과학문헌의 디지털화는 두개의 국면을 불러왔다 : 첫번째로, 과학논문이 디지털화되었고, 두번째로 Google Scholar, JSTOR 그리고 Web of Science와 같이 연구자들이 빠르게 검색하고 리서치를 찾을 수 있는 대중적인 검색엔진이 나타났다. 대부분의 과학자들은 이제 온라인 검색엔진과 디지털 도서관을 활용하여 문헌에 접근하고, 도서관에 걸어가서 새로운 논문을 찾는 연구자는 드물다. 이런 새로운 알고리즘 기반 검색엔진은 그래서 연구자들에게 출반된 과학 문헌에 새로운 지평을 열어주었고, 이 프로젝트는 과학적 발견과 정보 보급의 실례에 대한 정보 기술의 변화에 함축된 의미를 더 잘 이해하는것을 목표로 한다. 이 프로젝트는 이런 새로운 도구가 기존 문헌에 비해 더 넓은 범위에 접근을 증가시켜 과학을 민주화하고 있는지, 아니면 오히려 연구자들로 하여금 유명한 특정 논문에만 집중하게 하는지 조사한다. 만약 새로운 도구가 진짜 더 넓은 범위의 과학문헌에 접근할수 있게 해준다면, 과학적 발견에 있어 확실히 의미가 있다. 왜냐면 과학자들은 고려할 수 있고 높은 질의 과학적 활동과 같이 중요한 요소 연관된 이전 작업에 관여할수 있다. 반대로, 다른 맥락에서의 증거가 대량의 정보가 검색하고 거르는 프로세스에 대한 새로운 부담을 준다는 가능성 보여준다. 만약 자연에서 이런것이 발생한다면, 이는 과학자가 점점 검색결과 상위에 위치하는 몇몇개의 논문에 의존한다고 볼 수 있고, 이는 과학적 이력에 의도하지 않은 반향실 효과를 만들어내게 된다.
JSTOR와 Web of SCIENCE의 인용 데이터를 활용한 통계적 분석을 통해 이 리서치는 먼저 몇개의 중요한 질문을 강조한다. 이 리서치는 분야내 및 분야간의 인용의 집중도 정도와 기사 기반의 연구 환경에서의 저널의 역할에 대해 초점을 맞춘다. 인구수준 분석은은 어떻게 과학자들이 그들의 과학적 연구 안에서 정보기술이나 학문적 추천시스템과 실제로 상호작용하는지를 묘사한 관측 데이터로 인해 늘어났다. 이런 혼합된 방법은 개인과 인구수준 분석 프로세스를 연결하고, 정보반추와 과학적 혁신과 커리어 궤적 인용에 대한 반대 효과를 강조한다. 함축과 관련된 주요한 조항은 온라인 추천 시스템이 검색 결과와 특정 과학적 발견에 대해 편향된 결과를 보여줄 수 있다. 이는 이런 검색 환경과 과학자들의 논문들 평가하는 다음 세대의 과학자들과 관련있다.
출처 : https://nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1735194&HistoricalAwards=false
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