科學(xué)發(fā)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)與時間屬性

2014-08-12 18:34:37陳超美陳悅

科學(xué)與管理 2014年3期

陳超美++陳悅

摘要：社會網(wǎng)絡(luò)分析理論認(rèn)為在一個社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對其他節(jié)點(diǎn)潛在的影響是因所在位置而不同的，因而網(wǎng)絡(luò)中各個位置并非等同。我們也知道弱連接往往比強(qiáng)聯(lián)系更有價值。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析理論已證實許多常見網(wǎng)絡(luò)具有小世界屬性。我們能從這些社會網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)的研究結(jié)果中獲得什么？這些研究結(jié)果也存在于諸如作者合作和文獻(xiàn)共被引這樣的科學(xué)網(wǎng)絡(luò)中嗎？從根本上來說，是否存在一種能辨識出來的用于闡釋科學(xué)發(fā)現(xiàn)演變的機(jī)制？正是針對這些問題，我們擬議了一個理論框架。這一框架強(qiáng)調(diào)基本理論及其在科學(xué)發(fā)現(xiàn)語境下的相互聯(lián)系，包括社會網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)洞理論、跨學(xué)科合作的邊界客體概念和信息覓食理論。關(guān)于“科學(xué)知識創(chuàng)造與傳播的識別”研究是富有挑戰(zhàn)性的議題。

關(guān)鍵詞：科學(xué)發(fā)現(xiàn)；結(jié)構(gòu)洞；邊界客體；信息覓食；知識可視化

中圖分類號：G305 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn1003-8256.2014.03.005

“科學(xué)發(fā)現(xiàn)的本質(zhì)”是一個涉及學(xué)科范圍廣泛的基本問題。哲學(xué)家、社會學(xué)家、心理學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家、信息科學(xué)家等都研究過這個問題。科學(xué)發(fā)現(xiàn)無法回避對“洞察本質(zhì)”的研究，即好的想法是如何從一個科學(xué)家群體傳播到另一個群體。最近，我們提出了一種解釋性和計算性的科學(xué)發(fā)現(xiàn)理論[1]，并用諾貝爾獎獲獎情況和其他的獲獎情況做案例來加以說明?，F(xiàn)在，我們用一些概念和原理進(jìn)一步闡釋這種理論并豐富原有的理論。

我們首先將科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究文獻(xiàn)進(jìn)行了可視化分析；然后以此為基礎(chǔ)討論了我們的一些相關(guān)研究；接下來，介紹一些從其他領(lǐng)域引入的概念，并闡釋我們的理論為什么和如何能提供一個相符的科學(xué)知識創(chuàng)造和傳播的概念。

度量（Metrics）

我們從科學(xué)發(fā)現(xiàn)主題的可視化網(wǎng)絡(luò)開始。將Web of Science中錄用的科學(xué)發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)（檢索式為“scientific discovery”的article類型文獻(xiàn)，1980-2008年）記錄輸入到CiteSpace軟件[2]，生成文獻(xiàn)共被引可視化網(wǎng)絡(luò)。圖1顯示的是網(wǎng)絡(luò)中的最大聯(lián)通圖。整個網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出清晰的結(jié)構(gòu)和聚類，模塊值1為0.9017，平均輪廓值2為0.8747。這兩個數(shù)值說明網(wǎng)絡(luò)的組分（component）是相對彼此分離的，聚類（cluster）內(nèi)部連接要比聚類間連接更趨緊密。

CiteSpace參數(shù)：時間分區(qū)=2，每個時間分區(qū)選擇前30個高被引文獻(xiàn)，372個節(jié)點(diǎn)，1635條連線。

圖1 基于“科學(xué)發(fā)現(xiàn)”研究文獻(xiàn)生成的文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)的最大聯(lián)通圖（1980-2008）

