基于共被引网络群体中心度的我国人文社会科学领域知识扩散网络研究

研究我国人文社会科学各学科间知识扩散网络和路径,可以为开展跨学科研究和促进学科之间的交叉融合发展提供参考。采用群体中心度指标,基于文献的引证关系和共被引网络对不同学科的网络位置进行了测度,探析了以共被引网络群体中心度为测量指标的我国人文社会科学领域知识交叉与知识扩散状况。结果表明经济学、政治学、法学等学科作为我国人文社会科学领域的重点研究领域,在整个科学知识网络中扮演着重要的角色,其研究内容本身具有较强的学科交叉性,且对各学科都有较强的辐射作用。此外,马克思主义学科对经济学、心理学对教育学和体育学、哲学对政治学、环境科学对人文地理学等也有较强的知识扩散能力。     

科学知识扩散研究框架

通过对科学知识扩散相关文献的梳理,构建科学知识扩散的研究框架,并对研究对象、扩散关系表示、衡量指标、扩散模型等方面进行详细评述。扩散的对象包括期刊、学科、科研人员等,扩散过程主要以文献引证和作者合著关系表示。在实证中,基于文献引证关系的引文及引文网络分析是科学知识扩散的主流研究方法。衡量指标可以按照测度粒度分为文章、期刊、学科3个层次。现有科学知识扩散的模型研究以定性研究为主,定量化分析较少,常见思路为跨学科借鉴成熟模型。     

基于文本聚类的被引内容分析——一种分析领域知识的新方法

被引内容指的是被引用文献在引用文献中被引述的具体内容。Small曾经指出被引内容的研究价值,但迄今为止,在文献计量学领域被引内容分析仍然没有广泛展开。针对这一情况,提出一种分析领域知识的新方法———基于文本聚类的被引内容分析法,这种方法可以在一定程度上解决引文分析存在的问题。以第二语言教育为分析领域,研究结果证明该方法的可行性以及被引内容的研究价值。     

基于本体和关联数据的全文引文分析方法研究

针对传统引文分析法中存在的缺陷,提出了基于本体和关联数据的全文引文分析方法,以期利用本体和关联数据技术来揭示学术文献之间的全文引用关系,实现全新视角下的引文分析.首先选取《科学计量学》杂志引文分析领域的高被引文献组成实验数据集,并对全文引用信息进行抽取和标注.接着构建全文引文本体FCO对引文数据进行规范化描述,并发布为...     

技术创新中的知识融合：“科学——技术”二元知识对专利影响研究

探究技术创新过程中专利对“科学—技术”二元知识的吸收模式及其对专利创新的影响,对技术创新管理具有重要价值。本研究选择申请时间在1979—2013年的2589039项专利及其引用的4047758篇论文和6868547项专利为数据来源,对施引专利、被引论文与被引专利进行领域分析,并对施引专利吸收“科学—技术”二元知识的强度和广度进行测度,利用零膨胀—负二项回归模型分析知识强度、知识广度等因素对专利影响力的影响。结果表明,本研究提出的SI (science intensity)、TI (technology intensity)、STI (science-technology intensity)和知识广度等指标可以有效测度专利对科学知识和技术知识的吸收强度与广度;生物技术与食品化学等领域专利的科学强度更大,信息技术管理方法与医疗技术等领域专利的技术强度更大;被吸收的科学知识较多分布在生物医学、化学、计算机科学等领域,被吸收的技术知识较多分布在计算机技术、医疗技术等领域。回归模型显示,专利影响力与科学知识广度之间存在倒U形关系,与技术知识广度存在正U形关系。     

