張宇 馬亞雪 李悅 孫建軍

摘? ?要：探究新興交叉學(xué)科知識(shí)元的生存特征及影響因素，有助于從微觀層面揭示新興交叉學(xué)科的形成與演進(jìn)過程，提升對(duì)新興交叉學(xué)科發(fā)展規(guī)律的科學(xué)認(rèn)識(shí)。首先，構(gòu)建多維測(cè)度指標(biāo)量化新興交叉學(xué)科知識(shí)元的學(xué)科來源和學(xué)科影響力屬性；其次，采用Kaplan-Meier法構(gòu)建新興交叉學(xué)科知識(shí)元的生存曲線并剖析不同屬性知識(shí)元生存特征差異；最后，利用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型探究學(xué)科來源和學(xué)科影響力對(duì)知識(shí)元生存時(shí)間的影響機(jī)制。以醫(yī)學(xué)信息學(xué)為例開展實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學(xué)信息學(xué)知識(shí)元生存曲線呈現(xiàn)先陡降后緩降的趨勢(shì)，平均生存時(shí)間為4.41年。醫(yī)學(xué)信息學(xué)新產(chǎn)生的知識(shí)元生存時(shí)間顯著低于原始學(xué)科歸屬為四個(gè)關(guān)聯(lián)學(xué)科的知識(shí)元，關(guān)聯(lián)學(xué)科中計(jì)算機(jī)科學(xué)的知識(shí)元在醫(yī)學(xué)信息學(xué)中的生存風(fēng)險(xiǎn)最高。學(xué)科來源復(fù)雜度、新興交叉學(xué)科使用頻次和學(xué)科地位、關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度均與知識(shí)元生存時(shí)間存在正相關(guān)關(guān)系。相較于關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度，新興交叉學(xué)科使用頻次和新興交叉學(xué)科地位對(duì)知識(shí)元生存時(shí)間影響程度更高。

關(guān)鍵詞：新興交叉學(xué)科；知識(shí)元；生存分析；學(xué)科來源；學(xué)科影響力

中圖分類號(hào)：G353.1? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ? ?DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2023066

Research on Factors Influencing the Survival Time of Emerging Interdisciplinary Knowledge Elements

Abstract Focusing on exploring the survival characteristics and influencing factors of emerging interdisciplinary knowledge elements， this study helps reveal the formation and evolution process of emerging interdisciplinary fields from a micro perspective， thus enhancing the scientific understanding of interdisciplinary development laws. Firstly， we construct a multidimensional index system， with which the disciplinary source and disciplinary influence attributes of emerging interdisciplinary knowledge elements are quantified. Then， we employ Kaplan-Meier method for the construction of survival curve and to analyze the differences in survival characteristics of knowledge elements with different attributes. Finally， the Cox regression is used to explore the effects on mechanism of survival time. Taking medical informatics as an example， the empirical analysis shows that the survival curve of medical informatics knowledge elements experiences a rapid decline in the first year and then a slow decline， with an average survival time of 4.41 years. The survival time of newly emerging knowledge elements in medical informatics is significantly lower than that of related disciplines. Among the related disciplines， the knowledge elements of computer science have the highest survival risk. The complexity of disciplinary source， the frequency of use and status of emerging interdisciplinary fields， and the popularity of related disciplines are all positively correlated with the survival time of knowledge elements. Compared with the popularity of related disciplines， the frequency of use and the status of emerging interdisciplinary fields have a higher degree of influence on the survival time of knowledge elements.

Key words emerging interdisciplinary fields; knowledge elements; survival analysis; disciplinary source; disciplinary influence

大科學(xué)時(shí)代背景下，學(xué)科邊界逐漸模糊，單一學(xué)科的研究范式與思維模式已經(jīng)難以支撐重大科學(xué)問題的解決與創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)［1］。多學(xué)科交叉創(chuàng)新成為促進(jìn)科學(xué)發(fā)展的重要力量［2］，并逐步推動(dòng)新興交叉學(xué)科的產(chǎn)生［3］。多學(xué)科知識(shí)的不斷交互、重組與創(chuàng)新推動(dòng)新興交叉學(xué)科的形成與發(fā)展［4］。知識(shí)元作為表達(dá)特定知識(shí)的最小內(nèi)容單元［5］，具備表示客觀實(shí)在和反映事物認(rèn)知的雙重屬性，其動(dòng)態(tài)變化過程可用于展現(xiàn)新興交叉學(xué)科的形成與發(fā)展過程［6］。具體來說，多學(xué)科知識(shí)元從原始學(xué)科知識(shí)體系中游離出來，通過交匯、重組、融合產(chǎn)生新的學(xué)科增長點(diǎn)，進(jìn)而推動(dòng)新知識(shí)元的出現(xiàn)，并在原始學(xué)科知識(shí)元與新知識(shí)元的交互過程中推進(jìn)新興交叉學(xué)科的創(chuàng)新與發(fā)展［7］。探究新興交叉學(xué)科中不同屬性知識(shí)元的生存特征及其影響因素，有助于從微觀層面揭示新興交叉學(xué)科的形成與演進(jìn)過程，提升對(duì)新興交叉學(xué)科發(fā)展規(guī)律的科學(xué)認(rèn)識(shí)，為推動(dòng)我國新興交叉學(xué)科發(fā)展與創(chuàng)新提供理論支撐。