標(biāo)注出來的文獻(xiàn)是關(guān)于科學(xué)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)文獻(xiàn)。聚類標(biāo)簽詞（紅色）是從引用該聚類的文獻(xiàn)中提取出來。這樣，聚類標(biāo)簽就為我們研究基礎(chǔ)研究是如何影響隨后研究提供了語境線索，我們引入Σ值（sigma）3來探測那些中介中心性（betweenness）和被引突現(xiàn)程度都高的節(jié)點(diǎn)。Σ值最高的節(jié)點(diǎn)包括23號聚類“計算機(jī)支持的發(fā)現(xiàn)環(huán)境（computer-supported discovery environment）”中的Langley P._1987 （0.39）[3]，15號聚類“繪制路徑（charting pathway）中的Stent GS_1972 （0.32）[4]，18號聚類“基于文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)（literature-based discovery）”中的Swanson DR_1997 （0.24）[5]和26號聚類“學(xué)術(shù)事業(yè)（academic career）”中的Kulkarni D_1988 （0.22）[6]。

圖2 若干共被引聚類的時間線可視化圖譜

圖2展示了共被引聚類的時間線視圖。聚類標(biāo)簽的大小與聚類的規(guī)模成正比，標(biāo)簽越大，聚類中的節(jié)點(diǎn)越多。樹年輪不僅表達(dá)了被引頻次的信息，也傳達(dá)了時間信息。紅環(huán)表示被引率快速增長的時期，被稱為引用突現(xiàn)（citation bursts）。例如，18號聚類中的斯沃森（D.R.Swanson）“基于文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)”一文近些年一直保持著被引率快速增長的態(tài)勢，相比較之下蘭利（P.Langley）的文章在早些年表現(xiàn)出引用突現(xiàn)，近些年情況就不一樣了。但需要注意的是，蘭利的文章節(jié)點(diǎn)帶有紫色外圈，這表明這篇文章很可能跨越一個結(jié)構(gòu)洞（structural hole）。換句話說，這篇文章在連接相鄰聚類方面作用很大，如果沒有這篇文章，25號聚類“規(guī)則歸納（rule induction）”與18號聚類“基于文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)”之間將無法關(guān)聯(lián)。

我們之所以對蘭利這樣的文章所發(fā)揮的作用特別感興趣主要基于兩點(diǎn)原因：1）它連接著不同的聚類，沒有它，聚類間沒有實質(zhì)的關(guān)聯(lián)；2）它有引用突現(xiàn)年。我們曾提到蘭利的論文在知識網(wǎng)絡(luò)的組分間發(fā)揮著橋梁作用。假設(shè)我們從網(wǎng)絡(luò)中移走蘭利的這篇論文，它將帶走很多聚類間的實質(zhì)連接。在蘭利這篇文章發(fā)表之前，我們可以想象那是一個連接松散的或彼此分離的聚類集合。為便于討論，假定18號聚類和28號聚類“支持科學(xué)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)”（supporting scientific discovery learning）是分離的。蘭利這篇文章在整個主題演變過程中的意義就在于它扮演著連接兩個聚類的中間人角色。這意味著什么？這種中間人模式在科學(xué)網(wǎng)絡(luò)中常見嗎？接下來，我們將研究一系列中間人模式的案例。

中間人角色（Brokerage Patterns）

第一個例子是基于恐怖主義的文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)（1996-2007年）。圖3顯示的最大聯(lián)通圖由一些密集的共被引聚類組成。上半部與下半部之間的連線是最為重要的。重要的局部連線有兩條，即位于左下角的連接著14號聚類“生物恐怖主義（biological terrorism）”和15號聚類“美國外交政策（American foreign policy）”的連線，以及位于上半部的連接著6號聚類“恐怖襲擊（terrorist attack）”和7號聚類“媒體報道（media coverage）”的連線。節(jié)點(diǎn)Mallonee S_1996[7] 的西格瑪值最大，為0.72，其次是節(jié)點(diǎn)SchmidAP_1988[8]。

