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【留学生论文】探讨学科交叉度的点面关系研究(论文案例)

星级: ★★★★★ 期刊: 知名作者:徐庶睿,卢超,章成志浏览量:2581 论文级别:最新本章主题:学科和主题原创论文: 5156论文网更新时间:10-30审核稿件编辑:Otis本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:2305 评论次数: 7648

导读:现在请大家一起欣赏本篇文章学科和主题专业方面的毕业论文范文,为广大学生们写作毕业论文是提供参考帮助。

摘要 学科交叉研究分为宏观态势研究和微观主题研究,二者相结合的研究甚少.文章通过分析宏观学科交叉和微观学科主题交叉是否存在相关关系,探究学科交叉内部规律.首先采集学术论文,解析学科信息和引文内容,计算学科交叉度(宏观)、主题学科交叉度和主题交叉度分布熵指标,探究指标间的相关关系;考虑到存在一定量的论文同时从属于多个学科,为规避该影响,设计算法进行对比实验.实证表明:学科交叉度和平均主题学科交叉度呈正相关,学科交叉度和主题交叉度分布熵呈正相关;学科间共有论文对学科交叉度、平均主题交叉度和主题学科交叉度分布熵的相关性分析影响较小.

关键词 引文内容 术语 交叉学科 学科交叉 学科主题交叉

引用本文格式 徐庶睿,卢超,章成志。 学科交叉度的点面关系研究[J]。图书馆论坛,2017(10):64-70。

0 引言

学科交叉是重大科学成就的源泉[1].以百年来诺贝尔科学奖为例,通过学科交叉获得的奖项占41。02%[2].基于学科交叉的重要作用,越来越多的研究者对学科交叉是如何运作的进行研究.学科交叉研究分为宏观态势研究和微观主题研究[3],构成学科交叉研究的面与点.宏观态势研究以Stirling的学科多样性分析框架[4]为基础,研究众多[5];微观主题研究处于起步探测阶段,研究少[6].二者都是交叉学科研究的重要环节,共同构成交叉学科研究的整体框架.然而,基于参考文献和作者的学科交叉测度指标主要是学科交叉宏观态势研究;学科交叉的微观主题研究较少,如学科具体交叉点[7]的测度以及学科交叉主题分布[6];将点与面统筹考虑的学科交叉现象研究更为罕见.研究这些问题有助于从微观层面透析学科交叉过程,特别是交叉知识的集成和演化过程,为预测新的交叉学科和监测学科新兴研究话题提供条件.

在学科交叉研究微观层面,章成志等[8]、徐庶睿等[6-7]利用术语结合引文内容的方法探索文本内容层面的学科交叉现象.徐庶睿等根据学科交叉度和主题学科交叉度分布熵的相关性分布,将学科交叉类型分为界内交叉、工具型交叉和界外交叉[6],该研究存在两个缺陷:样本数据规模小,学科选取量少,实验结果有一定的随机性;相关性分析忽略了众多论文从属于多个学科,实验结果存在缺陷,缺少对比实验.

本研究在徐庶睿等[6]基础上,扩大实验数据规模,针对学科分类可能造成的影响设置对比实验,研究学科交叉的点与面的相关关系.首先,探究在大样本下,宏观学科交叉和微观学科交叉是否存在相关关系;其次,探究学科分类体系对二者关系的影响程度.其中,宏观学科交叉仅学科交叉度[7],微观学科交叉包括平均主题学科交叉度和主题交叉度分布熵[6].

1 研究概述

当前交叉学科逐渐成为科学发展的主流,但多学科(multidisciplinary)、跨学科(transdisciplinary或cross-disciplinary)、交叉学科(interdisciplinary)等相关概念的定义众说纷纭,未达成共识[9].本研究对学科交叉测度的相关工作从引证关系层面和引文内容层面进行评述.

1。1 基于引证关系层面的学科交叉测度

早期对学科交叉进行交叉性测度最大的障碍是有效数据的缺乏[10].Porter等以期刊引用报告(Journal Citation Reports)作为数据基础,使用引用学科分类(Citations Outside Category)为指标对383篇期刊论文的交叉学科性进行测度[10],从文献计量角度对学科交叉进行面上研究,即全局性的学科交叉测度.Stirling指出学科交叉测度的三个维度分别是学科数量(Variety)、学科分类的平均分布程度(Balance)和学科分类间的差异性(Disparity)[4].Porter等以Integration score(整合度)作为综合性的交叉学科测度的指标[11],不仅度量了被引参考文献在不同学科的分布,还度量了学科间的相关性.Rafols等引入新的文献计量体系,通过评价参考文献多样性来对交叉学科性进行间接测定[5].Zhang等考虑学科相似性[12],引入生物多样性测度公式[13],增加了学科分类的数量维度比重.

