基于主题引用网络的交叉学科知识传播研究——以数字图书馆为例

【目的/意义】首先构建主题之间的引用网络,在此基础上分析主题影响力,并观察科学知识在不同主题之间的知识传播过程。通过这些分析研究交叉学科中跨学科知识传播的过程和规律。【方法/过程】借助社会网络分析方法,在交叉学科内部和相关基础学科两个层次上构建交叉学科主题引用网络,并构建主题层次知识传播图谱。【结果/结论】研究发现,在数字图书馆学科内部知识传播过程中,通过研究问题的关注和交流是主要的传播形式,而且基础学科对于交叉学科的跨学科知识输出中研究方法的知识输出亦是重要的知识输出内容。同时,通过构建主题层次知识传播图谱能够帮助用户可视化分析主题之间的知识流动。

基于网络结构变化测度科研论文重要度的方法研究

知识的传承和交流蕴涵在学者的交互过程中,形成复杂的动态网络。从网络演化动力学视角出发,通过探索某节点对原有网络结构的改变来测度该节点的重要度,并将该思路沿用到文献网络中以测度节点论文的重要度。基于引用关系构建作者引用网络和主题引用网络,将每篇待测论文网络与学术社区原有基础网络叠加融合后,以节点数、节点度、边数、边权重、网络密度等多个指标测度每篇论文加入前后网络结构的改变,利用网络结构指标的综合得分衡量节点论文重要度。选用2013—2018年WebofScience数据库中传染病领域数据为实验数据,以2013—2017年作者引用网络和主题引用网络为学术社区基础网络,计算2018年每篇论文引文网络加入后对原有网络结构改变的综合得分作为节点论文的重要度,再以2018年引文数据为参照数据,证明论文重要度得分与被引频次有较强的相关性。

主题-引文融合视角下重要主题发现及知识流动路径研究

【目的】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。【方法】以主题作为研究视角,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,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,并得到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可以发现,主题间具有较为普遍的双向知识流动,学科内部存在交流紧密的主题群,为从整体上把握研究主题的形成脉络与继承发展提供有益参考。