周 毅， 閆光輝， 盧彬煒， 王 珊，李世魁， 衛(wèi) 祥， 楊仕博， 靳 丹

1.蘭州交通大學電子與信息工程學院，甘肅蘭州730070

2.甘肅同興智能科技發(fā)展有限責任公司，甘肅蘭州730050

3.國網(wǎng)甘肅省電力公司信息通信公司，甘肅蘭州730050

近年來，一些社會問題和研究課題往往無法在單一領(lǐng)域內(nèi)得到解決，于是跨領(lǐng)域研究逐漸成為一種新的解決思路。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為探索科學結(jié)構(gòu)及其發(fā)展模式提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[1]。計算機科學、網(wǎng)絡(luò)科學等科技的蓬勃發(fā)展為科學學研究提供了多種技術(shù)手段[2]。從研究引文分布[3-4]到合著網(wǎng)絡(luò)[5-6]再到團隊合作[7]，科學學漸漸成為一門獨立的、融合多學科知識的學科。雖然有些科學家更傾向于主流學科領(lǐng)域的創(chuàng)新[8-9]而不認可跨學科研究[8]，但不可否認的是越來越頻繁的跨領(lǐng)域交流對科學研究起到了一定的促進作用。文獻[10] 的分析表明，論文和發(fā)明專利的組合往往能獲得更高的影響因子。文獻[11] 認為，如果把看似不相關(guān)的思想和方法成功地結(jié)合起來可能會產(chǎn)生很大的影響。但迄今為止這些宏觀的跨學科研究往往以論文[9]、期刊[12]、學科領(lǐng)域[9]、團體[13]為研究對象，忽略了跨領(lǐng)域的微觀本質(zhì)—— 知識交流。

科學研究中知識的傳播和演化從微觀層面體現(xiàn)在知識隨著論文的引用關(guān)系而傳播[14]。用模因（meme）來描述知識的傳播過程已經(jīng)得到大多數(shù)學者的認同。模因由道金斯在《自私的基因》[15]一書中首次提出，他認為單詞、旋律、食譜、思想等文化實體與基因的進化相似：都具有復(fù)制和突變功能，并且都用人類文化代替基因作為繁殖媒介。研究表明，模因的演化可以有效推動網(wǎng)絡(luò)的擴散和演化[16]。在引文網(wǎng)絡(luò)中，科學模因可以理解為論文中的短文本單位，在引用文獻中被復(fù)制并以多種表現(xiàn)形式分布在不同領(lǐng)域[14]。分析模因在不同領(lǐng)域的分布可以有效追蹤知識在不同領(lǐng)域的演進過程。因此，本文利用引文網(wǎng)絡(luò)中的模因短語來推導(dǎo)知識在引文網(wǎng)絡(luò)中的演化。

科學知識由包含在論文、書籍、專利、軟件和其他學術(shù)制品中的概念和關(guān)系構(gòu)成，這些知識元素又通過正式和非正式的信息流、思想等連接起來[17]。因此，科學知識可以描述為一個復(fù)雜的、自組織的、不斷進化的多尺度網(wǎng)絡(luò)[2]。網(wǎng)絡(luò)科學為揭示知識的傳播和演化提供了一個高效的工具。作為一種分析網(wǎng)絡(luò)的工具，網(wǎng)絡(luò)科學有助于更好地理解作者或論文在合著網(wǎng)絡(luò)、引用網(wǎng)絡(luò)中的作用。已有相關(guān)研究通過構(gòu)建科學合作網(wǎng)絡(luò)使知識的微觀特征達到可視化，從而分析了合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性[18]。雖然不同領(lǐng)域表現(xiàn)出不同的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)[5-6]，但是許多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出相似的全局特性。小世界架構(gòu)就是其中之一[6]，它反映了領(lǐng)域內(nèi)高度聚集、領(lǐng)域間稀疏連接的情況，為跨領(lǐng)域研究提供了一種思路。

