La red de colaboración científica es una red social en la que los nodos son científicos y los enlaces son coautorías, ya que esta última es una de las formas mejor documentadas de colaboración científica. [1] Es una red no dirigida y sin escala en la que la distribución de grados sigue una ley de potencia con un límite exponencial: la mayoría de los autores están escasamente conectados, mientras que unos pocos autores están intensamente conectados. [2] La red tiene una naturaleza asortativa: los centros tienden a vincularse con otros centros y los nodos de bajo grado tienden a vincularse con nodos de bajo grado. La asortatividad no es estructural, lo que significa que no es una consecuencia de la distribución de grados, sino que se genera por algún proceso que gobierna la evolución de la red. [3]
Mark Newman realizó una reconstrucción detallada de una colaboración real . Analizó las redes de colaboración a través de varias bases de datos grandes en los campos de la biología y la medicina, la física y la informática en un período de cinco años (1995-1999). Los resultados mostraron que estas redes forman mundos pequeños, en los que pares de científicos elegidos al azar suelen estar separados solo por un corto camino de conocidos intermedios. También sugieren que las redes están altamente agrupadas, es decir, es mucho más probable que dos científicos hayan colaborado si tienen un tercer colaborador en común que dos científicos elegidos al azar de la comunidad. [4]
Barabasi et al. estudiaron las redes de colaboración en matemáticas y neurociencia durante un período de 8 años (1991-1998) para comprender las leyes topológicas y dinámicas que gobiernan las redes complejas . Consideraron la red de colaboración como un prototipo de redes en evolución , a medida que se expande mediante la adición de nuevos nodos (autores) y nuevos enlaces (artículos en coautoría). Los resultados obtenidos indicaron que la red no tiene escala y que su evolución está gobernada por la adhesión preferencial . Además, los autores concluyeron que la mayoría de las cantidades utilizadas para caracterizar la red dependen del tiempo. Por ejemplo, el grado promedio (interconexión de la red) aumenta con el tiempo. Además, el estudio mostró que la separación de nodos disminuye con el tiempo, sin embargo, se cree que esta tendencia la ofrece una base de datos incompleta y puede ser opuesta en el sistema completo. [5]