圖3 恐怖主義研究網(wǎng)絡(luò)的最大聯(lián)通圖

圖4 恐怖主義研究網(wǎng)絡(luò)的最大聯(lián)通組分的時間線圖譜

網(wǎng)絡(luò)的上下部分是僅靠一條連線連接，即上方的節(jié)點(diǎn)North CS_1999[9] 和下方的節(jié)點(diǎn)Mallonee S_1996之間的連接。我們發(fā)現(xiàn)這個連接涉及到6篇施引文獻(xiàn)（見表1）。最早的一篇是2003年發(fā)表在《美國預(yù)防醫(yī)學(xué)學(xué)報》（American Journal of Preventive Medicine）的Berrios-Torres文章[10]；2004年有3篇，分別發(fā)表在《外傷》（Trauma）、《預(yù)防醫(yī)學(xué)》（Preventive Medicine）和《急診醫(yī)學(xué)》（Emergency Medicine）；2006年還有2篇文章，其中有1篇是我們早先分析恐怖主義的文章。

表1 同時引用節(jié)點(diǎn)North CS_1999文章

和節(jié)點(diǎn)Mallonee S_1996的施引文獻(xiàn)

年施引文獻(xiàn)

2003 BERRIOS-TORRES SI， 2003， AMERICAN JOURNAL OF PREVENTIVE MEDICINE， V25， P9

2004 ARNOLD JL， 2004， ANNALS OF EMERGENCY MEDICINE， V43， P11

2004 JORDAN NN， 2004， AMERICAN JOURNAL OF PREVENTIVE MEDICINE， V26， P10

2004 THOMPSON D， 2004， JOURNAL OF TRAUMA-INJURY INFECTION AND CRITICAL CARE， V57， P8

2006 CHEN CM， 2006， JOURNAL OF THE AMERICAN SOCIETY FOR INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY， V57， P19

2006 HALL RCW， 2006， GENERAL HOSPITAL PSYCHIATRY， V28， P7

圖5 節(jié)點(diǎn)Mallonee S_1996文章有個高達(dá)3.8057的突現(xiàn)率，中介中心性值為0.70，西格瑪值為0.72兩個被引峰值對應(yīng)于美國俄克拉荷馬州城市爆炸和911恐怖襲擊

節(jié)點(diǎn)North CS_1999 和Mallonee S_1996（圖5）兩篇文獻(xiàn)在恐怖主義研究演進(jìn)過程中發(fā)揮著重要的作用。它們在網(wǎng)絡(luò)中的位置如此重要，以致成為后續(xù)研究中必不可少的參考文獻(xiàn)。在這個例子中，盡管這兩篇文章并沒有顯示出引用突現(xiàn)，但清晰地標(biāo)示出兩個不同研究領(lǐng)域的邊界。網(wǎng)絡(luò)的上半部分的研究主題主要是關(guān)于911恐怖事件引發(fā)的心理學(xué)問題，而下半部分的研究主題主要是受俄克拉荷馬州城市爆炸驅(qū)動的。節(jié)點(diǎn)North CS_1999 和Mallonee S_1996兩篇文獻(xiàn)對于在更廣泛的范圍，理解這兩個部分及其之間的相互聯(lián)系是非常重要的。例如，節(jié)點(diǎn)North CS_1999文獻(xiàn)是關(guān)于俄克拉荷馬州城市爆炸受害者的創(chuàng)傷后緊張癥（PTSD）的研究，它為隨后911恐怖襲擊的PTSD研究提供了范例。7號聚類“媒體報道（media coverage）”為區(qū)分早期PTSD研究與911后PTSD研究提供了一個重要線索。

圖6中的節(jié)點(diǎn)Freeman LC_1979 （0.44）[11] 和Wasserman S_1994 （0.42）[12]文獻(xiàn)扮演著相似的角色。Freeman LC_1979 文獻(xiàn)突現(xiàn)率為7.71，中介中心性為0.41，西格瑪值為0.44。Wasserman S._1994文獻(xiàn)同時被上方的“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析-無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)”和下方的“社會網(wǎng)絡(luò)”兩大陣營引用。Wasserman S._1994文獻(xiàn)中介中心性最高，為0.58，被引突現(xiàn)率為11.84，西格瑪值為0.42（見圖7）。另外，1998年發(fā)表在Nature上的節(jié)點(diǎn)Watts DJ_1998[13] 文章是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的奠基性文獻(xiàn)。