生存時(shí)間是衡量知識(shí)元生存特征的重要指標(biāo)［8］?，F(xiàn)有研究從知識(shí)元價(jià)值、語義功能等視角，剖析知識(shí)元在信息資源管理［9］、計(jì)算機(jī)［10］等學(xué)科中的生存特征及其影響因素，旨在識(shí)別領(lǐng)域熱點(diǎn)主題和技術(shù)方法，從而揭示知識(shí)元所屬學(xué)科的研究前沿和主題演化趨勢(shì)［11］。研究發(fā)現(xiàn)不同學(xué)科知識(shí)元的生存時(shí)間存在顯著差異［9-10］；同時(shí)，知識(shí)元自身價(jià)值、承載知識(shí)元的文獻(xiàn)作者規(guī)模和引文特征、以及期刊等級(jí)與學(xué)科歸屬等因素也被證實(shí)會(huì)對(duì)知識(shí)元生存時(shí)間產(chǎn)生影響［12］。然而，鮮有研究聚焦學(xué)科交叉創(chuàng)新背景下新興交叉學(xué)科的知識(shí)元生存特征及其影響因素。

新興交叉學(xué)科是學(xué)科交叉領(lǐng)域知識(shí)體系化的結(jié)果［13］。隨著新興交叉學(xué)科逐漸形成獨(dú)立的知識(shí)體系，其與原始學(xué)科之間的學(xué)科分化不斷加劇，使得不同學(xué)科來源的知識(shí)元與新學(xué)科創(chuàng)新發(fā)展的適配能力產(chǎn)生差異，進(jìn)而在新興交叉學(xué)科中表現(xiàn)出不同的生存特征［14］。如一些學(xué)科的知識(shí)元難以滿足新學(xué)科發(fā)展而逐步消失，另一些則由于其原始學(xué)科的理論方法體系與新學(xué)科重疊較高而獲得更長的生存時(shí)間；同樣，新產(chǎn)生的知識(shí)元也會(huì)隨著新興交叉學(xué)科的發(fā)展呈現(xiàn)出不同的生存特征。除學(xué)科來源外，知識(shí)元的學(xué)科影響力也會(huì)對(duì)新興交叉學(xué)科中不同屬性知識(shí)元的生存特征產(chǎn)生影響。研究發(fā)現(xiàn)知識(shí)元的學(xué)科影響力與其在知識(shí)傳播過程中的知識(shí)輸出能力呈正相關(guān)［15］，學(xué)科影響力較高的知識(shí)元更有可能實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科傳播；同時(shí)，影響力越高代表知識(shí)元的重要性越強(qiáng)［16］，可能導(dǎo)致其具有更長的生存時(shí)間。

鑒于此，本研究聚焦新興交叉學(xué)科知識(shí)元的學(xué)科來源和學(xué)科影響力對(duì)其生存時(shí)間的影響。首先，構(gòu)建多維測(cè)度指標(biāo)量化新興學(xué)科知識(shí)元的學(xué)科來源和學(xué)科影響力屬性；其次，采用Kaplan-Meier法構(gòu)建新興學(xué)科知識(shí)元的生存曲線并剖析不同屬性知識(shí)元生存特征差異；最后，利用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型探究學(xué)科來源和學(xué)科影響力對(duì)知識(shí)元生存時(shí)間的影響機(jī)制。研究以醫(yī)學(xué)信息學(xué)為例開展實(shí)證分析，主要考慮到醫(yī)學(xué)信息學(xué)是融合多學(xué)科門類并被廣泛研究的新興交叉學(xué)科［17］。選擇該領(lǐng)域作為研究對(duì)象兼顧多學(xué)科交叉的研究背景和豐富的研究數(shù)據(jù)。

1? ?相關(guān)工作

生存分析最早出現(xiàn)于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域［18］。相關(guān)研究以罹患癌癥的病患作為研究對(duì)象，采用壽命表法、Kaplan-Meier法和Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型等方法，探究治療方案的有效性和術(shù)后生存效果［19］。近年來，生存分析方法也被用于發(fā)掘影響勞動(dòng)力流動(dòng)［20］、企業(yè)進(jìn)出口持續(xù)時(shí)間［21］、網(wǎng)絡(luò)輿情演化［22］等多類型研究對(duì)象的關(guān)鍵因素及其作用機(jī)制。

