科學(xué)知識傳遞視角下學(xué)科交叉最短路徑研究

張瑞 姚童 楊艷妮

關(guān)鍵詞： 科學(xué)知識; 文獻(xiàn)大數(shù)據(jù); 最短路徑分析; 學(xué)科交叉; Scopus 數(shù)據(jù)庫

在過去幾十年中， 科學(xué)面臨的問題變得日益緊迫、復(fù)雜， 許多與人類活動密切相關(guān)的問題無法在單一學(xué)科范圍內(nèi)得到回答， 決策者和研究人員解決這些問題越來越需要跨越傳統(tǒng)獨立研究領(lǐng)域?？茖W(xué)知識傳遞有助于打破現(xiàn)代學(xué)術(shù)界的溝通鴻溝， 充分調(diào)動智力資源， 是產(chǎn)生創(chuàng)新知識的動力之一。例如， 物理學(xué)領(lǐng)域中關(guān)于原子自旋的研究， 形成了醫(yī)學(xué)中的磁共振成像， 進(jìn)而促進(jìn)了醫(yī)學(xué)和生物學(xué)中的許多新的應(yīng)用和發(fā)現(xiàn)[1] 。在當(dāng)今學(xué)科高度綜合化趨勢下， 從學(xué)術(shù)界到公共政策部門， 再到私營企業(yè)機構(gòu)， 對于科學(xué)合作研究寄予非常高的期待， 并通過各種手段和方式支持和鼓勵跨學(xué)科項目[2] 。在新學(xué)科創(chuàng)建以及學(xué)科范圍擴展中， 為避免知識框架融合混亂， 需要一代又一代的學(xué)科交叉研究實踐。因此， 對科學(xué)系統(tǒng)發(fā)展而言， 學(xué)科交叉既是一項挑戰(zhàn)， 又是一種利器。

學(xué)科之間的合作是科學(xué)知識的一種傳遞方式，但是知識背景差異顯著的學(xué)科其知識阻力也大， 不少學(xué)科需要通過中間學(xué)科傳遞知識。如何衡量兩個學(xué)科之間知識阻力大小程度， 以及判斷產(chǎn)生聯(lián)系最少需要跨越哪些中間學(xué)科是分析學(xué)科交互的關(guān)鍵問題。本研究在科學(xué)知識傳遞視角下， 運用學(xué)科知識交叉最短路徑相關(guān)指標(biāo)， 采集Scopus 數(shù)據(jù)庫生命科學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算， 分析描述該領(lǐng)域跨學(xué)科知識交叉分布特征， 以此探討學(xué)科之間親疏關(guān)系。研究的實現(xiàn)將在一定程度上合理地解釋學(xué)科“跨越” 和“交叉”， 有利于加強科學(xué)研究人員的交流與合作， 促進(jìn)新知識的發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)造。

