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    科學(xué)知識傳遞視角下學(xué)科交叉最短路徑研究

    2022-03-11 17:08:18張瑞姚童楊艷妮
    現(xiàn)代情報 2022年3期
    關(guān)鍵詞:學(xué)科交叉科學(xué)知識數(shù)據(jù)庫

    張瑞 姚童 楊艷妮

    關(guān)鍵詞: 科學(xué)知識; 文獻(xiàn)大數(shù)據(jù); 最短路徑分析; 學(xué)科交叉; Scopus 數(shù)據(jù)庫

    在過去幾十年中, 科學(xué)面臨的問題變得日益緊迫、復(fù)雜, 許多與人類活動密切相關(guān)的問題無法在單一學(xué)科范圍內(nèi)得到回答, 決策者和研究人員解決這些問題越來越需要跨越傳統(tǒng)獨立研究領(lǐng)域??茖W(xué)知識傳遞有助于打破現(xiàn)代學(xué)術(shù)界的溝通鴻溝, 充分調(diào)動智力資源, 是產(chǎn)生創(chuàng)新知識的動力之一。例如, 物理學(xué)領(lǐng)域中關(guān)于原子自旋的研究, 形成了醫(yī)學(xué)中的磁共振成像, 進(jìn)而促進(jìn)了醫(yī)學(xué)和生物學(xué)中的許多新的應(yīng)用和發(fā)現(xiàn)[1] 。在當(dāng)今學(xué)科高度綜合化趨勢下, 從學(xué)術(shù)界到公共政策部門, 再到私營企業(yè)機構(gòu), 對于科學(xué)合作研究寄予非常高的期待, 并通過各種手段和方式支持和鼓勵跨學(xué)科項目[2] 。在新學(xué)科創(chuàng)建以及學(xué)科范圍擴展中, 為避免知識框架融合混亂, 需要一代又一代的學(xué)科交叉研究實踐。因此, 對科學(xué)系統(tǒng)發(fā)展而言, 學(xué)科交叉既是一項挑戰(zhàn), 又是一種利器。

    學(xué)科之間的合作是科學(xué)知識的一種傳遞方式,但是知識背景差異顯著的學(xué)科其知識阻力也大, 不少學(xué)科需要通過中間學(xué)科傳遞知識。如何衡量兩個學(xué)科之間知識阻力大小程度, 以及判斷產(chǎn)生聯(lián)系最少需要跨越哪些中間學(xué)科是分析學(xué)科交互的關(guān)鍵問題。本研究在科學(xué)知識傳遞視角下, 運用學(xué)科知識交叉最短路徑相關(guān)指標(biāo), 采集Scopus 數(shù)據(jù)庫生命科學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算, 分析描述該領(lǐng)域跨學(xué)科知識交叉分布特征, 以此探討學(xué)科之間親疏關(guān)系。研究的實現(xiàn)將在一定程度上合理地解釋學(xué)科“跨越” 和“交叉”, 有利于加強科學(xué)研究人員的交流與合作, 促進(jìn)新知識的發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)造。

    1相關(guān)研究回顧

    1. 1科學(xué)知識傳遞

    由于科學(xué)系統(tǒng)內(nèi)在機制的約束, 通常運用期刊和文獻(xiàn)來記錄科學(xué)聯(lián)系, 即科學(xué)知識的繼承關(guān)系和合作關(guān)系, 因此科學(xué)知識載體能確切地反映科研活動中的兩種主要的科學(xué)知識傳遞方式———知識轉(zhuǎn)移與知識共同創(chuàng)造[3-4] 。隨著科學(xué)系統(tǒng)的分化與發(fā)展, 科學(xué)演變?yōu)椤胺挚贫鴮W(xué)”, 不同學(xué)科逐漸形成完整的知識結(jié)構(gòu), 知識在不同學(xué)科具有不同的特點, 知識內(nèi)容可以按不同的“學(xué)科” 劃分。大多數(shù)文獻(xiàn)以期刊類別作為學(xué)科分類的劃分依據(jù), 每種期刊以一對多的方式歸入多個學(xué)科類別之下, 呈現(xiàn)出多樣性、開放性、交叉性和復(fù)雜性的特征[5] 。文獻(xiàn)所屬的期刊特性通常被作為主要渠道特性, 研究表明, 不同期刊發(fā)表同一篇論文對科學(xué)事業(yè)的貢獻(xiàn)也有很大不同[6] ; 彭繼東等[7] 從學(xué)科整體和期刊個體兩個層面分析納米科技學(xué)科領(lǐng)域的知識交流; Yan E[8] 將期刊級引文數(shù)據(jù)集聚合成27 個學(xué)科領(lǐng)域, 以學(xué)科作為分析單元。但該分類依據(jù)并不是唯一, 如吳江等[9] 基于基金進(jìn)行學(xué)科劃分, 根據(jù)基金代碼間的共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建學(xué)科知識流動網(wǎng)絡(luò)。劉婷等[10] 以期刊論文的參考文獻(xiàn)分類號來劃分學(xué)科。學(xué)科作為劃分知識的產(chǎn)物, 實際上代表著知識的集合。知識點被分得越細(xì), 則越靠近學(xué)科細(xì)分條目。