信息資源管理領(lǐng)域中，生存分析方法主要用于探究學(xué)者的成長路徑［23］、科技文獻(xiàn)傳播規(guī)律［24］、知識(shí)元的生存特征［12］等。以學(xué)者為對(duì)象的生存分析，集中于探究學(xué)術(shù)人才職業(yè)發(fā)展的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)教育背景、學(xué)科、年齡等因素均會(huì)對(duì)躋身領(lǐng)軍人才造成影響［25］。此外，也有研究利用生存分析方法剖析人才流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)因素［26］和榮譽(yù)獎(jiǎng)項(xiàng)的授予偏好［27］。與傳統(tǒng)的履歷研究法等相對(duì)靜態(tài)的方法相比，基于生存分析方法的學(xué)者研究能夠避免大量刪失數(shù)據(jù)造成的結(jié)果偏差，并可以通過生存函數(shù)來刻畫研究對(duì)象在每個(gè)時(shí)點(diǎn)的生存效果，從而動(dòng)態(tài)地反映學(xué)者成長路徑和影響機(jī)制［28］。

以科技文獻(xiàn)為對(duì)象的生存分析可細(xì)分為科學(xué)論文生存分析和專利文獻(xiàn)生存分析兩類。其中，科學(xué)論文生存分析主要通過構(gòu)建論文被引生存率和老化風(fēng)險(xiǎn)率曲線，剖析論文被引趨勢(shì)和老化風(fēng)險(xiǎn)率的影響因素［24，29］。如朱世琴和蔣辛未對(duì)九個(gè)學(xué)科期刊2000年-2014年引文數(shù)據(jù)進(jìn)行生存分析后發(fā)現(xiàn)，社會(huì)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)論文老化風(fēng)險(xiǎn)率較低，并且引文高峰出現(xiàn)越早對(duì)應(yīng)的論文老化風(fēng)險(xiǎn)率越高［29］。專利文獻(xiàn)生存分析則貫穿專利生命周期始終，旨在發(fā)掘?qū)＠麑彶橹芷诤蛯＠胬m(xù)的影響因素［30-31］。歐桂燕等對(duì)中國人工智能領(lǐng)域?qū)＠麑彶橹芷诘挠绊懸蛩剡M(jìn)行生存分析，發(fā)現(xiàn)專利引文數(shù)增加會(huì)縮短專利審查周期，同時(shí)個(gè)人申請(qǐng)相較于高校及科研機(jī)構(gòu)、機(jī)關(guān)團(tuán)體的審查周期會(huì)更長［30］。宋爽和陳向東則通過Cox模型分析中美日三國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)專利的生存影響因素，結(jié)果顯示區(qū)域技術(shù)優(yōu)勢(shì)可以延長專利存續(xù)時(shí)間并提升專利價(jià)值［31］。

以知識(shí)元為對(duì)象的生存分析，主要關(guān)注以關(guān)鍵詞或主題詞等形式存在的知識(shí)元的生存時(shí)間影響機(jī)制［10］。與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的生存分析有所區(qū)別，知識(shí)元存在“重生”現(xiàn)象，即消失后仍然可能被重新使用，因此知識(shí)元生存分析只考慮觀察期內(nèi)知識(shí)元生存結(jié)局［9］。如劉智鋒等從語義功能的角度將關(guān)鍵詞分為問題類和方法類，探究關(guān)鍵詞所在論文特征對(duì)其生存時(shí)間的影響，結(jié)果表明論文被引頻次和下載次數(shù)與兩類關(guān)鍵詞生存時(shí)間均為正相關(guān)，而期刊等級(jí)、是否基金資助、作者合作規(guī)模和參考文獻(xiàn)數(shù)四個(gè)因素只與方法類關(guān)鍵詞的生存時(shí)間顯著相關(guān)［12］。

綜上所述，目前生存分析方法已被廣泛應(yīng)用于探究學(xué)者、科技文獻(xiàn)和知識(shí)元的生存特征及其影響因素。以知識(shí)元為對(duì)象的生存分析研究更多關(guān)注相對(duì)成熟的學(xué)科領(lǐng)域，缺乏對(duì)學(xué)科交叉創(chuàng)新背景下新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存時(shí)間影響因素的探索。為此，本研究聚焦新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存特征分析，從知識(shí)元的學(xué)科來源和學(xué)科影響力兩個(gè)角度，挖掘新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存時(shí)間的影響因素。

2? ?研究設(shè)計(jì)

知識(shí)元是學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)的基本單元［32］，能夠表征學(xué)科內(nèi)特定的科學(xué)內(nèi)涵［33］。作者關(guān)鍵詞可以相對(duì)全面地表示科學(xué)論文的內(nèi)容，是研究科學(xué)領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)的有效媒介［34］，因而科學(xué)論文的作者關(guān)鍵詞常被用于代理學(xué)科知識(shí)元［35］。本研究以新興交叉學(xué)科科學(xué)論文的作者關(guān)鍵詞作為知識(shí)元，從學(xué)科來源和學(xué)科影響力兩個(gè)方面測(cè)度新興交叉學(xué)科知識(shí)元屬性，進(jìn)而探究不同屬性知識(shí)元生存特征差異，剖析學(xué)科來源和學(xué)科影響力對(duì)知識(shí)元生存時(shí)間的影響機(jī)制（研究框架見圖1）。具體研究步驟如下：