本文從模因角度追蹤跨領(lǐng)域的知識交流，構(gòu)建模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，從而提出了一種分析科學文獻中跨領(lǐng)域知識關(guān)系的研究框架，并將其應(yīng)用于2000—2019年美國物理學會（American Physical Society,APS）數(shù)據(jù)集。在所構(gòu)建的模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點代表模因短語，邊代表模因短語在論文摘要中的關(guān)聯(lián)程度。利用有權(quán)無向的模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，本文對網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性和節(jié)點間關(guān)聯(lián)度進行了探索性的研究，并著重進行以下實驗：1）從引文網(wǎng)絡(luò)中提取科學模因[14]，構(gòu)建模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以探究其社團結(jié)構(gòu)和小世界特性。2）基于之前論文多樣性的研究[19]，假設(shè)模因短語可以量化跨領(lǐng)域研究程度，提出了領(lǐng)域相似度，并計算模因跨領(lǐng)域指標，追蹤到跨領(lǐng)域模因。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)集

本研究的數(shù)據(jù)集使用物理學領(lǐng)域的引文網(wǎng)絡(luò)，依托于APS 數(shù)據(jù)集（包含元信息及引用關(guān)系）和Web of Science 數(shù)據(jù)庫中的APS 文獻摘要信息。在選取數(shù)據(jù)集時從現(xiàn)實角度出發(fā)主要考慮物理學對科學界長久以來的影響力，從數(shù)據(jù)權(quán)威性看APS 數(shù)據(jù)集更能代表物理學的發(fā)展動態(tài)，且選取單一的數(shù)據(jù)集也有助于形成統(tǒng)一的標準化領(lǐng)域分類。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，本文根據(jù)文獻唯一索引號DOI 將摘要信息整合到APS 數(shù)據(jù)元信息中，并提取出APS 數(shù)據(jù)集中的引用關(guān)系形成引文網(wǎng)絡(luò)。

1.2 定義科學模因

文獻中經(jīng)常出現(xiàn)的短語或詞匯可作為重要的模因，但是一些高頻出現(xiàn)的詞匯如理論、研究所包含的知識價值往往很低。文獻[14] 提出了一種基于引文網(wǎng)絡(luò)識別科學模因的算法，利用模因出現(xiàn)的頻率及其在引文中的傳播比例刻畫出模因短語的得分。高分模因經(jīng)常出現(xiàn)在被引論文包含模因短語的文獻而很少出現(xiàn)在被引文獻中不包含模因的文獻。模因傳播分數(shù)Pm和模因分數(shù)Mm的計算公式分別為

式中：dm→m表示包含模因m且引用文獻中至少有1 篇文獻包含模因的論文數(shù)量；d→m表示引用文獻中至少有1 篇文獻包含模因m的論文數(shù)量；dm→ˉm表示包含模因m但引用文獻中不包含模因m的論文數(shù)量；d→ˉm表示引用文獻中不包含模因m的論文數(shù)量；δ是一個控制參數(shù)，用于矯正分母為0 的情況，同時放大高價值模因的傳播分數(shù)；fm表示包含模因m的論文比例。

本文使用文獻[14] 提出的方法來識別科學模因短語。首先，從APS 數(shù)據(jù)集中提取出論文引用關(guān)系和摘要；其次，使用python 中的re 庫對摘要進行分詞，并根據(jù)引用關(guān)系建立論文和被引論文間摘要的對比關(guān)系，進而計算出式(1) 中4 種情況的數(shù)量關(guān)系以得出傳播分數(shù)Pm；最后，計算模因分數(shù)Mm。

1.3 模因關(guān)聯(lián)度網(wǎng)絡(luò)

在定義科學模因的基礎(chǔ)上，本文提取出分數(shù)排名前1 000 的模因，并根據(jù)模因所屬論文的常見分類來劃分模因所屬領(lǐng)域。

網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點代表模因，邊代表模因a和模因b同時出現(xiàn)在1 篇文獻。邊權(quán)重為模因間關(guān)聯(lián)程度，量化為關(guān)聯(lián)系數(shù)Wab，且

式中：Cab表示同時包含模因a和模因b的論文數(shù)量，Caˉb表示包含模因a但不包含模因b的論文數(shù)量，Ca表示包含模因a的論文數(shù)量，Wab系數(shù)表示模因a和模因b在論文中共現(xiàn)或不共現(xiàn)與只出現(xiàn)單個模因的差值的占比。

若兩個模因總是成對出現(xiàn)或消失的概率大于模因無關(guān)聯(lián)的概率，則Wab >0，模因間呈正相關(guān)；否則兩個模因沒有相關(guān)性。因此，本文只保留正相關(guān)的連接，即網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重為正的邊表示模因間的關(guān)聯(lián)程度。同時為了確定這一選擇對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及社團劃分的影響，本文計算了無相關(guān)性的平均節(jié)點強度為?0.31×10?7，明顯低于正相關(guān)的平均節(jié)點強度1.6×10?7，并以標準模塊度劃分社團結(jié)果，發(fā)現(xiàn)刪除無相關(guān)的邊對社團劃分結(jié)果并不會產(chǎn)生影響。

