Loodi arvutialgoritm, mis mõõdab ideede mõjukust
Toimetas Mart ZirnaskUSA Princetoni ülikooli teadlased panid arvuti "jälitama" murranguliste ideede kujunemist. Kirjalike tekstide keelelist muutumist analüüsiv algoritm lubaks senisest vahetumalt "mõõta" konkreetse dokumendi ajaloolist tähtsust – ning sealhulgas hinnata teadusartiklite kaalukust muul moel kui tsiteeringuid kokku arvestades.Algoritm toetub eeldusele, et mõjukad dokumendid – näiteks teaduslikud artiklid – toovad keelde uusi mõisteid ja fraase. Edasised sama valdkonna tööd võtavad need keelelised mustrid peagi üle ning nõnda rikastub ja muutub ajapikku ka erialane keel."Püüame aru saada, kuidas mõisted liiguvad – näiteks, kes ja millal juurutas mõiste kvark, kuidas ja kus võtsid esmakordselt sõna 1960ndate sõjavastased..." rääkis Princetoni ülikooli arvutiteadlane David Blei ülikooli pressiteenistusele. "Et kuidagi saaks ohjata infoplahvatust, mille arvutid ja internet võimalikuks on teinud."Uut lähenemist katsetati mainekate teadusajakirjade – Nature, PNAS ning Association of Computational Linguistics Anthology – mitmekümne aasta artikliarhiivi analüüsides. Nõnda sai tulemusi kõrvutada ka n-ö traditsioonilise meetodiga, kus teadusartikli mõjukust hinnatakse tsiteeringute arvu põhjal. Selline võrdlus näitas kattuvusi veidi vähem kui pooltel juhtudest. Ehk, ilmnes mõlemapidine efekt: teaduskeelt oluliselt ümber kujundanud artikleid tsiteeriti puhuti üpris harva ning suure hulga viitamisi pälvinud uurimused võisid keelelisest vinklist olla hoopiski üsna kesise mõjukusega.Tõsi, sarnaseid algoritme on välja töötatud ka varem. Aga need on võimaldanud uurida üksnes suurte tekstikogumite keelemustreid tervikuna; konkreetse artiklini – kust mustri muutumine ilmselt alguse sai – tagasi minna nende abil ei saa. Nagu nentis David Blei, pole nende uus meetod siiski mõeldud näiteks traditsioonilist tsiteeringute kokkuarvamist n-ö välja sööma. See on alternatiiv, mida saaks rakendada eelkõige ajaloo- või ühiskonnateadustes, kus tegeletakse just ideede leviku uurimisega. Teisalt terendavad teadlase hinnangul ka praktilisemad väljundid, näiteks üldkasutatavate otsimootorite tõhusamaks kujundamine."Ühtlasi uurime, kuivõrd on võimalik välja joonistada mustreid, kuidas keel üldse läbi aja muutub," rääkis Blei. "Need mustrid ära tabades võiks olulisi ideid näha juba nende arenemise käigus, ennustada mõjukaid asju enne, kui need on mõjukaks saanud."Vaata veel:Meetodi kirjeldus (International Conference of Machine Learning, Haifa, Iisrael, suvi 2010)New search method tracks down influential ideas (Princeton University)