边界跨越对科学论文引文量的影响：基于因果推断的分析

[目的/意义]知识的分化、重组、融合是激发科学创新、促进科学发展的重要动力。基于知识重组视角,揭示知识边界跨越特征与被引量的因果机制对知识扩散研究具有重要意义。[研究设计/方法]通过倾向值匹配的方法,基于科学计量学领域5本期刊2011-2015年的论文及双向引用数据,从知识主题的层面检验边界跨越论文对其被引数量的影响。[结论/发现]边界跨越对论文的被引量有积极效应,边界跨越程度高的论文平均比跨越程度低的论文超出9次左右的被引量。平衡性及共同区间表明了匹配结果的有效性和可靠性。[创新/价值]揭示科学论文边界跨越特征与引文量的内在关系,为解构交叉科学知识流动、解析知识演化提供必要的实证支撑。     

文献相似性对科学引用偏好的影响实证研究

[目的/意义]施引文献与被引文献往往存在着某种相似性,揭示这种现象背后的形成机制有助于深入理解引文的本质。[方法/过程]采用指数随机图模型,以图书馆与情报学领域为对象开展实证分析,旨在揭示文献相似性对引用关系的影响机制。[结果/结论]实证研究发现：在网络结构、机构、期刊层面存在显著的引用文献相似倾向。具体地,引用关系更倾向于嵌入三角传递结构;来源于相同机构和期刊的文献之间更容易产生引用关系;来源于学科优势地位国家的文献之间更容易产生引用。实证结果充分说明社会接近性是引用行为的重要形成机制,反映了引用偏好的社会属性。     

知识网络及其测度研究

知识单元之间存在着广泛的联系,形成复杂的知识网络,知识网络可以用网络广度、网络深度和关联强度等指标和方法来测度知识网络中知识节点间的关联.知识网络及其测度在图书情报领域具有广阔的应用前景,被成功用于引文知识网络分析、共词分析和共现分析、相关文献分析和非相关文献分析、社会网络分析以及知识地图和科学知识图谱绘制等方面.     

竞争策略视角下科学创新扩散采纳者分类研究

[目的/意义]提出一种从营销学竞争策略视角对科学创新扩散采纳者分类的新方法,丰富科学创新扩散成果,使得科学创新扩散的潜力得到充分利用。[方法/过程]综合运用文献计量和实证网络分析的方法对原始文献的施引文献集从共被引网络、网络认知核心识别和文献主题集群识别三个方面构建创新扩散网络,并在此基础上引入营销学中的竞争策略来对科学创新扩散的采纳者进行全新划分。[结果/结论]研究定义并阐述文献个体在扩散过程中扮演的四种角色类型：“领导者”“追随者”“挑战者”和“补缺者”。结果表明,领导者在数量分布中,处于先驱位置,由领导者的波动,继而带来挑战者、追随者的波动;领导者作为创新扩散中的高影响力文献,研究主题相对集中;而补缺者更倾向于探索一些其他的学科领域,研究主题相对分散。此外,探究四种类型采纳者的引用偏好时发现,四种类型在互引过程中均对领导者的篇均引用量最高,而领导者的自引量最高。     

研究主题的知识流动测度及其实证分析——以H指数研究为例

[目的/意义] 通过量化计量指标对研究主题的知识扩散进行测度与分析,客观地展现研究主题所包含的知识单元的扩散路径及其扩散规律。[方法/过程] 以Web of Science（SCI-E&SSCI）数据库核心合集为数据来源,通过被引参考文献检索方法,以J.E. Hirsch 2005年首次提出H指数概念的文献为被引文献,检索2005-2015间引用该文献的施引文献,得到样本数据。借助信息可视化分析工具CiteSpace分别进行关键词共现与文献共被引分析。将分析结果通过本文所提出的双阶知识扩散度指标Q算法进行计算,得到指标Q量变情况,并进一步分析H指数研究领域的演化扩散状况。[结果/结论] H指数研究主题的知识扩散的相关性随着流动阶层的增加而降低;H指数研究主题一、二阶知识扩散文献的主要研究方向不同,二阶文献更侧重于应用领域的拓展,这也是该研究邻域知识流动的新增长点;通过对H指数研究主题的分析,证明了本文所提出的双阶知识扩散度指标Q的准确性及科学性。     

