分类:科学计量学导引

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Jinshanw讨论 | 贡献2018年12月5日 (三) 11:33的版本 →‎参考文献


核心思路和理念

基于网络科学的大科学学

系联、间接影响

从科学(作者、论文、概念)到科学,从科学(论文)到技术(专利),从技术到技术,从科学和技术到产品,从产品到产品,从产品到研发经费,从科学研究到科学的传播和学习

数据框架、问题框架、计算分析方法、实践检验、促进科学技术的发展转播和学习

为了建立这个框架而做的具体研究


本书的写作目的:把科学计量学的研究对象、研究问题和典型思维方式以及分析方法,以及这个学科如何服务于社会和其他学科,用统一的框架呈现出来,促进学科的成熟和发展。将来,这个学科的研究就可以表述成为:在这个基础数据框架(有必要也是可以更新这个数据框架的)上,我们研究什么问题,我们需要什么方法,可以发挥什么作用。

科学计量学的学科大图景

典型研究对象、典型研究问题、典型思维方式、典型分析方法、和世界以及其他学科的关系。暂时见[吴金闪的工作和思考]博客站点上的[什么是科学计量学]。

科学计量学是以科学家(广义的,包含研究科学家、技术发明者、以及相关的期刊出版参与和管理者、科技项目和基金管理者、传播科学的老师、接受传播的学生和大众等)的研究学习和教学活动、科学家活动的结果记录,以及跟这些活动相关的这些记录的审稿、出版、传播以及科学研究项目和基金的管理等,为研究目标,旨在促进科学的发展、科学家的培养和成长、科学的传承和传播,的一门科学。

科学和科学研究

可计算的数学模型,现实,可证伪性和可重复性,尽量忠实尽量简单的表示

概念网络:知识高速公路

概念网络、概念网络与科学研究和科学传播的关系

科学计量学的数据

科学计量学的数据框架

作者-论文-概念三层网络框架,发明人-专利-技术三层网络框架,性别、位置(必要的时候可以成为网络)、期刊等数据作为顶点的属性 3layer.jpg Patent Paper.png

科学计量学数据的精炼

作者识别

引用骨架识别和赋权

粗粒化

为什么需要粗粒化。 [1]指出来为什么从评价的角度,粗粒化也就是论文聚类是重要的。


粗粒化怎么做?

[2]发展了网络科学聚类算法(CWTS聚类算法)来用于文章聚类。 [3]对比了几种论文聚类的算法。


粗粒化的结果怎么检验?

科学计量学的任务

科学领域及其相互关系

技术领域及其相互关系

科学-技术关系

科学-技术-经济相互关系

经济产业部门的相互关系

加上科学和技术到产品的联系

科学家活动的模式

科学出版的模式

评价指标和科研管理

[1]总结了关于影响因子的研究的现状、动机和未来方向。

教和学科学

科学计量学的思维方式和分析方法

科学计量学之科学思维和科学方法

网络科学的思想和技术

[4] 介绍了网络科学的基本精神,并把网络研究分成几个方面做了总结。 [5] 整理了用网络的思想和方法来研究科学学的工作。

关系为王

几何性,一切都是关系并且只有关系

直接和间接联系

一级近邻不需要网络分析,间接影响

新框架下的共现分析

作者-作者共现,共施引,共被引,作者-主题共现,主题-主题共现

统计分析

对排序指标的需求,均值,检验,百分比,h指数,领域归一化(需要网络分析)

[1]总结了关于影响因子的研究的现状、动机和未来方向。

作为分析技术的网络分析

主题分类,共施引,共被引,合作网络分析,Eigenfactor,IOfactor

典型方法用于典型问题

数据精炼问题的解决

粗粒化问题的解决

[3]对比了几种论文聚类的算法。

科学家活动模式分析

科学出版活动模式分析

评价指标和科研管理问题的解决

[1]总结了关于影响因子的研究的现状、动机和未来方向。 [6]把网络科学和PageRank算法用于期刊、作者、研究机构、论文影响力度量。

相互关系问题的分析

科学的教和学问题的分析

参考文献

  1. 1.0 1.1 1.2 1.3 Waltman, Ludo, A review of the literature on citation impact indicators, JOURNAL OF INFORMETRICS, 10(2) 365-391(2016), DOI: 10.1016/j.joi.2016.02.007 .
  2. Waltman, L., & van Eck, N. J. (2012). A new methodology for constructing a publication-level classification system of science. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(12), 2378–2392.
  3. 3.0 3.1 Boyack, K. W., & Klavans, R. (2010). Co-citation analysis, bibliographic coupling, and direct citation: Which citation approach represents the research front most accurately? Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(12), 2389–2404.
  4. 吴金闪,狄增如,从统计物理学看复杂网络研究,物理学进展,24(1),18-46(2004).
  5. An Zeng, Zhesi Shen, Jianlin Zhou, Jinshan Wu, Ying Fan, Yougui Wang, H Eugene Stanley. 2017. "The science of science: From the perspective of complex systems." PHYSICS REPORTS-REVIEW SECTION OF PHYSICS LETTERS, 714, 1-74 (2017).
  6. Carl T. Bergstrom, Jevin D. West and Marc A. Wiseman, The Eigenfactor™ Metrics, Journal of Neuroscience, 28 (45) 11433-11434(2008). DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0003-08.2008 .

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