[ENG]
We discuss two projects that quantify the consequences of our network location for our access to resources and rewards in science. First, we investigate the dynamics of international science through the lens of national citation preferences, introducing a novel measure to characterize these processes and enabling a network analysis of global knowledge production. Our results challenge the conventional core-periphery narrative of global science, instead uncovering several fragmented communities of knowledge production that are rapidly evolving and constraining the diffusion of ideas across international borders. Second, we quantitatively model the complex dynamics of philanthropic grant making in the US. Using publicly available tax records, we build the scientific funding network (925,335 grants between 69,000 institutions, totaling over $208 billion) to reveal that funders support geographically close recipients, and that grant-giving relationships become increasingly entrenched over time. These principles combine with high levels of bipartite clustering to empower a predictive model of future funding relationships. Together, these projects shed light on the barriers and opportunities for the equitable distribution of scientific resources and recognition, ultimately guiding policy recommendations to foster more inclusive and impactful scientific endeavors.
[ESP]
Discutimos dos proyectos que cuantifican las consecuencias de nuestra ubicación en la red en relación con nuestro acceso a recursos y recompensas en la ciencia. En primer lugar, investigamos la dinámica de la ciencia internacional a través del prisma de las preferencias de citación nacionales, introduciendo una medida novedosa para caracterizar estos procesos y permitiendo un análisis de red de la producción de conocimiento global. Nuestros resultados desafían la narrativa convencional del núcleo y la periferia en la ciencia global, descubriendo en su lugar varias comunidades fragmentadas de producción de conocimiento que evolucionan rápidamente y limitan la difusión de ideas a través de las fronteras internacionales. En segundo lugar, modelamos cuantitativamente la dinámica de la concesión de subvenciones filantrópicas en EE.UU. Utilizando registros fiscales públicos, construimos la red de financiamiento científico (925,335 subvenciones entre 69,000 instituciones, con un total de más de $208 mil millones) para revelar que los financiadores apoyan a los beneficiarios geográficamente cercanos y que las relaciones de concesión de subvenciones se vuelven cada vez más arraigadas con el tiempo. Estos principios, junto con altos niveles de agrupación bipartita, dan lugar a un modelo predictivo de futuras relaciones de financiamiento. Juntos, estos proyectos arrojan luz sobre las barreras y oportunidades para la distribución equitativa de recursos y reconocimientos científicos, guiando finalmente recomendaciones de políticas para fomentar esfuerzos científicos más inclusivos e impactantes. (Traducido por ChatGPT).
Alex Gates is a network scientist in the School of Data Science at the University of Virginia where he directs the Connected Data Hub. His research focuses on the Science of Science to analyze and model how organizational structure and strategic decisions impact innovation, creativity, and success. His work has been featured in top journals including Nature, PNAS, and The Journal of Machine Learning. https://alexandergates.net/