信息来源特征对科学知识采纳的影响研究 ——基于专利引用的视角.pdf
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1、收稿日期:基金项目:国家自然科学基金项目“引文扩散理论及实证研究”(项目编号:)。作者简介:石静(),女,博士研究生,研究方向:科技创新与知识发现、大数据分析。吴柯烨(),男,硕士研究生,研究方向:科学计量与技术预测。孙建军(),男,教授,博士生导师,研究方向:网络信息资源管理、大数据分析。信息管理与知识管理信息来源特征对科学知识采纳的影响研究 基于专利引用的视角石 静,吴柯烨,孙建军,(南京大学数据智能与交叉创新实验室,江苏 南京;南京大学信息管理学院,江苏 南京)摘 要:目的 意义 科学研究为技术创新提供知识基础,技术创新吸收利用科学知识是重要的技术创新方式。在技术创新过程中被采纳的科学知
2、识,作为基础研究与技术创新的桥梁,其特征对采纳效果的提升发挥着重要作用。前人研究证明,知识的来源特征作为一种便捷的价值呈现方式,会对受众的注意力分配与信息筛选过程产生影响。但这种影响在从科学到技术这一跨界信息传播过程中是否存在、有何表现,仍待探究。方法 过程 本研究从专利引用论文的视角探究技术对科学知识的采纳,构建 年全领域专利引用论文的数据集,测度科学知识的来源特征,分析其分布情况、变化趋势,并进一步构建回归数据集,使用回归模型,探究来源特征对采纳强度、采纳速度、采纳广度的影响。结果 结论 结果显示:科技融合创新成为趋势,创新活动更加精细化,科学知识被技术采纳的速度提升,但广度与强度降低;科
3、学知识来源特征显著影响采纳效果,来自更高影响力生产者与传播者的科学知识,效果更好;科学知识的技术采纳过程具有明显的学科领域差异,实践性较强的领域科学知识利用虽然更多、更迅速,但这些知识往往不能产生较强的技术影响力。关键词:科技创新;知识采纳;来源特征;效果评估;专利引用:中图分类号 文献标识码 文章编号 (),(,;,):,年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,:,:;科学知识在技术创新过程中被采纳进而推动创新,作为基础研究赋能社会发展的一种重要方式,在学界一直受到广泛关注。早在 年,等就证明了技术创新发展对基础科学研究的广泛依赖。之后,等进一步指出科学技术依赖关系存在领域差异,生物科技、生物医
4、药、化学等领域的科学与技术,具有较高的依赖与较强的联系,有的甚至已经形成了独特的转化创新模式。例如医学领域中的转化医学(),就是转化创新的典型模式之一,这种模式下,基础研究与临床研究紧密联系、快速转化,大大提升了相关领域基础研究成果向临床研究的转化效率,通过药物研发、疾病诊断等方式为人类社会作出巨大贡献。学者将生物医学领域中此类“”的研究称为“转化科学”()。随着研究的推进,对技术对科学知识采纳过程的关注逐渐扩散至广泛的科学领域,如何促进科学知识的技术采纳,提升基础研究的实践价值与技术创新的研发效率,成为重要议题。然而,在实际创新过程中,并非所有有价值的科学知识都能被技术采纳,对被采纳知识及其
5、特征进行研究,有助于理解科学技术关联创新机制,提升科技转化效率。知识采纳模型(,)强调信息接受者通过感知知识的有用性决定是否采纳知识,这种感知有用性的决定因素包括知识自身特征和信息来源特征。前人关于科学知识采纳的研究证明:科学知识所处领域与其研究主题对采纳过程有显著影响,生物医药领域、交叉学科领域,以及主题更加基础、新颖的科学研究,更容易取得较好的采纳效果。但在实际的知识采纳过程中,质量高的文章并不一定会给信息接受者更高的有用性感知。知识的来源特征或许能够提供解释,其已经被证明在信息选择、传播与接受过程中产生重要影响。因为相比较,难直接观测、需要耗费精力的内容特征,来源特征比较容易观察,以一种
6、直观便捷的方式(如来源可信度、社会声望)反映知识价值,用户不需要具备大量知识存储和付出过多的注意力,就可以做出选择。尤其是在当前科学信息过载的时代,人们更倾向于通过外围因素()处理信息。在技术创新过程中,科学知识搜索是知识采纳的首要环节,且作为典型的知识密集型活动,在海量的科学知识中检索、筛选、定位到有用的知识,对技术人员的知识、精力要求均较高。技术人员进行相关检索后,往往难以仔细考察每一条科学知识的具体内容,此时信息来源特征很可能通过较为省力的外围路径辅助知识筛选。基于此,本文认为类似于信息来源特征对传播过程的影响机制,科学知识来源特征对其采纳过程可能也存在超出预期的影响,导致具有相同内容的