    英國著名的文獻(xiàn)學(xué)家布拉德福指出, 各學(xué)科之間必然存在一定的聯(lián)系[11] 。在新學(xué)科創(chuàng)建以及學(xué)科范圍擴展中, 為避免知識框架融合混亂, 需要一代又一代的知識傳遞研究實踐。目前, 有不少研究成果揭示了一定的跨學(xué)科知識傳遞規(guī)律, 如從20世紀(jì)80 年代中期開始, 越來越多的科學(xué)研究引用自身學(xué)科以外的研究成果[12] ; 跨學(xué)科程度與被引量呈現(xiàn)倒U 型關(guān)系[13] ; 人文社會科學(xué)引用自然科學(xué)(科學(xué)、技術(shù)、農(nóng)業(yè)和醫(yī)學(xué))會給自身帶來更多的引用[14] 等。盡管引證關(guān)系能夠很好地表示學(xué)科間的知識輸入、輸出, 反映學(xué)科彼此之間的貢獻(xiàn)關(guān)系,但是僅僅從引文視角揭示科學(xué)知識傳遞, 缺乏科學(xué)知識全面動態(tài)審查, 使得對學(xué)科整體發(fā)展的理解有限?!皩W(xué)科” 代表高度整合的知識形態(tài), 一般通過科學(xué)研究問題的歸屬來界定知識的特性, 受學(xué)科體制的束縛, 不同學(xué)科具有特定的研究方法、研究問題或主題。根據(jù)Pierce S J[15] 描述, 學(xué)科之間的聯(lián)系可分為3 類: 一是借用, 指學(xué)科將其他領(lǐng)域的理論和方法運用到自身的學(xué)科研究中, 主要通過引證關(guān)系衡量; 二是合作, 指不同學(xué)科合作發(fā)表研究成果; 三是跨界, 在其他領(lǐng)域?qū)W科中發(fā)表研究成果。因此, 研究成果在不同領(lǐng)域?qū)W科分類也是學(xué)科之間產(chǎn)生聯(lián)系的一種方式, 為科學(xué)知識傳遞提供了一條隱形路線。本文在科學(xué)知識傳遞視角下, 探究領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科之間的關(guān)系特征。

    1. 2學(xué)科交叉分析方法

    學(xué)科交叉分析方法通常以“學(xué)科引用” 和“學(xué)科共現(xiàn)” 為依據(jù)。“引用” 是文獻(xiàn)與文獻(xiàn)之間產(chǎn)生聯(lián)系的一種標(biāo)志, 而引文分析方法在探究學(xué)科知識的繼承與發(fā)展關(guān)系中發(fā)揮重要作用。姜春林等[16]從論文自身學(xué)科屬性、引文學(xué)科類別兩個角度分析學(xué)科交叉研究。開濱[17] 在引文分析基礎(chǔ)上構(gòu)建學(xué)科交叉性指數(shù)測度學(xué)科交叉性。Bowman T D 等[18]根據(jù)引文構(gòu)建學(xué)科地址框架展開學(xué)科交叉研究。而“共現(xiàn)” 是兩個事物同時發(fā)生的當(dāng)時屬性, 也是兩個事物聯(lián)系的外在表現(xiàn)[19] 。徐曉藝等[20] 從科研合作角度出發(fā), 基于合著論文參考文獻(xiàn)的學(xué)科分布構(gòu)建多學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上來講, 合作關(guān)系運用的是共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò), 是無向網(wǎng)絡(luò); 而引用關(guān)系運用的是引文網(wǎng)絡(luò), 是有向網(wǎng)絡(luò)?!肮铂F(xiàn)” 和“引用” 都是由科學(xué)本身發(fā)展規(guī)律和內(nèi)在機制所決定的。在網(wǎng)絡(luò)分析之上, 圖建模方法被學(xué)者們青睞, 如HummonN P 等[21] 提出主路徑分析方法; Mueller M 等[22] 探究不同網(wǎng)絡(luò)的路徑長度、周期性、度中心度的分布和不對稱性對系統(tǒng)知識分布特性具有不同影響;Renoust B 等[23] 在有向非循環(huán)圖(DAGs)視角下研究知識產(chǎn)生和傳播等。

    學(xué)科交叉分析反映出學(xué)科內(nèi)部、學(xué)科與其他科學(xué)研究的相互依存結(jié)構(gòu)。商憲麗[24] 在交叉學(xué)科內(nèi)部和相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科兩個層次上構(gòu)建交叉學(xué)科主題引用網(wǎng)絡(luò)。Nelson M R 等[25] 、Sarin S 等[26] 、TsayM[27] 分別基于不同學(xué)科領(lǐng)域, 檢驗該學(xué)科領(lǐng)域與其他學(xué)科之間知識流動。學(xué)科之間合作是促進(jìn)知識復(fù)興和再生的動力, 學(xué)科之間的共現(xiàn)象征著學(xué)科之間的合作, 學(xué)科共現(xiàn)信息也能有效反映學(xué)科的交叉屬性特征。本文從學(xué)科共現(xiàn)的角度, 探究科學(xué)知識傳遞意義下的學(xué)科與學(xué)科之間的最短路徑, 將學(xué)科作為實體抽象為網(wǎng)絡(luò)圖, 獲得學(xué)科交叉的實現(xiàn)途徑, 揭示領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科關(guān)系和微觀結(jié)構(gòu), 為促進(jìn)學(xué)科發(fā)展提供量化依據(jù)。

