基于期刊學(xué)科分類的學(xué)科交叉特征識別方法
——以生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域為例

■侯海燕 王亞杰 梁國強 趙楠楠 胡志剛

大連理工大學(xué)公共管理與法學(xué)學(xué)院WISE實驗室， 遼寧省大連市凌工路2號 116024

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，學(xué)科間的互動、交叉與融合變得日益活躍。各國政府、機構(gòu)和高校等將學(xué)科交叉研究擺到了重要的戰(zhàn)略位置，采取多種形式支持學(xué)科交叉研究。早在“十五”期間，國家自然科學(xué)基金委員會重大項目對學(xué)科交叉研究的經(jīng)費支持率就達到67.8%[1]。隨著我國“高等學(xué)校創(chuàng)新能力提升計劃”的實施，大規(guī)模、大范圍的學(xué)科交叉研究變得更加普遍。

基于Web of Science數(shù)據(jù)庫的期刊學(xué)科分類，分析信息交流模式和結(jié)構(gòu)特征來測量學(xué)科交叉程度是科學(xué)計量學(xué)與科技管理領(lǐng)域的研究熱點。Porter等[2]提出了類別外引文法，通過計算期刊引文中學(xué)科類別外的引文占比分析學(xué)科的交叉程度。基于Web of Knowledge數(shù)據(jù)庫的期刊學(xué)科分類， Porter等[3]分別采用3個指標(biāo)公式衡量學(xué)科的交叉程度：通過期刊刊載各學(xué)科論文數(shù)，測量學(xué)科的專業(yè)化程度；通過學(xué)科引文主題類別的多樣化程度，測量學(xué)科的整合程度；通過引文類別和被引類別的共現(xiàn)，測量2種類別的可達性。2008年，Leydesdorff等[4]將多元分析和時間序列分析相結(jié)合，研究了學(xué)科內(nèi)在結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化規(guī)律，并利用中介中心性指標(biāo)分析了交叉學(xué)科的發(fā)展趨勢，剖析了3種期刊的動態(tài)引文環(huán)境結(jié)構(gòu)特征和相關(guān)學(xué)科的學(xué)科交叉特性，并借助共現(xiàn)分析法，研究了科學(xué)信息研究所(ISI)類別下的多類別期刊、類別外的參考文獻和引證文獻模式、不同計量學(xué)指標(biāo)的收斂問題，確定了測度學(xué)科交叉的指標(biāo)。

國外涉及學(xué)科交叉測度的計量指標(biāo)方面，Rafols等[5]針對學(xué)科交叉存在的固有沖突，利用多樣性指標(biāo)和凝聚性指標(biāo)測度學(xué)科交叉性，在更廣泛的知識整合意義上捕捉學(xué)科交叉。Hammarfel[6]利用Web of Science的引文數(shù)據(jù)分析研究了34種期刊在1978—1987年和1998—2007年這兩個時期引文專題的變化趨勢，來衡量某一學(xué)科的跨學(xué)科情況。國外學(xué)者針對涉及學(xué)科交叉測度的計量指標(biāo)已有較多研究，Stirling[7]在介紹了學(xué)科交叉的普遍性的基礎(chǔ)上，提出了學(xué)科交叉測度的三個維度，即多樣性、平衡性和差異性，通過10個定量化標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建了一套學(xué)科交叉測度的框架，給出了非參數(shù)計量公式。

國內(nèi)學(xué)者在學(xué)科交叉研究領(lǐng)域，同樣進行了一些有益的探索。許海云等[8]又通過歸納和總結(jié)學(xué)科交叉理論及實踐的相關(guān)文獻，分析當(dāng)前已有的測度學(xué)科交叉程度的引文分析指標(biāo)和學(xué)科交叉度計量的實踐研究，從宏觀態(tài)勢和微觀態(tài)勢兩個層面，構(gòu)建了一套學(xué)科交叉測度指標(biāo)體系。郭婷等[9]選取情報學(xué)作為研究對象，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，探索情報學(xué)領(lǐng)域的主題特征，利用學(xué)科疊加圖分析與研究對象密切相關(guān)的學(xué)科之間的發(fā)展態(tài)勢，通過綜合運用多種可視化技術(shù)，形成了一套探索學(xué)科交叉態(tài)勢的可行性方法。