1相關(guān)研究回顧

1. 1科學(xué)知識傳遞

由于科學(xué)系統(tǒng)內(nèi)在機制的約束， 通常運用期刊和文獻(xiàn)來記錄科學(xué)聯(lián)系， 即科學(xué)知識的繼承關(guān)系和合作關(guān)系， 因此科學(xué)知識載體能確切地反映科研活動中的兩種主要的科學(xué)知識傳遞方式———知識轉(zhuǎn)移與知識共同創(chuàng)造[3-4] 。隨著科學(xué)系統(tǒng)的分化與發(fā)展， 科學(xué)演變?yōu)椤胺挚贫鴮W(xué)”， 不同學(xué)科逐漸形成完整的知識結(jié)構(gòu)， 知識在不同學(xué)科具有不同的特點， 知識內(nèi)容可以按不同的“學(xué)科” 劃分。大多數(shù)文獻(xiàn)以期刊類別作為學(xué)科分類的劃分依據(jù)， 每種期刊以一對多的方式歸入多個學(xué)科類別之下， 呈現(xiàn)出多樣性、開放性、交叉性和復(fù)雜性的特征[5] 。文獻(xiàn)所屬的期刊特性通常被作為主要渠道特性， 研究表明， 不同期刊發(fā)表同一篇論文對科學(xué)事業(yè)的貢獻(xiàn)也有很大不同[6] ; 彭繼東等[7] 從學(xué)科整體和期刊個體兩個層面分析納米科技學(xué)科領(lǐng)域的知識交流; Yan E[8] 將期刊級引文數(shù)據(jù)集聚合成27 個學(xué)科領(lǐng)域， 以學(xué)科作為分析單元。但該分類依據(jù)并不是唯一， 如吳江等[9] 基于基金進(jìn)行學(xué)科劃分， 根據(jù)基金代碼間的共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建學(xué)科知識流動網(wǎng)絡(luò)。劉婷等[10] 以期刊論文的參考文獻(xiàn)分類號來劃分學(xué)科。學(xué)科作為劃分知識的產(chǎn)物， 實際上代表著知識的集合。知識點被分得越細(xì)， 則越靠近學(xué)科細(xì)分條目。

英國著名的文獻(xiàn)學(xué)家布拉德福指出， 各學(xué)科之間必然存在一定的聯(lián)系[11] 。在新學(xué)科創(chuàng)建以及學(xué)科范圍擴展中， 為避免知識框架融合混亂， 需要一代又一代的知識傳遞研究實踐。目前， 有不少研究成果揭示了一定的跨學(xué)科知識傳遞規(guī)律， 如從20世紀(jì)80 年代中期開始， 越來越多的科學(xué)研究引用自身學(xué)科以外的研究成果[12] ; 跨學(xué)科程度與被引量呈現(xiàn)倒U 型關(guān)系[13] ; 人文社會科學(xué)引用自然科學(xué)（科學(xué)、技術(shù)、農(nóng)業(yè)和醫(yī)學(xué)）會給自身帶來更多的引用[14] 等。盡管引證關(guān)系能夠很好地表示學(xué)科間的知識輸入、輸出， 反映學(xué)科彼此之間的貢獻(xiàn)關(guān)系，但是僅僅從引文視角揭示科學(xué)知識傳遞， 缺乏科學(xué)知識全面動態(tài)審查， 使得對學(xué)科整體發(fā)展的理解有限?！皩W(xué)科” 代表高度整合的知識形態(tài)， 一般通過科學(xué)研究問題的歸屬來界定知識的特性， 受學(xué)科體制的束縛， 不同學(xué)科具有特定的研究方法、研究問題或主題。根據(jù)Pierce S J[15] 描述， 學(xué)科之間的聯(lián)系可分為3 類： 一是借用， 指學(xué)科將其他領(lǐng)域的理論和方法運用到自身的學(xué)科研究中， 主要通過引證關(guān)系衡量; 二是合作， 指不同學(xué)科合作發(fā)表研究成果; 三是跨界， 在其他領(lǐng)域?qū)W科中發(fā)表研究成果。因此， 研究成果在不同領(lǐng)域?qū)W科分類也是學(xué)科之間產(chǎn)生聯(lián)系的一種方式， 為科學(xué)知識傳遞提供了一條隱形路線。本文在科學(xué)知識傳遞視角下， 探究領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科之間的關(guān)系特征。