基于全代引证网络的高影响力专利知识扩散特征研究

［目的/意义］ 基于专利的全代引证网络对专利进行分类,对高影响力专利的知识扩散特征进行分析,为专利影响力的认识和评估提供重要参考。［方法/过程］ 以生物学家悉尼·布伦纳的专利为例,研究其专利和前向引证专利生成的专利全代引证网络,根据专利的直接引证数量和引证长度两个对专利扩散发挥重要作用的因素将专利分为四类,将具有高被引数量长引证路径的专利定义为高影响力专利,对这种专利的知识扩散特征进行分析。［结果/结论］ 研究发现,在专利的全代引证网络中"关键专利""重要专利"和"隐藏的高影响力专利"对专利的扩散影响巨大,全代引证网络中专利的领域变化也体现了知识的流动现象,知识扩散速度可以通过数字直接刻画专利时序网络特点。结合研究结果,对高影响力专利的特点有了更具体的认识,并为高影响力专利的评价提出新的思路。     

面向全文本的微观实体抽取及扩散研究

随着学术资源共享程度提高,越来越多的学术论文全文被大规模地开放获取,为基于全文本的微观实体扩散研究提供了便利的数据基础和广阔的应用前景。然而,前人研究在分析粒度上多以篇章、作者或主题等作为知识扩散的主要载体,较少关注来自文献全文本内容的微观实体。事实上,作为驱动知识扩散的主要内因,微观实体才是通过引用关系传播的实质内容。文章以分子生物学领域为例,选取该领域1,000篇XML全文本数据,人工标注了理论概念类、工具技术类、数据信息类和特定领域类微观实体,并借助BiLSTM-CRF构建了微观实体抽取模型,精确度、召回率和F1值分别为0.7618、0.7099和0.7349。在此基础上,构建微观实体扩散网络,通过可视化的方式展示了微观实体在宏观和微观层面的扩散模式。宏观层面上,特定领域类微观实体占比最高,说明学者在引用文献时更多倾向于引用所研究领域内的微观实体。微观层面上,能够清晰直观地揭示特定微观实体在文献之间的流动路径,从而方便把握微观实体兴起和发展的方向。     

The dynamics of exchanges and references among scientific texts,and the autopoiesis of discursive knowledge

Discursive knowledge emerges as codification in flows of communication. The flows of communication are constrained and enabled by networks of communications as their historical manifestations at each moment of time. New publications modify the existing networks by changing the distributions of attributes and relations in document sets, while the networks are self-referentially updated along trajectories. Codification operates reflexively: the network structures are reconstructed from the perspective of hindsight. Codification along different axes differentiates discursive knowledge into specialties. These intellectual control structures are constructed bottom-up, but feed top-down back upon the production of new knowledge. However, the forward dynamics of diffusion in the development of the communication networks along trajectories differs from the feedback mechanisms of control. Analysis of the development of scientific communication in terms of evolving scientific literatures provides us with a model which makes these evolutionary processes amenable to measurement.     

我国科研机构合作网络知识扩散研究——以“生物多样性”研究为例

通过对“生物多样性”研究高产机构所构成的合作网络进行社会网络分析,揭示科研机构合作网络知识扩散规律,剖析我国当前科研合作网络知识交流、扩散的特点。认为科研合作网络已成为科研领域的常态化事物,科研合作网络的结构对知识扩散具有重要要影响,因此,有必要全面探索其自身发展演变的规律,以促进科学知识的交流与扩散,同时也为我国科研政策的发展提供支持。     

群体动力学方法在不同引证网络中探测新趋势的效能差异

[目的/意义]针对采用不同引证网络探测新兴趋势的问题,比较群体动力学方法用于直接引证网络和文献耦合网络上的效能差异。[方法/过程]首先构建并分析直接引证网络、文献耦合网络和同被引网络的特征,然后基于群体动力学方法对文献耦合网络进行实证研究。[结果/结论]对比以往的研究结果发现：群体动力学方法作用于直接引证网络进行新兴趋势的预测结果较基线方法为好,而在文献耦合网络中预测的效果并不比基线方法更佳。     

