Updating the Complex Systems Keyword Diagram Using Collective Feedback and Latest Literature Data
Hiroki Sayama
作者于2010年生成的复杂系统关键词图已被广泛用于各种教育和科普目的，但确实需要进行重大更新和重组。本短文报告了我们最近尝试使用从以下多个来源收集的信息来更新关键词图：(a) 社交媒体上发布的集体反馈，(b) 关于复杂系统和网络科学的最新参考书籍，(c) 关于复杂系统的在线资源，以及(d) 使用OpenAlex（一个开放获取的科学出版物书目目录）获得的关键词搜索命中次数。数据(a)、(b)和(c)用于整合研究社区对相关主题的内部认知，而数据(d)则用于从复杂系统科学出版物中获得关键词相关性和关联的更客观测量。结果显示，在复杂系统出版物中，公众认知与关键词实际使用之间存在差异和重叠。从关键词关联网络中获得了四个主题社区，尽管它们彼此高度交织。我们希望最终的复杂系统关键词网络可视化能够提供截至今日该领域更最新、准确的主题地图。
The complex systems keyword diagram generated by the author in 2010 has been used widely in a variety of educational and outreach purposes, but it definitely needs a major update and reorganization. This short paper reports our recent attempt to update the keyword diagram using information collected from the following multiple sources: (a) collective feedback posted on social media, (b) recent reference books on complex systems and network science, (c) online resources on complex systems, and (d...