学术颠覆性创新作为科学创新的重要组成部分,已经成为当代科技进步和经济发展的新引擎。然而,我们对学术颠覆性创新产生的关键影响因素依然知之甚少。因此,本文以学术创新的主体即科研团队为研究对象,从信息多样性、社会属性多样性和行...学术颠覆性创新作为科学创新的重要组成部分,已经成为当代科技进步和经济发展的新引擎。然而,我们对学术颠覆性创新产生的关键影响因素依然知之甚少。因此,本文以学术创新的主体即科研团队为研究对象,从信息多样性、社会属性多样性和行为意愿多样性三个层面,系统分析了科研团队的组成多样性对学术颠覆性创新的影响机制。首先,本文基于微软学术图谱中1950—2019年人工智能领域的合作文献为数据源,使用主题模型、文本挖掘等技术对作者特征进行抽取和表示,构建科研团队多样性指标体系;同时,通过计算每篇文献的颠覆性创新指数,以衡量其学术颠覆性创新程度。然后,采用相关性分析和OLS(ordinary least squares)回归分析,剔除与学术颠覆性创新显著不相关的科研团队多样性指标,得到候选指标集。最后,利用广义精确匹配方法,构建因果模型以揭示科研团队多样性与学术颠覆性创新之间的因果关系。研究结果表明,在人工智能领域,科研团队的主题多样性和国家多样性均与学术颠覆性创新程度呈现负向因果效应:科研团队主题多样性的增加,会使学术颠覆性创新程度下降8.776%~19.000%;科研团队国家多样性的增加,会使学术颠覆性创新程度下降5.493%~7.693%。此外,本文还发现,在人工智能领域,科研团队的行为意愿多样性与学术颠覆性创新程度间无明显因果效应。展开更多
文章以Web of Science TM核心集中图书情报学科的"大数据""数据驱动"文献为数据源,分析大数据驱动下图书情报学科研究的现状和进展;借助SATI和SPSS软件对507篇文献的关键词进行共词分析和聚类分析。研究表明:大数...文章以Web of Science TM核心集中图书情报学科的"大数据""数据驱动"文献为数据源,分析大数据驱动下图书情报学科研究的现状和进展;借助SATI和SPSS软件对507篇文献的关键词进行共词分析和聚类分析。研究表明:大数据驱动下的图书情报学科研究热点主题主要集中在数字图书馆知识组织与语义互联、社会网络大数据、科研大数据管理与共享、云计算与信息安全、政府数据开放与共享、大数据驱动的知识发现、E-learning与高等教育、数据挖掘与数字人文等方面。展开更多
文摘学术颠覆性创新作为科学创新的重要组成部分,已经成为当代科技进步和经济发展的新引擎。然而,我们对学术颠覆性创新产生的关键影响因素依然知之甚少。因此,本文以学术创新的主体即科研团队为研究对象,从信息多样性、社会属性多样性和行为意愿多样性三个层面,系统分析了科研团队的组成多样性对学术颠覆性创新的影响机制。首先,本文基于微软学术图谱中1950—2019年人工智能领域的合作文献为数据源,使用主题模型、文本挖掘等技术对作者特征进行抽取和表示,构建科研团队多样性指标体系;同时,通过计算每篇文献的颠覆性创新指数,以衡量其学术颠覆性创新程度。然后,采用相关性分析和OLS(ordinary least squares)回归分析,剔除与学术颠覆性创新显著不相关的科研团队多样性指标,得到候选指标集。最后,利用广义精确匹配方法,构建因果模型以揭示科研团队多样性与学术颠覆性创新之间的因果关系。研究结果表明,在人工智能领域,科研团队的主题多样性和国家多样性均与学术颠覆性创新程度呈现负向因果效应:科研团队主题多样性的增加,会使学术颠覆性创新程度下降8.776%~19.000%;科研团队国家多样性的增加,会使学术颠覆性创新程度下降5.493%~7.693%。此外,本文还发现,在人工智能领域,科研团队的行为意愿多样性与学术颠覆性创新程度间无明显因果效应。
文摘文章以Web of Science TM核心集中图书情报学科的"大数据""数据驱动"文献为数据源,分析大数据驱动下图书情报学科研究的现状和进展;借助SATI和SPSS软件对507篇文献的关键词进行共词分析和聚类分析。研究表明:大数据驱动下的图书情报学科研究热点主题主要集中在数字图书馆知识组织与语义互联、社会网络大数据、科研大数据管理与共享、云计算与信息安全、政府数据开放与共享、大数据驱动的知识发现、E-learning与高等教育、数据挖掘与数字人文等方面。