學(xué)術(shù)期刊是科學(xué)知識的重要載體，在促進信息傳播和學(xué)術(shù)交流中具有重要作用。隨著專業(yè)分科的精細化和國家對學(xué)科交叉研究的高度重視，學(xué)科交叉融合方面的研究成果不斷增加[10]。學(xué)科交叉之處是科學(xué)新的生長點，最有可能產(chǎn)生重大的科學(xué)突破，使科學(xué)發(fā)生革命性的變化[11]。這一趨勢對學(xué)術(shù)期刊編輯的素質(zhì)和能力提出了更高的要求，編輯不僅需要在本領(lǐng)域內(nèi)具有較深的造詣，還要對廣泛的相關(guān)學(xué)科具有一定的掌握。因此，及時掌握和了解各學(xué)科的研究動態(tài)，以及學(xué)科交叉的結(jié)構(gòu)特征和演化趨勢，對于期刊編輯鑒別學(xué)科交叉投稿所涉及的核心邊緣學(xué)科，根據(jù)學(xué)科交叉研究稿件內(nèi)容所涉及的學(xué)科領(lǐng)域，分別請不同專業(yè)、不同研究方向的專家進行評審，進一步提高稿件評審流程的客觀性，提高刊載稿件的質(zhì)量，具有重要作用。但是由于不同編輯的知識構(gòu)成不同，在判斷同一篇學(xué)科交叉論文內(nèi)容所涉及的核心邊緣學(xué)科時，可能得出不同的結(jié)論，從而選擇的論文評審專家所屬的專業(yè)領(lǐng)域也不相同。因此，如何采用定量的方法識別學(xué)科的交叉結(jié)構(gòu)特征和演化趨勢，以避免因期刊編輯知識構(gòu)成差異帶來的選擇性偏倚成為了一個亟待解決的問題。本文在前人研究基礎(chǔ)上，結(jié)合學(xué)科共現(xiàn)分析和知識圖譜方法，基于期刊學(xué)科分類構(gòu)建了一套學(xué)科交叉特征識別方法，并以“生物醫(yī)學(xué)工程”研究領(lǐng)域為例，識別該領(lǐng)域?qū)W科交叉的結(jié)構(gòu)演化特征，驗證了學(xué)科交叉特征識別方法的可行性，為優(yōu)化研究學(xué)科交叉特征體系做了很好的參考。

1 基于期刊學(xué)科分類的學(xué)科交叉特征識別方法

2011年8月，湯森路透推出Web of Science第5版，將原來的222個ISI主題分類重新命名，并增加到225個分類[12]，本文將其分類作為期刊學(xué)科分類的依據(jù)。

1.1 學(xué)科交叉特征識別指標(biāo)

識別學(xué)科交叉特征的指標(biāo)主要有3個，即中介中心性、信息熵、度中心性，分別測度學(xué)科核心邊緣結(jié)構(gòu)、學(xué)科多樣性及學(xué)科影響力，見表1。

表1 學(xué)科交叉特征識別指標(biāo)

1.2 學(xué)科交叉特征識別方法框架與分析流程

共現(xiàn)分析是德國學(xué)者Hinze于1994年提出的概念，基本思想是共同出現(xiàn)的特征項間存在著某種關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)程度可用共現(xiàn)頻次測度[16]。例如，一篇論文中同時包含2個及以上的學(xué)科類別，反映了這些學(xué)科類別存在一定的關(guān)聯(lián)性，共同出現(xiàn)的頻次越高，說明關(guān)聯(lián)度越強。具體來說，“類”是數(shù)據(jù)庫中論文標(biāo)題字段的分類，這和知識分類體系中的“研究主題” “專業(yè)”“子領(lǐng)域”“領(lǐng)域”等類似，由于論文或期刊會被歸屬到不同的主題類別，因此從期刊分類視角分析論文所屬學(xué)科能夠體現(xiàn)學(xué)科的交叉性。