    2分析框架

    2. 1方法流程

    為測量科學(xué)研究的交叉程度, 期望獲得兩個學(xué)科之間互動關(guān)系的強弱, 尋找兩個學(xué)科之間的最短路徑, 學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的最短路徑問題就是解決這些問題, 將學(xué)科作為實體抽象為網(wǎng)絡(luò)圖, 通過最短路徑測量學(xué)科之間的連接, 揭示學(xué)科潛在合作的可能性, 最短路徑越小, 學(xué)科之間合作的可能性越大。本研究的方法流程如圖1 所示。

    2. 2構(gòu)建學(xué)科共現(xiàn)矩陣

    共現(xiàn)分析是一種常用的探究科學(xué)結(jié)構(gòu)與分布分析方法, 其基本思想是以不同實體的外部特征為基礎(chǔ), 通過外部特征的共現(xiàn)揭示其深層關(guān)聯(lián), 提供有價值的線索。將一個學(xué)科領(lǐng)域i 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)由SCi =(SCi,1,…,SCi,j ,…,SCi,n )表示, n 表示學(xué)科總數(shù)。則學(xué)科共現(xiàn)結(jié)構(gòu)為:

    其中, SC 表示為一個n×n 兩兩共現(xiàn)對稱矩陣,SCij表示學(xué)科i 與學(xué)科j 間的相關(guān)關(guān)系。若分析單一領(lǐng)域的學(xué)科之間的關(guān)系, 其中, 每篇文獻(xiàn)中必有一個學(xué)科屬于該領(lǐng)域, 因此, 倘若學(xué)科i 或?qū)W科j 均不屬于該領(lǐng)域, 說明SCij是兩學(xué)科基于該領(lǐng)域?qū)W科產(chǎn)生的相關(guān)關(guān)系。例如, 生命科學(xué)領(lǐng)域中大量文獻(xiàn)的學(xué)科類別包含醫(yī)學(xué)、心理學(xué), 則生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)︶t(yī)學(xué)與心理學(xué)發(fā)揮了重要連接作用。

    首先, 根據(jù)學(xué)科共現(xiàn)出現(xiàn)的頻次構(gòu)建SC 矩陣, 即用學(xué)科i 與學(xué)科j 共現(xiàn)的總文獻(xiàn)量來計算SC矩陣。對SC 矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理生成SC′矩陣,兩學(xué)科相關(guān)關(guān)系用學(xué)科i 與學(xué)科j 共現(xiàn)文獻(xiàn)量除以總共現(xiàn)文獻(xiàn)量, 表示為:

    2. 3學(xué)科交叉最短路徑指標(biāo)

    各種最短路徑算法具有不同的特點。Dijkstra算法是一種比較成熟和常用的算法, 也稱為標(biāo)號設(shè)置算法或雙標(biāo)號法, 該算法由荷蘭計算機科學(xué)家Dijkstra E W[28] 于1959 年提出, 其主要思想與代換法類似: 以一個固定起點計算與其他節(jié)點的距離,用最短距離(臨時標(biāo)號)的不斷否定尋找到最終的距離(永久標(biāo)號), 由近及遠(yuǎn), 逐步向外層擴展。Dijkstra 算法主要適用于非負(fù)權(quán)的網(wǎng)絡(luò)求解, 時間的復(fù)雜度為O(n2)。目前為止, 該算法被認(rèn)為是求解兩節(jié)點之間最短距離的最優(yōu)方式。Dijkstra 算法具體步驟如下[29] :

    步驟0: (初始化)對起始點v1 置永久標(biāo)號u1 =0, 剩下的n-1 個點置臨時標(biāo)號u1 =w1j(2≤j≤n),S ={v1}, R ={v2,v3,…,vn }。

    步驟1: 在R 中取一個頂點vk , 使uk =min vj∈kuj ,如果uk = +∞, 停止, 從v1 到R 中各頂點都沒有路; 否則轉(zhuǎn)到步驟2。

    步驟2: 置R = S∪{vk }, R = R \{vk }。若R =?, 結(jié)束, 所有最短路徑{vi ,vj }的都已經(jīng)求出; 否則轉(zhuǎn)步驟3。

    步驟3: 對一切vi∈R, 置, 然后轉(zhuǎn)到步驟1。

    運用Dijkstra 算法計算學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò), 循環(huán)比較路徑距離的方法, 由起始節(jié)點到終止節(jié)點層層擴展, 尋找最短距離的路徑。學(xué)科i 與學(xué)科j 之間的距離用學(xué)科i 與學(xué)科j 相關(guān)關(guān)系SCij的倒數(shù)來表示,即: 1/ SCij , 含義表示為總共現(xiàn)文獻(xiàn)量除以學(xué)科共現(xiàn)的文獻(xiàn)量———學(xué)科之間共現(xiàn)的文獻(xiàn)數(shù)量越高, 學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)越大, 它們之間的距離越短。將生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖G 的拓?fù)鋽?shù)據(jù)存儲在帶權(quán)的鄰接矩陣中。設(shè)定i≠j, 若SCij為0, 距離則為+∞;i =j, 表示同一學(xué)科間距離最近, 權(quán)值為0。

