国际科技政策研究进展与趋势——基于文献计量分析

[目的/意义]为探究国际科技政策研究进展与趋势,[方法/过程]基于Web of Science收录的6671篇相关文献,运用文献计量分析法和Cite Space V,从时空分布、研究方向、研究机构、来源出版物、研究主题和研究趋势等方面剖析了国际科技政策的研究图景。[结果/结论]研究结果显示,美国相关研究成果最多,英国次之;科技政策研究方向多元化;发文量前30名的机构中,美、英各占17席和5席,中国和澳大利亚均占2席;《Research Policy》发表的相关文献数量最多,其他刊物侧重生态环境科学、区域发展、技术创新与管理、科学技术与人类社会等议题;研究主题涵盖协同治理与政策创新扩散、技术政策与创新激励、环境政策与公共医疗卫生政策、经济内生增长等;研究焦点正在向创新体系、制度、政策的原则导向、框架构造等方面转移。     

SSCI图书馆学与情报学领域作者主题可视化分析

[目的/意义]旨在发现当前国际上LIS研究领域中的结构化特征,为未来相关学术研究和行业发展提供借鉴。[方法/过程]对2009—2022年SSCI中LIS分类下的文献题录数据建立作者—主题模型并进行可视化解读。在此基础上依据论文引证网络,将重点被引作者主题分布与领域整体主题分布作对比分析。[结果/结论]LIS相关研究与医学信息学、社会信息学相互交叉并拓展出了数据驱动型研究簇,其中企业发展等相关研究受到了领域内学者的广泛关注。     

基于文本挖掘和可视化技术的主题自动标引方法——以《英雄格萨尔》为例

[目的/意义]基于文本挖掘技术自动发现更具代表性的文献内容主题词，通过定位主题词在章节中的具体位置，并基于可视化技术进行主题标引，帮助读者直观高效发现文献主题间的潜在关系。[方法/过程]基于文本挖掘技术深入文献内容层挖掘主题词，并利用可视化工具直观呈现所获信息，在此基础上尝试构建可视化主题自动标引系统，并在格萨尔领域的多个主题中对该系统的自动标引效果进行验证。[结果/结论]研究结果显示，该标引方法在格萨尔领域实现了文献内容级的可视化主题自动标引，快速精准地定位到章节、段落和句子。标引相关信息获取过程直观可视，并且具有交互性，可提升用户体验和参与度。文章以《英雄格萨尔》为例完成系统验证，但该标引方法技术本身无领域限定，可应用于其他领域的文献。     

联合分析方法在个人信息隐私研究中的机会分析

[目的/意义]为更全面地了解联合分析方法在个人信息隐私研究中的应用以及发现潜在的研究机会,为信息隐私保护的深入研究提供参考和借鉴,有必要对采用联合分析方法研究个人信息隐私的文献进行回顾总结。[方法/过程]研究个人信息隐私且采用联合分析方法的20篇文献被选出来,重点对这些文献的研究主题、采用的研究理论以及协同使用的其他研究方法进行了总结和分析。[结果/结论]结果发现：第一,现有相关研究主要集中在数据共享意愿和产品采纳两个方面;第二,这些文献很少采用用户隐私披露意向和行为研究中的相关理论来指导属性的选择和结果的解释;第三,联合分析与焦点小组访谈、聚类分析、问卷调查等方法相结合可以提供更多的理论和实践启示。     

面向科学与技术的交叉领域研究——概念内涵、测度方法

[目的/意义]科学与技术的交叉融合是前沿创新突破的重要生长点。系统性梳理与总结国内外交叉领域的研究成果,旨在为本领域研究提供参考。[方法/过程]基于科学领域内部交叉、技术领域内部交叉、科学—技术领域间交叉3种交叉类型,梳理交叉领域的概念关系及其内涵,立足计量学与内容挖掘视角,细致阐释交叉领域的测度方法。[结果/结论]基于现有研究,提出交叉领域研究的概念关系与测度方法框架,从3个方面总结该领域未来发展方向：基于科技报告、专著、标准、论文、专利等海量、多源、异构数据的交叉研究,综合3种类型交叉的全局分析,基于交叉领域的前沿创新方向探测。     

