Einfluss von Social Media auf die Sichtbarkeit in der KI-Forschung
Artikel jetzt als Podcast anhören
Der Einfluss von Social-Media-Aktivitäten auf die Sichtbarkeit von KI-Forschung
Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) führt zu einer stetig wachsenden Anzahl an wissenschaftlichen Publikationen. Konferenzen und Preprint-Server wie arXiv werden mit Beiträgen überflutet, was die Frage aufwirft, wie Forschende in diesem Informationsdschungel relevante Arbeiten finden und welche Rolle Social Media bei der Verbreitung und Wahrnehmung von Forschungsergebnissen spielt.
Dieser Artikel untersucht den Einfluss von Social-Media-Aktivitäten, insbesondere am Beispiel der X-Accounts (ehemals Twitter) von AK (@_akhaliq) und Aran Komatsuzaki (@arankomatsuzaki), auf die Sichtbarkeit von KI-Forschung. Diese Accounts teilen regelmäßig neue Preprints und haben eine beachtliche Followerschaft, wodurch sie als Kuratoren für relevante Forschungsergebnisse fungieren.
Methodische Vorgehensweise
Um den Einfluss dieser Accounts zu quantifizieren, wurde eine umfassende Datenerhebung und -analyse durchgeführt. Es wurden die von @_akhaliq und @arankomatsuzaki geteilten Papers gesammelt und mit einer Kontrollgruppe verglichen. Die Kontrollgruppe bestand aus Papers, die in den gleichen Jahren und auf den gleichen Konferenzen bzw. in den gleichen Journals publiziert wurden, aber nicht von den genannten Accounts geteilt wurden. Um eine Vergleichbarkeit zu gewährleisten, wurde ein Matching-Verfahren angewendet, das auf Publikationsjahr, Publikationsort und einem Text-Embedding von Titel und Abstract basierte. Dieses Matching-Verfahren stellt sicher, dass die Papers in der Behandlungs- und Kontrollgruppe in Bezug auf Qualität und Thema möglichst ähnlich sind.
Ergebnisse der Analyse
Die Analyse der Zitationszahlen ergab einen signifikanten Unterschied zwischen den von den Influencern geteilten Papers und der Kontrollgruppe. Die medianen Zitationszahlen der geteilten Papers waren zwei- bis dreimal höher als die der Kontrollgruppe. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Verbreitung von Forschungsergebnissen über Social Media einen erheblichen Einfluss auf deren Sichtbarkeit und Rezeption innerhalb der wissenschaftlichen Community hat.
Neben den Zitationszahlen wurde auch die demografische Verteilung der Autor*innen der geteilten Papers untersucht. Dabei wurden Faktoren wie geografische Herkunft, Geschlecht und institutionelle Zugehörigkeit berücksichtigt. Diese Analyse soll Aufschluss darüber geben, ob die Auswahl der geteilten Papers bestimmte Gruppen von Forschenden überproportional hervorhebt oder benachteiligt.
Diskussion und Ausblick
Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen die zunehmende Bedeutung von Social Media in der wissenschaftlichen Kommunikation. Die Aktivitäten von Influencern wie @_akhaliq und @arankomatsuzaki können die Sichtbarkeit von Forschungsergebnissen maßgeblich beeinflussen. Gleichzeitig ist es wichtig, die potenziellen Auswirkungen dieser Entwicklung kritisch zu reflektieren. Eine übermäßige Konzentration auf die Empfehlungen einzelner Akteure könnte zu einer Verzerrung der Forschungslandschaft führen und die Vielfalt der Forschungsthemen und -perspektiven einschränken.
Um dem entgegenzuwirken, ist ein verantwortungsvoller Umgang mit der Kuratierung von Forschungsergebnissen unerlässlich. Influencer sollten journalistische Standards wahren und eine ausgewogene Darstellung verschiedener Forschungsthemen, Autor*innen und Institutionen gewährleisten. Darüber hinaus ist eine Diskussion innerhalb der wissenschaftlichen Community über die Weiterentwicklung des Konferenz- und Publikationssystems notwendig, um den Herausforderungen des digitalen Zeitalters gerecht zu werden und die Qualität und Relevanz von Forschungsergebnissen sicherzustellen.
Bibliographie: https://twitter.com/_akhaliq?lang=de https://x.com/_akhaliq?lang=de https://x.com/_akhaliq https://twitter.com/_akhaliq/status/1855993567128207754 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/14rjsdl/d_papers_with_code_newsletter_replacement/?tl=de https://arxiv.org/html/2401.13782v3 https://twitter.com/Xianbao_QIAN/status/1851193590829236598/video/1 https://www.linkedin.com/in/akhaliq https://arxiv.org/html/2401.13782v1
