Position: AI/ML Influencers Have a Place in the Academic Process

要約

AI および ML のカンファレンスで採択された論文の数が数千件に達するにつれ、研究者がどのようにして研究出版物にアクセスして読むのかが不明確になってきています。
この論文では、機械学習研究の認知度を高める上でのソーシャル メディア インフルエンサーの役割、特に彼らが共有する論文の引用数を調査します。
私たちは、2018 年 12 月から 2023 年 10 月までのツイートにわたる 8,000 以上の論文の包括的なデータセットを、9 つの主要な共変量によって正確に一致するコントロールとともに編集しました。
私たちの統計的および因果的推論分析により、これらのインフルエンサーによって支持された論文の引用数が大幅に増加し、引用数の中央値が対照グループの引用数の 2 ～ 3 倍であることが明らかになりました。
さらに、この研究では、注目されている著者の地理的、性別、組織的な多様性についても掘り下げています。
これらの調査結果を踏まえ、私たちはキュレーションに対する責任あるアプローチを提唱し、インフルエンサーに対し、多様な研究テーマ、著者、機関の紹介を含むジャーナリズムの基準を守るよう奨励します。

要約(オリジナル)

As the number of accepted papers at AI and ML conferences reaches into the thousands, it has become unclear how researchers access and read research publications. In this paper, we investigate the role of social media influencers in enhancing the visibility of machine learning research, particularly the citation counts of papers they share. We have compiled a comprehensive dataset of over 8,000 papers, spanning tweets from December 2018 to October 2023, alongside controls precisely matched by 9 key covariates. Our statistical and causal inference analysis reveals a significant increase in citations for papers endorsed by these influencers, with median citation counts 2-3 times higher than those of the control group. Additionally, the study delves into the geographic, gender, and institutional diversity of highlighted authors. Given these findings, we advocate for a responsible approach to curation, encouraging influencers to uphold the journalistic standard that includes showcasing diverse research topics, authors, and institutions.

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