跨學科研究的文獻計量學特征研究進展

趙俊玲，劉雪立

(新鄉(xiāng)醫(yī)學院，河南 新鄉(xiāng) 453003)

跨學科研究是科學發(fā)展在當代表現(xiàn)出的顯著特征?？v向來看，各門學科不斷衍生發(fā)展；橫向來看，各門學科之間的交叉、滲透和融合現(xiàn)象已經成為常態(tài)?？鐚W科研究發(fā)展的動力主要來自兩個方面：一方面，為了解決經濟社會發(fā)展中所出現(xiàn)的各類復雜問題，要求多個學科密切合作、協(xié)同攻關，提出綜合性的解決方案；另一方面，科學研究領域的拓寬以及科學自身向縱深的演進所提出的各類學術問題，要求進行學科間的對話，以求取得更好的研究結論。

1 跨學科研究的內涵

跨學科，也稱作“交叉學科”。中文“跨學科”一詞是從英文Interdisciplinarity翻譯引進的。目前，在國外學者中，獲得公認的“跨學科”的涵義是指對于典型學科之間的問題的研究。西方學者G·伯杰克在《跨學科——大學的教學和科研問題》中指出，跨學科是兩門或兩門以上不同學科之間緊密的和明顯的相互作用。著名學者錢學森指出，所謂交叉學科是指自然科學和社會科學相互交叉地帶生長出來的一系列新生學科。由此可見，跨學科是一種多學科之間相互作用、相互補充的合作研究，是打破學科界限進行的科研活動。

2 跨學科研究測量的指標和方法

2.1 跨學科測量指標

亨利指出，一個學科的特定領域可以通過文獻和共同引用的網絡進行分析研究，這提供了一種考慮跨學科交叉參考的新方式。Zhang等[1]從學科分類數(shù)量和分布的差異方面對圖書情報學領域(LIS)的跨學科性進行了分析。Bjorn[2]通過引文分析對來自各種文學期刊的引文主題進行了統(tǒng)計分析，比較了兩個時期的變化趨勢，并通過引文主題對一個學科的跨學科性進行了測量。在標準化主題關鍵詞的基礎上，Min和Sun[3]得出了交叉關鍵詞的樹狀圖，他們通過使用從定量角度引入的聚類分析和策略分析，討論跨學科研究熱點的內部關系和發(fā)展背景。Chang和Huang[4]利用布里淵指數(shù)分析了LIS的跨學科性，證明了其在測量跨學科性方面的有效性，并得出了LIS跨學科水平增強的結論。Morillo等[5]提出了利用一系列文獻計量指標衡量跨學科性，并在化學領域進行了實證研究。通過使用COC指數(shù)，Hurd[6]測量了大學科學家進行的研究領域的跨學科水平。Lariviere和Gingras[7]將一篇論文參考文獻涉及其他學科所占的比例作為一個跨學科的測量指標。

2.2 跨學科研究方法

2.2.1 生態(tài)多樣性措施。隨著認識到多樣性在生態(tài)系統(tǒng)健康功能中的重要作用，以及人們對人類活動的威脅日益增加的關注，生態(tài)領域已經開發(fā)了成熟的措施來量化生物多樣性。Chao和Jost[8]采用術語“元素”和“系統(tǒng)”代替生態(tài)學中使用的相應術語：“物種”和“集合”，并根據(jù)信息內容對其進行分類，形成兩種“理想類型”的多樣性措施。其中第一代多樣性措施為分布敏感措施，它主要測度系統(tǒng)中存在的不同元素的數(shù)量。Chao和Jost認為，最簡單的多樣性僅具有兩個不同元素的系統(tǒng)將被認為比僅具有一個元素的系統(tǒng)更多樣化。分布敏感措施的一個明顯缺陷是它忽略了元素的分布，它不能區(qū)分少數(shù)元素占優(yōu)勢的系統(tǒng)和元素均勻分布的系統(tǒng)。若兩個系統(tǒng)元素的分布相同，兩個系統(tǒng)將具有相同的值。文獻計量學中的Simpson diversity和Shannon entropy指標可以映射到生態(tài)學中使用的第一代多樣性措施，它們的形式如公式1和公式2。pi分別表示Simpson diversity和Shannon entropy指標系統(tǒng)中元素的比例，S是系統(tǒng)中元素的數(shù)量。應當注意的是，對于Shannon entropy通常使用自然對數(shù)，但是也可以使用其他的基數(shù)。

