Prospettive

Nota dell'editore: Occasionalmente ci imbattiamo in accademici la cui opera è resa fondamentalmente più efficiente grazie all'uso di JSTOR. Abbiamo chiesto ai professori Philip R.P. Coelho e James E. McClure del dipartimento di economia della Ball State University di condividere un breve riepilogo della loro opera.

Philip R.P. Coelho
professore di economia, Ball State University
Muncie, Indiana

James E. McClure
professore di economia, Ball State University
Muncie, Indiana

La nostra ricerca coinvolge la quantificazione delle tendenze metodologiche nelle ricerche pubblicate nel settore economico. Abbiamo usato JSTOR per: 1) quantificare le tendenze e la misura delle analisi matematiche economiche complesse; 2) misurare l'impatto della complessità matematica sull'uso dei dati reali per testare le teorie economiche; e 3) valutare l'influenza dei processi decisionali editoriali in materia di citazioni all'interno di una rivista economica eminente. Qui commentiamo brevemente sulla natura della ricerca e sul modo in cui abbiamo impiegato JSTOR per compiere ciò che avrebbe richiesto tempi proibitivi senza il suo utilizzo.

All'inizio del 1900 gli economisti discordano sull'utilità di impiegare livelli maggiori di complessità matematica. Alfred Marshall nel 1920 ha dichiarato ovvio il fatto che non ci fosse spazio per catene estese di ragionamenti deduttivi nell'economia. Nonostante l'affermazione di Marshall, la complessità matematica in economia è aumentata, e alla metà del ventesimo secolo Donald F. Gordon ha dichiarato che la pratica delle funzioni di proliferazione e manipolazione si è spinta oltre limiti in parte rischiosi a causa del rapporto negativo da lui ipotizzato tra la complessità matematica e la misurazione empirica (funzionalismo). La lamentela di Gordon riguardo all'aumentato utilizzo di matematiche oscuranti è stata echeggiata da Wassily Leontief nel 1971 nel suo discorso presidenziale all'American Economic Association. Ciò che ha fatto è stato usare gli archivi JSTOR per documentare le tendenze nell'uso della matematica. Abbiamo usato gli archivi JSTOR per cercare gli articoli economici indicanti complessità matematica (le parole erano lemma e equilibrio multiplo). Questi ricercatori di testo avrebbero avuto un costo proibitivo senza JSTOR; con JSTOR abbiamo potuto sviluppare un insieme di dati che dimostra senza dubbi l'aumentata complessità matematica nel corso del ventesimo secolo. In quattro riviste economiche eminenti questi termini sono diventati più frequenti, da pochi o nessun articolo ogni dieci anni fino al 1960, a 350 articoli nell'ultimo decennio del 20° secolo.

Abbiamo confrontato due campioni degli articoli estratti da American Economic Review; un campione conteneva articoli con gradi elevati di complessità matematica (in base alla metrica da noi sviluppata); il secondo campione (generato casualmente) di articoli non conteneva questi termini. Il confronto statistico dei campioni forniva evidenza a sostegno dell'ipotesi di Gordon per cui la complessità matematica non sarebbe potuta essere testata empiricamente (o, detto in modo più formale, operazionalizzata). Le nostre scoperte in ambito di mancanza di empirismo negli articoli matematicamente complessi e le tendenze nell'uso della matematica sono stati pubblicati nel Southern Economic Journal nel 2005 e nell'Econ Journal Watch nel 2008. Entrambi gli articoli forniscono maggiori dettagli sul nostro utilizzo di JSTOR.

Continuiamo a usare JSTOR per esaminare le questioni collegate e l'abbiamo trovato essenziale nelle nostre indagini empiriche al fine di svelare gli schemi della letteratura professionale. Attualmente stiamo indagando sul modo in cui i riferimenti influenzano le citazioni. Usiamo JSTOR per cercare i nomi degli autori tramite stringhe di testo; un risultato inaspettato emerso ha mostrato come il numero delle citazioni indipendenti (non dell'autore dell'articolo sorgente) sia collegato positivamente con il numero di auto-riferimenti nell'articolo sorgente.