（1）檢索目標(biāo)新興交叉學(xué)科及其關(guān)聯(lián)學(xué)科的科學(xué)論文，采集論文的題錄信息并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中，關(guān)聯(lián)學(xué)科是指與新興交叉學(xué)科存在內(nèi)容關(guān)聯(lián)和知識(shí)交叉的學(xué)科［36］。

（2）從學(xué)科來源和學(xué)科影響力兩個(gè)視角，提出原始學(xué)科歸屬、學(xué)科來源復(fù)雜度、新興交叉學(xué)科使用頻次、新興交叉學(xué)科地位以及關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度五個(gè)測(cè)度指標(biāo)，并計(jì)算新興交叉學(xué)科知識(shí)元的上述屬性。

（3）采用Kaplan-Meier法構(gòu)建新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存曲線，比較分析不同屬性知識(shí)元生存特征差異。

（4）引入Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型探究新興交叉學(xué)科知識(shí)元的學(xué)科來源和學(xué)科影響力對(duì)其生存時(shí)間的影響機(jī)制。

2.1? ? 知識(shí)元屬性測(cè)度方法

2.1.1? ?知識(shí)元生存時(shí)間

知識(shí)元生存時(shí)間是知識(shí)元由起始觀察時(shí)間到觀察期內(nèi)最后一次出現(xiàn)的時(shí)間［10］，由于知識(shí)元存在“重生”現(xiàn)象，因此生存時(shí)間（T）的計(jì)算需要考慮知識(shí)元在觀察期內(nèi)的“重生”時(shí)間，具體計(jì)算方法［9］如式（1）所示：

其中，t1為觀察期內(nèi)知識(shí)元最后一次出現(xiàn)的時(shí)間，t0為起始觀察時(shí)間，觀察期通常設(shè)置為10年［9-10］。

2.1.2? ?學(xué)科來源

學(xué)科來源是指知識(shí)元的學(xué)科歸屬，本研究從原始學(xué)科歸屬和學(xué)科來源復(fù)雜度兩個(gè)方面對(duì)學(xué)科來源進(jìn)行測(cè)度，前者用于表征知識(shí)元的學(xué)科起源，后者反映知識(shí)元跨學(xué)科程度。

（1）原始學(xué)科歸屬

現(xiàn)有研究主要通過知識(shí)元在不同學(xué)科出現(xiàn)占比確定知識(shí)元的學(xué)科歸屬［37］，但是知識(shí)元的學(xué)科起源并不受知識(shí)元流動(dòng)導(dǎo)致的學(xué)科分布差異的影響?？茖W(xué)論文作為新的科學(xué)研究成果或創(chuàng)新知識(shí)的科學(xué)記錄，可以反映學(xué)科知識(shí)的起源與發(fā)展脈絡(luò)［38］。因此，本研究將包含某一知識(shí)元的科學(xué)論文按其發(fā)表時(shí)間進(jìn)行排序，發(fā)表時(shí)間最早的科學(xué)論文的學(xué)科類別作為知識(shí)元的原始學(xué)科歸屬，發(fā)表時(shí)間作為該知識(shí)元的首次出現(xiàn)時(shí)間，當(dāng)發(fā)表時(shí)間相同時(shí)則根據(jù)論文接收時(shí)間人工判斷確定知識(shí)元的原始學(xué)科歸屬。

（2）學(xué)科來源復(fù)雜度

學(xué)科來源復(fù)雜度越高表明知識(shí)元跨學(xué)科適應(yīng)能力越強(qiáng)。研究在學(xué)科交叉綜合測(cè)度指標(biāo)Rao-Stirling指標(biāo)［39］和2DS指標(biāo)［40］的基礎(chǔ)上，將原公式中的“參考文獻(xiàn)”延伸為“知識(shí)元”，提出知識(shí)元學(xué)科來源復(fù)雜度（SC）測(cè)度指標(biāo)，如式（2）所示：

其中，dij為學(xué)科i和學(xué)科j之間的學(xué)科距離，該值使用JCR 2019的229個(gè)WoS Category學(xué)科距離數(shù)據(jù)［40］，Pi表示知識(shí)元a在學(xué)科i中出現(xiàn)頻次與在所有學(xué)科中出現(xiàn)頻次之比。

2.1.3? ?學(xué)科影響力

學(xué)科影響力代表知識(shí)元在學(xué)科內(nèi)部的重要程度及其在傳播過程中的知識(shí)輸出能力［15］。研究從知識(shí)元在新興交叉學(xué)科中的使用頻次和學(xué)科地位，以及其在關(guān)聯(lián)學(xué)科中的熱度三個(gè)方面衡量新興交叉學(xué)科知識(shí)元的學(xué)科影響力。

（1）新興交叉學(xué)科使用頻次

知識(shí)元的新興交叉學(xué)科使用頻次（FU）通過其在新興交叉學(xué)科內(nèi)部出現(xiàn)的總頻次進(jìn)行測(cè)度，如式（3）所示：