第二代多樣性措施為分布和相似性敏感度量，是一類考慮在其他條件相同的情況下，遠距離相關物種的集合要比近距離緊密相關物種的集合發(fā)育更具多樣性。Ricotta和Szeidl[9]提出了Rao-Stiring二次熵(見公式3)，通過考慮元素的相似性來擴展文獻計量學Gini-Simpson diversity指數(shù)，其中di,j是距離矩陣中第i和第j個元素之間的距離，pi是元素i的比例，S是系統(tǒng)中元素的數(shù)量。在生態(tài)學中，這種測量已經進一步發(fā)展成為物種差異的多樣性測量。

文獻計量學指標Rao-Stiring可以映射到生態(tài)學中使用的第二代多樣性措施。分布敏感度量是一類不僅考慮系統(tǒng)中元素的數(shù)量而且考慮到元素之間的相似性或不相似性的分布的度量。因此筆者認為，生物多樣性研究的屬性同樣適用于在文獻計量學中學科多樣性的研究。

2.2.2 空間距離作為評估工具。一些學者提出，可以使用空間距離作為分析可視化跨學科研究的度量。空間距離方法通常需要可視化計算機動畫技術的輔助，這一措施的有效性已經通過計算機算法的最新發(fā)展得到證實，可以用于觀察和分析跨學科之間潛在的動態(tài)關系。此外，一個經典的方法是使用因子分析法，通過測量引文系統(tǒng)中各個因子之間的向量空間距離，確定不同因子在多大程度上具有跨學科性。其中每個因子被標記為學科，在一定空間距離內因子的個數(shù)在預設閾值以上的被認為是跨學科的。

2.2.3 術語頻率TF、TF-IDF和TI值。術語頻率(TF)是特定關鍵詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，TF值越高，關鍵詞出現(xiàn)的頻率越高。術語頻率逆文檔頻率(TF-IDF)通常用于信息檢索的加權技術。它是一種基于詞頻的統(tǒng)計方法，用于評估文檔中特定關鍵詞的重要性。TF-IDF值越高，特定關鍵詞就越重要。主題術語的重要性與其在文檔中出現(xiàn)的時間成比例，而它與文檔集合中的出現(xiàn)次數(shù)成反比。具有高水平跨學科性的主題術語應出現(xiàn)在許多學科中。此外，跨學科性的重要主題術語應積累到一定頻率。為了突出跨學科主題的特征，可將累積頻率進行對數(shù)變換，導出每個主題術語的TI值。具有高TI值的主題術語是潛在的跨學科主題。TI的計算公式如下。

TI=d*logtf

其中，d是主題項的分布，tf表示主題項的出現(xiàn)頻率。TI是對主題術語的跨學科程度的度量。高TI值表示各學科之間高度的跨學科主題術語。

3 結語

跨學科領域研究是對單一學科研究的挑戰(zhàn)與革命，是人類認識自然、改造自然的實質性突破。這是科學發(fā)展與技術進步的必然趨勢，必將對未來科學與技術的發(fā)展產生深遠的影響。

參考文獻：

[1] Zhang,R.J.,Yu,Y.,& Yang,Y.N.A research of interdiscipline based on information science[J]. Journal of intelligence,2013(2)：1-5.

[2] Bjorn,H.Interdisciplinarity and the intellectual base of literature studies：Citation analysis of highly cited monographs[J].Scientometrics,2010(3)：705-725.

[3] Min,C.,& Sun,J.J.Clustering analysis on discipline-crossing research hotspots：An example of library and information science and journalism and communication studies[J].Library and Information Service,2014(1)：109-116.

[4] Chang,Y.W.,& Huang,M.H.A study of the evolution of interdisciplinarity in library and information science: Using three bibliometric methods[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2012(1)：22-33.

[5]Morillo,F.,Bordons,M.,& Go ′mez, I. An approach to interdisciplinarity through bibliometric indicators[J].Scientometrics,2001(1)：203-222.

[6]Hurd,J.M.Interdisciplinary research in the sciences: Implications for library organization[J].College & Research Libraries,1992(4)：283-297.

[7] Lariviere,V.& Gingras, Y.On the relationship between interdisciplinarity and scientific impact[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2010(1)： 126-131.

[8] Chao,A.,& Jost,L.Diversity measures.In A.Hastings & L.Gross (Eds.)[J].Encyclopedia of theoretical ecology,2012：203-207.

[9] Ricotta,C.,& Szeidl,L.Towards a unifying approach to diversity measures: Bridging the gap between the Shannon entropy and Rao’s quadratic index[J].Theoretical Population Biology,2006(3)：237-243.