杨 眉 董 珏 董文军
李 婷 高 协 张 晗
1 引言
研究前沿是指对科技发展具有重要推动作用的研究领域，包含科学前沿和技术前沿两个方面。科学前沿，是指对于科学研究的发展具有重要的作用，是改变学科领域结构，推动研究领域发展的驱动力量，是为解决研究领域内关键问题已经或者即将受到科学共同体关注的最新研究[1]。技术前沿也称为前沿技术，在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》中提到，前沿技术是指高技术领域中具有前瞻性、先导性和探索性的重大技术，是未来高技术更新换代和新兴产业发展的重要基础，是国家高技术创新能力的综合体现[2]。
1.1 研究前沿探测发展现状
当今社会，科技创新能力已经成为提升综合国力的根本。各国为了在科技竞争中抢占制高点，纷纷推出科技发展战略与规划，部署本国现阶段重点发展的科学前沿和技术前沿，同时大力增加研发和创新投资。研究前沿的探测是制定科技发展规划的基础，可以提高国家科技规划的准确性，并直接影响科技创新的走向。因此，如何科学准确地探测研究前沿已经成为全球关注的焦点，具有十分重要的现实意义。
1.2 研究前沿探测方法及存在问题
研究前沿探测方法可以分为定性和定量两个类别。在定性方面，文献综述法和德尔菲法是比较常用也较为成熟权威的分析方法，它们以归纳为主，对一手资料中的不同思想、观点、方法进行归纳和概括，最终形成能反映该课题或专题研究水平和发展动态的回顾总结、现状描述或技术预见等[3]。定量分析一直是研究者们关注的焦点[4]，包括引文分析法、文本分析法、社交网络分析法和知识图谱法。引文分析法包含直接引用分析、共被引分析和文献耦合分析；文本分析法包含词频分析、共词分析和突发词检测；社交网络分析包括作者共现（及合著）、作者共被引分析等；知识图谱是多种理论和方法结合的产物，其理论基础主要有多元统计分析、图论、信息论、文献计量学方法等。近年来，研究者趋向于采用两种或多种定量分析方法相结合进行研究前沿的探测。
当前的研究前沿探测存在以下几个问题：① 数据来源单一。大多数研究者以期刊论文和专利信息作为数据来源，较少涉及其他形式的数据源，信息量有局限性。② 应用两种方法组合探测研究前沿已成趋势，但目前的组合方式简单直接，不同方法之间缺乏深度融合。③ 对不同方法的比较研究结果差异较大，缺乏统一的对比指标和效果评测模型。
2 研究方法与数据来源
1）研究方法
本报告采用定性和定量相结合的方法进行研究。首先运用人工智慧法从多个数据源当中抽取热点主题，之后对获得的热点主题进行规范和标引，归并含义相同但表述形式不同的主题；再以词频分析、共现分析、聚类分析等定量分析理论为基础，综合运用Excel、TDA、Citespace和Ucinet等分析工具，对所标引的数据进行可视化展示与结果解读。
2）数据来源
本报告选取3类权威可信并且包含大量前沿信息的数据来源，力求全面体现科学和技术的研究前沿。
（1）科学研究重大突破
基础研究中的每一个重大突破，往往都会对科学技术的创新、高新技术产业的形成产生巨大的、不可估量的推动作用，是科学前沿的重要体现。因此，本部分选取科学界普遍认可的国际顶级期刊与网站推出的年度重大科学突破：Science和Nature的年度重点突破以及ScienceWatch的年度前沿热点，共提取出290个主题词，报告来源详见附表1。
（2）科学研究热点主题
根据ESI数据库的界定，高被引论文指近十年来被引频次排在前1%的论文。这些论文受到研究人员的广泛关注，是科学前沿的重要体现。本部分选取InCitesTM Essential Science IndicatorsSM数据库中的16 088个研究前沿，共涉及45 145个主题词。
（3）技术前沿热点主题
技术前沿是指高技术领域中具有前瞻性、先导性和探索性的重大技术，以美国、日本、德国、英国、澳大利亚、中国、欧盟和经合组织（OECD）等8个国家和地区的26份科技发展规划报告以及9类经费预算计划为数据源，共提取出1 537个技术前沿热点主题，报告来源详见附表2。
上述三种数据来源当中，科学研究重大突破和科学研究热点主题的数据来源于期刊论文，体现科学发展的难点、热点以及发展趋势，归属于科学前沿；第三部分属于技术前沿。
3 研究前沿定量分析
研究前沿多具备多学科交叉的特性。为便于展示和阐述，本文采用ESI的22个学科类别进行粗略划分，并将这些学科归属于自然科学、工程技术、社会问题和生命医药四个学科大类。
3.1 科学研究重大突破
本节对2010—2015年出现的前沿热点主题进行词频分析，计算平均提及年份（以中值表示），并与2005年Science公布的125个最具挑战性的科学问题进行对照（见表1），发现2010—2015年间的Top20热点主题有80%在2005年被提及，说明国际顶级期刊所做的25年间的科学预测，在当下仍然是适用的。同时我们也注意到，石墨烯、天文望远镜和环境污染在2005年尚未被列为科学研究的重要问题，但在近5年间已经获得了广泛关注。有些研究主题，在2005年还只是隐含在其他主题之中——例如新药与药物研究可能隐含在各种疾病的预防与治疗当中，干细胞作为癌症治疗的一个关键词出现——但在近5年，这两个主题已经占据了重要地位。
表1 科学研究重大突破Top20
（续表）
图1 科学研究重大突破Top20主题词年度分布