1. 2學(xué)科交叉分析方法

學(xué)科交叉分析方法通常以“學(xué)科引用” 和“學(xué)科共現(xiàn)” 為依據(jù)。“引用” 是文獻(xiàn)與文獻(xiàn)之間產(chǎn)生聯(lián)系的一種標(biāo)志， 而引文分析方法在探究學(xué)科知識的繼承與發(fā)展關(guān)系中發(fā)揮重要作用。姜春林等[16]從論文自身學(xué)科屬性、引文學(xué)科類別兩個角度分析學(xué)科交叉研究。開濱[17] 在引文分析基礎(chǔ)上構(gòu)建學(xué)科交叉性指數(shù)測度學(xué)科交叉性。Bowman T D 等[18]根據(jù)引文構(gòu)建學(xué)科地址框架展開學(xué)科交叉研究。而“共現(xiàn)” 是兩個事物同時發(fā)生的當(dāng)時屬性， 也是兩個事物聯(lián)系的外在表現(xiàn)[19] 。徐曉藝等[20] 從科研合作角度出發(fā)， 基于合著論文參考文獻(xiàn)的學(xué)科分布構(gòu)建多學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上來講， 合作關(guān)系運用的是共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 是無向網(wǎng)絡(luò); 而引用關(guān)系運用的是引文網(wǎng)絡(luò)， 是有向網(wǎng)絡(luò)?！肮铂F(xiàn)” 和“引用” 都是由科學(xué)本身發(fā)展規(guī)律和內(nèi)在機制所決定的。在網(wǎng)絡(luò)分析之上， 圖建模方法被學(xué)者們青睞， 如HummonN P 等[21] 提出主路徑分析方法; Mueller M 等[22] 探究不同網(wǎng)絡(luò)的路徑長度、周期性、度中心度的分布和不對稱性對系統(tǒng)知識分布特性具有不同影響;Renoust B 等[23] 在有向非循環(huán)圖（DAGs）視角下研究知識產(chǎn)生和傳播等。

學(xué)科交叉分析反映出學(xué)科內(nèi)部、學(xué)科與其他科學(xué)研究的相互依存結(jié)構(gòu)。商憲麗[24] 在交叉學(xué)科內(nèi)部和相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科兩個層次上構(gòu)建交叉學(xué)科主題引用網(wǎng)絡(luò)。Nelson M R 等[25] 、Sarin S 等[26] 、TsayM[27] 分別基于不同學(xué)科領(lǐng)域， 檢驗該學(xué)科領(lǐng)域與其他學(xué)科之間知識流動。學(xué)科之間合作是促進(jìn)知識復(fù)興和再生的動力， 學(xué)科之間的共現(xiàn)象征著學(xué)科之間的合作， 學(xué)科共現(xiàn)信息也能有效反映學(xué)科的交叉屬性特征。本文從學(xué)科共現(xiàn)的角度， 探究科學(xué)知識傳遞意義下的學(xué)科與學(xué)科之間的最短路徑， 將學(xué)科作為實體抽象為網(wǎng)絡(luò)圖， 獲得學(xué)科交叉的實現(xiàn)途徑， 揭示領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科關(guān)系和微觀結(jié)構(gòu)， 為促進(jìn)學(xué)科發(fā)展提供量化依據(jù)。

2分析框架

2. 1方法流程

為測量科學(xué)研究的交叉程度， 期望獲得兩個學(xué)科之間互動關(guān)系的強弱， 尋找兩個學(xué)科之間的最短路徑， 學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的最短路徑問題就是解決這些問題， 將學(xué)科作為實體抽象為網(wǎng)絡(luò)圖， 通過最短路徑測量學(xué)科之間的連接， 揭示學(xué)科潛在合作的可能性， 最短路徑越小， 學(xué)科之間合作的可能性越大。本研究的方法流程如圖1 所示。

2. 2構(gòu)建學(xué)科共現(xiàn)矩陣

共現(xiàn)分析是一種常用的探究科學(xué)結(jié)構(gòu)與分布分析方法， 其基本思想是以不同實體的外部特征為基礎(chǔ)， 通過外部特征的共現(xiàn)揭示其深層關(guān)聯(lián)， 提供有價值的線索。將一個學(xué)科領(lǐng)域i 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)由SCi =（SCi，1，…，SCi，j ，…，SCi，n ）表示， n 表示學(xué)科總數(shù)。則學(xué)科共現(xiàn)結(jié)構(gòu)為：