    基于學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)G, 結(jié)合如下指標(biāo)[30] 展開探討:

    最短路徑(Shortest Path): 最短路徑SPij 表示為學(xué)科i 與學(xué)科j 之間存在一條路徑, 使得累積路徑權(quán)重達(dá)到最小值。

    最短路徑權(quán)重(Shortest Path Weight): 最短路徑權(quán)重SPWij表示最短路徑的累積路徑權(quán)重值, 即路徑所經(jīng)過節(jié)點的連邊距離之和, 節(jié)點連邊距離為鄰接矩陣中的值。

    最短路徑長度(Shortest Path Length): 最短路徑長度SPLij表示學(xué)科i 與學(xué)科j 中的最短路徑中傳輸知識時所經(jīng)過的節(jié)點個數(shù)。

    最短路徑出現(xiàn)次數(shù)(Occurrence in Shortest Path):最短路徑出現(xiàn)次數(shù)OiSPk 表示學(xué)科k 在所有最短路徑中出現(xiàn)的次數(shù)。

    其中, 路徑權(quán)重代表學(xué)科之間的距離, 學(xué)科共現(xiàn)的頻率越高, 學(xué)科知識共享機會越多, 學(xué)科之間距離也就越近; 最短路徑權(quán)重說明了學(xué)科之間的親密程度。最短路徑長度反映了學(xué)科間傳遞知識所需“步驟”, 也就是一個學(xué)科訪問另一個學(xué)科的容易程度, 最短路徑長度越短, 學(xué)科知識流動越便利,學(xué)科交叉融合的可能性越大。最短路徑出現(xiàn)次數(shù)說明一個學(xué)科在知識傳遞中的媒介作用, 體現(xiàn)該學(xué)科在科學(xué)知識傳遞中發(fā)揮的重要程度和控制能力。

    3實證研究

    3. 1數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

    本文數(shù)據(jù)來源于Scopus 數(shù)據(jù)庫, Scopus 數(shù)據(jù)庫學(xué)科分類是經(jīng)過專家調(diào)查方法設(shè)定的一套完整學(xué)科分類體系: 首先, 預(yù)收錄一個出版物時, 出版物負(fù)責(zé)人會按對應(yīng)學(xué)科分類選擇出版物所屬的學(xué)科,再由Scopus 數(shù)據(jù)專業(yè)人員進(jìn)行審查。研究表明,從分類體系結(jié)構(gòu)角度來看, 相比于Web of Science按照ESI 學(xué)科進(jìn)行分類, Scopus 數(shù)據(jù)庫的學(xué)科分類體系具有更好的規(guī)律結(jié)構(gòu)[31] 。在Scopus 中, 整個學(xué)科分類體系共分為3 個層級, 一級學(xué)科共4 種(生命科學(xué)、健康科學(xué)、物理科學(xué)和社會科學(xué)),二級學(xué)科27 種, 三級學(xué)科334 種, 每個三級學(xué)科與上位類學(xué)科唯一對應(yīng)。

    根據(jù)Elsevier 網(wǎng)站, 生命科學(xué)領(lǐng)域為一級學(xué)科領(lǐng)域, 具有二級學(xué)科和眾多三級學(xué)科分支, 具體劃分為農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(AGRI)、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(BIOC)、免疫學(xué)和微生物學(xué)(IMMU)、神經(jīng)科學(xué)(NEUR) 及藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(PHAR)5 個一級學(xué)科, 與相對應(yīng)的51 個二級學(xué)科。

    在Scopus 官網(wǎng)中Sources 分頁下載來源出版物列表( https:/ / www. scopus. com/ sources. uri? zone =TopNavBar&origin=searchbasic, 更新日期2019 年5月, 下載日期2019 年9 月), 篩選領(lǐng)域為生命科學(xué)(Life Sciences)期刊。根據(jù)Scopus 來源出版物列表中的每本期刊的ISSN(EISSN 號作為補充)、利用愛思維爾提供的API, 構(gòu)建URL, 獲取每一本出版物的檢索信息(XML 格式), 摘取收錄文獻(xiàn)的基本信息。共獲取Scopus 中生命科學(xué)領(lǐng)域2013—2018年3 575 103篇文獻(xiàn)。在收集JSON 格式Scopus 文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)中, 每篇文獻(xiàn)標(biāo)記有學(xué)科分類, 該分類是根據(jù)文獻(xiàn)所屬期刊學(xué)科進(jìn)行劃分。

    定義學(xué)科知識存量以及學(xué)科知識累積存量如以下公式所示:

    其中, KSt 為t 時刻知識存量, Dit 為t 時刻的第i 篇文獻(xiàn)知識存量, M 為t 時刻學(xué)科包含的文獻(xiàn)數(shù); 式(4) 中, CKSt 以0 時刻為初始時刻, 到t 時刻的知識累積存量, 由于知識的可累計特性, CKSt是一個與時間t 相關(guān)的增函數(shù)。

    根據(jù)公式計算2013—2018 年生命科學(xué)領(lǐng)域各級學(xué)科的知識存量, 將每篇文獻(xiàn)知識存量視為相等, 取值為1。其中同一篇文獻(xiàn)類型可能屬于多個學(xué)科, 設(shè)置單篇文獻(xiàn)可以按學(xué)科多次統(tǒng)計, 并匯總不同學(xué)科知識存量分布圖, 計算不同二級學(xué)科下的三級學(xué)科知識存量占比, 繪制出圖2。

    3. 2學(xué)科編碼與共現(xiàn)分析

    3. 2. 1學(xué)科編碼

    科學(xué)文獻(xiàn)所代表學(xué)科類別是其知識背景的信息反映。單一文獻(xiàn)對象在學(xué)科分類體系中, 可以劃分為不同的學(xué)科, 具有多個學(xué)科屬性。以生命科學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)為核心, 探討其與領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科之間、領(lǐng)域內(nèi)與領(lǐng)域外的學(xué)科之間的關(guān)系特征, 揭示生命科學(xué)領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)的基本格局。主要參考Scopus 的學(xué)科分類, Scopus 有二級學(xué)科27 種, 去除因無法劃分類別、代表多學(xué)科的“Multidisciplinary” 一類, 共包含二級學(xué)科26 種, 分為四大類別學(xué)科領(lǐng)域: 生命科學(xué)領(lǐng)域(5 種)、健康科學(xué)領(lǐng)域(5 種)、物理科學(xué)領(lǐng)域(10 種)及社會科學(xué)領(lǐng)域(6 種)。將不同學(xué)科領(lǐng)域按二級學(xué)科進(jìn)行分層歸類、編碼, 如表1 所示。

    3. 2. 2學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    根據(jù)學(xué)科共現(xiàn)矩陣計算規(guī)則, 對科學(xué)研究中所涉及的學(xué)科領(lǐng)域共現(xiàn)進(jìn)行分析, 一般認(rèn)為, 一篇文獻(xiàn)可劃分為不同的學(xué)科, 兩個學(xué)科共同出現(xiàn)的頻次越高, 則兩個學(xué)科的關(guān)聯(lián)性越強, 即可生成學(xué)科間相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)。單篇文獻(xiàn)的學(xué)科屬性包含多個三級學(xué)科類別, 映射到二級學(xué)科類別, 以此進(jìn)行學(xué)科與學(xué)科之間組配, 構(gòu)成學(xué)科共現(xiàn)。其中, 3 575 103篇文獻(xiàn)中, 625 493篇(17. 50%)標(biāo)注為單一學(xué)科,1 301 733篇(36. 41%)標(biāo)注了兩個學(xué)科, 882 720篇(24. 69%)標(biāo)注了3 個學(xué)科, 428 290篇(11. 98%)標(biāo)注了4 個學(xué)科, 336 867篇(9. 42%)標(biāo)注了5 個及5 個以上的學(xué)科。大部分的文獻(xiàn)呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉的屬性。為直觀地顯示學(xué)科之間親疏關(guān)系的整體面貌, 繪制生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科共現(xiàn)熱力圖, 如圖3所示。不同學(xué)科之間關(guān)系強度用不同顏色來表示,大致維持在0%~6%之間; 圖中右邊顯示在共現(xiàn)關(guān)系對中不同學(xué)科出現(xiàn)頻次。

    學(xué)科i 與學(xué)科j 之間的距離用學(xué)科i 與學(xué)科j 相關(guān)關(guān)系SCij 的倒數(shù)來表示, 即: 1/ SCij , 含義表示為總共現(xiàn)文獻(xiàn)量除以學(xué)科共現(xiàn)的文獻(xiàn)量———學(xué)科之間共現(xiàn)的文獻(xiàn)數(shù)量越高, 學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)越大, 它們之間的距離越短。將生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖G 的拓?fù)鋽?shù)據(jù)存儲在帶權(quán)的鄰接矩陣中, 如圖4 所示。對于不同的學(xué)科之間i≠j, 若學(xué)科關(guān)系SCij為0, 距離則為+∞; 同一學(xué)科表示i =j, 默認(rèn)為同一學(xué)科間距離最近, 權(quán)值為0。

    3. 3生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑分析

    為揭示生命科學(xué)領(lǐng)域與其他學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)科交叉, 運用Dijkstra 算法計算學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò), 循環(huán)比較路徑距離的方法, 由起始節(jié)點到終止節(jié)點層層擴展, 尋找最短距離的路徑; 對最短路徑權(quán)重、最短路徑長度以及最短路徑出現(xiàn)次數(shù)各項指標(biāo)進(jìn)行具體計算。

    3. 3. 1學(xué)科交叉最短路徑權(quán)重

    對生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑權(quán)重計算,結(jié)果如表2 所示。

