以合作预测为特征的科技合作理论研究及实证--以生物医学为例

Knowledge, technology, and resource sharing through R&D collaboration is the inevitable choice for the scientists who are dedicated to R&D activities. Based on the completed case studies of R&D collaboration in oncology and cardiovasology research fields: Firstly, we develop insights into the traditional theoretical system of R&D collaboration, i.e. what is it, how can it be measured, what motivate it, what factors influence it, and what are it's benefits? Secondly, we place emphasis on proposing and establishing a new theory of R&D collaboration evolution and prediction. We apply the theories of link prediction in complex networks to "homogeneous scholarly network" in which nodes represent scientists and edges represent co-authorships/co-inventorships between scientists, then make predictions about the latent collaboration relationships by using the topological features between scientists in this network. More importantly, we make an attempt to propose the concepts and measures of "topological paths" for scientists in heterogeneous network, in which the nodes consist of scientists, papers/patents, and topics. Then, we predict collaboration relationships in heterogeneous network based on these "topological paths". The theory of R&D collaboration evolution and prediction is a necessary complementarity to the traditional theoretical system. Finally, we conduct an emprical study of R&D collaboration in biomedical fields by combining survey and scientometrics analysis so as to refine the theoretical system of R&D collaboration. The results, especially those from the collaboration relationships prediction will provide scientific evidences and suggestions for research management policymaking.

加强科技合作，实现资源、技术和知识共享，已成为科技研究的必然选择。在已完成的肿瘤学和心血管病学等领域科技合作个例研究的基础上：首先系统梳理传统科技合作理论，包括其内涵、衡量手段、刺激因素、影响因素和功能研究；进而着重提出并建立科技合作演化和预测理论，拟将复杂网络链接预测方法应用于科技人员合作形成的同质学术网络，基于该网络中科技人员之间的拓扑特征预测其潜在合作关系，尤其试图提出异质学术网络（科技人员、论文/专利和主题构成的网络）中科技人员之间的"拓扑路径"概念及其衡量方式，并期望据此完成异质学术网络合作预测，使科技合作演化和预测理论成为传统科技合作理论的有益补充；最后，以问卷调查和科学计量两种方式实证研究生物医学领域科技合作关系，进一步完善科技合作理论体系。研究成果尤其是科技合作演化和预测问题的解决可为我国科技管理政策的制定提供决策支持。

以中国知网、万方、重庆维普和Web of Science、上海知识产权信息平台等数据库为数据来源，综合运用合著分析、共词分析、社会网络分析、统计分析、机器学习和计算机编程等方法，圆满地完成本项目的预计目标：.（1）完成了生物医学领域一流科学家合作研究.深入分析诺贝尔奖获得者、两院院士、杰青和长江学者三个层次科学家科学产出的合作关系，阐释了科学中的合作和科研团队的平台价值；探讨了我国生物医学领域科研合作模式和学科交叉现状及其与世界一流科学家之间的异同。.（2）高发疾病研究领域论文产出分布和合作状况分析.对多个高发疾病研究领域研究发现科研合作逐渐成为生物医学研究的主流方式，我国和国际生物医学研究科研合作和论文产量分布均不平衡。从国际方面来看，论文和合作主要分布在少数发达国家；而从国内来看，论文产出和合作主要分布在经济较发达的东部地区，中部地区次之，西部地区最少。.（3）特殊研究热点科研合作分析.国际精准医疗论文合作分析发现作者、机构和国家之间的合作呈现不断扩大和深化趋势；我国医疗事故研究领域作者之间和机构之间的合作有待加强；研究重点应集中于法律适用、护理、医患关系、医疗机构和医务人员管理等问题。.（4）发明专利科研合作分析.我国生物医学院士和青年科学家发明授权专利的合作广度与深度均有所欠缺，合作的整体强度均不够，高校与科研机构合作较多，高校和科研机构均与企业合作较少。.（5）学科相关科学计量分析.将MST算法应用于动态学科级引用数据集，可以识别科学学科之间的知识路径。MST算法的使用有助于在三个层面上理解学科引文网络的特征，包括主题、知识路径和知识流网络。.发表课题相关学术论文31篇，其中被SCI收录6篇；会议收录论文2篇；参加国际学术会议1次，大会发言1次，参加国内学术会议2次，大会发言1次；博士生吕艳华赴美国印第安纳大学访问学习1年。.培养青年教师2名；博士3名，硕士7名。