基于社会化问答的用户健康信息需求概念体系构建——以糖尿病为例

[目的/意义]细粒度识别用户健康信息需求并形成概念体系有助于相关资源的深度组织和知识服务的优化。[方法/过程]以中文社会化问答平台“百度知道”中糖尿病相关用户健康问题为研究对象,通过人工标注提取用户健康信息需求焦点与需求主题特征词,与UMLS概念映射得到需求焦点与需求主题概念类型,基于需求焦点概念类型构建用户健康信息需求概念体系,并融入需求焦点与需求主题的对应关系。[结果/结论]糖尿病领域的用户健康信息需求概念体系包含四级概念,顶层概念为实体类与事件类,二级、三级、四级概念分别有4、10、27个,表明用户对糖尿病领域健康信息的需求内容较为丰富。通过概念分布情况发现,虽涉及概念较多,但需求分布较为集中,主要集中在健康管理活动、功能概念、注意事项、征兆或症状这4组子概念。需求焦点与需求主题存在一定的对应关系。     

欧美国家颠覆性技术政策文本数据的主题建模分析研究

[目的/意义]颠覆性技术具有前瞻性、突变性与革命性等特征,对于国家科技创新发展具有巨大的推动作用,在各国的科技研发体系中逐渐占有重要的战略位置。当前各国政策文本数量庞大、主题繁多,传统的情报分析方法难以实现大量政策跟踪与内容挖掘。通过大量政策文本进行主题抽取,可以快速了解其他国家在相关领域的政策倾向与关注焦点。[方法/过程]文章采用word2vec和LDA相结合的主题模型分析技术,对3个国家政府和组织官网公开的颠覆性技术相关的11686条政策文本数据进行主题抽取,通过对主题建模结果的解读,分析欧盟、英国、美国颠覆性技术相关政策文本的主题特征。[结果/结论]研究发现,这些国家和组织在颠覆性技术识别与政策支持方面已经有较为体系化的运转模式,同时对颠覆性技术在计算机科学、信息科学、生命科学、材料与能源、医疗、教育等领域内产生的影响给予了较高关注,且在近几年中普遍倾向于关注国际上达成共识的全球性问题。     

基于LDA主题模型与社会网络的专利技术融合趋势研究 ——以关节机器人为例

[目的/意义]随着产业和技术复杂化,需要融合多个技术领域才能有效进行创新。研究技术融合趋势,有利于提供产业创新路径,促进技术融合,识别新兴技术。[方法/过程]采用LDA主体模型和社会网络方法,以关节机器人专利为例,对专利文献进行主题分类,提炼技术关键词,构建技术关键词间的主题共现矩阵,对技术融合进行测度并分析技术融合趋势。[结果/结论]研究结果发现:关节机器人专利技术融合呈小世界趋势,机械本体与驱动结构,控制系统与驱动结构融合趋势不明显,传感器是关键核心技术,机器人与人工智能结合是产业技术发展的新兴领域。     

基于专利文献挖掘的关键共性技术识别研究

[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。     

基于知识流的研究前沿主题演化分析方法研究——以“基因组编辑技术及其在农作物中的应用”研究前沿为例

[目的/意义]从知识流视角揭示研究前沿核心主题与发展主题知识吸收与扩散过程,分析其演变规律及关键节点,以期为研究人员深入开展前沿研究提供新视角和新思路。[方法/过程]首先,基于共被引理论获取研究前沿核心文献和施引文献集合,通过主题聚类识别前沿核心主题和发展主题两类知识节点;其次,对知识节点进行向量化表示,通过计算知识节点间相似度构建知识节点之间的关联关系,依据知识节点类型和节点关联关系识别研究前沿知识流动的6种类型;再次,利用EChart平台对主题演化状态进行可视化;最后,以“基因组编辑技术及其在农作物中的应用”研究前沿为例开展实证研究,并结合近年基因编辑技术研究内容、相关前沿发布情况验证方法的可行性和有效性。[结果/结论]实证结果表明,基于核心主题和发展主题,从知识流的视角对主题演化状态进行分析,能够识别前沿主题演化路径及发展的关键节点,有助于探索研究前沿可能的创新切入点,开展前瞻布局,把握前沿机遇。     