學(xué)科交叉特征識別包括識別學(xué)科交叉的結(jié)構(gòu)特征和演化特征2個方面，見圖1。分析流程主要包含以下步驟：首先，收集論文所屬學(xué)科的數(shù)據(jù)；其次，建立學(xué)科共現(xiàn)矩陣，利用相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化處理矩陣；再次，采用知識圖譜軟件可視化呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣；最后，分析生成的圖譜，探明學(xué)科間的親緣關(guān)系和結(jié)構(gòu)，分析學(xué)科交叉的結(jié)構(gòu)及滲透、衍生趨勢，揭示科學(xué)動態(tài)結(jié)構(gòu)及發(fā)展規(guī)律，見圖2。

圖1 學(xué)科交叉特征識別的方法體系

圖2 學(xué)科交叉特征識別的分析流程

2 學(xué)科交叉特征識別方法在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的應(yīng)用

“生物醫(yī)學(xué)工程”是生物醫(yī)學(xué)和理工學(xué)相結(jié)合而發(fā)展起來的交叉邊緣學(xué)科[17]。它涉及的科學(xué)領(lǐng)域廣泛，除生物學(xué)、醫(yī)學(xué)外，還包括電子學(xué)、微電子學(xué)、現(xiàn)代計算機技術(shù)、化學(xué)、高分子化學(xué)、力學(xué)、近代物理學(xué)、光學(xué)、放射學(xué)、精密機械和近代高新技術(shù)，并在不斷發(fā)展擴大，是各國爭相大力發(fā)展的高新技術(shù)之一。近年來，生物醫(yī)學(xué)工程發(fā)展非常迅速，主要分支學(xué)科如生物力學(xué)，組織工程學(xué)，生物材料，人工器官，仿生學(xué)，生物醫(yī)學(xué)信號提取、傳感、處理、建模，生物醫(yī)學(xué)圖像與醫(yī)學(xué)影像學(xué)的發(fā)展更是日新月異[18]。國外從20世紀(jì)五六十年代就已經(jīng)開始將生物醫(yī)學(xué)工程作為一門綜合運用工程技術(shù)的相應(yīng)理論和方法，深入研究人體結(jié)構(gòu)和功能，以解決醫(yī)學(xué)中出現(xiàn)的相關(guān)問題的一門新興邊緣學(xué)科。

為充分說明構(gòu)建的學(xué)科交叉特征識別方法的可行性，以生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域為例，基于期刊學(xué)科分類視角，實證分析該領(lǐng)域的學(xué)科交叉結(jié)構(gòu)特征與演化趨勢。

2.1 數(shù)據(jù)來源

構(gòu)建了2套數(shù)據(jù)檢索方案。方案1：從國外生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域核心期刊上獲取生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的檢索策略如下。