7、科学知识产生不同的技术采纳效果。为了验证这一假设,本研究基于专利引用的视角,构建全领域技术采纳科学知识的数据集,测度科学知识的信息来源特征,探究来源特征对技术采纳效果的影响。相关研究综述 技术创新采纳科学知识的影响因素技术采纳科学知识的影响因素主要可以分为两类:科学知识的自身特征、创新团队的社会学特征。科学知识的自身特征主要基于知识视角,关注科学知识自身的内容特征。的研究证明,科学知识的基础性()会影响技术对科学知识采纳,相比生物医药领域中的临床研究,基础研究更容易通过被专利引用的方式支持技术创新;基 年 月第 卷第 期信息来源特征对科学知识采纳的影响研究,础性更强的分子生物学和生物技术术语(
8、如细胞、基因等)更易被专利引用,但临床性更强的术语(如病人等)更不易被引用,进一步证明了知识基础性特征对科学知识采纳的正向作用。此外,科学知识的创新性()也被证明能够促进科学知识被技术利用,产生直接的技术影响,不仅能够更多地被专利引用,而且速度更快,涉及技术领域更广泛。创新团队的社会学特征则主要从社会学视角出发,关注创新团队的社会学特征。有研究证明,团队成员的种族差异性大,不仅能带来异质化的知识,还能够促进国际合作,扩大国际影响力,因此更容易产生高质量的科学知识,产生更大的技术影响。性别作为一个在科学评价领域备受关注的特征,也在科学知识采纳中被证明有显著的正向效应,科学论文中的第一作者往往是知
9、识的主要贡献者,而最后一名作者往往是通讯作者,对论文本身质量和影响力有重要影响,研究证明这两个位置的作者性别为男性的科学论文更易被专利引用。信息来源特征及其影响信息源选择是信息搜寻行为的首要环节,用户通过观察信息源的特征对信息质量进行感知,进而作出信息选择。等提出,来源特征与内容特征对个体行为具有不同的影响机制,必须分开讨论。最具代表性的解释机制是详尽可能性模型(,),模型将用户的信息处理模式分为中心路径与边缘路径,内容特征通过中心路径起作用,往往需要大量的精力与资源投入,对用户自身能力要求也较高;来源特征通过外围路径产生影响,对用户能力、精力要求较低,。在信息量爆炸的当今社会,可选择的知识来
10、源很多,因此,为了降低信息处理成本,人们在信息选择时会更容易受到来源特征的影响。作者特征在信息选择与接受过程中的重要作用已经在多个情境下得到验证。例如,在舆情信息传播中,新闻内容相似的情况下,用户对来自权威机构的政治新闻感知可信度更高;在健康社区中,信息传播会受到信息发布者特征的影响,来自权威机构、知名医生、专业医护人员、高学历医疗从业者的健康信息会获得更多的关注与认可;在社交网络社区中,来自意见领袖的信息更容易获得用户信任,传播范围更广。除了作者之外,对于科学知识而言,期刊特征也是信息来源的重要标志,论文所属期刊反映了科学共同对其传递科学知识相关性、专业性和可信度的判断。例如,发表在影响因子
11、较高期刊上的文章往往被更多论文引用,被认为有更强的有用性,也更有可能被专利采纳,还更有可能激发突破性的技术创新,。在高水平期刊多次发表文章的科研工作者,往往被认为有更多的知识积累、更强的创新能力,其产出的创新成果往往被高估,带来额外收益。研究设计 数据获取与处理研究数据来自微软学术知识图谱(,)、(年春季版)和专利论文引用数据(,),关联 个数据集共同构建技术采纳科学知识的数据集。是目前最具规模与影响力的学术知识图谱,包含亿级学术论文的元数据信息,为学术研究提供了广泛支持;是来自欧洲专利局()的全球专利数据库,包含全球专利申请及相关活动的书目信息;数据集则是 等关联 数据与 数据,基于概率算法
12、所构建的论文专利引用数据集。本文首先从 数据提取截至 年的全部专利论文引用关系,用于表征技术对科学知识的采纳。删除存在字段缺失的数据,共得到 条记录,每条记录称为一次“采纳事件”,事件内容为:论文,专利,采纳时间。之后,将引用关系中的论文 与 数据进行匹配,得到这些论文的全部元数据,将引用关系中的专利 与 数据匹配,得到专利的全部元数据,以备后续指标测度使用。数据集构建过程如图 所示。变量定义与测度在科学知识刚被生产出来时,其影响力或价值指标(例如引用量)无法被即时观察,此时人们更倾向使用与科学知识自身相关的特征协助判断知识价值。基于此,本研究从知识生产者与知识传播者两个维度,分别提出作者影响