网络问答社区用户疫苗信息需求主题与情感分析——以百度知道中“新冠疫苗”数据为例

[目的/意义]掌握问答社区用户疫苗信息需求,揭示用户情绪与关注焦点,为通过互联网开展精准疫苗宣传与科普服务提供依据。[方法/过程]采集问答社区“新冠疫苗”相关问题,利用内容分析的主题编码、情感分析方法进行信息需求主题分类与情感分析,分析不同主题分布及演化特征,挖掘核心主题,并对主题和情感进行相关性分析。[结果/结论]用户疫苗信息需求涉及10类主题,不同阶段存在差异性,多类主题与情感倾向显著相关,其中人群属性、疫苗研发、有效性和安全性、接种禁忌是用户关注焦点,且与情感倾向关系强烈。     

基于Rao-Stirling指数和LDA模型的领域学科交叉主题识别——以纳米科技为例

【目的/意义】基于Rao-Stirling 指数和LDA模型进行领域学科交叉主题识别,并以纳米科技为例验证将 Rao-Stirling 指数和LDA模型用于领域学科交叉主题识别的有效性和适用性。【方法/过程】基于Rao-Stirling 指数 测度领域文献学科交叉程度,设定阈值发现高度学科交叉文献。基于LDA模型对筛选出的学科交叉文献进行主题 识别,发现学科交叉点和学科交叉研究主题。【结果/结论】基于Rao-Stirling 指数从引文的角度进行领域文献学科 交叉测度可以有效地发现与某领域相关的学科交叉文献,且有利于大数据集的学科交叉文献发现研究的实现。基 于LDA模型进行学科交叉主题识别可以有效地发现学科交叉主题。两方法的组合应用为发现某领域学科交叉主 题研究提供一种新视角。     

我国直升机研究领域的学科交叉特征分析

[目的/意义]《中国制造2025》计划中提出推进干支线飞机、直升机、无人机和通用飞机产业化。分析我国直升机研究中的学科交叉现象,对我国直升机的科学研究与产业化提供参考。[方法/过程]从直升机研究中论文的自身学科属性与关键词两个角度出发,对直升机研究的学科交叉进行分析。通过关联网络的绘制,分析多个学科交叉下学科共现,关键词与学科共现,得到直升机研究中学科交叉的主题与特征。[结果/结论]我国直升机研究呈现多学科互相交叉但交叉程度不同的特点,不同学科在直升机研究中占据不同地位,且学科与关键词共现也体现了学科之间存在交叉关系,控制理论与方法是直升机研究中的关键。     

“五计学”在我国的发展演进分析

[目的/意义]随着科学技术的高速发展、知识交叉越来越多、科学与社会的关系越来越复杂,如何利用计量学的原理、方法与工具处理这些错综复杂的关系显得尤为重要,可见进一步厘清我国计量学发展轨迹具有重要意义。[方法/过程]本文基于CNKI、CSSCI数据库,利用可视化软件,对国内已有的文献进行分析,探析国内计量学发展的研究演进过程,通过文献的梳理分析,使用文献的共引分析、共词分析方法对我国计量学发展轨迹及研究趋势进行可视化分析。[结果/结论]本文通过文献共被引分析,发现我国计量学研究的两个核心领域;通过作者共被引分析,发现研究主题演进过程中代表人物及其更替;通过关键词共现分析,掌握目前国内"五计学"研究热点的演进。     

基于可视化学科多样性测度指数和主题模型的领域学科交叉知识图谱构建——以纳米科技领域为例

[目的/意义]基于文献计量学和文本挖掘方法探索与某领域相关的学科交叉知识图谱的新思路。[方法/过程]提出可视化学科多样性测度指数和主题模型的领域学科交叉知识图谱研究框架，基于Science Overlay Map和嵌入领域本体的LDAvis进行领域学科交叉知识图谱的构建，并以纳米科技领域为例，验证学科交叉知识图谱研究框架的有效性和适用性。[结果/结论]基于Science Overlay Map的领域学科交叉科学地图，从全学科的角度展示纳米科技领域与其他学科的交叉情况，基于LDAvis结合领域本体的学科交叉主题交互图则聚焦具体的学科交叉主题和主题之间的相互关系，二者的结合可以从宏观和微观上更清晰地把握纳米科技领域与其他学科的交叉情况。本研究可以弥补学科交叉主题识别结果不容易被解释的局限性，为领域学科交叉知识图谱研究提供了一种解决方案的新视角。     

