分类:创新性度量
本项目主要研究如何衡量一篇文章的创新性和交叉科学性,以及这些性质和文章的其他属性的关联。其他属性可以包含文章的国家来源、被引用次数、参考文献数量、编辑等待时间、是否得到基金资助、作者年龄组合、作者领域组合、文章所在期刊等等。很多时候,新的概念、方法、结果或者解释来自于对已有的工作的新的融合。当然,也有的时候来自于对一个问题的深入的比较孤立的研究。因此,搞清楚每一个研究工作和之前的研究的关系有助于搞清楚这个工作的创新性到底在哪里。但是,一般的关系的挖掘是一个非常困难的问题。因此,把文章所研究的主要概念或者主要化学反应物拿出来,看看这些概念(反应物)和概念之间的联系(化学反应)是否在前人的工作中被研究过,应该大概可以描述创新性和交叉科学性。这就需要把研究工作放到概念和概念间关系网络、化学反应物和化学反应网络上去看。
为了获得概念和概念间关系网络、化学反应物和反应网络我们首先需要一个论文对应着什么概念和概念间关系,什么化学反应物和化学反应的基础数据。后者,有专门的数据库提供商在整理。前者有一部分已经有数据,例如PACS, JEL, MSC, MeSH等,同时也是一个正在展开研究的问题——“文章主题识别”。
方法上,通过PACS等概念之间的层次性网络,加上,概念之间的共现网络,来定义交叉科学性和创新性。两者的区别就是,前者通过目前来说的最终的网络来计算,后者通过文章发表之前(可以使发表之前的某段时间,例如半年之前,也可以就是发表之前的那个时间点)的网络来计算。
计算了文章的交叉科学性和创新性,还可以来计算作者、期刊、领域的交叉科学性。这个时候有两种计算的方法,例如考虑整个集合,也就是作者或者期刊的所有的文章,当做一个整体的交叉科学性,也可以把这个集合里面所有的文章的交叉科学性做一个平均来计算。这样两种计算方式,实际上研究的侧面是不一样的。例如,集合当做整体的交叉性,由于涉及多个主题,可以很高,但是每篇文章的交叉性的平均很小。在这个意义下,我们管这个集合整体的交叉性为多样性。也就是说,一个框子里很有多种水果,叫做多样性;如果这个篮子里面的都是苹果梨、香蕉哈密瓜,则叫做交叉性。交叉性需要文章本身交叉起来,而不仅仅是文章来自多个领域。
具体交叉性(集合整体的多样性)和创新性的计算可以考虑用分布函数的熵,以及概念之间的路径的长短。
有了指标之后,需要做的关联分析有:交叉性、多样性和创新性和文章作者的属性,例如文章的被(文章和专利)引次数、基金是否支持、作者h指数、作者学术年龄(组合)、文章审稿时间、被综述文献引用次数,的关联等。
参考文献
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