13、力与期刊影响力两个指标,作为科学知识的来源特征。二者均是科学 年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,图 采纳事件数据集构建过程知识被生产出来时,就已经具备的“原生”特征,不会受到刊载之后传播过程的影响,也不存在时滞性。其中,作者影响力反映科学知识生产者在创新系统中的积累优势,这种优势往往通过其历史创新活动获得,可以增加其后续成果在系统内的显示度,带来更高的技术采纳概率,文中通过作者过去所发表的论文总量测度。而期刊影响力在很大程度上反映了科学知识的质量,在创新系统内具有较强的引导性,使用期刊影响因子测度。期刊影响因子(,)指特定期刊过去两年中发表全部文章的年平均被引用次数,是评估学术期刊影响力的有
14、用工具。无论是作者影响力还是期刊影响力,都是动态变量,会随着时间的推移发生变化,为了更准确地反映其对采纳效果的影响,均采用动态测度方法,针对每条记录,计算截止论文被专利引用当年,作者和期刊的影响力。针对采纳效果,本文从强度、速度、广度 个维度进行测度。采纳强度,通过科学论文在专利中的被引次数测度,反映科学知识对技术创新所做的贡献大小;采纳速度,计算科学论文自发表到首次被专利引用时间差的倒数;采纳广度,计算引用该科学论文的技术领域个数,反映科学论文的技术影响范围。上述全部变量描述及测度方法如表 所示。表 变量定义与测度变量分类变量名测 度 方 法解释变量作者影响力截至采纳当年,科学论文的全部作者
15、发表论文数量的平均值期刊影响力科学论文所刊载期刊在采纳当年影响因子的值被解释变量采纳强度引用科学论文的专利数量采纳速度(科学论文首次被专利引用的年份科学论文的发表年份)采纳广度引用科学论文的专利所属 分类(采用 位 代码)的个数其他变量发表年份科学论文的发表年份学科分类科学论文所属学科类别(采用 学科分类)内容主题科学论文题目所反映的主要研究内容文章页数科学论文的总页数文章作者数科学论文的去重作者总数 年 月第 卷第 期信息来源特征对科学知识采纳的影响研究,结果分析 描述性统计分析 技术采纳科学知识的发展趋势图 展示了专利引用论文数据的时间分布情况,图中红色实线是引用数量,黑色实线是每年被技术
16、采纳的科学论文数量,黑色虚线是每年引用科学论文的专利数量。图 展示了被采纳的科学论文的比例变化,绿色柱状图是各年全部科学论文的数量,黑色折线是当年被采纳的科学论文数量占全部论文数量的比例。首先,自 年起至 年,技术创新采纳科学知识一直呈现快速增长趋势,尤其是在 年后的 年间大幅增长至 万次。年后,采纳次数骤降,科学创新速度经过早期爆发后增速放缓,科学知识生产总量降低是其主要原因;其次,由于任一科学论文可能会被多次采纳,采纳事件数量远超被采纳论文数量,前者大约是后者的 倍,且被采纳论文占比最高也不超过,尤其是在科学知识总量大爆发时期,科学知识被采纳的比例却直线下降,说明大多数科学知识并未直接发挥
17、技术价值。技术采纳科学知识的领域差异图 和图 展示了采纳事件的科学领域与技术领域分布。其中科学领域的划分采取 所建立的映射,将 个 的学科分类重新分类到 个大领域,消除了原本学科体系中的模糊分类,整体准确率达到;技术领域则采用施引专利所属的 大类。图 采纳事件的时间分布(年)图 被采纳论文的占比变化图 采纳事件的科学领域分布 年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,图 采纳事件的技术领域分布 图 展示了 个科学领域中被专利引用的论文数量分布以及被引用论文占全部论文的比例分布。显然,医学、生物学、化学、工程学和物理学等领域的采纳事件发生较频繁,其中,医学领域有高达 万科学论文被专利引用;生物学论文被
18、技术采纳的比例最高,有 的论文被专利引用。图 显示,“化学;冶金”“人类生活必需品”“物理”个技术领域对科学知识的吸收最多,无论是绝对数量,还是相对比例均如此。科学知识的相对影响力分析进一步地,本节考察不同领域的科学知识对技术领域的影响力。借鉴相对消费指数(,)测度某领域科学知识对某领域技术创新的相对影响力,对于一个给定的技术领域()和科学领域(),测度科学领域 的论文被技术领域 引用的相对比例,具体见式()。()其中,表示科学领域 对技术领域 的相对影响力。其中,表示 年份,表示 年份科学领域 被技术领域 引用的论文数,表示 年份科学领域 的全部论文数量,表示 年份技术领域 引用的全部论文数
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