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Brendel, Jan:
Die Last des Wissens : Eine Analyse von Publikations- und Autorendaten.
Bayreuth
,
2018
. - XVI, 220 S.
(
Dissertation,
2018
, Universität Bayreuth, Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät)
Volltext
Abstract
Vor dem Hintergrund einer stetig wachsenden Menge wissenschaftlicher Veröffentlichungen wie Bücher oder Zeitschriftenartikel können Wissenschaftler eine zunehmende Menge an bestehendem Wissen als Grundlage für ihre eigene Forschung nutzen. Dies bedeutet allerdings auch, dass Wissenschaftler immer mehr Wissen verarbeiten müssen, um sich den aktuellen Wissensstand in ihrem Forschungsgebiet anzueignen, bevor sie selbst zu diesem beitragen können. Die möglichen Folgen der Wissensakkumulation bezeichnet Jones (2009) als Last des Wissens. Er postuliert, dass sich diese Last in den Lebensläufen, den Karrieren und Arbeiten von Wissenschaftlern widerspiegelt. Zur Überprüfung betrachtet er Daten zu Patent¬anmeldungen und kommt zu dem Ergebnis, dass sich Patentanmelder zunehmend spezialisieren, Patente von zunehmend großen Teams von Erfindern angemeldet werden und dass Erfinder bei ihrer ersten Patentanmeldung ein zunehmendes Alter aufweisen. Die vorliegende Arbeit greift diese Gedanken auf und erweitert Jones‘ Untersuchung von Patenten auf wissenschaftliche Veröffentlichungen. Dabei werden Publikationsdaten renommierter Zeitschriften der Disziplinen Betriebswirtschaftslehre und Finance, Geographie und Geologie, Mathematik, Psychologie (Beobachtungszeitraum jeweils 1960−2009), Volks¬wirt¬schafts¬lehre (1970−2014) sowie Artikel der Zeitschrift Science (1960−2011) ausgewertet. Ferner werden in den Disziplinen Mathematik und Volkswirtschaftslehre zusätzlich persönliche und institutionelle Informationen zu den Autoren der Artikel ergänzt und ausgewertet (z. B. Geburtsjahr, Geschlecht oder Institutszugehörigkeit).
Die empirischen Ergebnisse der Arbeit zeigen unter anderem, dass die mittlere Anzahl der Quellenangaben und die mittlere Anzahl der Autoren pro Artikel in den untersuchten Disziplinen deutlich gestiegen sind. Die Ergebnisse stehen im Einklang mit Ergebnissen verwandter Arbeiten, welche ähnliche Maße untersucht haben, ohne jedoch den Zeitpunkt der abgeschlossenen Wissensakkumulation zu isolieren. Die vorliegende Arbeit schließt diese Lücke und ergänzt damit die bestehende Literatur um die Betrachtung dieser Maße zum Zeitpunkt des jeweils ersten Artikels eines Autors. Für diese neuen Maße zeigen sich deutlich steigende Trends. Die Daten belegen außerdem, dass das mittlere Alter von Autoren der Volkswirtschaftslehre und Mathematik bei ihrem ersten Artikel in den jeweiligen Be¬ob-acht¬ungs¬zeiträumen gestiegen ist. Ferner spezialisieren sich Autoren der Volks¬wirt¬schafts-lehre immer stärker, was sich darin äußert, dass sie zwischen ihren ersten beiden Einzelautor-Artikeln seltener das volkswirtschaftliche Teilgebiet (basierend auf den angegebenen JEL-Codes) wechseln. Diese Ergebnisse deuten auch für die Wissenschaft auf eine Last des Wissens hin, wie sie Jones für industrielle Erfindungen beschreibt. Über die Untersuchung der Last des Wissens hinaus wird in dieser Arbeit ein konzeptionelles Rahmenwerk entwickelt, das drei grundlegende Prinzipien zur Bewältigung der Last des Wissens umfasst. Diese Prinzipien sind die Erhöhung eines einzelnen Inputfaktors, der parallele Einsatz mehrere Inputfaktoren sowie die Problemreduktion. Sie ermöglichen eine Einordnung der empirischen Beobachtungen.
Abstract in weiterer Sprache
Against the background of a continuously increasing number of scientific publications (e.g., books and papers in journals), researchers can draw from an increasing amount of existing knowledge and use it as a basis for their own research. However, this also implies that researchers need to process increasing amounts of existing knowledge before they reach the borders of their respective fields and can contribute findings themselves. The efforts to these processes might eventually show in their CVs, carriers, and research. Jones (2009) refers to these possible consequences of knowledge accumulation as a burden of knowledge. He investigates US patent data for the years 1975−1999 and finds that inventors are becoming increasingly specialized, patents are filed by increasingly large inventor teams, and that inventors file their first patent at an increasingly high age. The present research builds on Jones’s ideas and transfers his measures to publications in scientific journals. It investigates publication data on articles from renowned journals in the fields of business and finance, geography and geology, mathematics, psychology (each covering the years 1960−2009), economics (1970−2014), as well as articles from the journal Science (1960−2011). Moreover, the publication data are complemented by personal and institutional information on the respective authors of the articles (e.g., year of birth, gender, affiliation).
The empirical results of the present research show that the average number of references and the average number of authors per article increased significantly for all the investigated disciplines. The results are in line with previous related research that investigated similar measures without isolating the point of completed knowledge accumulation. The present research fills this gap and thus complements the existing literature by investigating these measures specifically at authors’ first articles. The data show positive trends for these new measures. Moreover, the data show that the average age at authors’ first articles in economics and mathematics increased over the period investigated. In addition, authors in economics are increasingly specialized. Specialization is measured by the relative frequency of authors changing their subfield (indicated by JEL-Codes) within economics between their first two consecutive solo-authored articles. These results might hint at a burden of knowledge in science as described by Jones for industrial inventions. Besides investigating the burden of knowledge, a conceptual framework is developed comprising three basic principles to alleviate the burden of knowledge. The three principles are single input increase, parallel application of multiple inputs, and problem reduction and allow classifying the empirical observations.