其中，a代表知識(shí)元，T代表新興交叉學(xué)科，ST為新興交叉學(xué)科包含目標(biāo)知識(shí)元的論文數(shù)量。

（2）新興交叉學(xué)科地位

知識(shí)元的新興交叉學(xué)科地位由其在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的位置特征衡量［41］，可通過點(diǎn)度中心度、中介中心度和PageRank等指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)上述三個(gè)指標(biāo)存在強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，研究選擇點(diǎn)度中心度作為知識(shí)元新興交叉學(xué)科地位（DP）的測(cè)度指標(biāo)，如式（4）所示：

其中，da是指與知識(shí)元a共現(xiàn)的知識(shí)元數(shù)量。

（3）關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度

關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度代表知識(shí)元在與新興交叉學(xué)科具有內(nèi)容交叉關(guān)系的學(xué)科中的使用頻次?？蒲谢顒?dòng)中的研究熱度往往以“被引量”等指標(biāo)來衡量［42］。引證行為本質(zhì)上可視為對(duì)被引對(duì)象的使用行為［43］。為此，本文利用在關(guān)聯(lián)學(xué)科中的使用頻次反映其關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度（DH）。具體計(jì)算如式（5）所示：

其中，N為關(guān)聯(lián)學(xué)科數(shù)量，a代表知識(shí)元，O代表關(guān)聯(lián)學(xué)科，SO為關(guān)聯(lián)學(xué)科包含目標(biāo)知識(shí)元的論文數(shù)量。

2.2? ? 生存分析過程

研究采用Kaplan-Meier法構(gòu)建新興交叉學(xué)科知識(shí)元的生存曲線，并剖析不同屬性知識(shí)元的生存特征差異，在此基礎(chǔ)上利用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型探究知識(shí)元屬性對(duì)其生存時(shí)間的影響機(jī)制，具體過程如下：

首先，將學(xué)科來源和學(xué)科影響力視角下的原始學(xué)科歸屬、學(xué)科來源復(fù)雜度、新興交叉學(xué)科使用頻次、新興交叉學(xué)科地位和關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度等五個(gè)屬性按照相應(yīng)的閥值進(jìn)行分組；其次，采用Kaplan-Meier法分別構(gòu)建五個(gè)屬性下的知識(shí)元生存曲線，探究不同屬性新興交叉學(xué)科知識(shí)元的生存特征差異；最后，利用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型同時(shí)對(duì)五個(gè)屬性進(jìn)行分析，剖析每個(gè)屬性對(duì)新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存時(shí)間的影響機(jī)制。

3? ?實(shí)證研究

3.1? ? 數(shù)據(jù)采集

醫(yī)學(xué)信息學(xué)（Medical Informatics，MI）起源于20世紀(jì)70年代，是在醫(yī)學(xué)（MED）、計(jì)算機(jī)科學(xué)（CS）、衛(wèi)生保健學(xué)（HC）、統(tǒng)計(jì)學(xué)（STAT）四個(gè)主要關(guān)聯(lián)學(xué)科的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新興交叉學(xué)科［17］。本研究選取醫(yī)學(xué)信息學(xué)作為新興交叉學(xué)科的代表開展實(shí)證分析。在Web of Science核心合集中以“WoS Category=學(xué)科名”為檢索式，檢索發(fā)表于1900年-2019年、類型為Article的科學(xué)論文，獲取相關(guān)論文的題錄信息。剔除缺少作者關(guān)鍵詞字段的論文后，得到五個(gè)學(xué)科論文數(shù)（見圖2（a））。其中，醫(yī)學(xué)信息學(xué)由于發(fā)展起步較晚，論文數(shù)少于四個(gè)關(guān)聯(lián)學(xué)科，為43，300篇。四個(gè)關(guān)聯(lián)學(xué)科中醫(yī)學(xué)論文數(shù)最多，衛(wèi)生保健學(xué)最少。由于論文作者關(guān)鍵詞大量缺失，導(dǎo)致1990年以前的數(shù)據(jù)分布較為稀疏，因此只考慮1990年-2019年間論文隨時(shí)間分布情況，可得出五個(gè)學(xué)科的論文時(shí)間分布（見圖2（b））。其中，各學(xué)科論文數(shù)整體上保持逐年增長的趨勢(shì)。五個(gè)學(xué)科在2005年以前論文增長速度相對(duì)穩(wěn)定，除統(tǒng)計(jì)學(xué)外其他四個(gè)學(xué)科論文數(shù)在2005年以后迅速增加，論文數(shù)在15年間增長近三倍。

對(duì)采集到的作者關(guān)鍵詞進(jìn)行詞干提取、詞形還原等預(yù)處理，統(tǒng)計(jì)得到作者關(guān)鍵詞的數(shù)量分布（見圖2（c））。其中，五個(gè)學(xué)科的篇均關(guān)鍵詞數(shù)為4.737個(gè)，醫(yī)學(xué)信息學(xué)篇均關(guān)鍵詞數(shù)最多，為5.007個(gè)。進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)各學(xué)科關(guān)鍵詞數(shù)在1990年-2019年間隨時(shí)間的變化情況（見圖2（d））可以發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、衛(wèi)生保健學(xué)和醫(yī)學(xué)信息學(xué)的關(guān)鍵詞數(shù)呈現(xiàn)逐年增長的趨勢(shì)，而統(tǒng)計(jì)學(xué)則相對(duì)趨于穩(wěn)定。