1。2 基于引文内容层面的学科交叉测度

以引证关系确定学科分类的方法存在诸多问题[7].一方面,参考文献类型多样,数量众多,现有参考文献-学科分类标准不统一,对应体系不能涵盖所有的文献类型和范围;另一方面,通过引证关系挖掘的学科交叉仍然是浅层的、粗糙的.基于此,章成志等[8]、徐庶睿等[6-7]利用术语结合引文内容的方法进行内容层面的学科交叉测度.章成志等利用句法分析和词语的类间分布熵识别学科术语,统计学科间术语包含情况,直接计算学科交叉度[8].由于部分术语的学科属性存在模糊性,徐庶睿等引入术语集,统计引文内容中的引用术语集术语的频次和重复率,间接计算学科交叉度[7].由于学科交叉研究反映出交叉的学科间共有的主题,徐庶睿等根据术语主题分布计算不同主题下的学科交叉度,以及主题学科交叉度的分布熵进行学科交叉分类[6],但实验数据规模小、学科选取量少.

2 研究思路与实现方法

2。1 研究思路

本研究在徐庶睿等[6]的基础上,研究宏观学科交叉和微观学科交叉是否存在相关关系,将交叉学科的宏观态势研究和微观主题研究联系起来,探究其内部规律性.

本研究在梳理实验数据的过程中,发现交叉学科论文往往同时从属于多个学科.例如,PLOS ONE(206-2015)中有3047篇论文既属于学科Biochemistry,又属于学科Biophysics,占Biophysics论文总数61%.在这种情况下,按照文献[7]的方法,不考虑论文学科从属,学科交叉测度结果可能存在较大误差.例如,根据学科A有论文1000,学科B有论文200,共有论文有30篇,按照文献[7],假设利用论文抽样计算学科交叉度,抽取学科A、B论文各30篇计算交叉度,学科交叉度可能计算为1,显然交叉度测度存在抽样误差.因此,学术论文学科分类体系会影响本文的研究目标,特别是针对交叉学科的研究——探究宏观学科交叉和微观学科交叉是否存在相关关系问题.所以,本研究设计对比实验进行比较(见图1).其中,实验组的论文数据经过算法控制,保证论文抽样时学科和学科间不存在相同的论文;对照组的论文数据随机选取,学科和学科之间可能存在一定数量相同的论文.

根据以上思路,本文设计研究框架(见图2).首先,将全文数据中学科信息解析出来,对学科信息进行整理和筛选,设置对比实验.其次,根据对比实验条件抽取全文数据中的引文内容.本文仅将引文内容的范围限定为包含引用标记的引用句,以及引用句的前两句和引用句的后两句,最多共五句话[14].然后进行学科交叉计算,获得学科交叉度、主题学科交叉度和主题交叉度分布熵的计算结果.最后对学科交叉度、主题学科交叉度和主题交叉度分布熵进行相关分析,进行实验组和对照组的对比分析.

2。2 实现方法

(1)学术论文学科信息和引文内容解析.开放获取运动使得获取学术论文的全文本数据成为可能.美国科学公共图书馆(The Public Library of Science,PLOS)致力于生命科学和医学领域文献的开放存取[15],提供XML格式的全文本数据.利用文本挖掘和自然语言处理技术对全文中的学科信息和引文内容信息进行解析和保存.

(2)对比实验设置.根据学科分类信息抽取实验组和对照组数据.实验组中各学科间论文随机且独立;对照组中各学科间论文随机抽取,存在一定数量的重合论文.

(3)学科交叉度计算.利用术语和引文内容的方法进行学科交叉度测度.查找引文内容中存在的术语,进行学科交叉度计算.根据学科引用术语的相似度,从内容分析角度量化表示为学科交叉度[7].任意两个学科D1和D2之间的相似系数Sim(D1,D2)指两个学科引用术语的相关程度.计算方法见公式1,参数定义见文献[7].