首先，參考中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程研究所情報室提供的國外生物醫(yī)學(xué)工程核心期刊，從中選擇被Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄、刊載生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域論文較多、期刊名與生物醫(yī)學(xué)工程直接相關(guān)的期刊。其次，下載全部主題詞中含有“生物醫(yī)學(xué)”的論文，以“TS=biomedical* OR TS=biomedicine”在Web of Science數(shù)據(jù)庫中檢索，得到54273條生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的論文數(shù)據(jù)。再次，借助Web of Science數(shù)據(jù)庫的分析檢索結(jié)果功能，列出這些論文所涉及的所有期刊，并從中選擇期刊名稱跟生物醫(yī)學(xué)工程直接相關(guān)的期刊。另外，在Web of Science數(shù)據(jù)庫中，用SO=biomedic* OR SO= (bio* AND medical) OR SO= (bio* AND medicine)，檢索到19762條數(shù)據(jù)，然后借助Web of Science數(shù)據(jù)庫的分析檢索結(jié)果功能，列出這些論文所涉及的所有期刊。最后，將前四個方面的檢索策略組合在一起，得到生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域數(shù)據(jù)的檢索式：(SO=(BIOMEDICAL RESEARCH TOKYO'' or BIOMEDICINE PHARMACOTHERAPY or BIOMEDICA BIOCHIMICA ACTA or BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS or BIOMEDICAL MICRODEVICES or BIOMEDICAL AND ENVIRONMENTAL SCIENCES or BIOMEDICAL ENGINEERING ONLINE or BIOMEDICAL MATERIALS or BIOMEDICAL AND ENVIRONMENTAL MASS SPECTROMETRY or BIOMEDICAL RESEARCH INDIA or BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL or BIOMEDICINE or BIOMEDICAL PAPERS OLOMOUC or BIOMEDICAL ENGINEERING APPLICATIONS BASIS COMMUNICATIONS or BIOMEDICINE EXPRESS or BIOMEDICAL ENGINEERING or BIOMEDICAL ENGINEERING BIOMEDIZINISCHE TECHNIK or BIOMEDICAL LETTERS or BIOMEDICAL IMAGE REGISTRATION or BIOMEDICAL SCIENCES INSTRUMENTATION or BIOMEDICAL IMAGE REGISTRATION PROCEEDINGS or BIOMEDICAL SIMULATION PROCEEDINGS or BIOMEDICAL FRONTIERS OF FLUORINE CHEMISTRY or BIOMEDICAL INSTRUMENTATION TECHNOLOGY or “ANNALS OF BIOMEDICAL ENGINEERING ” or “CRITICAL REVIEWS IN BIOMEDICAL ENGINEERIN” or “IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING ” or “ JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING” or “JOURNAL OF BIOMEDICAL MATERIALS RESEARCH” or“ MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING” or “IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING” or “JOURNAL OF BIOMEDICAL MATERIALS RESEARCH PART A” or “JOURNAL OF BIOMEDICAL OPTICS” or “BIOMEDICAL CHROMATOGRAPHY” or “BIOMEDICA” or “BIOMEDICAL RESEARCH INDIA”)) OR (TS=(biomedical*) OR TS=(biomedicine))。

利用該檢索式，在Web of Science數(shù)據(jù)庫中檢索，設(shè)置檢索語種為英語，論文類型為論文(檢索時間：2015年2月28日)，最終得到100300條數(shù)據(jù)，時間范圍為1958—2015年。

方案2：通過學(xué)科類別檢索得到生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，用WC=ENGINEERING BIOMEDICAL在Web of Science中檢索，設(shè)置檢索語言為英語，論文類型為科學(xué)論文(檢索時間：2015年2月28日)，最終得到168143條數(shù)據(jù)，時間范圍為1949—2015年。

分析2套方案得到的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)相同期刊27種。相比而言，方案2中關(guān)于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的期刊查全率較高，因此采用方案2作為生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來源。

2.2 生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域?qū)W科交叉結(jié)構(gòu)特征分析

在研究生物醫(yī)學(xué)工程的學(xué)科交叉結(jié)構(gòu)特征時，將下載的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Bibexcel和Ucinet，提取學(xué)科信息，再通過Netdraw畫圖，將與生物醫(yī)學(xué)工程相關(guān)的學(xué)科通過Girvan-Newman聚類、K-core分析、中介中心性和度中心性分析分別得到“1圖6表”，見圖3、表2～7。圖3所示為生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域基于學(xué)科共現(xiàn)分析得出的學(xué)科關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，可以看出它共分為4大學(xué)科群體，每個學(xué)科群體都體現(xiàn)出學(xué)科交叉性，下面根據(jù)構(gòu)建的學(xué)科交叉特征識別方法識別生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的學(xué)科交叉結(jié)構(gòu)特征。

