寻找地震相关区域的词频共现分析方法

地震的地区相关性反映出一定地理位置上地震发生的规律性,寻找中国震区之间的相关性规律可以提前预测地震发生的区域。以中国历史地震灾害数据库为平台搭建共现分析模型,首先将地震区域以熟知地名进行划分,在此基础上改进原有Salton模型,提出一种基于修正Salton指数的共现分析方法,使用修正后的共现分析方法求解地震区域间的关联度。实验表明,该修正Salton模型能更准确地反映关联度。

中国内地31个省市科学合作强度及影响因素分析

以"中国知网"为检索源,检索2005.1.1—2014.12.31间任意两省市合著论文情况,用Salton指数测度中国内地31个省市的科学合作强度,提出科学合作强度影响因素理论模型,利用多元回归验证科学合作强度的影响因素及影响程度。研究发现:中国内地的科学合作存在区域特征。科学产出能力、经济发展水平、人才集聚均有利于科学合作强度的增加,人才集聚水平对科学合作的影响程度最大;地理距离的增加不利于科学合作,但地理距离对科学合作的影响程度有减小趋势。

从第四到第一:中国对美科学合作的位次转变

以Thomson Reuters公司的Science Citation Index—expanded为数据源,选取2006-2011六年的中美合作论文为样本,从科学计量学的视角分析了香港对中美合作论文增长的贡献,中美合作论文的维度结构,并从平均增长量和平均增长速度两个方面,确定了对中美合作论文贡献最大的学科领域。最后,探讨了中国成为美国第一科学合作国的原因。

直辖市“双一流”高校专利合作与知识流动研究

考察我国直辖市"双一流"高校的专利合作网络演化,为提升直辖市的科技创新合作效率,提升科技创新能力和城市创新综合竞争力,为技术创新主体选择技术合作伙伴、探究地区间、高校间知识流动提供经验、启示。本文运用合作强度Salton指数、专利引用、绝对合作频次等,以Patentics和国家知识产权局专利数据库为工具,获取直辖市"双一流"高校合作专利数据,构建高校间的专利合作矩阵,采用合作网络可视化分析,梳理直辖市"双一流"高校专利合作网络,揭示网络环境下高校科技创新和知识流动的特征及趋势,给出提升高校专利合作的建议。结果表明:直辖市"双一流"高校校际专利合作的强同城倾向,清华大学、北京大学、复旦大学是京沪两地的专利合作核心高校。清华大学、上海交通大学、天津大学专利申请量居前三,清华大学、上海交通大学的专利被引量居前,清华大学、上海交通大学、天津大学为专利合作的核心高校,对知识流动影响深刻。不足之处在于专利只能部分反映高校间的技术创新合作,合作申请只是技术合作的一部分,还包括科技论文合作和成果转化。

文化邻近对“一带一路”沿线国家间科研合作强度的影响

跨国科研合作是“一带一路”倡议的重要内容,而相互信任则是科研合作的重要基础。由于“一带一路”沿线各国的经济规模和社会文化环境差异都较大,文化邻近对于增进国家间相互信任,进而推动跨国科研合作就具有重要价值。考虑到以往研究主要以合著科研论文数量来测度国家间的科研合作水平,可能放大了经济规模、人口规模、发文总量等的影响,本研究基于2007—2020年间“一带一路”沿线66国间的合著科研论文数量,以改进的Salton指数表征的科研论文合作强度测度国家间科研合作水平,采用社会网络分析、回归分析和GIS空间分析等方法,探究沿线各国在2007—2013年和2014—2020年两个时间段内科研合作强度的演变过程,并以此为基础,着重考察文化邻近的可能影响。研究表明:(1)综合分析论文合作规模和合作强度,能够识别出建立在语言、宗教等文化要素邻近之上的两国间真正的强合作关系,宗教邻近有助于增进互信,语言邻近有助于增进相互理解,方便了科研合作过程中的交流和沟通。(2) 2007年以来,“一带一路”沿线国家间的科研合作空间格局已由“两核九中心”转变为“一核八中心”,中国成为网络中唯一的核心,与其他国家的加权度中心性差距不断扩大。(3)国家发文量、国家间经济发展差距、政治关系、地理距离、语言邻近和宗教邻近等均对科研合作强度有显著影响,其中文化(语言和宗教)邻近的影响最为显著,但也趋于减弱,语言邻近的影响要强于宗教邻近,并且只有语言相同或属于同一语支能够显著促进国家间的科研合作。中国作为“一带一路”倡议的发起国,与沿线大多数国家并不具有天然的文化邻近,在一定程度上阻碍了科研合作网络的建设。未来,有必要更加重视跨文化交流和沟通,以增进科研合作领域的信任关系,推动科研合作取得实效。

科学合作地域倾向性研究——以中国雾霾研究为例

科学合作是促进知识传播和共享的重要途径,已有研究表明,地理因素是影响科学合作的主要因素之一。然而,目前针对该问题的研究大多只是从科学计量学的角度,对科学合作强度与地理距离的函数关系进行描述,无法揭示科学合作在空间上的分布特征和内部差异性。因此,本文从地理学的角度,以中国雾霾研究的合作网络为例,通过对文献题录中的位置信息进行解析,将虚拟的科学合作网络映射到地理合作网络。在此基础上,提出了一种考虑地理距离的科学合作网络社区发现方法,挖掘科学合作网络中蕴含的空间聚类特征,从而对科学合作的地域倾向性进行反映。通过比较发现,基于合作频次与地理距离的社区发现算法,能够使社区内部的平均地理距离最小而合作强度最大,既反映了科学合作在地理上的近似性,又体现了科学合作强度特征。该方法能够直观地揭示科学合作中隐含的空间分布模式和联系,对其他复杂网络的地理社区划分也有一定的借鉴意义。