為進一步探究模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，本文計算了平均聚類系數(shù)和平均路徑長度，發(fā)現(xiàn)模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)為0.5（大于0.3）、平均路徑長度為1.8（小于2.0）。這兩個指標說明模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出較為明顯的社團結(jié)構(gòu)[20]。

1.4 模因多樣性指標

在不同的領(lǐng)域中，模因代表不同的含義。如何表征模因的跨領(lǐng)域特性是研究不同領(lǐng)域知識交流的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的跨學科研究往往以引文網(wǎng)絡(luò)、合著網(wǎng)絡(luò)為研究對象，忽略了更細粒度的知識流動。本文以模因關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為研究對象，用模因短語反映知識擴散現(xiàn)象，引入第2 代生物多樣性測度Rao-Stirling（RS）指數(shù)[19]度量模因的多樣性，并提出以模因關(guān)聯(lián)度計算出的領(lǐng)域相似性代替?zhèn)鹘y(tǒng)的余弦相似性、曼哈頓距離等領(lǐng)域距離指標。

1.4.1 RS 多樣性

1.4.2 領(lǐng)域相似性

模因所屬領(lǐng)域由APS 數(shù)據(jù)集中包含該模因的一組論文集確定。如圖1 所示，包含模因1的6 篇文獻中有4 篇文獻屬于領(lǐng)域a，2 篇文獻屬于領(lǐng)域b，由此推導(dǎo)出模因1 屬于領(lǐng)域a。如果領(lǐng)域i中的論文和領(lǐng)域j中的論文存在引用關(guān)系，那么領(lǐng)域i和領(lǐng)域j更相似[21]。將這一思想推廣到模因關(guān)聯(lián)度網(wǎng)絡(luò)中，若領(lǐng)域i和領(lǐng)域j中的模因存在共現(xiàn)關(guān)系，那么領(lǐng)域i和領(lǐng)域j更相似。

圖1 模因領(lǐng)域分類示意圖Figure 1 Schematic diagram of meme field classification

本文提出基于模因關(guān)聯(lián)度網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)域間相似性度量指標Sij。如果模因間的關(guān)聯(lián)跨越了領(lǐng)域i和j，則領(lǐng)域i和j的相似度增加；如果模因間的關(guān)聯(lián)跨越了領(lǐng)域i和領(lǐng)域j以外其他領(lǐng)域，則領(lǐng)域i和j 的相似度減少；如果模因間的關(guān)聯(lián)在領(lǐng)域內(nèi)部，則不影響領(lǐng)域間的相似度。同時相似度的計算考慮模因間的關(guān)聯(lián)權(quán)重Wab。領(lǐng)域相似度Sij定義為

式中：mi,j為領(lǐng)域i和j間所有模因關(guān)聯(lián)度之和，

1.5 網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度

為了從總體上度量一個學科內(nèi)部的跨領(lǐng)域交流情況，單純地累加領(lǐng)域相似度既缺乏可解釋性，又忽略了不同領(lǐng)域維度對總體度量指標影響力的差異性。于是，本文借鑒Dworkin 衡量網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域程度的思想[22]提出了宏觀的、平衡各領(lǐng)域維度差異的網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度。

將領(lǐng)域看作一個類，分別獨立地考慮類外連接和類內(nèi)連接，并用平均加權(quán)度的概念來衡量連接強度。類外連接強度大說明領(lǐng)域更傾向于跨領(lǐng)域知識交流，類間連接強度大說明領(lǐng)域更傾向于領(lǐng)域內(nèi)知識交流，以兩者的差值反映領(lǐng)域知識交流傾向。本文對所有領(lǐng)域分類求平均，以求平等地衡量不同規(guī)模領(lǐng)域?qū)傮w得分的影響。網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度定義為