其中， SC 表示為一個n×n 兩兩共現(xiàn)對稱矩陣，SCij表示學(xué)科i 與學(xué)科j 間的相關(guān)關(guān)系。若分析單一領(lǐng)域的學(xué)科之間的關(guān)系， 其中， 每篇文獻(xiàn)中必有一個學(xué)科屬于該領(lǐng)域， 因此， 倘若學(xué)科i 或?qū)W科j 均不屬于該領(lǐng)域， 說明SCij是兩學(xué)科基于該領(lǐng)域?qū)W科產(chǎn)生的相關(guān)關(guān)系。例如， 生命科學(xué)領(lǐng)域中大量文獻(xiàn)的學(xué)科類別包含醫(yī)學(xué)、心理學(xué)， 則生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)︶t(yī)學(xué)與心理學(xué)發(fā)揮了重要連接作用。

首先， 根據(jù)學(xué)科共現(xiàn)出現(xiàn)的頻次構(gòu)建SC 矩陣， 即用學(xué)科i 與學(xué)科j 共現(xiàn)的總文獻(xiàn)量來計算SC矩陣。對SC 矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理生成SC′矩陣，兩學(xué)科相關(guān)關(guān)系用學(xué)科i 與學(xué)科j 共現(xiàn)文獻(xiàn)量除以總共現(xiàn)文獻(xiàn)量， 表示為：

2. 3學(xué)科交叉最短路徑指標(biāo)

各種最短路徑算法具有不同的特點。Dijkstra算法是一種比較成熟和常用的算法， 也稱為標(biāo)號設(shè)置算法或雙標(biāo)號法， 該算法由荷蘭計算機科學(xué)家Dijkstra E W[28] 于1959 年提出， 其主要思想與代換法類似： 以一個固定起點計算與其他節(jié)點的距離，用最短距離（臨時標(biāo)號）的不斷否定尋找到最終的距離（永久標(biāo)號）， 由近及遠(yuǎn)， 逐步向外層擴展。Dijkstra 算法主要適用于非負(fù)權(quán)的網(wǎng)絡(luò)求解， 時間的復(fù)雜度為O（n2）。目前為止， 該算法被認(rèn)為是求解兩節(jié)點之間最短距離的最優(yōu)方式。Dijkstra 算法具體步驟如下[29] ：

步驟0： （初始化）對起始點v1 置永久標(biāo)號u1 =0， 剩下的n-1 個點置臨時標(biāo)號u1 =w1j（2≤j≤n），S ={v1}， R ={v2，v3，…，vn }。

步驟1： 在R 中取一個頂點vk ， 使uk =min vj∈kuj ，如果uk = +∞， 停止， 從v1 到R 中各頂點都沒有路; 否則轉(zhuǎn)到步驟2。

步驟2： 置R = S∪{vk }， R = R ＼{vk }。若R =?， 結(jié)束， 所有最短路徑{vi ，vj }的都已經(jīng)求出; 否則轉(zhuǎn)步驟3。

步驟3： 對一切vi∈R， 置， 然后轉(zhuǎn)到步驟1。

運用Dijkstra 算法計算學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 循環(huán)比較路徑距離的方法， 由起始節(jié)點到終止節(jié)點層層擴展， 尋找最短距離的路徑。學(xué)科i 與學(xué)科j 之間的距離用學(xué)科i 與學(xué)科j 相關(guān)關(guān)系SCij的倒數(shù)來表示，即： 1/ SCij ， 含義表示為總共現(xiàn)文獻(xiàn)量除以學(xué)科共現(xiàn)的文獻(xiàn)量———學(xué)科之間共現(xiàn)的文獻(xiàn)數(shù)量越高， 學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)越大， 它們之間的距離越短。將生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖G 的拓?fù)鋽?shù)據(jù)存儲在帶權(quán)的鄰接矩陣中。設(shè)定i≠j， 若SCij為0， 距離則為+∞;i =j， 表示同一學(xué)科間距離最近， 權(quán)值為0。