2.2.1 核心邊緣結(jié)構(gòu)分析

圖3所示的4大學(xué)科群體分別為：學(xué)科群體A，醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)、計算機科學(xué)、細胞與組織工程、生物學(xué)；學(xué)科群體B，心臟與心血管系統(tǒng)、牙科、機械工程學(xué)、醫(yī)學(xué)檢驗技術(shù)、機器人；學(xué)科群體C，生物醫(yī)學(xué)工程、計算機科學(xué)、放射學(xué)、電氣與電子工程、成像科學(xué)和攝影技術(shù)；學(xué)科群體D，生物材料學(xué)、生物物理學(xué)、移植學(xué)、運動學(xué)、外科、神經(jīng)科學(xué)、生物技術(shù)與應(yīng)用微生物學(xué)、計算機、聲學(xué)、數(shù)學(xué)。

為了解每個學(xué)科群體在整個關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位，計算了每個學(xué)科群體中介中心性的平均值，并且按照中介中心性平均值由大到小排列，見表2。結(jié)果顯示，學(xué)科群體C為核心群體，學(xué)科群體A、B、D為邊緣群體。學(xué)科群體D是四個群體中最大的群體，涉及到的學(xué)科也最多，與學(xué)科群體A也有一定的聯(lián)系。學(xué)科群體B相對孤立，與其涉及的學(xué)科數(shù)量較少，以及群體內(nèi)節(jié)點的中介中心性和度中心性較小有關(guān)。不論學(xué)科群體位置如何，都體現(xiàn)了學(xué)科的交叉性，其中物理學(xué)、計算機、數(shù)學(xué)等是與生物醫(yī)學(xué)工程交叉程度比較大的學(xué)科。

圖3 基于期刊學(xué)科分類視角的生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域?qū)W科關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

表2 各學(xué)科群體中介中心性的平均值

2.2.2 學(xué)科多樣性分析

信息熵可以識別學(xué)科群體的多樣性，即學(xué)科交叉程度。一般而言，信息熵越大，各學(xué)科在學(xué)科群體內(nèi)的平均分布程度越高，也就是學(xué)科交叉程度越大。從表3可以看出信息熵最大的是學(xué)科群體D，其次是學(xué)科群體A，而核心學(xué)科群體C的信息熵排在最后一位，可見核心學(xué)科群體的信息熵不一定是最大的。這與學(xué)科在學(xué)科群體中的平均分布程度有關(guān)，學(xué)科平均分布程度越大，信息熵則越高，學(xué)科群體的學(xué)科交叉強度就越大，反之學(xué)科群體內(nèi)的學(xué)科就越單一。

表3 各學(xué)科群體的信息熵

2.2.3 影響力分析

學(xué)科群體A中介中心性和度中心性均較高的是生物學(xué)(細胞與組織工程)，它對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他學(xué)科間知識吸收和傳播效率的影響力最大。醫(yī)學(xué)信息學(xué)的頻次最高，但是中介中心性不及數(shù)學(xué)，因為在學(xué)科群體A中數(shù)學(xué)是很重要的學(xué)科，它將生物學(xué)和醫(yī)學(xué)聯(lián)系在一起，而且數(shù)學(xué)與學(xué)科群體D中的學(xué)科有聯(lián)系。計算機科學(xué)這個學(xué)科相對孤立，中介中心性為0，但是它的頻次和度中心性不是很低，也和一些學(xué)科有著緊密聯(lián)系，見表4。