式中：領(lǐng)域i和j屬于領(lǐng)域集合{c1,c2,··· ,cN}，N為領(lǐng)域數(shù)量。

數(shù)控機床是當前制造業(yè)中最基礎(chǔ)和最關(guān)鍵的設(shè)備，其中結(jié)合了很多學科知識，和其他設(shè)備相比，數(shù)控機床的結(jié)構(gòu)與工作原理更加復(fù)雜。在這種情況下，數(shù)控機床在工作運行過程中很容易出現(xiàn)一些故障與問題，進而影響數(shù)控設(shè)備的正常工作。數(shù)控維修是數(shù)控專業(yè)中的關(guān)鍵課程，通過對課程的數(shù)字化，能夠加強學生的學習能力，進而培養(yǎng)學生的專業(yè)能力。在數(shù)字化課程建設(shè)過程中，主要是從以下幾方面進行實現(xiàn)：

2 結(jié)果和分析

2.1 科學模因

本文在構(gòu)建APS 引文網(wǎng)絡(luò)后使用式(2) 識別摘要中的模因[14]，模因得分越高的短語或詞匯越有可能成為領(lǐng)域研究中的模因。

表1 列出了2015—2019年期間APS 引文網(wǎng)絡(luò)中排名前10 的科學模因。在百度詞條中檢索表1 中的模因可以發(fā)現(xiàn)，近5年物理學領(lǐng)域的研究熱點主要聚焦在宇宙學、材料（石墨烯）、量子通信、流體力學領(lǐng)域。同時科學模因分數(shù)也在隨著研究的深入不斷演變，進而反映出模因短語的熱門程度隨時間變化的趨勢。

表1 2015—2019年期間排名前10 的模因及其得分Table 1 Top 10 memes and their scores from 2015 to 2019

2.2 模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

通過識別模因可以探究熱點知識的演變。本文用構(gòu)建模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的方法實現(xiàn)模因間關(guān)系的可視化，直觀地展示不同模因間的關(guān)聯(lián)程度，揭示模因演化過程中的相互影響。使用式(3) 計算模因間的關(guān)聯(lián)程度，并構(gòu)建模因關(guān)聯(lián)度網(wǎng)絡(luò)。圖2 描繪了模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并刻畫了網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)可視化使用Gephi 軟件，其中網(wǎng)絡(luò)可視化的具體設(shè)置為Fruchterman Reingold 布局（力引導(dǎo)布局）、快速模塊化社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[23]和pagerank 算法[24]。

圖2 2000—2019年期間模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)Figure 2 Meme correlation network from 2000 to 2019

模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)不僅能呈現(xiàn)出社區(qū)劃分結(jié)果，而且能夠反映不同領(lǐng)域中科學模因的社團結(jié)構(gòu)。可以看到，具有更多跨領(lǐng)域聯(lián)系的模因（統(tǒng)計物理、交叉學科物理等）往往表現(xiàn)出更強類間連接，并與非線性物理、量子通信、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的模因呈現(xiàn)較強的關(guān)聯(lián)度。同一模因往往橫跨多個領(lǐng)域。

模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中邊的權(quán)重表示不同模因間關(guān)聯(lián)程度，關(guān)鍵模因周圍的關(guān)聯(lián)模因反映了關(guān)鍵知識隨時間的演化趨勢。其他模因與關(guān)鍵模因的距離用余弦相似度度量，模因字體大小與關(guān)聯(lián)程度有關(guān)。圖3 顯示2017—2019年期間分數(shù)排名第1 的模因“dark matter”、分數(shù)排名第2 的模因“graphene”與其他模因的關(guān)聯(lián)度變化。

圖3 2017年—2019年“dark matter”和“graphene”的關(guān)聯(lián)度前10 的模因可視化Figure 3 Memes visualization of top 10 correlations about “dark Matter” and “graphene” from 2017 to 2019

2.3 模因多樣性指標

本節(jié)在構(gòu)建模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進一步探究其跨領(lǐng)域特性，追蹤跨領(lǐng)域模因的多樣性。首先，由模因的領(lǐng)域關(guān)系定義出不同領(lǐng)域間的距離dij=1?Sij。其次，將領(lǐng)域間距離dij代入RS 多樣性指標Δ，得到模因跨領(lǐng)域得分。最后，通過模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的社團劃分、網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度指標和對比百度詞條來驗證模因跨領(lǐng)域分數(shù)的準確性。

