Unveiling Novelty Evolution in the field of Library and Information Science in China

Resumo Técnico: Revelando a Evolução da Novidade no Campo da Ciência da Informação e da Biblioteca na China

Definição do Problema
Este estudo aborda a necessidade de compreender as características da inovação de pesquisa dentro do campo da Ciência da Informação e da Biblioteca (LIS) na China. Especificamente, busca-se analisar a distribuição de novidade entre artigos acadêmicos em diferentes tópicos de pesquisa, periódicos e períodos de tempo (2000–2022). A pesquisa investiga como a novidade varia por tópico e explora a relação entre os padrões de colaboração de autores (autoria solo, intra-institucional e inter-institucional) e o grau de novidade dos resultados de pesquisa. Os autores postulam que compreender essas dinâmicas pode orientar direções de pesquisas futuras e ajudar estudiosos a compreender as fronteiras acadêmicas em um ambiente competitivo.

Metodologia
O estudo emprega uma abordagem quantitativa utilizando um conjunto de dados de 44.795 artigos de pesquisa publicados em periódicos chineses de ciência da biblioteca indexados pelo Índice de Citação de Ciências Sociais da China (CSSCI) entre 2000 e 2022. A metodologia consiste em três componentes técnicos primários:

1. Modelagem de Tópicos: Os autores utilizaram o modelo BERTopic para identificar tópicos de pesquisa a partir de resumos de artigos. Esta abordagem baseada em aprendizado profundo utiliza embeddings de palavras BERT, UMAP para redução de dimensionalidade e HDBSCAN para agrupamento (clustering). O modelo foi configurado com parâmetros específicos (ex: 50 dimensões projetadas, tamanho mínimo de cluster de 50) para extrair 15 categorias representativas de tópicos. Pontuações de coerência de tópico foram calculadas para validar a consistência semântica dos tópicos extraídos.
2. Medição de Novidade: As pontuações de novidade foram calculadas com base na teoria da inovação combinatória (Lee et al., 2015; Uzzi et al., 2013). O método quantifica a novidade analisando a raridade de pares de periódicos citados. O processo envolve:
   • Calcular a comunalidade de pares de periódicos co-citados em todo o banco de dados para cada ano.
   • Determinar a novidade de artigos individuais com base no percentil 10 das pontuações de comunalidade de pares de periódicos citados.
   • Esta abordagem baseada em citações foi escolhamente para aumentar o rigor científico em relação a métricas puramente baseadas em conteúdo.
3. Análise de Colaboração: O estudo analisou os padrões de colaboração de autores categorizando os artigos em autoria solo, colaboração intra-institucional e colaboração inter-institucional. Esses padrões foram estatisticamente correlacionados com as pontuações de novidade e distribuições de tópicos.

Principais Resultados

• Distribuição de Tópicos: A análise identificou 15 tópicos de pesquisa distintos, incluindo "serviço-de-leitura-bibliotecária", "usuário-de-dados-informação", "arquivos-documentos-arquivo", "pesquisa-de-avaliação-de-periódicos" e "método-tecnologia-patente". O agrupamento hierárquico revelou relações entre tópicos, como a conexão próxima entre serviços de leitura de bibliotecas e a ciência da biblioteca geral.
• Distribuição de Novidade: A distribuição geral das pontuações de novidade é assimétrica à esquerda, com a maioria dos artigos situando-se entre 0 e 1.
  • Variação por Periódico: Periódicos focados em ciência arquivística (ex: Archives Science Bulletin, Archives Science Study) exibiram pontuações medianas de novidade mais baixas em comparação com periódicos focados em gestão de recursos de informação e inteligência (ex: Journal of the China Society for Scientific and Technical Information).
  • Variação por Tópico: Tópicos relacionados à pesquisa arquivística (ex: "escrita-de-papel-arquivo", "arquivos-documentos-arquivo") demonstraram pontuações de novidade significativamente mais baixas. Por outro lado, tópicos envolvendo "pesquisa-de-avaliação-de-periódicos", "método-tecnologia-patente" e "comunidade-virtual-conhecimento" mostraram maior novidade.
  • Evolução Temporal: De 2000 a 2022, a novidade geral dos artigos de LIS na China mostrou uma tendência de crescimento lento. Tópicos específicos como "serviço-público-cultural" e "método-tecnologia-patente" exibiram crescimento consistente, enquanto tópicos de "acesso aberto" atingiram o pico precocemente (por volta de 2000) antes de declinar e recuperar.
• Colaboração e Novidade:
  • Contagem de Autores: Artigos com 4 a 5 coautores exibiram as maiores pontuações médias e medianas de novidade.
  • Tipo de Colaboração: A colaboração inter-institucional rendeu as pontuações de novidade mais altas, seguida pela colaboração intra-institucional, com a autoria solo apresentando a menor novidade.
  • Elo Tópico-Colaboração: Tópicos com menor novidade (ex: estudos arquivísticos) foram caracterizados por uma proporção maior de autores solo. Em contraste, tópicos de alta novidade (ex: ciência de dados, avaliação de pesquisa) mostraram taxas mais altas de colaboração, particularmente a inter-institucional.

Principais Contribuições

• Visualização de Hotspots de Pesquisa: O estudo fornece um mapa visualizado de tópicos de pesquisa e suas relações hierárquicas dentro do campo de LIS chinês ao longo de um período de 22 anos.
• Análise de Novidade ao Nível de Tópico: Diferente de estudos anteriores que frequentemente tratam a novidade como um agregado de todo o campo, este artigo analisa a distribuição de novidade especificamente através de diferentes tópicos de pesquisa, revelando que tópicos de arquivos são menos novos do que aqueles envolvendo tecnologia e avaliação.
• Perspectiva de Colaboração: A pesquisa vincula os padrões de colaboração de autores diretamente à novidade ao nível do tópico, oferecendo uma nova perspectiva sobre como as estruturas colaborativas influenciam a geração de resultados de pesquisa inovadores.

Significância e Implicações
Os autores afirmam que este estudo oferece significância tanto teórica quanto prática:

• Teórica: Apoia a hipótese de que a autoria diversa de diferentes instituições contribui para uma maior novidade. Também fornece uma nova perspectiva para estudos teóricos ao analisar correlações de novidade ao nível do tópico.
• Prática: As descobertas podem guiar pesquisadores na seleção de tópicos de pesquisa e ajudar tomadores de decisão a compreender tendências de desenvolvimento. Além disso, a análise sugere que otimizar a formação de equipes de pesquisa — especificamente ao incentivar a colaboração inter-institucional para tópicos com baixa intensidade de colaboração atual — pode promover a integração de recursos acadêmicos e fomentar a inovação.

Limitações
Os autores reconhecem diversas limitações: a falta de interpretabilidade inerente ao modelo de aprendizado profundo BERT; o potencial desvio das métricas de novidade baseadas em citações em relação ao conteúdo real dos artigos; e a exclusão de artigos iniciais que carecem de referências ou resumos devido a problemas de padronização de dados. Adicionalmente, o estudo baseia-se em análise estatística em vez de inferência causal em relação à colaboração e novidade.