表1和图1的数据显示，2010—2015年间，Top20热点主题词主要集中在生命科学及自然科学类别，空间探索、疾病治疗与预防、粒子探索、气候、新材料及其应用是最受关注的热点主题。2013—2014年是主题词最为集中的年份，电池与电极、环境污染、天文望远镜、免疫、植物、肿瘤等主题的重大突破多在这一时期取得；而空间探索、疾病治疗与预防、粒子探索、气候及基因组等主题在各个年份均有涉及。
3.2 科学研究热点主题
本节对“InCites：ESI”平台的研究前沿（research fronts）热点主题进行频次分析，得到表2，并对高被引论文数、总被引和篇均被引的前5个热点主题作了颜色标注。在Top20热点主题词中，50%的热点主题归属于生命医药学科。其中，疾病的预防与治疗占据了3成席位，乳腺癌、糖尿病、心血管疾病、肝炎和阿尔茨海默症是受到诸多研究者关注的疾病，而干细胞和基因组研究正在诸多疾病的治疗中发挥越来越重要的作用。
对平均发表年份在2013—2015年间（近三年）的热点主题进行词频分析，得到表4。近三年的热点主题属于新兴领域，极有可能成为今后的研究热点。其中，钠离子电池与科学研究重大突破中的电池与电极相呼应，而云计算近年出现在多个国家和地区的科技发展规划之中。
表2 科学研究Top20热点主题
（续表）
表3 Top20热点主题年度分布
表4 近三年科学研究热点主题
采用Ucinet软件对出现频次位于前250的热点主题进行归属学科的社交网络分析。根据网络连接情况将关键要素赋值给每个节点，可以看到各学科之间有着千丝万缕的联系（见图2），本节采用学科交叉性[5]、学科相似性[6]和学科影响力[7]来加以说明。学科交叉性较强的是化学（14.568）、材料科学（12.504）、物理（11.908）、临床医学（7.772）和工程（6.905），交叉性较弱的是计算机科学（0.542）、数学（0.309）、经济与商业（0.298），空间科学（0.055）的交叉性最弱。学科相似性较强的是生物学和生物化学、工程、物理和微生物学，与其他学科的平均接近中心度为21；相似性最弱的是空间科学，接近中心度为38。生物学和生物化学、工程、物理和微生物学四个学科对其他学科的影响力较大（均为4.25）。
图2 高频主题词学科聚类
抽取各年份出现频次Top50的高频词导入CiteSpace进行聚类分析，得到12个簇（见图3），光圈的大小代表主题词出现的频次，颜色代表出现的年份。每个聚类（簇）的详细情况见表5。在12个簇中，有7个归属于疾病的预防与治疗，围绕日本脑炎病毒、老人认知训练、多发性骨髓瘤、复发成人T细胞白血病淋巴瘤、房颤、肾间质纤维化等主题具有较高的聚合度。此外，生长素控制拟南芥不定根发育这一主题的平均研究年份为2013年，属于新兴研究热点。
图3 主题词聚类分析
表5 聚类词表
3.3 技术前沿热点主题分析
综观美国、日本、德国、英国、澳大利亚、中国、欧盟和经合组织（OECD）等8个国家和地区的35份发展规划和经费预算计划，采用词频分析的方式分别提取出宏观和中微观层面Top20热点主题，见表6和表7。总体来看，热点主题主要集中于工程技术领域，其次为生命医药领域。
技术前沿中微观层面Top20热点主题的年度分布见表8，半数以上的主题在2006年已经提出，在2014年或2015年获得了较多的关注度。2010年首次提出的热点主题有望远镜、激光、太阳能、云计算、智能电网和基因组；再生医学和无污染能源是2011年被提及的研究方向；人工智能、聚合物和太阳望远镜直到2012年才被提及。
表6 技术前沿Top20热点主题（宏观）
表7 技术前沿Top20热点主题（中微观）
（续表）
表8 技术前沿Top20热点主题（中微观）年度分布
抽取中微观层面Top50的热点主题导入CiteSpace进行聚类分析，得到4个簇（见图4），每个聚类（簇）的详细情况见表9。此4个簇均归属于工程技术领域，围绕地球观测、智能机器人、传感器网络、高功率激光能源等主题具有较高的聚合度。此外，智能机器人、传感器网络、高功率激光能源这三个主题的平均研究年份为2012或2013年，属于近年来的研究热点。
表9 技术前沿热点主题聚类词表
4 附录
附表1 Science和Nature年度重点突破及ScienceWatch年度前沿热点
附表2 主要国家和地区科技发展规划与经费预算计划
（续表）
（续表）
【注释】
[1]盛立.生物医学领域研究前沿识别与趋势预测［D］.中国人民解放军军事医学科学院, 2013：16.
[2]中华人民共和国国务院.国家中长期科学技术发展规划（2006—2020）［R］.2006.
[3]刘静，马建霞，范云满.研究前沿探测方法概述［J］.图书馆理论与实践，2014（07）：34–37.
[4]许晓阳，郑彦宁，赵筱媛，等.研究前沿识别方法的研究进展［J］.情报理论与实践，2014（06）：139–144.
[5]点度中心度是指特定学科到其他学科的直接联结数目，可揭示学科的交叉性，数值越大交叉性越强。
[6]接近中心度描述特定节点到其他所有节点的平均最短距离值，可揭示学科相似性，数值越大相似性越差。
[7]中间中心度描述特定节点在整个网络中的决定性作用大小，可揭示学科的影响力，数值越大影响力越大。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