    1) 領(lǐng)域中5 個學(xué)科與其他學(xué)科交叉最短路徑大體一致, 整個路徑基本核心團(tuán)包括: 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)、免疫學(xué)和微生物學(xué)(Ac)、神經(jīng)科學(xué)(Ad)、藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(Ae)、醫(yī)學(xué)(Ba)、化學(xué)工程(Ca)、化學(xué)(Cb)、地球和行星科學(xué)(Cd) 和工程(Cf)。說明了非生命科學(xué)領(lǐng)域(Ba、Cb、Cd 和Cf)為生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科互動活躍, 并貢獻(xiàn)了重要的科學(xué)知識。

    2) 醫(yī)學(xué)(Ba)和生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)構(gòu)成了生命科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的基礎(chǔ), 這兩個學(xué)科與生命科學(xué)領(lǐng)域所有學(xué)科之間的最短路徑權(quán)重均排在前3, 醫(yī)學(xué)(Ba)和生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)之間的最短路徑為23. 28, 是所有不同學(xué)科之間最短路徑的最低值, 說明這兩學(xué)科在生命科學(xué)領(lǐng)域中具有重要地位。

    3) 環(huán)境科學(xué)(Cg)和化學(xué)工程(Ca)是影響農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)兩個非常重要的領(lǐng)域外學(xué)科, 最短路徑權(quán)重分別為57. 08 和42. 09, 健康專業(yè)(Be)是影響藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(Ae)的特色領(lǐng)域外學(xué)科,與其他生命科學(xué)領(lǐng)域最短路徑權(quán)重排名未到Top10。

    4) 物理科學(xué)領(lǐng)域?qū)ι茖W(xué)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)學(xué)科的數(shù)量最多, 除農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)外, 按照距離從小到大/ 關(guān)系程度從大到小為: 化學(xué)(Cb)、環(huán)境科學(xué)(Cg)、化學(xué)工程(Ca)、工程(Cf)、地球和行星科學(xué)(Cd)。

    5) 社會科學(xué)與生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科關(guān)系未到Top10, 二者的關(guān)聯(lián)程度最低。

    3. 3. 2學(xué)科交叉最短路徑出現(xiàn)次數(shù)

    對生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行計算, 結(jié)果如表3 所示。

    1) 生命科學(xué)領(lǐng)域, 計算所有學(xué)科之間最短路徑, 然后統(tǒng)計生命科學(xué)領(lǐng)域農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)、免疫學(xué)和微生物學(xué)(Ac)、神經(jīng)科學(xué)(Ad)、藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(Ae)5 門學(xué)科最短路徑出現(xiàn)次數(shù), 按高低排序為Ab(269)、Aa(172)、Ad(72)、Ac(26)、Ae(26), 可說明生命科學(xué)領(lǐng)域農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)以及神經(jīng)科學(xué)(Ad)是生命科學(xué)領(lǐng)域最具有交叉屬性的三大類學(xué)科。

    2) 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)的最短路徑出現(xiàn)次數(shù)分布在不同領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)中, 其中, 在物理科學(xué)與社會科學(xué)的連接(C-D)占比最高, 為25. 58%; 生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)、神經(jīng)科學(xué)(Ad)與之類似, C-D 占比最高, 分別為19. 33%和27. 78%;免疫學(xué)和微生物學(xué)(Ac)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(Ae)是一致的, 主要是在生命科學(xué)領(lǐng)域與物理科學(xué)領(lǐng)域的連接(A-C)中占比最高, 為38. 46, 而且在與物理科學(xué)與社會科學(xué)相關(guān)的連接中無直接中介作用, 占比為0。由此表明, Aa、Ab 和Ad 是在非生命科學(xué)領(lǐng)域連接中發(fā)揮重要的中介作用, 而Ac 和Ae 主要在生命科學(xué)領(lǐng)域與其他領(lǐng)域的連接中發(fā)揮中介作用。

    3) 相比于農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)及生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab), 神經(jīng)科學(xué)(Ad)的最短路徑出現(xiàn)次數(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域與物理科學(xué)領(lǐng)域的連接(B-B、B-C、C-C)中占比為0, 大多數(shù)分布在與社會科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的連接中(A-D、B-D、C-D和D-D), 說明神經(jīng)科學(xué)(Ad)對于社會科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉具有重要意義。

    3. 3. 3學(xué)科交叉最短路徑長度

    對生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑長度計算,結(jié)果如圖5 和表4 所示。可得如下結(jié)論:

    1) 生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑長度頻率分布整體呈現(xiàn)偏正態(tài)分布, 大多數(shù)學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)需要經(jīng)歷2~3 個學(xué)科節(jié)點, 少數(shù)學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)需要經(jīng)歷1、4 和5 個學(xué)科節(jié)點。