表4 學(xué)科群體A中所有學(xué)科的信息

學(xué)科群體B是一個較為孤立的群體，所有節(jié)點的中介中心性均為0，度中心性均為1，這與該學(xué)科群體中涉及到的學(xué)科有關(guān)，里面含有一些比較冷門的學(xué)科，如健康科學(xué)、機械工程學(xué)。從節(jié)點的頻次角度分析，排名最高的是醫(yī)學(xué)(心臟與心血管系統(tǒng))，最低的是計算機科學(xué)(機器人)，見表5。

表5 學(xué)科群體B中所有學(xué)科的信息

學(xué)科群體C是核心群體，涉及的學(xué)科也都是核心學(xué)科，中介中心性和度中心性都比較高的是生物醫(yī)學(xué)工程，其次是醫(yī)學(xué)(放射學(xué)、核醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)影像)和計算機。它們控制了整個學(xué)科群體中學(xué)科之間的交流，在其他學(xué)科的流通方面起到了橋梁的作用，比較冷門的學(xué)科為物理學(xué)和電氣與電子工程，見表6。

表6 學(xué)科群體C中所有學(xué)科的信息

學(xué)科群體D涵蓋的學(xué)科最多，是學(xué)科交叉程度最高的學(xué)科群體。該學(xué)科群體節(jié)點的中介中心性和度中心性差別不大，有很多學(xué)科的中介中心性為0，度中心性的大小以2和3居多，說明該學(xué)科群體內(nèi)學(xué)科分布非常均勻，其中較突出的學(xué)科有：生物學(xué)、物理學(xué)、材料學(xué)、納米、計算機，它們對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他學(xué)科間知識吸收和傳播效率的影響最大，起到了橋梁作用，見表7。

表7 學(xué)科群體D中所有學(xué)科的信息

2.3 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)科交叉演化特征識別

將原始數(shù)據(jù)分為4個時間段。第一時間段：1949—1969年；第二時間段：1970—1984年；第三時間段：1985—1999年；第四時間段：2000—2014年。通過共現(xiàn)分析處理數(shù)據(jù)并可視化，得到每一時間段內(nèi)學(xué)科的變化圖，見圖4～7。

第一階段，生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究處于發(fā)展初期，涉及的學(xué)科較少，只有8個學(xué)科，分別為生物醫(yī)學(xué)工程、臨床神經(jīng)病學(xué)、外科、核醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)成像、電子與電氣工程、生物化學(xué)與分子生物學(xué)、微生物學(xué)等學(xué)科，其中只有生物化學(xué)與微生物學(xué)聯(lián)系緊密，其他均為獨立學(xué)科，圖4所示為共現(xiàn)次數(shù)較多的2個學(xué)科。

圖4 第一階段1949—1969年

第二階段，生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域的學(xué)科數(shù)量明顯增多，包含23個學(xué)科，出現(xiàn)了生物物理學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)學(xué)和計算生物學(xué)等交叉學(xué)科，見圖5標(biāo)有字母A的學(xué)科，體現(xiàn)了生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域?qū)W科交叉不斷加強，隨著生物醫(yī)學(xué)工程研究的不斷深入，學(xué)科正逐漸細分為多個子學(xué)科，并向更加專業(yè)化、精細化的方向發(fā)展，出現(xiàn)了外科、移植、血液學(xué)、生物材料科學(xué)、心臟和心血管系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)和腎臟等學(xué)科，見圖5標(biāo)有字母B的學(xué)科。

圖5 第二階段1970—1984年

第三階段，生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域的學(xué)科數(shù)量大幅增加，包含41個學(xué)科，學(xué)科的融合與分化變得越來越明顯。其中屬于交叉學(xué)科的有醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物物理學(xué)、數(shù)學(xué)和計算生物學(xué)、化學(xué)與物理等學(xué)科，見圖6標(biāo)有字母A的學(xué)科。生物醫(yī)學(xué)工程的分支學(xué)科有影像科學(xué)與照相技術(shù)、核醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)成像、醫(yī)學(xué)研究與實驗、藥理學(xué)與藥劑學(xué)、護理科學(xué)與服務(wù)等學(xué)科，見圖6標(biāo)有字母B的學(xué)科。

