基于文献数据的科研兴趣转移行为模式及统计规律的研究

Scientists study different research subjects during their careers and corresponding change their research interests. Changing and shifting research focus is an integral part of a scientific career. Our quantitative understanding on this process is highly consequential, and ever more so with the accelerating scale and complexity of science, because it affects the way in which scientists are trained, science is funded and excellence is recognized. Recent studies have uncovered multiple microscopic factors that influence a scientist's choice of research problems. Yet, little is known about the macroscopic patterns characterizing research interest evolution undertaken by an ensemble of scientists. In this project, we will use publication data and systematically quantify the extent of research interest change in the working scientists' research agenda as their careers progress. We plan to apply the recent advances in areas of human dynamics, complex systems and network science to investigate research interest evolution, which help us to identify patterns in this process, build theoretical models for its dynamics and describe the topology and evolution of the underlying knowledge network. We also plan to use statistical tools to probe the correlation between interest change and performance change of scientists. This project will expand the scope of human dynamics research and bring insights into real problems related with science development.

科学工作者会研究不同的科学问题，科研兴趣随之变化。改变和调整研究重心是科学生涯中不可或缺的部分。对这一过程的量化研究随着科学尺度和复杂性的增加变得尤为重要，因为其最终影响着对科学工作者的培养、对科研工作的资助和对科研成果的评价。当前的工作揭示了一些微观因素对科学工作者选择研究课题的影响，但大尺度下兴趣转移这一群体行为的模式和统计规律却鲜有涉及。本项目以文献数据为基础，通过对论文研究主题的挖掘和归类，从科学工作者论文研究主题的变化中系统性的量化兴趣转移的程度。我们计划将人类动力学、复杂系统和复杂网络的成果引入到科研兴趣转移的研究中，进而探索其中的特征和规律，建立能描述其动力学过程的物理模型，刻画底层知识网络的结构及演化规律。同时利用统计工具，测量兴趣变化与不同科研表现变化之间的相关性。本项目拓展了人类动力学的研究范围，研究结果将对与科技发展相关的实际问题提供借鉴。

现代科学已经毫无疑问的成长为一个复杂系统，包含着学者、思想、论文等诸多要素，以及各要素之间的关联作用。“科学学”（Science of Science）这一传统问题开始成为新兴的交叉研究热点领域。了解研究科研工作者职业生涯中的研究兴趣转变的规律，是科学学研究中的重要部分，也对科技政策和管理有着现实意义。本项目利用美国物理学会论文数据，通过人名消歧方法，获得了近15000名科研工作者的职业生涯产出。利用论文中的PACS代码对论文主题的标注，提出了一个量化科研工作者研究主题转变的方法，以此为基础揭示了科研工作者研究兴趣转移中的宏观规律与相关因素，并提出一个基于随机游走的模型重现了实证数据中的结果。研究成果发表于Nature子刊《Nature Human Behaviour》，被《Science》、《Nature Communications》、《Nature Reviews Physics》、《Physics Reports》、《Physical Review Letters》等高水平期刊的工作正面评价和引用，被国内外媒体报道。结合科研工作者论文产出率和论文引用水平的变化，本项目揭示出研究兴趣变化与论文引用增长呈现正相关，与论文产出率不相关。通过扩展数据源，分析了Web of Science平台超过2000万篇论文及其对应的超过3亿条引用关系，发现了中国论文在国际上“代表性”不足的困境，以及中国论文产出中小团队的缺失。基于知识网络演化性、知识节点多重标记的相似性、排名聚合算法的性能比较以及科研工作者研究主题选择的博弈行为等问题，开展了其它的拓展性理论研究工作。本项目共发表论文9篇，在投论文2篇。研究结果具有一定的理论价值和实际意义，较好的回答了本项目提出的科学问题，完成了项目研究内容，实现了跨学科交叉研究的目标，为当前课题组正在开展的科研工作者合作研究、国家间科研产出和竞争等工作打下了坚实的基础。