    2) 最短路徑長度為1, 表明學(xué)科之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的距離最短, 不需要其他生命領(lǐng)域?qū)W科承擔(dān)中介作用, 反映學(xué)科之間的密切關(guān)系。分析非生命科學(xué)領(lǐng)域與生命科學(xué)領(lǐng)域中存在的最短路徑長度為1 的學(xué)科關(guān)系: 在健康科學(xué)領(lǐng)域中, 醫(yī)學(xué)(Ba)對應(yīng)于生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)、免疫學(xué)和微生物學(xué)(Ac)、神經(jīng)科學(xué)(Ad)及藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(Ae), 獸醫(yī)(Bc)對應(yīng)于農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa), 健康專業(yè)(Be)對應(yīng)于生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)( Ab) 和藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(Ae); 在物理科學(xué)領(lǐng)域, 地球和行星科學(xué)(Cd)、環(huán)境科學(xué)(Cg)對應(yīng)于農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa), 其余對應(yīng)生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab); 在社會科學(xué)領(lǐng)域, 人文與藝術(shù)(Da)、心理學(xué)(De)對應(yīng)于神經(jīng)科學(xué)(Ad), 其余對應(yīng)農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)。由此可以看出, 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)與社會科學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)學(xué)科關(guān)系更近; 生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)(Ab)與物理科學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)學(xué)科關(guān)系更近;神經(jīng)科學(xué)(Ad) 與社會科學(xué)領(lǐng)域中的人文與藝術(shù)(Da)和心理學(xué)(De)關(guān)系最近; 藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)(Ae)與健康科學(xué)中的健康專業(yè)(Be)關(guān)系最近。

    另外, 一些學(xué)科在生命科學(xué)領(lǐng)域中具有間接聯(lián)系(生命科學(xué)作為中介學(xué)科), 如健康科學(xué)領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)(Ba)和護(hù)理(Bb), 醫(yī)學(xué)(Ba)和牙科(Bd);物理科學(xué)領(lǐng)域中的化學(xué)工程(Ca)和化學(xué)(Cb), 地球和行星科學(xué)(Cd)和環(huán)境科學(xué)(Cg); 社會科學(xué)中的人文與藝術(shù)(Da)和心理學(xué)(De)。一方面, 生命領(lǐng)域?qū)W科在這些學(xué)科的連接中發(fā)揮了一定的作用;另一方面, 也表明這些學(xué)科是生命科學(xué)領(lǐng)域與健康學(xué)科領(lǐng)域、物理科學(xué)領(lǐng)域和社會科學(xué)領(lǐng)域之間連接的主渠道。

    3) 大多數(shù)學(xué)科之間的最短路徑長度為2 和3,表明學(xué)科之間產(chǎn)生聯(lián)系, 只需要經(jīng)過2 和3 個節(jié)點, 仍有不少學(xué)科產(chǎn)生聯(lián)系需要經(jīng)過4、5 個節(jié)點,這些學(xué)科很難在生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生聯(lián)系, 分析哪些學(xué)科具有怎樣的特性也很有必要。從表5 可以看出, 最短路徑長度等于4 和5 大多數(shù)集中于健康科學(xué)領(lǐng)域、物理科學(xué)領(lǐng)域、社會科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科節(jié)點關(guān)系, 說明生命科學(xué)領(lǐng)域在它們的聯(lián)系中發(fā)揮中介作用的可能性很小。另外, 在生命科學(xué)領(lǐng)域, 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)(Aa)與社會領(lǐng)域中的人文與藝術(shù)(Da)和心理學(xué)(De)產(chǎn)生聯(lián)系的可能性很小; 神經(jīng)科學(xué)(Ad)與健康科學(xué)領(lǐng)域中的獸醫(yī)(Bc)、物理科學(xué)領(lǐng)域中的地球和行星科學(xué)(Cd)和環(huán)境科學(xué)(Cg)、社會科學(xué)領(lǐng)域中的商業(yè)、管理和會計(Db)、決策科學(xué)(Dc)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)(Df)以及社會科學(xué)(Df)產(chǎn)生聯(lián)系的可能性很小, 說明這些學(xué)科在生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生聯(lián)系的“知識阻力” 較大。

    4討論與分析

    1) 生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)科間關(guān)系, 明顯強于與領(lǐng)域外的學(xué)科關(guān)系。對學(xué)科關(guān)系進(jìn)行全局分析,學(xué)科內(nèi)的關(guān)系強度大多在3%~6%, 是關(guān)系強度最高的區(qū)域; 領(lǐng)域內(nèi)與領(lǐng)域外的學(xué)科關(guān)系大多在3%左右, 而其他學(xué)科基于生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生的關(guān)系,其關(guān)系強度大多在0% ~ 3%, 學(xué)科間關(guān)系強度較弱。另外, 健康科學(xué)領(lǐng)域中的Ba(醫(yī)學(xué))與生命科學(xué)領(lǐng)域在關(guān)聯(lián)程度特征上基本沒有差異性, 呈現(xiàn)顯著聚簇現(xiàn)象, 說明醫(yī)學(xué)與生命科學(xué)關(guān)系極其密切,學(xué)科知識之間滲透性強, 二者融合向前發(fā)展。

