基于多元弱关系融合的科学突破主题早期识别研究

科学突破是变革程度较高、对领域未来发展方向和趋势影响较为深远的科学研究,旨在揭示早期尚未被认识到或重视起来的新现象、新规律。较早阶段识别科学突破主题能够为政策制定者和基金资助机构提供决策支持,有助于优化资源配置。本文选取基因工程疫苗领域展开实证研究,重点关注知识网络中的弱关联关系,构建基于主题词共现-作者合著-参考文献同被引等关系的多层网络,通过综合分析多个特征项之间的关联信息挖掘主题内容,并借助专家判断和权威报告评估识别效果。与基于强关联关系的识别结果的对比分析,验证了本文构建方法适用于科学突破主题的早期识别。在未来研究中可以借鉴网络表示学习,引入时效网络精准定位到某项突破从产生到消退的时间点。     

基于弱共现和突发监测的情报学学科研究主题及交叉性分析

[目的/意义]运用弱共现和突发监测两种研究方法,在微观层面对情报学学科的研究主题及其交叉性进行分析,以期揭示与科交叉规律,促进学科交叉研究。[方法/过程]获取情报学学科科研论文的高频主题词,在此基础上生成高频词共现矩阵,并进一步生成弱共现网络,对弱共现网络呈现出的主题及交叉性进行分析。同时,对高频主题词进行突发监测。[结果/结论]研究结果显示,在高频词强共现网络中不突出的研究主题会在高频词弱共现网络凸显出来,这些研究主题可能是当期的研究重点,也可能是将来的研究重点和热点;主题之间弱关系被定义为4类,体现了情报学学科微观层面的交叉性;突发探测结果在研究时间段内显示的研究热点趋势和强共现网络的聚类结果具有一致性,在揭示具有学科交叉性的新研究主题时体现出敏感性、突出性和动态性优势。     

高校网络学术影响力实证研究

以重点高校为样本,通过Google Scholar检索并计算样本的网络h指数、网络g指数,并在此基础上计算学术差(g-h)与学术势(g/h)。实证结果发现:网络h指数的区分度不够,配合使用网络g指数及学术差、学术势来共同评价高校的网络学术影响力,效果更好。高校在网络中的学术影响力还有待加强,还需不断加强自身的网站建设,扩大高校学术的公开程度,从而促进自身的发展。     

科学计量学的研究主题与发展——基于普赖斯奖得主的扩展作者共现分析

科学计量学(Scientometrics)是用数学方法研究科学的量化特征和发展机制的学科,它作为科学学研究中较为成熟的定量研究方法被用于多个科学领域的研究与应用.本文运用扩展的作者共被引方法-作者共现分析方法,针对传统的ACA分析方法存在的不足给出分析说明并给予相应的改进,且应用多种社会网络分析指标对作者共现网络的结构特征进行测度.本文选择截止到2011年为止的25位普赖斯奖(The Derek de Solla Price Award)奖得主作为分析对象,通过这25位在科学计量学领域有突出贡献的扩展作者共现分析,发掘科学计量学研究的主体结构和研究合作网络特点.     

学科知识扩散过程探测研究——以社会网络领域为例

[目的/意义]在知识经济时代,学科知识的扩散与吸收极大地促进了学科的协同、交叉、融合、发展与创新。提出一种量化指标测度与知识语义信息挖掘相结合的学科知识扩散过程探测方法,以期丰富和完善学科知识扩散研究范式与方法,为学科知识管理及决策制定提供可资借鉴的参考。[方法/过程]在经典量化指标测度的基础上,利用形式概念分析方法,结合学科知识语义信息,对知识在学科中的传播扩散过程进行系统研究,挖掘学科知识扩散数量及主题特征;建立学科知识扩散Logistic模型,并对其演化趋势进行预测;最后,以社会网络领域为例,进行实证研究。[结果/结论]知识在各学科中的应用范畴不断拓展,其扩散过程符合幂率分布特征;不同学科吸纳和接受的领域知识主题存在一定的差异;当前社会网络知识在学科中的传播扩散进程正处于成熟期。     

非参数统计的期刊影响力评价方法研究

首先通过对期刊以及机构评价中的标准化指标进行较深入的比较,分析在学术期刊评价中不同类型指标对评价结果有效性的理解,探寻学术期刊影响力的主要属性特征及等效测度指标。其后按照普赖斯提出的知识累积金字塔式模式,构建基于非参数统计的评价指标-分布权秩得分(分布得分),该指标按照对数法则对不同引用量区间的文献赋予不同权重,并考虑研究领域引文网络的节点中心度,选择入度中心度(被引量)衡量文献在知识传播中的位置。最后,选择核心版SCI生物学领域的46种期刊作实证分析,并将本文所构建的分布得分指标与常用的期刊评价指标做对比分析。     

基于未确知理论与信息熵方法的技术类知识产品的价值评价体系

针对技术类知识产品价值测度中的不确定性问题,构建技术类知识产品的核心价值评价指标体系,运用未确知测度理论和信息熵计算方法确定指标权重,对技术类知识产品的价值进行等级评价,并用实例分析证明该方法对于预测技术类知识产品价值的科学性及可行性。     

突破性创新早期识别与弱信号分析综述

[目的/意义]通过比较分析不同的突破性创新识别方法,总结现有方法存在的问题,将弱信号引入突破性创新研究的识别中,重点关注突破性创新早期的各类弱信号,尤其是弱关联关系分析,以期实现早期预判。[方法/过程]首先,通过调研现有的识别方法,提炼当前存在的主要问题,指出研究弱信号的必要性。之后,从不同的学科角度介绍弱信号的内涵及表征形式,对其特征进行概括,梳理弱信号的几种识别方法。最后介绍弱关系分析的内涵及应用,提出借鉴多元关系融合算法模型可以实现多种弱关系的有效融合,获取更明确的信息。[结果/结论]突破性创新的识别研究中受关注最多是文献间的引用关系、主题词之间的语义关系等强关系数据,而弱关系蕴含着更多元化的信息,加强弱关系分析可以实现对突破性创新研究的早期预判。未来研究需要寻求有效捕捉弱关联的方法,注重主题的动态演化规律,如利用高阶网络模型分析有效弱信号,提高突破性创新早期识别的准确性。     

回首冷战历史

本书以12位颇具代表性的西方政要为对象,以他们各自在东西方政治、经济以及军事对抗中的政治与思想活动为线索,以构成东西方冷战的一系列重大国际危机和冲突为内容,揭开了冷战这场没有战火硝烟、没有直接军事冲突的政治博弈的缘起,从一个崭新的角度为读者展现了一幅真实的冷战画面。