2.3.1 領(lǐng)域相似性

為了量化不同領(lǐng)域間的模因擴散現(xiàn)象，本文以2000—2019年期間APS 模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，由式(5) 計算出APS 的領(lǐng)域相似性Sij，從而得到領(lǐng)域間距離如圖4 所示。從圖4可以看到，關(guān)聯(lián)度最高的兩個領(lǐng)域為Gravitation, Cosmology & Astrophysics 和Particles &Fields，從模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中得到的領(lǐng)域間相似性均低于0.3，這與以往跨學科相似度度量指標一致[25]。圖4 展示的領(lǐng)域相似度與模因社團劃分結(jié)果相似，Particles & Fields 表現(xiàn)出較強的交叉領(lǐng)域特性，可見領(lǐng)域相似性有效反映了領(lǐng)域間的合作關(guān)系。

圖4 領(lǐng)域間相似關(guān)系矩陣Figure 4 Matrix of similarity relationships between domains

2.3.2 RS 多樣性

本小節(jié)探究領(lǐng)域相似度對模因多樣性的影響。以Sij代替?zhèn)鹘y(tǒng)相似性度量計算RS 多樣性指標Δ

式中：pi表示包含模因的論文中屬于領(lǐng)域i的論文比例，Sij表示領(lǐng)域i和領(lǐng)域j的相似度。

3 驗證實驗

3.1 定性分析

表2 中的跨領(lǐng)域模因為圖5 中的節(jié)點標簽，節(jié)點大小可用PageRank 算法求出[24]。從圖5 的社團劃分結(jié)果[23]可以看出，20 個跨領(lǐng)域模因中有18 個模因明顯處于不同社團連接處，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層面驗證了跨領(lǐng)域模因的結(jié)構(gòu)特性。

圖5 2015—2019年期間模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)社團劃分及前20 名跨學科模因節(jié)點Figure 5 Community division of meme correlation network and top 20 interdisciplinary memes nodes from 2015 to 2019

表2 2015—2019年期間模因多樣性排序前20 的跨領(lǐng)域模因Table 2 Top 20 cross-field memes in meme diversity ranking from 2015 to 2019

3.2 定量分析

本文采用1.5 節(jié)提到的網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度方法定量分析跨領(lǐng)域模因的有效性。通過對比節(jié)點刪除前后網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度方法Sglobal的變化來分析刪除節(jié)點對整個網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度的影響。若刪除網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點后網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度Sglobal增加，則說明網(wǎng)絡(luò)中跨領(lǐng)域連接減少，領(lǐng)域內(nèi)連接增多，進一步推斷出刪除的節(jié)點為跨領(lǐng)域模因，反之說明刪除的節(jié)點為領(lǐng)域內(nèi)模因。

驗證實驗依次刪除2015—2019年間模因多樣性前20，30，50，70，100，150，200，300，400，500，600，700，800 節(jié)點后網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度的變化趨勢。圖6 為刪除模因多樣性前n個節(jié)點和隨機刪除n個節(jié)點的實驗對比圖。

圖6 2015—2019年期間網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度Sglobal 實驗對比Figure 6 Experimental comparison of network cross-domain measure Sglobal from 2015 to 2019

從變化趨勢來看，在依次刪除排序前100 個節(jié)點的6 次實驗中，Sglobal逐步上升，說明排序前100 的節(jié)點對跨領(lǐng)域模因的刻畫是準確的。同時依次刪除排序前800 個節(jié)點后，Sglobal指標都比原網(wǎng)絡(luò)有所上升，從而說明實驗的有效性。與隨機實驗相比，跨領(lǐng)域模因的移除減少了整個網(wǎng)絡(luò)的跨領(lǐng)域性。模因多樣性排序100 以后節(jié)點的跨領(lǐng)域性質(zhì)不明顯(Sglobal<0.08)，可以判斷這些節(jié)點為領(lǐng)域內(nèi)模因，在圖6 中表現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度的波動。可見，網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度的驗證可以說明本文得到的模因多樣性排序是準確的。

3.3 跨領(lǐng)域模因的現(xiàn)實意義

為了進一步驗證跨領(lǐng)域模因的現(xiàn)實意義。首先以表2 中排名第1 的“weakly interacting massive”為例檢索維基百科和百度百科，發(fā)現(xiàn)該詞匯主要解釋為“弱相互作用大質(zhì)量粒子，它是一種仍然停留在理論階段的粒子，也是暗物質(zhì)最有希望的候選者”。并且發(fā)現(xiàn)“weakly interacting massive”與表1 中熱點模因“dark matter”存在直接聯(lián)系，這一結(jié)果表明天文物理學家對暗物質(zhì)的研究可以結(jié)合粒子領(lǐng)域中的弱相互作用大質(zhì)量粒子的研究展開。

