Draw me Science - multi-level and multi-scale reconstruction of knowledge dynamics with phylomemies - Archive ouverte HAL Access content directly
Preprints, Working Papers, ... Year : 2021

Draw me Science - multi-level and multi-scale reconstruction of knowledge dynamics with phylomemies

Abstract

The little prince asked Saint-Exupéry to draw him a sheep, but what if he had asked him to be drawn Science? How could he have done it and what could we have learned from it? In this article, we address the question of ``drawing science'' by taking advantage of the massive digitization of scientific production, and focusing on its body of knowledge. We demonstrate how we can reconstruct, from the massive digital traces of science, a reasonably precise and concise approximation of its dynamical structures that can be grasped by the human mind and explored interactively. For this purpose, we formalize the notion of level and scale of knowledge dynamics as complex systems and we introduce a new formal definition for phylomemetic networks as dynamical reconstruction of knowledge dynamics. We propose a new reconstruction algorithm for phylomemetic networks that outperforms previous ones and demonstrate how this approach also makes it possible to define a new temporal clustering on dynamical graphs. Finally, we show in case studies that this approach produces representations of knowledge dynamics close to the ones that can be obtained by synthesizing the points of view of experts on a given domain.
« Dessine-moi un mouton » a demandé le Petit Prince à Saint-Exupéry. Que se serait-il passé s'il lui avait demandé de dessiner la science ? Comment aurait-il pu s’y prendre et qu'aurions-nous pu apprendre de cette expérience ? Dans cet article, nous abordons la question de la représentation de la science en tirant parti de la numérisation massive de la production scientifique, et en nous concentrant sur son corpus de connaissances. Nous démontrons comment nous pouvons reconstruire, à partir des traces numériques massives de la science, une représentation relativement précise et concise de ses structures dynamiques, qui peut être saisie par l'esprit humain et explorée de manière interactive. À cette fin, nous mobilisons l’approche systèmes complexe pour formaliser les notions de niveau et d'échelle dans le cas des dynamiques de la connaissance ; puis nous introduisons une nouvelle définition formelle des réseaux phylomemetiques, objets mathématiques qui reconstruisent les dynamiques de la connaissance. Nous proposons ensuite un nouvel algorithme de reconstruction des réseaux phylomemetiques, plus performant que ce qui avait été proposé jusqu’alors. Nous montrons également comment cette approche permet de définir naturellement un nouveau type de clustering temporel sur les graphes dynamiques. Enfin, nous montrons sur plusieurs cas d’étude que cette approche produit des représentations de la dynamique des connaissances proches de celles que l'on obtient en synthétisant des points de vue d'experts.
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ChavalariasEtAl2021_KnowledgeDynamics_withSI.pdf (7.15 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

hal-03180347 , version 1 (25-03-2021)
hal-03180347 , version 2 (31-03-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03180347 , version 2

Cite

David Chavalarias, Quentin Lobbe, Alexandre Delanoë. Draw me Science - multi-level and multi-scale reconstruction of knowledge dynamics with phylomemies. 2021. ⟨hal-03180347v2⟩
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