学术交叉领域的双向聚类及主题关联特征分析

【目的/意义】为了发现交叉学科领域学术群及前沿研究主题,更有效地揭示交叉领域研究的核心研究者, 进一步发现核心学者与前沿主题之间的关联特征,促进国家重大交叉科研项目的合作攻坚,发现潜在的合作前景 并有效组织前沿重大交叉合作团队。【方法/过程】就地理信息领域内的关键词、作者、文献、期刊以及机构等信息进 行分析,采用双聚类分析的方法,实施了作者与主题的双向聚类分析。以此为基础研究了高产作者与研究主题的 关联特征,揭示出作者与主题间的关联关系。【结果/结论】结果表明,双向聚类方法具有突出的研究效果,既发现了 领域核心学术群体,又发现了前沿主题。进一步的关联分析发现核心学者群与前沿主题之间的关联特征,从而可 挖掘出隐性的跨学科主题与学者之间的关联。【创新/局限】从横向（研究者）与纵向（研究主题）两个方面进行双向 聚类分析,并同时考察两方面的关联是本文的创新之处。     

战略性新兴产业技术转移、内部研发能力与技术创新绩效关系研究——以中成药制造业为例

利用1995—2016年数据,采用层次回归模型,探讨中国中成药制造业的技术转移、内部研发能力影响其知识创新绩效、产品创新绩效的作用机制。研究发现,中国中成药制造业国外技术引进与产业的知识创新绩效存在负向相关性,与产业的产品创新绩效存在正"U"型相关关系;中国中成药制造业国内技术购买与产业的知识创新绩效存在正相关关系,与产品创新绩效存在倒"U"型相关关系;中国中成药制造业内部研发能力对国内技术购买与技术创新绩效间的相关关系具有正向调节效应,对国外技术引进与技术创新绩效间关系不具有调节作用。     

基于多源数据知识融合方法的研究前沿识别

[目的/意义]面对科技创新演变的加剧和交叉融合加速的大环境，利用情报研究方法及其他学科方法准确识别科技前沿成为获取科技战略情报的重要任务。研究前沿不仅提供了对当前重点和未来趋势的预见，而且为政府决策提供了关键指标。[方法/过程]通过内容分析对当前研究前沿的识别框架、方法以及多元关系、深入内容层面分析方法的应用等现状进行总结，发现目前在研究前沿识别模型和方法中仍存在不足。[结果/结论]针对不足，结合多源数据进行知识融合初步设计了综合宏观和微观的前沿识别模型，将多实体和多关系融合应用到主题关联，利用图模型的社团结构识别和Clique所含信息进行主题表示；划分研究前沿类型并构建前瞻性指标体系，完成科技前沿的识别，以期更准确、高效、全面地识别科技前沿。     

数据跨境流动治理研究：溯源、脉络与动向

[目的/意义]梳理国内外研究文献,揭示数据跨境流动研究主题与动态,分析现有研究的特点为后续相关研究提供参考,探讨未来的研究思路与发展趋势。[方法/过程]采用系统性综述方法,以国内外数据跨境流动治理研究文献为对象,从研究缘起、法律规制、治理模式、监管制度、数据主权等对数据跨境流动治理理论基础、应用实践等主题进行提取,对其研究脉络与方法进行分析整合。[结果/结论]数据跨境流动治理呈现出明显的多学科交叉研究趋势,理论体系研究不足;欧盟、美国、日本、俄罗斯、中国、印度和新加坡等国家和组织构建了特征不同的数据跨境流动监管制度;在理论层面,数据主权与国家安全、个人数据隐私保护、数据跨境流动治理规则等是未来的研究热点与趋势;在实践层面,政策与法律、规则与监管、风险与安全等议题是研究者急需关注的现实问题。     

基于LDA模型和分类号的专利技术演化研究

[目的/意义] 运用概率主题模型全面研究专利文献主题演化,分析专利技术发展过程及趋势。[方法/过程] LDA模型按时间窗口对专利文本建模,困惑度确定最优主题数,按专利文本结构特性提取主题向量,采用JS散度度量主题之间的关联,引入IPC分类号度量技术主题强度,最后实现主题强度、主题内容和技术主题强度3方面的演化研究。[结果/结论] 实验结果表明：该方法能够深入挖掘专利文献的主题,可以较好地分析专利技术随时间的演化规律,帮助相关从业人员了解专利技术的演化过程及趋势。