摘要:[目的] 知识流动形成的“厚积”是知识创新得以“薄发”的必然过程与关键因素,理解与探究知识流动的内在机理与轨迹方向,为科技创新与发展,科学评价与决策提供参考意义。 [方法] 以主题为研究视角建立知识网络,综合主题影响因子与节点交叉度构建主题重要度指标。基于识别得到的重要主题,分别从知识流入与知识流出视角出发,利用最大路径搜索算法实现知识流动路径的构建。 [结果] 实证分析表明,所构建的指标能够对领域重要主题实现有效识别。在此基础上构造知识流动路径,并提取得到了具有最大知识传播量的领域路径。 [局限] 知识节点间的知识流动强度度量还具有一定的局限性,未能全面考虑到引用行为发生的动机、引用类型等实际引用情况的多变性。 [结论] 综合分析两种视角下的流动路径发现,主题间具有较为普遍的双向知识流动,学科内部存在彼此交流较为紧密的主题群,同时也为从整体上把握研究主题的形成脉络与继承发展提供了有益的参考。
研究结果:
理解知识流动的内在规律模式并及时跟踪知识流动的轨迹方向,对于知识创新与科技突破具有重要的启发意义。近年来基于传统引文网络的知识流动路径研究多是利用主路径分析及其改进方法提取知识流,跟踪特定研究领域的发展轨迹。
但此类研究主要是通过构建权重指标对节点链接的重要性加以区分,忽略了对路径节点本身重要性的考虑。本文以主题为研究视角,融合主题影响力与主题引用网络中的主题节点地位两个标准层面,引入主题影响因子与节点交叉度构建主题重要度指标,对领域重要主题进行识别。在此基础上,从主题的知识流入与知识流出两个视角出发,计算主题间的知识流动比例作为知识流动路径构建的链接权重。依据重要节点及节点间的链接权重,利用最大路径搜索算法提取具有最大知识传播程度的路径,以准确把握领域内部的知识交流模式与发展路径,理解研究主题兴起的根源与承续。
研究结果表明,主题网络中各主题节点之间的联系比较紧密,呈现出聚类程度高、辐射范围广、交流距离短的基本特征。此后,文章综合引文分析与社会网络视角构建了主题重要度指标,通过计算节点移除后的网络极大连通系数和网络效率下降比例可以发现,二者均显示出了较为快速的变化并在移除个数达到一定数值时趋于稳定,且所移除的节点集合对原网络具有显著影响。该结果证实了本文提出的度量指标在对重要主题的识别上具有一定的有效性与可行性。以重要主题为节点对象,研究通过知识流入与知识流出两种视角下的路径构建,对领域研究主题的来因去果进行了综合展现与刻画,体现了在知识不断被接受、吸收、交融、整合与传递的过程中,源点主题所携有的知识经过不断传播得到内化与沉淀,并持续影响着后续主题的发展方向,同时新知识不断被创造转移,与已有知识共同缔造领域未来发展的基本规律。