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方法的夏天3：研究方法系列讲座暨“珞珈信管+青年说”特别系列

第3讲毛进武汉大学副教授

可解释机器学习：科学论文“跨圈”传播的影响机制

2022/08/25（周四）19:00-21:00

【研究方法】

可解释机器学习

【研究问题与发现】

机器学习是数智时代解决复杂问题的有效利器，在众多可定义任务中表现出了超群性能。可解释机器学习的高可靠性和透明性，使其更贴合于科学研究探究内在机理的本质，已受到不同学科研究人员的广泛关注和应用。本次报告围绕科学论文的“跨圈”传播研究，讲解如何应用可解释机器学习识别在社交媒体中广泛传播的论文（Widely Disseminated Papers，WDPs），并理解影响不同传播过程的关键影响因素。该研究共设计了三项预测任务，包括论文在社交媒体上的可见性预测以及社交媒体可见之前和之后的两项WDPs预测任务。通过所构建的肿瘤学领域数据集开展实验，结果表明预测WDPs具有可行性，并揭示了不同特征对于在不同传播阶段预测长效传播论文和高提及论文的具体贡献。

【论文出处】

Ma Yaxue, Li Tingting,Mao Jin, Ba Zhichao, & Li Gang. (2022). Identifying Widely Disseminated Scientific Papers on Social Media.Information Processing & Management, 59(3), 102945. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.102945

【主讲人简介】

毛进，武汉大学信息管理学院副教授，博士生导师，曾在美国亚利桑那大学iSchool从事博士后研究工作。入选第四届中国科协青年人才托举工程，获中国科学技术情报学会青年情报科学家奖。担任中国科学技术情报学会情报研究与咨询专委会秘书长、中国系统工程学会信息系统工程专业委员会CNAIS第六届理事、国际知识组织学会会员等社会职务。近年来主持国家自科基金面上项目和青年项目、博士后面上一等资助、中国科协青年智库项目等多项，在JASIST（Journal of the Association for Information Science and Technology）、IP&M（InformationProcessing&Management）、JOI（JournalofInformetrics）、JIS(Journal of Information Science)、IR（Information Retrieval）等SCI/SSCI期刊上发表论文20余篇。

【对谈人简介】

黄磊，香港城市大学计算机科学系博士生，研究兴趣为生物信息学、机器学习驱动的药物研发以及生物文本挖掘。目前以第一以及共同作者发表SCI论文7篇和会议论文2篇，包括Briefings in Bioinformatics(JCR Q1, 2022 IF: 13.994)和IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（JCR Q1，2021 IF：7.021）。（个人主页链接：layne-huang.github.io）。

阮选敏，南京大学信息管理学院博士生，研究领域为科学计量，主要包括基于科研大数据、运用数据挖掘与分析技术探寻包括学术评价、合作、创新等在内的科学演化规律与特征。在Journal of Informetrics、Technological Forecasting And Social Change、《情报学报》等国内外期刊上发表论文多篇。曾获研究生国家奖学金，英才奖学金等。