圖6 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析研究中的最大聯(lián)通圖（1980-2009）

圖7 節(jié)點(diǎn)Wasserman S_1994文獻(xiàn)在1998-2000年間被引突現(xiàn)

圖8顯示了信息科學(xué)（1996-2008年）的最大聯(lián)通子網(wǎng)。Σ值最大的兩個參考文獻(xiàn)是節(jié)點(diǎn)Garfield E._1979 （0.56）[14] 和Lawrence S._2001 （0.49）[15]。

圖8 信息科學(xué)研究網(wǎng)絡(luò)的最大聯(lián)通圖（1996-2008年）

我們發(fā)現(xiàn)不同研究領(lǐng)域中存在著一些反復(fù)出現(xiàn)的共性。像節(jié)點(diǎn)LangleyP_1987， MaloneeS_1996， WassermanS_1994和GarfieldE_1979文章扮演著至少兩種角色。在社會網(wǎng)絡(luò)分析中，它們是守門人或經(jīng)紀(jì)人。在異質(zhì)群體間傳播方面，它們是邊界客體。接下來，我們將介紹邊界客體的概念并解釋為什么邊界客體是不同于經(jīng)紀(jì)人的，邊界客體為何更適用于知識傳播和發(fā)現(xiàn)理論。

邊界客體（Boundary Objects）

在“基于文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)”研究中最著名的假設(shè)就是ABC模型。如果A→B ，并且B→C，然后搜索的目標(biāo)就是要找到支持A→C的證據(jù)。顯然，B這個詞匯或概念是關(guān)鍵。同理，A，B和C可能被更復(fù)雜地概念化。在恐怖主義研究中，A是關(guān)于俄克拉荷馬州城市爆炸造成的身體傷害研究，B是關(guān)于身體傷害和創(chuàng)傷后恐懼癥的研究，通常對象是指現(xiàn)場受害目擊者，C是關(guān)于擴(kuò)展的創(chuàng)傷后恐懼癥研究，它的研究對象擴(kuò)展到大眾傳媒覆蓋的范圍。一個概念、一個理論或一個方法的轉(zhuǎn)換是在這種中介概念和具體的研究結(jié)果的作用之下發(fā)生的。這個觀察導(dǎo)致依據(jù)結(jié)構(gòu)和時間屬性描繪中介概念特征進(jìn)行搜索的研究。

邊界客體的概念引入有利于理解有著不同的觀點(diǎn)、不同的專業(yè)背景和偏好的參與者之間是如何有效溝通的。不同學(xué)科領(lǐng)域的科學(xué)家合作通常會處于這種狀況之下。邊界客體最有價值的屬性在于，它足夠穩(wěn)定以至于在溝通過程中保持自我一致，而且，還具有足夠的靈活性以提供想象的余地。例如，地圖就是一個很好的邊界客體。它有很多信息層。另一方面，它為不同觀點(diǎn)的探索留有余地。人們可以自由地示例說明自己的解讀，這種解讀便于彼此不了解的雙方進(jìn)行溝通。

我們曾親歷過信息科學(xué)家與天文學(xué)家之間的跨學(xué)科合作，一個有效的邊界客體就是宇宙圖譜[16]。我們共同使用一些基本概念和測量尺寸，如赤經(jīng)、秒差距、百萬秒差距和光年。我們也共同使用同一種計算機(jī)編程語言，但是我們對如何繪制宇宙和宇宙的科學(xué)知識如何演化有著不同的思想。邊界客體本身在不斷進(jìn)化，它促進(jìn)了我們跨學(xué)科溝通。