基于學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)G， 結(jié)合如下指標(biāo)[30] 展開探討：

最短路徑（Shortest Path）： 最短路徑SPij 表示為學(xué)科i 與學(xué)科j 之間存在一條路徑， 使得累積路徑權(quán)重達(dá)到最小值。

最短路徑權(quán)重（Shortest Path Weight）： 最短路徑權(quán)重SPWij表示最短路徑的累積路徑權(quán)重值， 即路徑所經(jīng)過節(jié)點的連邊距離之和， 節(jié)點連邊距離為鄰接矩陣中的值。

最短路徑長度（Shortest Path Length）： 最短路徑長度SPLij表示學(xué)科i 與學(xué)科j 中的最短路徑中傳輸知識時所經(jīng)過的節(jié)點個數(shù)。

最短路徑出現(xiàn)次數(shù)（Occurrence in Shortest Path）：最短路徑出現(xiàn)次數(shù)OiSPk 表示學(xué)科k 在所有最短路徑中出現(xiàn)的次數(shù)。

其中， 路徑權(quán)重代表學(xué)科之間的距離， 學(xué)科共現(xiàn)的頻率越高， 學(xué)科知識共享機會越多， 學(xué)科之間距離也就越近; 最短路徑權(quán)重說明了學(xué)科之間的親密程度。最短路徑長度反映了學(xué)科間傳遞知識所需“步驟”， 也就是一個學(xué)科訪問另一個學(xué)科的容易程度， 最短路徑長度越短， 學(xué)科知識流動越便利，學(xué)科交叉融合的可能性越大。最短路徑出現(xiàn)次數(shù)說明一個學(xué)科在知識傳遞中的媒介作用， 體現(xiàn)該學(xué)科在科學(xué)知識傳遞中發(fā)揮的重要程度和控制能力。

3實證研究

3. 1數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

本文數(shù)據(jù)來源于Scopus 數(shù)據(jù)庫， Scopus 數(shù)據(jù)庫學(xué)科分類是經(jīng)過專家調(diào)查方法設(shè)定的一套完整學(xué)科分類體系： 首先， 預(yù)收錄一個出版物時， 出版物負(fù)責(zé)人會按對應(yīng)學(xué)科分類選擇出版物所屬的學(xué)科，再由Scopus 數(shù)據(jù)專業(yè)人員進(jìn)行審查。研究表明，從分類體系結(jié)構(gòu)角度來看， 相比于Web of Science按照ESI 學(xué)科進(jìn)行分類， Scopus 數(shù)據(jù)庫的學(xué)科分類體系具有更好的規(guī)律結(jié)構(gòu)[31] 。在Scopus 中， 整個學(xué)科分類體系共分為3 個層級， 一級學(xué)科共4 種（生命科學(xué)、健康科學(xué)、物理科學(xué)和社會科學(xué)），二級學(xué)科27 種， 三級學(xué)科334 種， 每個三級學(xué)科與上位類學(xué)科唯一對應(yīng)。

根據(jù)Elsevier 網(wǎng)站， 生命科學(xué)領(lǐng)域為一級學(xué)科領(lǐng)域， 具有二級學(xué)科和眾多三級學(xué)科分支， 具體劃分為農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（AGRI）、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（BIOC）、免疫學(xué)和微生物學(xué)（IMMU）、神經(jīng)科學(xué)（NEUR） 及藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（PHAR）5 個一級學(xué)科， 與相對應(yīng)的51 個二級學(xué)科。

