科学结构图谱2021_126页_12mb

报告摘要

科学结构图谱分析总结

核心内容

科学结构图谱是用于揭示科学研究领域及其演变规律的可视化工具，通过高被引论文的同被引关系进行聚类分析，以展现科学知识的宏观结构和相互关系。本报告使用深度学习模型改进了网络聚类与可视化算法，使得科学结构分析更加均匀、准确和细致。研究覆盖2012～2017年的数据，包含10223个研究前沿和1169个研究领域，为科学研究提供了全面的图谱分析。

主要观点

科学结构的演变趋势
- 科学研究领域数量持续扩大，研究前沿和研究领域的数量逐年增长。
- 新兴研究领域不断涌现，如“肠道微生物”“肿瘤免疫治疗”“深度学习”等。
- 学科交叉性增强，研究领域之间的关联更加紧密，且交叉学科比例较高。
- 传统学科与新兴领域的界限逐渐模糊，研究主题更加多元化。
研究领域的分类与特征
- 研究领域分为多个大类，如“天文学与粒子物理”“化学与材料科学”“生命科学”“工程科学”“社会科学”等。
- 每个研究领域通过特征词进行描述，以反映其研究主题。
- 研究领域之间的关联程度通过热力图和布局图直观呈现，颜色与论文密度相关。
研究领域的学科交叉性度量
- 引入了第三代学科多样性指标 $2^{D} S$ 来度量研究领域的交叉程度。
- 学科交叉性高的领域包括“免疫学”“生物与生物化学”“药理学与毒理学”等。
- 交叉学科研究领域的数量在三个时期中呈下降趋势。
国家科研活跃度分析
- 中国及代表性国家在科学结构图谱中的活跃度有所变化，部分领域如“环境治理”“纳米生命科学”“先进能源”等表现突出。
- 国家核心论文份额和施引论文份额反映了各国在科研活动中的影响力。
国际合作趋势
- 国际合著率反映了各国在科学研究中的合作程度。
- 中国与国际间的合作呈现上升趋势，尤其在交叉学科和新兴领域。

关键信息

研究方法

同被引聚类：基于高被引论文的同被引关系，进行聚类分析，形成“研究前沿”和“研究领域”。
深度学习模型：用于提取高维特征，提高聚类的均匀性和准确性。
t-SNE算法：用于高维数据的降维与可视化，提高局部特征的揭示能力。
C-Value方法：用于特征词的自动提取，辅助研究领域命名与分析。

数据说明

高被引论文：指过去10年中被引频次位于Top 1%的论文。
研究前沿：基于同被引关系聚类生成的论文集合。
研究领域：在研究前沿基础上进一步聚类得到的论文集合。
核心论文：研究领域中的高被引论文。
施引论文：引用核心论文的论文。
国家核心论文份额：某国发表的核心论文数占世界核心论文数的比例。
国家施引论文份额：某国引用核心论文的论文数占世界引用核心论文数的比例。
国际合著率：某国有多国合著的论文数占该国总论文数的比例。

科学结构图谱

2012～2017年科学结构图谱：包含1169个研究领域，覆盖96%的高被引论文。
热力图：用于表示研究领域的密度分布，颜色越暖表示密度越高。
布局图：通过深度学习模型确定研究领域的坐标，反映其关联程度。
研究领域演变轨迹：通过重叠度分析，展示研究领域在不同时间窗口的演变关系。

新兴热点与交叉领域

新兴研究领域：包括“肠道微生物”“肿瘤免疫治疗”“深度学习”“极端气候变化”“页岩气”等。
交叉学科：如“纳米生命科学”“生物与化学交叉”“信息与生命科学交叉”等。
对技术创新有影响的研究领域：包括“先进能源”“环境治理”“纳米材料”“机器学习”等。

研究领域群组与分布

研究领域群组：根据研究前沿的聚类结果，将研究领域划分为不同的群组，如“天文学”“量子物理”“纳米材料”“生命科学”等。
学科分布：各学科的研究领域数量和占比基本稳定，但交叉学科的比例在三个时期中逐渐下降。
重点研究领域：包括“量子物理”“机器学习”“无线通信”“粒子物理”“有机合成方法”“系统与控制”“冠心病”“表观遗传调控”等。

国家科研活跃度

中国与代表性国家：在多个研究领域中表现活跃，如“环境治理”“纳米生命科学”“先进能源”等。
核心论文份额：中国在多个研究领域中占据一定比例，反映了其科研实力。
施引论文份额：中国引用核心论文的比例有所上升，表明其科研影响力增强。
国际合作：中国与国际间的合作在多个领域中增加，尤其在交叉学科和新兴领域。

未来展望

科学结构图谱的持续发展：随着数据的积累和算法的改进，科学结构图谱将更加细致和准确。
学科交叉研究的重要性：交叉学科研究将在未来科技创新中发挥更大作用。
新兴领域的潜力：如“肠道微生物”“肿瘤免疫治疗”“深度学习”等，具有较大的研究潜力和应用前景。

附录与参考资料

附录1：中国、美国高科研活跃度研究领域。
附录2：中国、美国论文份额排名前10的学科交叉研究领域。
附录3：中国、美国论文份额排名前10的新兴热点研究领域。
术语解释：包括“科学结构图谱”“高被引论文”“研究前沿”“研究领域”等关键术语。

结论

科学结构图谱为揭示科学研究的宏观结构和演变趋势提供了直观的可视化工具。通过深度学习和机器学习方法，提高了聚类的准确性和可视化效果，使得研究领域之间的关系更加清晰。研究领域数量持续扩大，学科交叉性增强，新兴研究领域不断涌现，对技术创新有重要影响。中国及代表性国家在多个研究领域中表现出较高的活跃度，国际合作趋势增强，未来将更加重视交叉学科和新兴领域的研究。

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