    2) 生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)部不同學(xué)科與其他學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)系親疏具有差異性。除Ba(醫(yī)學(xué))以外, 對于Aa(農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)), 與其他領(lǐng)域關(guān)系較近的學(xué)科為Cd(地球和行星科學(xué))和Cg(環(huán)境科學(xué)); 而Ab(生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué))關(guān)系較近的是Ca(化學(xué)工程)和Cb(化學(xué))。與Ac(免疫學(xué)和微生物學(xué))密切相關(guān)只有Ba(醫(yī)學(xué)), 其他學(xué)科領(lǐng)域關(guān)系不顯著; 與Ad(神經(jīng)科學(xué))較相關(guān)的還包括社會科學(xué)中的De(心理學(xué)); 與Ae(藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué))較為相關(guān)的則是Cb(化學(xué))和Be(健康專業(yè))。這些關(guān)系對比中, 充分反映生命科學(xué)領(lǐng)域不同學(xué)科發(fā)展的知識需求具有差異, 這些差異與學(xué)科的基本任務(wù)和使命息息相關(guān)。

    3) 生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科對部分學(xué)科的發(fā)展具有明顯作用。生命科學(xué)領(lǐng)域自身學(xué)科關(guān)聯(lián)程度較大,說明學(xué)科知識的凝聚力較強; 此外, 觀察其他學(xué)科內(nèi)部關(guān)聯(lián)程度, 發(fā)現(xiàn)Ba(醫(yī)學(xué))、Cb(化學(xué))、Cd(地球和行星科學(xué))和Cg(環(huán)境科學(xué))自身相關(guān)性很大, 說明生命科學(xué)在這些學(xué)科的發(fā)展中發(fā)揮著重要作用, 也表明這些學(xué)科與生命科學(xué)聯(lián)系緊密, 是學(xué)科交叉研究重點。同時, 相較健康科學(xué)內(nèi)部關(guān)聯(lián),生命科學(xué)在物理科學(xué)和社會科學(xué)內(nèi)部關(guān)聯(lián)發(fā)揮作用更大。

    4) 生命科學(xué)領(lǐng)域是連接不同學(xué)科領(lǐng)域的橋梁, 且發(fā)揮銜接作用的程度不同。分析與生命科學(xué)領(lǐng)域發(fā)生高強度關(guān)聯(lián)的學(xué)科, 發(fā)現(xiàn)大部分集中在健康科學(xué)領(lǐng)域和物理科學(xué)領(lǐng)域, 社會科學(xué)領(lǐng)域沒有顯著相關(guān)學(xué)科。在健康科學(xué)領(lǐng)域, 除了Ba(醫(yī)學(xué))與物理科學(xué)和社會科學(xué)產(chǎn)生較強關(guān)聯(lián), 其他學(xué)科與外部學(xué)科發(fā)生關(guān)聯(lián)的可能性很小; 在物理科學(xué)領(lǐng)域,Ca(化學(xué)工程)、Cb(化學(xué))、Cc(計算機科學(xué))、Cd(地球和行星科學(xué))、Ce(能源)、Cf(工程)、Cg(環(huán)境科學(xué))能夠與社會科學(xué)通過生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生關(guān)聯(lián)關(guān)系, 而在Ch(材料科學(xué))、Ci(數(shù)學(xué))和Cj(物理學(xué)和天文學(xué))與社會科學(xué)發(fā)生的連接中, 生命科學(xué)領(lǐng)域基本發(fā)揮不了作用。

    5結(jié)論

    本研究以生命科學(xué)領(lǐng)域為主要學(xué)科, 從科學(xué)知識傳遞視角分析學(xué)科交叉最短路徑。首先, 對學(xué)科分類標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)進(jìn)行說明, 詳細(xì)闡釋生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)不同學(xué)科的知識特征, 并對不同學(xué)科知識存量進(jìn)行統(tǒng)計。接著, 考慮到一篇生命科學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)具有不同學(xué)科屬性, 結(jié)合Scopus 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)探究生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)外的學(xué)科共現(xiàn), 從中體現(xiàn)了生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)外學(xué)科親疏關(guān)系; 采用最短路徑方法確定學(xué)科之間交叉關(guān)系, 使不同學(xué)科知識傳遞路線清晰化。

    科學(xué)知識傳遞重點在于不同學(xué)科之間的共性,本文展示了生命科學(xué)領(lǐng)域不同學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系具有明顯的差異性, 揭示了學(xué)科之間的互動關(guān)系及不同學(xué)科在合作關(guān)系中發(fā)揮的中間作用。另外, 知識的分工與協(xié)同是科學(xué)系統(tǒng)發(fā)展的必然選擇, 學(xué)科交叉是不同類別的學(xué)科進(jìn)行知識合作目的之一?;A(chǔ)性、適用性較強的學(xué)科在學(xué)科共現(xiàn)中表現(xiàn)活躍;不同的學(xué)科知識結(jié)構(gòu)中的共同語言較多則學(xué)科互惠明顯。

    本研究的局限: 時間跨度相對較短, 得到的結(jié)論只針對領(lǐng)域發(fā)展一個片段, 不足以剖析長時間縱向動態(tài)發(fā)展規(guī)律; 另外, 數(shù)據(jù)選取領(lǐng)域可以拓寬,不限于生命科學(xué)領(lǐng)域能夠更加全面地反映整體學(xué)科互動關(guān)系。

    3146500338273

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