> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 科研分类与结构化数据的价值总结 ## 核心内容概述 本报告由科睿唯安科学信息研究所（ISI）发布，探讨了科研分类与结构化数据在科研信息管理、评估与决策中的关键作用。报告重点分析了科研数据的分类体系、引文分析方法、国际合作的影响、以及如何将科研数据映射至国家评估体系与可持续发展目标（SDG）等外部框架，以提升科研分析的准确性、可比性与实用性。 --- ## 主要观点与关键信息 ### 1. 科研分类的定义与重要性 - **定义**：科研分类是将科研成果（如期刊论文、会议论文、图书等）按学科、领域、研究方向等进行系统划分的过程。 - **重要性**： - 结构化数据是科研分析的基础，确保分析结果的可信性。 - 元数据的完整性和一致性对研究发现与评估至关重要。 - 科睿唯安通过 Web of Science 核心合集，构建了 254 个细分类别与 22 个宽泛类别（ESI），以支持多维度科研分析。 ### 2. 科研文化与研究文献 - **文献类型差异**： - 自然科学主要依赖期刊论文与综述。 - 工程技术以会议论文为主。 - 人文艺术则以图书和专著为主。 - **引文模式差异**： - 不同学科的引文增长速度与时间窗口不同，影响引文分析的可比性。 - 需要考虑文献类型对分析结果的影响。 ### 3. 科研分类对引文分析的重要性 - **学科规范化引文影响力（CNCI）**： - 将引文数据按学科、年份与文献类型进行规范化，以提升分析的可比性。 - 原始引文数据存在偏差，CNCI 有助于更准确地反映研究影响力。 - **时间变量**： - “在线发表”日期作为新变量纳入分析，有助于提升研究发现的时效性与全面性。 ### 4. 引文网络如何识别学科分类 - **自上而下分类**： - 基于期刊之间的关联性、内容相似性与交叉署名关系，构建稳定、精细的分类体系。 - **自下而上分类**： - 基于引文网络的相似性，构建动态、主题导向的分类体系（如“引文主题”）。 - 该方法可识别“新兴主题”，为科研趋势分析提供支持。 ### 5. 跨内容学科分类 - **“研究主题”分类体系**： - 通过文本内容（标题、摘要、关键词）进行语义相似性分析，实现跨平台、跨内容的统一分类。 - 适用于学术出版物、专利、基金项目等多种科研产出类型。 - **跨平台整合**： - 为科研机构提供统一的分析框架，支持多类型成果的整合与评估。 ### 6. 将数据类别映射至国家评估体系 - **映射机制**： - 建立国际分类体系（如 Web of Science）与国家分类体系（如 RAE、ERA）之间的映射关系。 - 通过“交叉映射”方法，提升国家间科研成果的可比性。 - **案例分析**： - 英国 RAE 评估中，期刊在多个评估单元中被重叠使用，映射方法有助于揭示学科间的关联性。 ### 7. 将科研元数据映射至发展目标 - **可持续发展目标（SDG）映射**： - 将 SDG 与“引文主题”“研究主题”进行匹配，实现科研成果与社会目标的对接。 - 支持对 SDG 框架下科研贡献的量化分析与长期追踪。 - **方法论**： - 结合自动聚类与专家评审，确保分类的准确性与灵活性。 ### 8. 国际合作的分类 - **国际合作对科研影响力的影响**： - 国际合作论文的被引频次通常高于国内论文，需将其纳入可比分类维度。 - 科睿唯安开发了“合作性学科规范化引文影响力”（Collab-CNCI）指标，用于区分不同合作模式的论文。 - **分类维度**： - 国内合作、国际双边合作、国际多边合作（四方及以上）。 - 国际合作比例提升显著，尤其在欧美国家。 ### 9. 结论：结构化科研活动数据的重要性 - **结构化数据的核心价值**： - 是实现可信检索、发现与评估的基础。 - 有助于科研管理、政策制定与战略决策。 - **应用价值**： - 提供更全面、可解释的科研分析框架。 - 通过“同类可比”原则，确保不同科研成果之间的公平比较。 --- ## 对科研人员的意义 - **提升信息获取效率**：分层分类体系有助于快速定位关键信息。 - **实现公正评价**：规范化指标（如 CNCI、Collab-CNCI）避免因学科、年份与合作模式差异导致的误导性比较。 - **增强成果转化**：跨内容分类支持科研成果与实际应用（如专利、政策）的对接，明确科研的社会影响力。 --- ## 对科研分析人员的意义 - **支持数据驱动决策**：通过结构化数据与分类体系，提供透明、可比的分析基础。 - **构建一致分析框架**：统一分类体系与映射机制，实现不同机构、国家间的绩效指标一致性。 - **提升科研叙事能力**：通过主题分析，将研究能力、合作模式与影响力串联，支持战略决策与政策制定。 --- ## 未来展望 - **动态分类体系**：随着科研文化与数据结构的变化，分类体系需要持续更新与优化。 - **跨平台整合**：推动科研数据在不同来源与类型间的统一组织，以支持更广泛的知识发现与应用。 - **国际合作评估**：国际合作已成为科研评估的重要维度，需进一步纳入分类体系与分析框架。 --- ## 附注 - **数据来源**：Web of Science 核心合集、InCites、ESI、SDG 等。 - **合作案例**：ISI 与 CWTS 合作开发了“引文主题”体系；与英国 RAE 评估机构合作建立分类映射机制。 - **参考文献**： - Adams J., Pendlebury D., Szomszor M. (2020). The value of bibliometric databases. - Filchenko D., Pendlebury D., Quaderi N., Adams J. (2024). A responsible framework for evaluating the societal impact of research. - Szomszor M., Adams J., Pendlebury D., Rogers G. (2021). Data categorization. - Adams J., Potter R., Filchenko D. (2025). Unlocking the efficiency of international research collaboration.