将学科交叉度分为学科交叉度和主题学科交叉度[6].学科交叉度是指某两个学科间基于术语集中的全部术语计算得到的学科交叉度;主题学科交叉度是指某两个学科间基于某一主题下的全部术语计算得到的学科交叉度.

(4)主题交叉度分布熵计算.通过统计主题交叉度分布熵分析学科交叉在主题下的不同分布[6].学科交叉主题分布的熵值计算公式见公式2.

其中,ITE(di)为学科交叉di的主题交叉度分布熵,Pij为学科交叉di在主题j上出现的概率,通过公式3计算得到.

其中,Simij为学科交叉di在主题j上的主题学科交叉度.

(5)相关分析.不同类型的变量采用不同的相关系数来度量,常用的相关系数主要有Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数[16].本研究用Spearman相关系数度量宏观学科交叉和微观学科交叉的相关性.Spearman相关系数的检验统计量为Z统计量,其数学定义为:

其中Z统计量近似服从标准正态分布.

3 实证结果分析

3。1 实证数据概述

本研究的实证数据选取自PLoS ONE中的引文内容和《医学主题词表》的术语集.

(1)学术论文学科信息.以PLoS ONE为实证数据来源.PLoS ONE收录论文学科来源广泛,涵盖Biology and life sciences、Computer and information sciences等11个一级学科以及Agriculture、Artificial intelligence、 Atmospheric science等271个二级学科,(http://journals。plos。org/plosone/,获取日期:2017年6月17日)是理想的数据来源.本研究采集了PLOS ONE从2006年12月20日到2016年1月15日出版的论文,共146,291篇.

对全文数据进行解析,抽取论文的学科分类信息并汇总.2006-2016年学术文献全文本数据的标记方式均参照美国图书馆DTD3。0标准,但参考文献标记、来源文献的学科分类标注方式在2006-2016年期间均发生了一定程度的改变[17].

2006-2010年表征来源文献学科分类标识为“Discipline”,来源文献的一级学科分类及其二级学科分类中间采用“/”作为分割标记,共同存放于“<subject>”标签.2012-2015年来源文献的学科分类标注头部标识变化为“Discipline-v2”,来源文献的一级学科分类放于“<subject>”标签,其二级学科位于其下位类位于“<subj-group>”标签.2011年来源文献的学科分类同时存在以上两种标记方式.在2016年来源文献的学科分类标注头部标识在“Discipline-v2”的基础上,开始出现“Discipline-

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v3”标识,来源文献的一级学科分类仍放于“<subject>”标签,其二级学科仍位于其下位类,位于“<subj-group>”标签中.

整理146,291篇学术论文的学科信息,发现99,075(67。72%)篇有对应的学科分类信息.按照提取的二级学科分类体系,对学科下的论文数量进行整理,选取论文数量高于300篇的学科,共获取学科87个.

(2)对比实验设置.本研究设计实验组和对照组进行比较,以分析学科之间共有论文对学科交叉度和主题数量的影响.为保持各学科样本的均衡性,在每个学科下均随机采样300篇学术论文.

实验组数据抽取算法:第一步:对所有论文按照字典{论文:[学科1、学科2……]}键值对的模式进行存贮.第二步:对学科数量为1的论文先进行学科归类.如果某一学科下的归属论文数大于300,则使用随机函数选取300个随机且独立的元素,并将该学科从字典中删除.第三步:循环第二步实验步骤,直到满足条件.

对照组数据抽取算法:使用随机函数选取300个随机且独立的元素.对照组的实验总共选取22,044篇论文,其中论文重合数量最多为58篇(占学科论文数量19。3%),出现在学科Computer modeling 和 Computerized simulations之间.学科间的论文重复统计见表1.随着论文重合数量增加,学科交叉对数量的总趋势是逐渐减少.

(3)学术论文引文内容.对全文数据进行解析,抽取出每条参考文献的基本信息以及参考文献在全文中所对应的引用内容.从26,100篇实验组源文献 获得844,533条引文内容、3,398,611个引文内容句;从22,044篇对照组源文献中获得841,191条引文内容、3,382,833个引文内容句.

(4)术语和术语主题.从2017版本MeSH 获取医学术语142,968个,见文献[7].

