Finding out subject-matter experts and research trends using bibliographic data

Abstract

With the prevalent use of information technology, it is very easy to reach nearly any information. However, if it is desired to be specialized in an area, the first thing to do is to know who are the experts in that area. Since experts have valuable knowledge, it is important to find these experts. Also, it is vital to be aware of trends for researchers who want to be expert in a topic or who want to enter into a new area. This work includes an empirical study for finding experts and research trends in academic world. We created a citation network from KDD proceedings and an author-keyword bipartite graph from bibliographic data of the same set of proceedings. Then, we applied link analysis algorithms HITS and PageRank, respectively. The results show that it is possible to detect two expert types (one that works intensively on a single subject and another having high level knowledge of various subtopics of a subject-matter). Moreover, topical trends are identified as doing peak, periodic, and having the same shape rather than showing absolute increase, decrease or stationary pose.

Bilişim teknolojilerin gittikçe yayılmasıyla her türlü bilgiye erişmek mümkün hale gelmiştir. Eğer bir kişi bir konuda uzmanlaşmak isterse, o konudaki uzmanları bilmek yapacağı işlerin başında gelmelidir; çünkü, uzman kişiler o konuda en değerli bilgiye sahip olan kişilerdir. Benzer şekilde bir konuda uzmanlaşmak ya da yeni bir araştırma alanına giriş yapmak isteyenlerin araştırma konularının eğilimlerinden haberdar olması gerekir. Bu tez akademik dünyada konu uzmanlarının ve araştırma eğilimlerinin bulunması için yapılan bir deneysel çalışmayı içermektedir. Veri olarak KDD bildirilerinden bir atıf ağı ve bu bildirilerin bibliyografik verisinden bir yazar-anahtar kelime çizgesi oluşturulmuştur. Bunlara sırası ile HITS ve PageRank link analiz algoritmaları uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda hem özel alanlarda çalışan yazarlar hem de bir ana konunun alt konularında yüksek seviyede bilgi sahibi olan yazarlar konu uzmanı olarak tespit edilmiştir. Ayrıca veri içinde bir örüntü anlamına gelen eğilimlerin; sadece düzenli bir artış, azalış yada sabit bir duruş olmadığı çizgede tepe yapma, periodik özellik gösterme ve benzer bir grafiğe sahip olma anlamına da gelebileceği görülmüştür.