圖6 第三階段1985—1999年

第四階段，生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域處于高速發(fā)展期，包含47個學(xué)科，學(xué)科交叉變得非常明顯，其中出現(xiàn)的交叉學(xué)科有：生物物理學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)學(xué)和計算生物學(xué)、生物化學(xué)與分子生物學(xué)、化學(xué)與工程、物理與應(yīng)用學(xué)等學(xué)科，見圖7標(biāo)有字母A的學(xué)科；出現(xiàn)的生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的分支學(xué)科有：核醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)成像、移植、心臟和心血管系統(tǒng)、血液學(xué)、免疫學(xué)、病理學(xué)等，見圖7標(biāo)有字母B的學(xué)科。

圖7 第四階段2000—2014年

結(jié)合信息熵的計算公式，計算了每個時間段內(nèi)學(xué)科的信息熵。隨著時間逐漸推移，每一階段信息熵較上一階段均有所增加，見表8，表明生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的學(xué)科交叉程度越來越大。生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的學(xué)科數(shù)量也在增加，第一至第四階段的交叉學(xué)科數(shù)量分別為8、23、41、47個。隨著學(xué)科數(shù)量的增加，學(xué)科交叉越來越頻繁，越來越多的學(xué)科逐漸參與到生物醫(yī)學(xué)工程的研究中來。

表8 不同時間段學(xué)科的信息熵

3 結(jié)論

盡管目前國內(nèi)外學(xué)科交叉研究成果頗豐，但研究主要停留在以學(xué)科交叉實踐為主的階段，理論研究還有較大的擴展和深化空間。國內(nèi)相關(guān)研究更側(cè)重于定性研究，借助期刊學(xué)科分類對學(xué)科交叉的量化、指標(biāo)等方面研究相對較少，尚未形成系統(tǒng)、科學(xué)的研究體系，學(xué)科交叉研究的深度有待加強。

基于期刊學(xué)科分類視角，構(gòu)建了一套識別學(xué)科交叉特征的方法。該方法采用學(xué)科共現(xiàn)分析法，結(jié)合Bibexcel、Ucinet社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件建立學(xué)科關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖譜，通過核心邊緣結(jié)構(gòu)指標(biāo)、學(xué)科多樣性指標(biāo)、影響力指標(biāo)，識別學(xué)科交叉的結(jié)構(gòu)特征和演化趨勢。同時，將該方法應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域，分析該領(lǐng)域的學(xué)科交叉特征，得出該領(lǐng)域的親緣學(xué)科有：生物材料科學(xué)、計算機科學(xué)、生物物理學(xué)、放射學(xué)，核醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)、生物學(xué)(移植)；與生物醫(yī)學(xué)工程比較疏遠的學(xué)科為機器人、血液學(xué)、聲學(xué)、生物化學(xué)與分子生物學(xué)、化學(xué)工程學(xué)、泌尿科、物理應(yīng)用學(xué)、數(shù)學(xué)。生物醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域的信息熵隨著時間的演進而增大，表明該領(lǐng)域的學(xué)科交叉程度愈加深入。這一結(jié)果與實際情況較為一致，證實了該方法的可靠性。

目前，基于期刊學(xué)科分類視角進行學(xué)科共現(xiàn)分析，是研究學(xué)科交叉特征中最直接、最有效的方法，選取的用于測度核心、邊緣學(xué)科及學(xué)科交叉程度等的指標(biāo)是較為科學(xué)、合理的，能夠科學(xué)識別生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域?qū)W科交叉的結(jié)構(gòu)和演化特征。這將有利于降低因期刊編輯知識構(gòu)成差異所產(chǎn)生的選擇性偏倚，從而多角度、客觀地評價期刊稿件，提高刊載論文的質(zhì)量和期刊影響因子，吸引更多稿源和讀者群。

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(本文責(zé)編：李翠霞)