在Scopus 官網(wǎng)中Sources 分頁下載來源出版物列表（ https：/ / www. scopus. com/ sources. uri？ zone =TopNavBar&origin=searchbasic， 更新日期2019 年5月， 下載日期2019 年9 月）， 篩選領(lǐng)域為生命科學(xué)（Life Sciences）期刊。根據(jù)Scopus 來源出版物列表中的每本期刊的ISSN（EISSN 號作為補充）、利用愛思維爾提供的API， 構(gòu)建URL， 獲取每一本出版物的檢索信息（XML 格式）， 摘取收錄文獻(xiàn)的基本信息。共獲取Scopus 中生命科學(xué)領(lǐng)域2013—2018年3 575 103篇文獻(xiàn)。在收集JSON 格式Scopus 文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)中， 每篇文獻(xiàn)標(biāo)記有學(xué)科分類， 該分類是根據(jù)文獻(xiàn)所屬期刊學(xué)科進(jìn)行劃分。

定義學(xué)科知識存量以及學(xué)科知識累積存量如以下公式所示：

其中， KSt 為t 時刻知識存量， Dit 為t 時刻的第i 篇文獻(xiàn)知識存量， M 為t 時刻學(xué)科包含的文獻(xiàn)數(shù); 式（4） 中， CKSt 以0 時刻為初始時刻， 到t 時刻的知識累積存量， 由于知識的可累計特性， CKSt是一個與時間t 相關(guān)的增函數(shù)。

根據(jù)公式計算2013—2018 年生命科學(xué)領(lǐng)域各級學(xué)科的知識存量， 將每篇文獻(xiàn)知識存量視為相等， 取值為1。其中同一篇文獻(xiàn)類型可能屬于多個學(xué)科， 設(shè)置單篇文獻(xiàn)可以按學(xué)科多次統(tǒng)計， 并匯總不同學(xué)科知識存量分布圖， 計算不同二級學(xué)科下的三級學(xué)科知識存量占比， 繪制出圖2。

3. 2學(xué)科編碼與共現(xiàn)分析

3. 2. 1學(xué)科編碼

科學(xué)文獻(xiàn)所代表學(xué)科類別是其知識背景的信息反映。單一文獻(xiàn)對象在學(xué)科分類體系中， 可以劃分為不同的學(xué)科， 具有多個學(xué)科屬性。以生命科學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)為核心， 探討其與領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科之間、領(lǐng)域內(nèi)與領(lǐng)域外的學(xué)科之間的關(guān)系特征， 揭示生命科學(xué)領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)的基本格局。主要參考Scopus 的學(xué)科分類， Scopus 有二級學(xué)科27 種， 去除因無法劃分類別、代表多學(xué)科的“Multidisciplinary” 一類， 共包含二級學(xué)科26 種， 分為四大類別學(xué)科領(lǐng)域： 生命科學(xué)領(lǐng)域（5 種）、健康科學(xué)領(lǐng)域（5 種）、物理科學(xué)領(lǐng)域（10 種）及社會科學(xué)領(lǐng)域（6 種）。將不同學(xué)科領(lǐng)域按二級學(xué)科進(jìn)行分層歸類、編碼， 如表1 所示。

3. 2. 2學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

根據(jù)學(xué)科共現(xiàn)矩陣計算規(guī)則， 對科學(xué)研究中所涉及的學(xué)科領(lǐng)域共現(xiàn)進(jìn)行分析， 一般認(rèn)為， 一篇文獻(xiàn)可劃分為不同的學(xué)科， 兩個學(xué)科共同出現(xiàn)的頻次越高， 則兩個學(xué)科的關(guān)聯(lián)性越強， 即可生成學(xué)科間相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)。單篇文獻(xiàn)的學(xué)科屬性包含多個三級學(xué)科類別， 映射到二級學(xué)科類別， 以此進(jìn)行學(xué)科與學(xué)科之間組配， 構(gòu)成學(xué)科共現(xiàn)。其中， 3 575 103篇文獻(xiàn)中， 625 493篇（17. 50%）標(biāo)注為單一學(xué)科，1 301 733篇（36. 41%）標(biāo)注了兩個學(xué)科， 882 720篇（24. 69%）標(biāo)注了3 個學(xué)科， 428 290篇（11. 98%）標(biāo)注了4 個學(xué)科， 336 867篇（9. 42%）標(biāo)注了5 個及5 個以上的學(xué)科。大部分的文獻(xiàn)呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉的屬性。為直觀地顯示學(xué)科之間親疏關(guān)系的整體面貌， 繪制生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科共現(xiàn)熱力圖， 如圖3所示。不同學(xué)科之間關(guān)系強度用不同顏色來表示，大致維持在0%～6%之間; 圖中右邊顯示在共現(xiàn)關(guān)系對中不同學(xué)科出現(xiàn)頻次。