3.2? ? 知識(shí)元生存特征差異分析

知識(shí)元生存分析常用的觀察期為10年。從圖2（d）中可以看出2006年開始關(guān)鍵詞數(shù)出現(xiàn)明顯的增長，由于起始觀察時(shí)間之前需要有足夠年份的數(shù)據(jù)確定知識(shí)元的學(xué)科來源和學(xué)科影響力，起始觀察時(shí)間之后需要預(yù)留10年觀察期，為避免選取只選取某一年造成的偶然性，本研究在綜合考慮數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)魯棒性的基礎(chǔ)上選取2007年-2009年醫(yī)學(xué)信息學(xué)出現(xiàn)的作者關(guān)鍵詞整體作為新興交叉學(xué)科知識(shí)元，去重后共得到11798個(gè)知識(shí)元。探究上述知識(shí)元在后續(xù)10年的生存特征，對(duì)應(yīng)的觀察期分別為2008年-2017年、2009年-2018年、2010年-2019年。

構(gòu)建新興交叉學(xué)科知識(shí)元的生存函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)（見圖3）。知識(shí)元在觀察期第一年生存函數(shù)降低較快，對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)急劇上升，之后生存函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)趨勢(shì)都相對(duì)平緩，平均生存時(shí)間為4.41年，數(shù)據(jù)刪失率約為21.2%，說明大部分知識(shí)元在觀察期內(nèi)出現(xiàn)一次就迅速消失，僅有約五分之一的知識(shí)元能夠適應(yīng)新興交叉學(xué)科的創(chuàng)新發(fā)展需要。

3.2.1? ?學(xué)科來源視角下知識(shí)元生存特征

（1）原始學(xué)科歸屬

分析醫(yī)學(xué)信息學(xué)知識(shí)元的原始學(xué)科歸屬分布（見圖4）可以發(fā)現(xiàn)：超三成的知識(shí)元原始學(xué)科歸屬為醫(yī)學(xué)信息學(xué)，表明新產(chǎn)生的知識(shí)元在醫(yī)學(xué)信息學(xué)知識(shí)體系中占主導(dǎo)地位。關(guān)聯(lián)學(xué)科中醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生保健學(xué)的知識(shí)元合計(jì)占比約40%，是醫(yī)學(xué)信息學(xué)重要的知識(shí)來源。

采用Kaplan-Meier法構(gòu)建知識(shí)元生存曲線，結(jié)果顯示不同原始學(xué)科歸屬的知識(shí)元生存時(shí)間存在顯著差異（見圖5）。原始學(xué)科歸屬為醫(yī)學(xué)的知識(shí)元生存時(shí)間要顯著高于其他學(xué)科，在觀察期結(jié)束仍保持30%左右的生存率，而醫(yī)學(xué)信息學(xué)知識(shí)元在觀察期的第一年生存率就降到25%左右，整體生存時(shí)間顯著低于其他四個(gè)學(xué)科。Log Rank和Breslow檢驗(yàn)結(jié)果顯著性為0.000。

（2）學(xué)科來源復(fù)雜度

分析醫(yī)學(xué)信息學(xué)與其關(guān)聯(lián)學(xué)科之間的學(xué)科距離（見圖6）發(fā)現(xiàn)：醫(yī)學(xué)信息學(xué)與衛(wèi)生保健學(xué)和醫(yī)學(xué)的距離更近，與統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)學(xué)科的距離較遠(yuǎn)。關(guān)聯(lián)學(xué)科之間除醫(yī)學(xué)與衛(wèi)生保健學(xué)距離相近，其他關(guān)聯(lián)學(xué)科間的距離都較遠(yuǎn)，在一定程度上也表明醫(yī)學(xué)信息學(xué)的學(xué)科知識(shí)來源廣泛。

根據(jù)式（2）和學(xué)科距離數(shù)據(jù)計(jì)算得到知識(shí)元學(xué)科來源復(fù)雜度分布（見圖7）?？梢园l(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)知識(shí)元的學(xué)科來源復(fù)雜度在0到0.6之間，呈現(xiàn)先升高、后波動(dòng)、再降低的變化趨勢(shì)，整體分布呈“M”型且較為分散。部分僅出現(xiàn)于新興交叉學(xué)科的知識(shí)元對(duì)應(yīng)的學(xué)科來源復(fù)雜度為0。

考慮到學(xué)科來源復(fù)雜度在0.15-0.2和0.35-0.4兩個(gè)區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)峰值，按照0.16和0.36的閥值將知識(shí)元近似等分為學(xué)科來源復(fù)雜度較低、中等和較高的三組（見表1和圖8），學(xué)科來源復(fù)雜度越高對(duì)應(yīng)的知識(shí)元平均生存時(shí)間越長，說明知識(shí)元的跨學(xué)科適配能力會(huì)對(duì)生存時(shí)間造成顯著影響。學(xué)科來源復(fù)雜度在（0.36，1]區(qū)間的知識(shí)元平均生存時(shí)間為5.43年，大于學(xué)科來源復(fù)雜度中等的4.48年和學(xué)科來源復(fù)雜度較低的3.56年。Log Rank和Breslow檢驗(yàn)結(jié)果顯著。

