Self-promotion in science is ubiquitous but not exercised to the same extent by everyone. It is unclear whether there are gender differences in the frequency of self-promotion or the benefits individuals get from it. Here, we examine gender differences in scholarly self-promotion using 7M Tweet mentions of 539K research papers published in 2018 by 1.3M authors. Our analysis shows that female authors are significantly less likely than male authors to promote their papers, even after controlling for a number of important factors including journal impact, affiliation prestige, author productivity and number of citations, authorship position, number of coauthors, and research topics. The magnitude of the gender gap is more strongly associated with papers' journal impact factor than authors' affiliation prestige, previous productivity, or academic discipline. In particular, male scholars are 60\% more likely than comparable female scholars to self-promote papers published in journals with very high impact factor, whereas the difference is only 28\% for papers in low impact journals. Although women self-promote less often overall, when they do, their papers receive slightly more mentions on Twitter. Our findings offer the first large-scale evidence for a gender gap in scholarly self-promotion online and show the circumstances under which the gap is most substantial, helping inform policy aimed at mitigating discrepancies in visibility and recognition.


翻译:科学的自我促进是普遍存在的,但每个人并没有在同样的程度上行使科学的自我促进,不清楚在自我促进的频率或个人从中获得的好处方面是否有性别差异。在这里,我们用7M Tweet 来研究学术自我促进方面的性别差异。我们用7M Tweet 提到2018年1.3M作者发表的539K研究论文。我们的分析表明,女性作者宣传其论文的可能性大大低于男性作者,即使在控制了杂志影响、归属声望、作者生产力和引文数量、作者地位、共同作者人数和研究题目等一些重要因素之后,女性作者宣传其论文的可能性也大大低于男性作者。与论文的杂志影响因素、作者的声望、先前的生产力或学术学科相比,性别差距更大。特别是,男性学者比类似女性学者更有可能在影响非常大的杂志上发表自我促进论文,而在影响极小的杂志上,只有28 ⁇ 差异。尽管妇女自我促进的程度通常较低,但在Twitter上略加提及她们的论文。我们的调查结果提供了第一种大规模证据,表明在学术认识上存在的巨大差距,有助于在网上认识这种差距下显示显著的自我认识。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员