學(xué)科i 與學(xué)科j 之間的距離用學(xué)科i 與學(xué)科j 相關(guān)關(guān)系SCij 的倒數(shù)來表示， 即： 1/ SCij ， 含義表示為總共現(xiàn)文獻(xiàn)量除以學(xué)科共現(xiàn)的文獻(xiàn)量———學(xué)科之間共現(xiàn)的文獻(xiàn)數(shù)量越高， 學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)越大， 它們之間的距離越短。將生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖G 的拓?fù)鋽?shù)據(jù)存儲在帶權(quán)的鄰接矩陣中， 如圖4 所示。對于不同的學(xué)科之間i≠j， 若學(xué)科關(guān)系SCij為0， 距離則為+∞; 同一學(xué)科表示i =j， 默認(rèn)為同一學(xué)科間距離最近， 權(quán)值為0。

3. 3生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑分析

為揭示生命科學(xué)領(lǐng)域與其他學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)科交叉， 運用Dijkstra 算法計算學(xué)科共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)， 循環(huán)比較路徑距離的方法， 由起始節(jié)點到終止節(jié)點層層擴展， 尋找最短距離的路徑; 對最短路徑權(quán)重、最短路徑長度以及最短路徑出現(xiàn)次數(shù)各項指標(biāo)進(jìn)行具體計算。

3. 3. 1學(xué)科交叉最短路徑權(quán)重

對生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑權(quán)重計算，結(jié)果如表2 所示。

1） 領(lǐng)域中5 個學(xué)科與其他學(xué)科交叉最短路徑大體一致， 整個路徑基本核心團(tuán)包括： 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）、免疫學(xué)和微生物學(xué)（Ac）、神經(jīng)科學(xué)（Ad）、藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（Ae）、醫(yī)學(xué)（Ba）、化學(xué)工程（Ca）、化學(xué)（Cb）、地球和行星科學(xué)（Cd） 和工程（Cf）。說明了非生命科學(xué)領(lǐng)域（Ba、Cb、Cd 和Cf）為生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科互動活躍， 并貢獻(xiàn)了重要的科學(xué)知識。

2） 醫(yī)學(xué)（Ba）和生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）構(gòu)成了生命科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的基礎(chǔ)， 這兩個學(xué)科與生命科學(xué)領(lǐng)域所有學(xué)科之間的最短路徑權(quán)重均排在前3， 醫(yī)學(xué)（Ba）和生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）之間的最短路徑為23. 28， 是所有不同學(xué)科之間最短路徑的最低值， 說明這兩學(xué)科在生命科學(xué)領(lǐng)域中具有重要地位。

3） 環(huán)境科學(xué)（Cg）和化學(xué)工程（Ca）是影響農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）兩個非常重要的領(lǐng)域外學(xué)科， 最短路徑權(quán)重分別為57. 08 和42. 09， 健康專業(yè)（Be）是影響藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（Ae）的特色領(lǐng)域外學(xué)科，與其他生命科學(xué)領(lǐng)域最短路徑權(quán)重排名未到Top10。