3.2.2? ?學(xué)科影響力視角下知識(shí)元生存特征

（1）新興交叉學(xué)科使用頻次

統(tǒng)計(jì)在醫(yī)學(xué)信息學(xué)內(nèi)部知識(shí)元的使用頻次（見圖9）可知：新興交叉學(xué)科使用頻次總體呈下降趨勢(shì)，知識(shí)元在觀察期內(nèi)平均使用頻次為6.41次，大部分集中于0次-10次區(qū)間內(nèi)，使用頻次較高的知識(shí)元僅占總數(shù)的極少部分，使用頻次最大值為772次。

根據(jù)帕累托法則將新興交叉學(xué)科使用頻次分為低頻和高頻兩類，對(duì)應(yīng)的使用頻次分別為0次-6次和7次-772次。對(duì)照其生存函數(shù)（見圖10）發(fā)現(xiàn)，低頻知識(shí)元在觀察期的第一年生存率就降至40%以下，而高頻知識(shí)元在觀察期的最后一年仍有約75%的生存率，可以看出新興交叉學(xué)科使用頻次會(huì)顯著影響知識(shí)元的生存時(shí)間，新興交叉學(xué)科使用頻次越高，對(duì)應(yīng)的知識(shí)元生存時(shí)間越長。

（1）新興交叉學(xué)科地位

通過知識(shí)元共現(xiàn)情況計(jì)算得到知識(shí)元的新興交叉學(xué)科地位（具體分布情況見圖11）。呈現(xiàn)先上升再下降趨勢(shì)，峰值出現(xiàn)在6附近，說明大部分知識(shí)元僅出現(xiàn)一次且只與其所在論文的其他知識(shí)元存在共現(xiàn)關(guān)系。新興交叉學(xué)科地位在30之后曲線逐漸趨于平緩，僅有約四分之一的知識(shí)元在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中與超過30個(gè)節(jié)點(diǎn)共現(xiàn)。為此，以6和30為分界將新興交叉學(xué)科地位劃分為較低、中等和較高三類。

從不同新興交叉學(xué)科地位的知識(shí)元生存曲線（見圖12）可以看出，學(xué)科地位較低的知識(shí)元在觀察期的第一年生存概率就降到5%以下，這些知識(shí)元通常僅在新興交叉學(xué)科中“曇花一現(xiàn)”。學(xué)科地位較高的知識(shí)元?jiǎng)t在觀察期內(nèi)保持60%以上的生存率，Log Rank和Breslow檢驗(yàn)結(jié)果均為0.000，這是因?yàn)閷W(xué)科地位較高的知識(shí)元與更多知識(shí)元存在共現(xiàn)關(guān)系，而知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的共現(xiàn)會(huì)促進(jìn)知識(shí)元之間的交互融合與協(xié)同創(chuàng)新，從而顯著提升知識(shí)元的生存時(shí)間。

（3）關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度

從知識(shí)元的關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度分布（見圖13）來看，關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度整體呈下降趨勢(shì)。其中，關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度在0-5之間快速下降，然后在5-40之間下降幅度趨緩，在40之后逐漸保持穩(wěn)定，說明知識(shí)元在關(guān)聯(lián)學(xué)科中的使用頻次都不高且服從冪律分布。

研究根據(jù)關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度的分布情況劃分為“關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度>40”“5<關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度≤40”“關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度≤5”三類，并得到對(duì)應(yīng)的生存曲線（見圖14）。知識(shí)元生存時(shí)間按照上述順序遞減，且后兩者之間的差異大于前兩者的差異。

3.3? ? 知識(shí)元生存時(shí)間影響機(jī)制分析

根據(jù)不同屬性知識(shí)元生存特征分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，學(xué)科來源和學(xué)科影響力都會(huì)不同程度影響知識(shí)元生存時(shí)間，采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)一步探究學(xué)科來源和學(xué)科影響力對(duì)新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存時(shí)間的影響機(jī)制。對(duì)照知識(shí)元生存影響因素分類標(biāo)準(zhǔn)（見表2），每組分類變量均以第一個(gè)取值為參照。

