उद्देश्य" वर्गीकरण (The "Why" - क्यों)
केवल साइटेशन (संदर्भ) गिनने के बजाय, लेखकों ने एक नया सेट बनाया जो यह पूछता है: "लेखक ने इस विशिष्ट संदर्भ को क्यों शामिल किया?"
इसे एक शेफ की रेसिपी का विश्लेषण करने जैसा समझें।
- पुराना तरीका: "इस रेसिपी में इटली, मैक्सिको और जापान के सामग्रियों का उपयोग किया गया है।" (सिर्फ एक सूची)।
- नया तरीका: "शेफ ने पूरे व्यंजन के लिए आधार (foundation) के रूप में इतालवी टमाटर सॉस का उपयोग किया है," या "शेफ ने मैक्सिकन मसाले का उपयोग केवल यह परिभाषित (define) करने के लिए किया कि 'तीखा' क्या होता है," या "शेफ ने जापानी तकनीक का उपयोग यह सिद्ध (prove) करने के लिए किया कि उनका सॉस बेहतर है।"
उन्होंने इन "क्यों" वाले सवालों के लिए विशिष्ट श्रेणियाँ बनाईं, जैसे:
- आधार (Basis): उद्धृत विचार वह आधार है जिस पर पूरा पेपर टिका हुआ है।
- पुष्टि (Substantiation): उद्धृत विचार का उपयोग किसी दावे को सिद्ध करने के लिए प्रमाण के रूप में किया जाता है।
- उपयोग (Use): पेपर वास्तव में उद्धृत विधि या उपकरण का सीधे उपयोग करता है।
- परिभाषा (Definition): पेपर किसी शब्द का अर्थ समझाने के लिए साइटेशन का उपयोग करता है।
- संबंधित कार्य (Related Work): पेपर केवल यह कहने के लिए साइटेशन का उल्लेख करता है कि, "हे, अन्य लोगों ने यह भी किया है," बिना उस पर आगे निर्माण किए।
2. "स्थान" का सुराग (The "Where" - कहाँ)
लेखकों ने यह भी महसूस किया कि पेपर में साइटेशन कहाँ आता है, यह मायने रखता है।
- यदि साइटेशन परिचय (Introduction) में है, तो यह केवल दृश्य सेट करने के लिए हो सकता है (जैसे पृष्ठभूमि का एक प्रॉप)।
- यदि साइटेशन मेथड्स (Methods) या एक्सपेरिमेंट (Experiments) अनुभाग में है, तो इसकी संभावना अधिक है कि इसका उपयोग वास्तविक काम करने के लिए एक उपकरण के रूप में किया जा रहा है (जैसे टूलबॉक्स में हथौड़ा)।
3. "साइटेशन एंगेजमेंट प्रेडिक्टर" (स्कोर)
लेखकों ने एक कंप्यूटर मॉडल (एक "प्रेडिक्टर") बनाया जो क्यों (उद्देश्य) और कहाँ (अनुभाग) को जोड़कर 1 से 5 तक का एक एकल स्कोर देता है।
- स्कोर 1: पेपर दूसरे कार्य का बहुत कम उल्लेख करता है। यह एक सतही संकेत मात्र है।
- स्कोर 5: पेपर दूसरे कार्य को गहराई से एकीकृत करता है, उसे एक आधार या मुख्य उपकरण के रूप में उपयोग करता है।
उन्होंने परीक्षण किया कि मानव विशेषज्ञों ने 100 पेपरों और साइटेशन के जोड़ों को पढ़कर देखा कि क्या कंप्यूटर का स्कोर "गहरे जुड़ाव" की मानवीय भावना से मेल खाता है। कंप्यूटर इसमें काफी अच्छा रहा, जिससे यह साबित हुआ कि यह देखना कि साइटेशन का कैसे उपयोग किया जाता है, केवल यह गिनने से अधिक महत्वपूर्ण है कि कितने साइटेशन हैं।
4. उन्होंने क्या पाया (एक केस स्टडी)
उन्होंने इस नए सिस्टम को विशेष रूप से नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) (कंप्यूटर को मानव भाषा समझने में सक्षम बनाना) और कंप्यूटेशनल सोशल साइंस (CSS) (मानव समाज का अध्ययन करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करना) के संगम पर स्थित शोध पत्रों के समूह पर लागू किया।
बड़ी खोज:
उन्होंने पाया कि इनमें से अधिकांश पेपर वास्तव में अंतर-विषयक (cross-disciplinary) बातचीत में काफी उथले हैं।
- "नाम लेने" (Name-Dropping) की समस्या: कई पेपर सामाजिक विज्ञान के विचारों को उनके परिचय में केवल यह कहने के लिए उद्धृत करते हैं कि, "हम जानते हैं कि यह मौजूद है," लेकिन फिर वे वास्तव में उन विचारों का उपयोग अपनी विधियों को बनाने के लिए नहीं करते हैं।
- "गहराई में उतरना" दुर्लभ है: केवल एक छोटा सा हिस्सा (लग लगभग 3%) वास्तव में अन्य विषयों के साथ गहराई से जुड़ा हुआ था। ये वे दुर्लभ पेपर थे जिन्होंने न केवल एक अवधारणा का उल्लेख किया बल्कि अपने उपकरणों को परिभाषित करने या अपने सिद्धांतों को सिद्ध करने के लिए उसका उपयोग किया।
- आंतरिक बनाम बाहरी: दिलचस्प बात यह है कि ये पेपर अपने स्वयं के विषय (कंप्यूटर विज्ञान) के अन्य शोध पत्रों के साथ बाहरी विषयों (सामाजिक विज्ञान) की तुलना में अधिक गहराई से जुड़ते थे।
निचोड़
यह शोध पत्र शोधकर्ताओं के लिए एक नए आवर्धक लेंस (magnifying glass) की तरह है। केवल एक जार में कितने अलग-अलग रंगों के कंचे हैं, यह गिनने के (पुराने तरीके) के बजाय, यह नया उपकरण देखता है कि उन मोतियों का वास्तव में एक संरचना बनाने के लिए कैसे उपयोग किया जा रहा है। यह प्रकट करता है कि हालांकि कई शोधकर्ता यह कहते हैं कि वे गहरा अंतर-विषयक कार्य कर रहे हैं, वे अक्सर केवल सतह को छू रहे होते हैं। लेखक आशा करते हैं कि यह उपकरण वैज्ञानिक समुदाय को विभिन्न क्षेत्रों के बीच सहयोग की वास्तविक गहराई को समझने में मदद करेगा।
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