Artificial Neural Network를 이용한 논문 저자 식별
Author Identification Using Artificial Neural Network
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초록
논문 심사는 공정성을 확보하기 위하여 누가, 누구의 논문을 리뷰하는지 알 수 없도록 블라인드 리뷰를 시행한다. 하지만 일반적으로 논문은 저자의 연구 분야뿐만 아니라 저자가 자주 사용하는 단어, 어휘 등으로 이루어지기 때문에 저자의 정보를 숨기더라도 논문의 내용을 통해 저자를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 저자 20명의 논문 315편을 수집하고 텍스트를 추출하여 데이터 정제 작업을 수행하였다. 그리고 정제 작업을 통해 추출된 단어를 추출해내어 인공신경망(artificial neural network)을 통한 분류를 진행함으로써 블라인드 리뷰(blind review)의 우회 가능성을 보였다. 실험을 통해 기존 블라인드 리뷰 시스템의 한계점을 보임으로써 향후 더욱 안전한 블라인드 리뷰 시스템의 필요성을 강조하였다.
Abstract
To ensure the fairness, journal reviewers use blind-review system which hides the author information of the journal. Even though the author information is blinded, we could identify the author by looking at the field of the journal or containing words and phrases in the text. In this paper, we collected 315 journals of 20 authors and extracted text data. Bag-of-words were generated after preprocessing and used as an input of artificial neural network. The experiment shows the possibility of circumventing the blind review through identifying the author of the journal. By the experiment, we demonstrate the limitation of the current blind-review system and emphasize the necessity of robust blind-review system.
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