計(jì)算Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型回歸結(jié)果（見表3）可得知，相較于原始學(xué)科歸屬為醫(yī)學(xué)信息學(xué)的知識(shí)元，原始學(xué)科歸屬_CS的相關(guān)性系數(shù)為正值，這表明原始學(xué)科歸屬為計(jì)算機(jī)科學(xué)會(huì)增加知識(shí)元的生存風(fēng)險(xiǎn)，減少知識(shí)元的生存時(shí)間，原始?xì)w屬學(xué)科為醫(yī)學(xué)、衛(wèi)生保健學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)則對(duì)知識(shí)元生存時(shí)間的影響并不顯著。計(jì)算機(jī)科學(xué)作為學(xué)科交叉過程中的方法論學(xué)科，其支配新興交叉學(xué)科工具使用和技術(shù)應(yīng)用［44］，技術(shù)工具的更迭勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致知識(shí)元生存時(shí)間的不確定性。學(xué)科來源復(fù)雜度較高和中等的知識(shí)元生存風(fēng)險(xiǎn)分別為學(xué)科來源復(fù)雜度較低知識(shí)元的0.883倍和0.877倍，值得注意的是，生存風(fēng)險(xiǎn)最低的是學(xué)科來源復(fù)雜度中等的知識(shí)元，造成此結(jié)果的原因可能是學(xué)科來源復(fù)雜度較低的知識(shí)元難以流動(dòng)到關(guān)聯(lián)學(xué)科，而學(xué)科來源復(fù)雜度較高的知識(shí)元往往已經(jīng)被關(guān)聯(lián)學(xué)科普遍接受和使用，創(chuàng)新性逐漸降低的同時(shí)使用頻次也慢慢減少，從而體現(xiàn)為更短的生存時(shí)間。

同樣的，學(xué)科影響力也顯著影響知識(shí)元生存時(shí)間，知識(shí)元的生存風(fēng)險(xiǎn)隨新興交叉學(xué)科使用頻次、新興交叉學(xué)科地位與關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度的增加而降低。新興交叉學(xué)科使用頻次的Exp（B）為0.294，表明新興交叉學(xué)科使用頻次較高的知識(shí)元生存風(fēng)險(xiǎn)是使用頻次較低知識(shí)元的0.294倍。新興交叉學(xué)科地位中等和較高的回歸系數(shù)分別為-0.986和-1.593，表明新興交叉學(xué)科地位是知識(shí)元生存時(shí)間的重要因素，知識(shí)元的新興交叉學(xué)科地位越高，對(duì)應(yīng)的平均生存時(shí)間越長。關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度中等和較高的Exp（B）分別為0.777和0.549，表明關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度中等和較高的知識(shí)元生存風(fēng)險(xiǎn)相比關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度較低的知識(shí)元降低22.3%和45.1%，即關(guān)聯(lián)學(xué)科熱度較高的知識(shí)元在新興交叉學(xué)科普遍具有更長的生存時(shí)間。

4? ?研究結(jié)論與展望

本研究以醫(yī)學(xué)信息學(xué)及其關(guān)聯(lián)學(xué)科為例探究新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存特征及其影響機(jī)制，運(yùn)用Kaplan-Meier法分析不同屬性知識(shí)元的生存特征差異，在此基礎(chǔ)上采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型從學(xué)科來源和學(xué)科影響力兩個(gè)視角探究新興交叉學(xué)科知識(shí)元的生存時(shí)間影響機(jī)制。得到以下發(fā)現(xiàn)：

（1）從知識(shí)元屬性來看，學(xué)科來源和學(xué)科影響力都會(huì)對(duì)新興交叉學(xué)科知識(shí)元生存時(shí)間造成不同程度的影響，學(xué)科來源表征知識(shí)元的學(xué)科起源和跨學(xué)科程度，而學(xué)科影響力反映知識(shí)元在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)輸出能力，前者是對(duì)知識(shí)元自身屬性的刻畫，后者則從外部視角描述知識(shí)元跨學(xué)科傳播的可能性，且后者對(duì)于知識(shí)元生存時(shí)間的影響大于前者的影響。

（2）研究以醫(yī)學(xué)信息學(xué)知識(shí)元作為對(duì)象，但是由于醫(yī)學(xué)信息學(xué)科學(xué)范式仍在不斷地發(fā)展完善，加劇了新知識(shí)元的出現(xiàn)與消失，導(dǎo)致醫(yī)學(xué)信息學(xué)的知識(shí)元生存時(shí)間顯著低于知識(shí)結(jié)構(gòu)更為成熟的關(guān)聯(lián)學(xué)科。

（3）考慮到知識(shí)元的學(xué)科歸屬對(duì)于生存時(shí)間的影響較弱，而選取醫(yī)學(xué)信息學(xué)作為代表是基于其豐富的多學(xué)科交叉數(shù)據(jù)，因此研究結(jié)論可以推廣到一般性的交叉學(xué)科。

本研究也存在一些不足，在進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配時(shí)，僅考慮了詞形上的一致，沒有考慮在學(xué)科交叉過程中跨學(xué)科導(dǎo)致的語義漂移現(xiàn)象，未能從語義和語義功能上對(duì)知識(shí)元進(jìn)行更加有效的區(qū)分。后續(xù)將在考慮跨學(xué)科語義的基礎(chǔ)上，識(shí)別知識(shí)元在學(xué)科交叉過程中的流動(dòng)情況，實(shí)現(xiàn)學(xué)科交叉點(diǎn)的識(shí)別與生存預(yù)測(cè)。

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作者簡介：張宇，男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：知識(shí)組織與管理；馬亞雪，女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士后，研究方向：科技創(chuàng)新；李悅，女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：科學(xué)計(jì)量；孫建軍，男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：信息資源管理。