其次，依次檢索表2 中排名前10 的跨領(lǐng)域模因，不難發(fā)現(xiàn)這10 個跨領(lǐng)域模因大多集中在天體物理、流體力學和粒子領(lǐng)域，其中屬于粒子物理的跨領(lǐng)域模因有5 個，即：“weakly interacting massive”“quark matter”“Bose-Hubbard”“axions”“neutrino flux”，且這5 個模因都表現(xiàn)出與天體物理或流體力學的跨領(lǐng)域含義，進一步可以得出物理學中的粒子物理更具有跨領(lǐng)域特性。

最后，以科睿唯安發(fā)布的《2019 研究前沿》為基準，判斷跨領(lǐng)域模因在知識創(chuàng)新方面的現(xiàn)實意義。《2019 研究前沿》指出物理學Top10 前沿研究主要集中在凝聚態(tài)物理領(lǐng)域的量子自旋液體、氮族二維材料、馬約拉那費米子和拓撲聲子晶體4 個方面，其中理論物理領(lǐng)域的量子力學模型，高能物理領(lǐng)域的四夸克態(tài)和五夸克態(tài)，天文物理領(lǐng)域的引力波、中微子、哈勃常數(shù)、伽馬射線、宇宙早期暗淡星系等學術(shù)短語與本研究得到的跨領(lǐng)域模因高度關(guān)聯(lián)。從表2 可以看出，《2019 研究前沿》所提出的物理學熱點大多都被排名前10 的跨領(lǐng)域模因所涵蓋，只有少數(shù)熱點如馬約拉那費米子、哈勃常數(shù)不在排名中。因此本實驗在預(yù)測物理學前沿方面得到了較為準確的結(jié)果。

4 結(jié) 語

本文用模因短語表示微觀視角下的知識概念，通過構(gòu)建模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來研究跨領(lǐng)域知識交流現(xiàn)象，并將其應(yīng)用于2000年以來發(fā)表在APS 系列期刊上的文獻。模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出小世界、類內(nèi)高聚集和類間連接稀疏的特性，表明所構(gòu)建的模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)能有效反映科學研究中知識的關(guān)聯(lián)現(xiàn)象。由數(shù)據(jù)驅(qū)動的社區(qū)劃分揭示了多領(lǐng)域中包含相同模因的跨領(lǐng)域知識交流現(xiàn)象。本文用新的領(lǐng)域相似性度量指標來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的跨領(lǐng)域模因，所得實驗結(jié)果表明跨領(lǐng)域模因不僅在網(wǎng)絡(luò)跨領(lǐng)域測度驗證中表現(xiàn)較好，而且在與百度百科、維基百科和《2019 研究前沿》的對比分析中也表現(xiàn)出與熱點前沿的高度關(guān)聯(lián)。

本文從獨特的模因角度研究跨領(lǐng)域中的知識交流現(xiàn)象，定義的跨領(lǐng)域模因?qū)τ诮鉀Q熱點問題、指導(dǎo)跨領(lǐng)域創(chuàng)新起到一定的積極作用；得到的跨領(lǐng)域模因與Kuhn 等人得到的研究領(lǐng)域熱點模因[14]表現(xiàn)出極大的相關(guān)性，也間接證明跨領(lǐng)域研究往往緊跟研究熱點，這為解決研究熱點問題提供了新的解決思路。他山之石可以攻玉，科學研究思路或許可以從相關(guān)問題的跨領(lǐng)域模因中得到啟發(fā)。

本文數(shù)據(jù)僅使用APS 數(shù)據(jù)集映射整個物理學發(fā)展，具有一定的局限性。有研究表明，研究領(lǐng)域在作者和引文網(wǎng)絡(luò)中存在有較大差異[5-6]，因此不同期刊的表現(xiàn)也可能存在差異性。未來的工作考慮以多個期刊數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ)來構(gòu)建模因的多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并研究期刊間的結(jié)構(gòu)變化。同時本文未從知識動態(tài)演化方面考慮跨領(lǐng)域模因的變化，未來工作將進一步考慮以時間窗刻畫不同時期模因關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的跨領(lǐng)域變化趨勢，以期更好地研究不同領(lǐng)域間差異性變化。