Американские ученые Сергей Маслов из Брукхевенской национальной лаборатории и Сидни Реднер из Бостонского университета утверждают, что сумели приспособить алгоритм расчета авторитетности интернет-страницы, используемый поисковой системой Google в сервисе PageRank, для предсказания будущих лауреатов Нобелевской премии.
При составлении рейтинга исследователи не только подсчитывали количество ссылок на конкретную работу, но также учитывали значимость журнала, в котором была ссылка (так называемый импакт-фактор).
Нобелевскую премию присуждают тем ученым, чьи работы оказали наибольшее влияние на развитие науки. В настоящее время не существует единого способа ранжировать работы исследователей по этому критерию. Одним из факторов при оценке значимости научной работы является ее цитируемость - количество ссылок на работу в статьях других ученых.
У такого способа есть целый ряд недостатков. Так, ссылка на работу в более авторитетном журнале должна вносить больший "вклад" в общую значимость работы, чем ссылка в малоизвестном журнале. Новаторские работы цитируют реже, так как специалистов в новой области меньше, чем в устоявшихся.
Кроме того, в разных областях знаний среднее количество ссылок на работы сильно разнится (например, на статьи, посвященные биологии, ссылок больше, чем на физические статьи). Хотя есть и сомнения в правомерности этого критического аргумента.
Маслов и Реднер проранжировали свыше 353 тысяч работ, опубликованных в физических журналах с 1853. Большинство ученых, работы которых попали в топ-10, являются Нобелевскими лауреатами.
Авторы работы считают, что данные, полученные с помощью PageRank и примененного ими алгоритма, позволяют адекватно оценивать важность научных работ и с большой долей вероятности предсказывать Нобелевских лауреатов. Препринт статьи ученых доступен на сайте arXiv.org, сообщает Лента.Ру.