邁向有效的科研人員知識廣度文獻計量指標

核心概念

本文提出了一種基於知識空間的科研人員知識廣度測量方法，並使用語義相似性網路對其進行了操作化，通過與已知研究主題發生重大變化的科研人員的外部驗證數據和自我引用數據進行比較，驗證了該方法的有效性。

摘要

文獻類型

這是一篇研究論文，包含摘要、引言、方法、結果、討論和結論等部分。

研究目標

• 本文旨在為「科研人員知識廣度」這一概念提供一個有效的文獻計量指標。
• 作者認為，現有的指標在衡量科研人員知識結構的廣度和動態變化方面存在不足，缺乏經驗驗證。

方法

• 作者採用「知識空間」的方法，利用SPECTER語義文本嵌入技術，將每篇出版物定位在一個共同的知識空間中，並根據其內容計算出版物之間的語義相似度。
• 作者提出了幾個候選指標，包括：
  • 出版物之間的平均餘弦相似度
  • 每篇出版物與其他出版物之間的最小相似度（最遠鄰居相似度）
  • 每篇出版物與其他出版物之間的最大相似度（最近鄰居相似度）
  • 出版物相似性網路的平均最短路徑長度
  • 基於作者貢獻加權的最遠鄰居相似度
• 作者使用HFSP跨學科獎學金獲得者的出版物數據作為外部驗證數據，並將其與隨機選擇的具有相似特徵的科研人員進行匹配比較。
• 作者還使用了自我引用數據作為內部驗證數據，計算了自我引用率、已實現自我引用率和自我引用網路的標準化平均連通組件大小等指標，並將其與候選知識空間指標進行了相關性分析。

主要發現

• 外部數據驗證結果顯示，基於作者貢獻加權的最遠鄰居相似度指標能夠有效區分已知具有較高知識廣度的科研人員和隨機選擇的科研人員。
• 內部數據驗證結果顯示，該指標與已實現自我引用率和自我引用網路的標準化平均連通組件大小指標呈顯著正相關，表明知識廣度較高的科研人員傾向於較少引用自己的先前論文，其自我引用網路也較不密集。

主要結論

• 基於知識空間和語義文本嵌入技術的科研人員知識廣度測量方法是有效的。
• 基於作者貢獻加權的最遠鄰居相似度指標是一個可靠的知識廣度指標。

研究意義

• 本研究為科研人員知識廣度的測量提供了一種新的、經過驗證的方法，有助於推動該領域的發展。
• 該方法可以應用於研究不同學科、職業階段、研究機構類型和部門的科研人員知識廣度分佈，以及知識廣度與其他社會和認知特徵之間的關係。

局限性和未來研究方向

• 本研究的樣本量有限，未來需要使用更大規模的數據集進行驗證。
• 未來可以探索其他語義文本嵌入模型和知識空間構建方法，以進一步提高測量精度。

統計資料

控制組（匹配作者）論文的平均餘弦相似度為 0.67，標準差為 0.06。
治療組（CDF 研究員）論文的平均餘弦相似度為 0.63，標準差為 0.06。
在 72% 的配對中，控制組的平均餘弦相似度值大於治療組。
加權最遠鄰居指標的效應量約為 -0.85。
簡單自我引用率與加權最遠鄰居指標的皮爾遜相關係數為 r = -0.04 (p < 0.01; 95% CI: [-0.05, -0.04])。
已實現自我引用率與加權最遠鄰居指標的皮爾遜相關係數為 r = 0.40 (p < 0.01; 95% CI: [0.40, 0.41])。
自我引用網路的標準化平均連通組件大小與加權最遠鄰居指標的皮爾遜相關係數為 p = 0.40 (p < 0.01; 95% CI: [0.39, 0.40])。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Towards a valid bibliometric measure of epistemic breadth of researchers

by Paul... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.02005.pdf

深入探究

如何將該測量方法應用於其他領域，例如藝術或人文學科？

將此測量方法應用於藝術或人文學科需要克服一些挑戰，並進行相應的調整：

數據來源: 藝術和人文學科的知識生產形式與 STEM 領域有所不同。除了學術期刊論文外，還需考慮書籍、專著、藝術作品、展覽、表演等多種形式的成果。數據收集和整理將更加複雜。

語義嵌入模型: SPECTER 模型是基於科學文本訓練的，不一定適用於藝術和人文學科。需要使用針對這些領域文本數據訓練的語義嵌入模型，例如基於藝術史、文學批評、哲學文本等訓練的模型。

知識空間的建構: 藝術和人文學科的知識結構可能與自然科學有所不同，更強調詮釋、批判、歷史脈絡等方面。在建構知識空間時，需要考慮這些學科特點，並選擇合適的指標來衡量作品之間的語義相似性。例如，可以使用主題模型、風格分析、影響關係等方法。

知識廣度的定義: 在藝術和人文學科中，知識廣度的定義可能更加多元化，需要根據具體學科和研究問題進行調整。例如，可以考慮研究者涉獵的不同藝術風格、流派、歷史時期、理論視角等。

總之，將知識空間方法應用於藝術和人文學科需要仔細考慮這些領域的特殊性，並對方法進行相應的調整。

是否所有學科的知識空間都同樣適合使用語義相似性網路來表示？

並非所有學科的知識空間都同樣適合使用語義相似性網路來表示。

適用性高的學科: 語義相似性網路較適合於知識結構相對穩定、概念定義較清晰的學科，例如自然科學、工程學、醫學等。在這些領域，學術論文通常包含明確的研究問題、方法和結論，便於提取關鍵詞和語義信息。

適用性較低的學科: 對於知識結構較為鬆散、概念定義模糊、強調主觀詮釋和批判性思維的學科，例如人文學科、社會科學的一些領域，僅使用語義相似性網路來表示知識空間可能不夠全面。

這些學科的知識生產形式更加多樣化，除了學術論文外，還包括書籍、專著、評論、藝術作品等。
研究者更注重對已有知識的詮釋、批判和創新，而非對客觀世界的描述和解釋。
學術爭鳴和不同觀點的碰撞是這些學科發展的重要動力。
因此，在應用語義相似性網路表示知識空間時，需要根據學科特點進行調整，並結合其他方法來更全面地刻畫知識結構。

如果將科研人員的合作關係納入考量，是否會影響知識廣度的測量結果？

將科研人員的合作關係納入考量，會影響知識廣度的測量結果，並且有可能提高測量的準確性。

合作關係反映知識交流: 科研合作往往意味著不同知識背景和專業領域的研究者之間進行交流和融合。將合作關係納入考量可以更全面地反映研究者接觸和吸收不同領域知識的情況。

測量方法: 可以通過分析研究者的合作網絡，例如共作者網絡，來獲取其合作關係信息。例如，可以計算研究者的合作網絡的網絡指標，例如網絡密度、中心性、網絡異質性等，來衡量其合作關係的廣泛程度和跨學科程度。

影響:

如果一個研究者與來自不同領域的學者有廣泛合作，即使其獨立發表論文的知識跨度不大，也應被視為具有較高的知識廣度。
反之，如果一個研究者只與同一領域的少數學者合作，即使其論文涉及多個主題，其知識廣度也可能相對較低。
總之，將科研人員的合作關係納入考量可以更全面、準確地衡量其知識廣度，更好地反映其在跨學科研究中的貢獻。