作者混合共引网络对知识图谱绘制的改进研究

[目的/意义]作者共引网络分析（ACNA）是文献计量学中的重要分析方法,旨在通过寻找学术文献集合中作者之间的共引关系绘制出特定领域的知识图谱,进而指导科学研究。然而,ACNA的一个缺陷是其原始矩阵输入信息量过小。本文通过提出作者混合共引网络（HACNA）,绘制更为精确的科学知识图谱。[方法/过程]鉴于不同种类的学术网络能为绘制知识图谱提供不同维度的信息,提高知识图谱绘制的精确性,本文以合著网络和引用网络为例,结合其他种类的学术网络在ACNA基础上进行精确科学知识图谱的绘制。[结果/结论]实证研究结果显示,与ACNA相比,HACNA绘制出的知识图谱在聚类过程中能够使得同类作者更为聚拢、不同类作者更为分散,从而提高了聚类效果和可视化程度。同时,HACNA绘制出的知识图谱还能够挖掘出更多细节。     

Normative and Technological Problems of Bibliographic Control over Information Resources on Social Sciences and Humanities

This paper describes the goals, tasks, and main areas of bibliographic control over documents that enter the databases of the Institute of Scientific Information on Social Sciences (INION). It analyzes the features of how bibliographic records of publications on social sciences and humanities (scientific, abstract-analytical, information, scientific-methodical, reference and bibliographic records) are formed. The functions of the software technological complex for automated analysis of the names of persons who are responsible for various types of publications are disclosed. The paper considers the potential of modern software and technological tools for bibliographic analysis and control of bibliographic records, references and citations, including bibliographic managers, scientific work organizers, knowledge managers, and personal information managers.     

Kazakh analogue of the science citation index (SCI) as an important parameter of scientific research activities

The purpose of the Kazakh publication citation indicator that has been developed in Kazakhstan since 2005 is to carry out scientometric analysis of scientific publications to determine their citation rate. At present, the bibliographic database (BDB) on citation includes information on the publication activities and citation index of approximately 30000 Kazakh scientists and specialists. They had over 18000 scientific papers published in over 500 domestic and foreign journals. The total quantity of references to papers by Kazakh scientists was more than 28000. The Kazakh analogue of the science citation index determination system is an efficient tool for analytical work with the BDB of scientific publications, which makes it possible to calculate publication activities and citation parameters, which are used to define the value and demand for the results of scientific work in various fields of domestic science.     

The memory of science: Inflation,myopia, and the knowledge network

Scientific production is steadily growing, exhibiting 4% annual growth in publications and 1.8% annual growth in the number of references per publication, together producing a 12-year doubling period in the total supply of references, i.e. links in the science citation network. This growth has far-reaching implications for how academic knowledge is connected, accessed and evaluated. Against this background, we analyzed a citation network comprised of 837 million references produced by 32.6 million publications over the period 1965–2012, allowing for a detailed analysis of the ‘attention economy’ in science. Our results show how growth relates to ‘citation inflation’, increased connectivity in the citation network resulting from decreased levels of uncitedness, and a narrowing range of attention – as both very classic and very recent literature are being cited increasingly less. The decreasing attention to recent literature published within the last 6 years suggests that science has become stifled by a publication deluge destabilizing the balance between production and consumption. To better understand these patterns together, we developed a generative model of the citation network, featuring exponential growth, the redirection of scientific attention via publications’ reference lists, and the crowding out of old literature by the new. We validate our model against several empirical benchmarks, and then use perturbation analysis to measure the impact of shifts in citing behavior on the synthetic system's properties, thereby providing insights into the functionality of the science citation network as an infrastructure supporting the memory of science.