3。2 结果分析

3。2。1 学科交叉度和平均主题学科交叉度相关性

计算学科交叉度和主题学科交叉度.选取的医学主题词表有115个主题,取主题学科交叉度的均值,即平均主题学科交叉度进行统计,实验组结果见图3.随着学科交叉度逐渐增加,平均主题学科交叉度也逐渐增加.学科交叉度和平均主题学科交叉度呈现出明显的正向线性相关性.对学科交叉度和平均主题学科交叉度进行Spearman相关性分析,结果显示变量之间的相关系数为0。897(p<0。01),说明宏观学科交叉度越高,微观学科交叉度也越高.

3。2。2 学科交叉度和主题学科交叉度分布熵值的相关性

计算学科交叉度和主题交叉度分布熵,实验组结果见图4.随着学科交叉度逐渐增加,主题交叉度分布熵也逐渐增加.学科交叉度和主题交叉度分布熵呈现出明显的正向指数相关性.对学科

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交叉度和主题交叉度分布熵进行Spearman相关分析,结果显示变量之间的相关系数为0。797(p<0。01),说明宏观学科交叉度越高,微观学科交叉度分布越均匀.

在徐庶睿等[6]的实验结果中,由于只选

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取6个学科,形成15组交叉学科,15组学科交叉呈现出明显的聚类特征,即界内交叉、工具型交叉和界外交叉.本实验选取87个学科,共生成3741组交叉学科,这些交叉学科之间的距离紧凑,没有呈现出明显的聚类效果,可能原因是学科选取较为均匀,各类学科都有涉及.

3。2。3 实验组和对照组数据结果比较

根据图5的a图和b图可得实验组和对照组的数据集形状基本相似,趋势线重合度高,说明学科共有论文对学科交叉度和平均主题学科交叉度、和主题交叉度分布熵的相关性影响小,而且拟合公式近似.图a中实验组的拟合公式为y=0。39x+0。31,拟合优度R2=0。80;对照组的拟合公式为y=0。40x+0。31,拟合优度R2=0。77.图b中实验组的拟合公式为y=0。21ln(x)+6。68,拟合优度R2=0。66;对照组的拟合公式为y=0。22ln(x)+6。70,拟合优度R2=0。64.表明学科分类对学科交叉宏观和微观主题关系的影响较小.实验组的分布比对照组更分散,主要表现在图5(a)和(b)趋势线右下方均有较多远离趋势线的点,原因可能是对照组是随机抽取的,存在学科共有论文影响学科交叉度的计算结果.

4 结论与研究展望

本研究利用术语结合引文内容的方法,从内容层面分析学科交叉度和平均主题学科交叉度、学科交叉度和主题交叉度分布熵之间的相关性,针对共有论文设置实验组和对照组进行结果比较,主要研究结果如下:

(1)学科交叉度和平均主题学科交叉度呈正相关,和主题交叉

学科交叉度的点面关系研究
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度分布熵呈正相关.这说明当学科之间发生交叉时,学科之间的交叉程度越高,学科主题交叉程度越高,且主题学科交叉度的分布会更均匀.这种正相关的关系一定程度上反映了在时间上学科之间的交叉可能是循序渐进的关系;在范围上学科之间的交叉发展存在均衡性.

(2)学科间共有论文对学科交叉度和平均主题交叉度,以及学科交叉度和主题交叉度分布熵之间的相关性影响较小.对比实验的趋势线重合度高,拟合公式近似.共有论文影响小的可能原因:一是由于选取学科的数量足够多,已消减学科间共有论文的影响;二是可能由于学科论文选取数量限制为300篇以及学科论文之间的重合度较小(学科间重合最多的论文数量为58篇,占学科论文数量的19。3%),仍然无法准确反映出学科共有论文对学科交叉的影响,未来工作中需要考虑更多量级的样本数据.本研究的实验组和对照组样本存在随机性,未来工作中需要通过反复多次抽样,求取抽样结果的均值,以弥补本实验样本抽取的随机性.

本研究通过研究学科交叉度和平均主题学科交叉度,以及学科交叉度和主题交叉度分布熵之间的相关性,在一定程度上联结了交叉学科的宏观态势研究和微观主题研究,发现学科交叉过程中总体交叉和部分(主题)交叉的正相关性.下一步研究将引入时间维度,探究学科交叉在时间维度上呈现出的动态规律性.本研究存在一些局限,如为了简化实验,只研究两个学科之间的学科交叉程度,但在科学体系中,交叉学科的产生可能不仅仅来之两个学科,而是更多学科知识的整合,未来考虑更多学科之间的交叉情况,以获得更有效和更一般性的结论.

[ 参考文献 ]

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