傳播（Diffusion）和實際應(yīng)用（Practical Implications）

邊界客體能夠加速知識傳播。

信息覓食理論（Information foraging theory）為科學(xué)發(fā)現(xiàn)的傳播和推廣提供了一個具有普遍意義的理論解釋。該理論的核心問題是我們的決策主要是受什么因素的影響。在行行色色的表面下，許多看似不同的問題卻有著深刻的共性。影響我們決策的因素可分為兩類，即定義非常廣泛的風(fēng)險和回報。信息覓食理論認(rèn)為最關(guān)鍵的問題是二者的相互作用，也就是利潤?？茖W(xué)發(fā)現(xiàn)本身對我們的認(rèn)識的影響之一就是它能降低我們對風(fēng)險的估計，因為它證明了過去沒有實現(xiàn)過的想法并非完全是異想天開。這樣也就提高了我們對整個利潤的估計，從而使我們更容易沿著科學(xué)發(fā)現(xiàn)所引導(dǎo)的方向行動。這樣看來，具有突出中介中心性的節(jié)點(diǎn)所起的作用不光是簡單地連接了不同的其他節(jié)點(diǎn)，更重要的是它連接了不同類型的節(jié)點(diǎn)，使得過去難以想像的聯(lián)系變的合情合理，容易為人所接受。

在合作中，不同觀點(diǎn)是有價值并有潛在生命力的。邊界客體有助于不同觀點(diǎn)的綜合，并能豐富備擇假設(shè)，這是單靠一種視角無法實現(xiàn)的。結(jié)構(gòu)洞理論和信息覓食理論從不同側(cè)面說明了為什么我們應(yīng)該特別關(guān)注各個節(jié)點(diǎn)是如何與其他節(jié)點(diǎn)連接的，為什么創(chuàng)造性和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)相互關(guān)聯(lián)，為什么網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)能影響我們決策時對外在世界產(chǎn)生新的認(rèn)識。

結(jié)論（Conclusions）

總之，創(chuàng)造性的源泉在于跨學(xué)科合作（interdisciplinary）而不是單純的多學(xué)科合作（multidisciplinary）。通過用不同的思想來闡述同一問題使我們能夠更深地理解問題的實質(zhì)。

解釋性理論能夠指引和描述科學(xué)是如何演進(jìn)的。這樣的理論同時給我們提供了具體實施的方法。計算理論有助于我們識別有前途的領(lǐng)域和方向，并有助于減少由于信息不完備而產(chǎn)生的決策偏差和不確定。下一步便是要通過實證研究來調(diào)查這種現(xiàn)象在科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新中普遍存在的程度。

緊密耦合的價值鏈將數(shù)據(jù)分析、發(fā)現(xiàn)和傳播整合在一起。

致謝：

NSF. 合作者：Michael S. Vogeley. 博士生：Jian Zhang， Don Pellegrino. WISELab of DUT.

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（責(zé)任編輯：張萌）

Structural and Temporal Properties of Scientific Discovery

CHEN Chaomei1，2，3，CHEN Yue2，3

（1. College of Information Science and Technology， Drexel University，Philadelphia，USA；

2. WISE Lab， Dalian University of Technology，Dalian 116024 ；

3. Joint-Institute for the Study of Knowledge Visualization and Science Discovery，DUT/Drexel，Dalian/Philadelphia，China/USA）

Abstract：From social network analysis， it is known that not all positions in a social network are equal in terms of their potential influence on others in the network. It is also known that weak social ties often turn out to be more valuable resources than strong ties. From complex network analysis， many commonly seen networks demonstrate small-world properties. What can we learn from all these findings about social and informational networks？ To what extent can these findings hold in scientific networks such as networks of collaborative authors and cocited references？ More fundamentally， are there generic mechanisms that one can be identified and used to explain the dynamics of scientific discovery？ To address these questions， a theoretical framework is proposed. The framework highlights the role of fundamental theories and their interrelationships in this context， including structural-hole theory in social network studies， the concept of boundary objects in interdisciplinary collaboration， and information foraging theory. Challenging issues concerning the creation and diffusion of scientific knowledge are identified.

Keywords： Scientific Discovery；Structural Hole；Boundary Objects；Unformation Foraging；Knowledge Visualization