4） 物理科學(xué)領(lǐng)域?qū)ι茖W(xué)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)學(xué)科的數(shù)量最多， 除農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）外， 按照距離從小到大/ 關(guān)系程度從大到小為： 化學(xué)（Cb）、環(huán)境科學(xué)（Cg）、化學(xué)工程（Ca）、工程（Cf）、地球和行星科學(xué)（Cd）。

5） 社會科學(xué)與生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科關(guān)系未到Top10， 二者的關(guān)聯(lián)程度最低。

3. 3. 2學(xué)科交叉最短路徑出現(xiàn)次數(shù)

對生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行計算， 結(jié)果如表3 所示。

1） 生命科學(xué)領(lǐng)域， 計算所有學(xué)科之間最短路徑， 然后統(tǒng)計生命科學(xué)領(lǐng)域農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）、免疫學(xué)和微生物學(xué)（Ac）、神經(jīng)科學(xué)（Ad）、藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（Ae）5 門學(xué)科最短路徑出現(xiàn)次數(shù)， 按高低排序為Ab（269）、Aa（172）、Ad（72）、Ac（26）、Ae（26）， 可說明生命科學(xué)領(lǐng)域農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）、生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）以及神經(jīng)科學(xué)（Ad）是生命科學(xué)領(lǐng)域最具有交叉屬性的三大類學(xué)科。

2） 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）的最短路徑出現(xiàn)次數(shù)分布在不同領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)中， 其中， 在物理科學(xué)與社會科學(xué)的連接（C-D）占比最高， 為25. 58%; 生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）、神經(jīng)科學(xué)（Ad）與之類似， C-D 占比最高， 分別為19. 33%和27. 78%;免疫學(xué)和微生物學(xué)（Ac）、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（Ae）是一致的， 主要是在生命科學(xué)領(lǐng)域與物理科學(xué)領(lǐng)域的連接（A-C）中占比最高， 為38. 46， 而且在與物理科學(xué)與社會科學(xué)相關(guān)的連接中無直接中介作用， 占比為0。由此表明， Aa、Ab 和Ad 是在非生命科學(xué)領(lǐng)域連接中發(fā)揮重要的中介作用， 而Ac 和Ae 主要在生命科學(xué)領(lǐng)域與其他領(lǐng)域的連接中發(fā)揮中介作用。

3） 相比于農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）及生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）， 神經(jīng)科學(xué)（Ad）的最短路徑出現(xiàn)次數(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域與物理科學(xué)領(lǐng)域的連接（B-B、B-C、C-C）中占比為0， 大多數(shù)分布在與社會科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的連接中（A-D、B-D、C-D和D-D）， 說明神經(jīng)科學(xué)（Ad）對于社會科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉具有重要意義。

3. 3. 3學(xué)科交叉最短路徑長度

對生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑長度計算，結(jié)果如圖5 和表4 所示。可得如下結(jié)論：

1） 生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科交叉最短路徑長度頻率分布整體呈現(xiàn)偏正態(tài)分布， 大多數(shù)學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)需要經(jīng)歷2～3 個學(xué)科節(jié)點， 少數(shù)學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)需要經(jīng)歷1、4 和5 個學(xué)科節(jié)點。

2） 最短路徑長度為1， 表明學(xué)科之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的距離最短， 不需要其他生命領(lǐng)域?qū)W科承擔(dān)中介作用， 反映學(xué)科之間的密切關(guān)系。分析非生命科學(xué)領(lǐng)域與生命科學(xué)領(lǐng)域中存在的最短路徑長度為1 的學(xué)科關(guān)系： 在健康科學(xué)領(lǐng)域中， 醫(yī)學(xué)（Ba）對應(yīng)于生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）、免疫學(xué)和微生物學(xué)（Ac）、神經(jīng)科學(xué)（Ad）及藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（Ae）， 獸醫(yī)（Bc）對應(yīng)于農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）， 健康專業(yè)（Be）對應(yīng)于生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（ Ab） 和藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（Ae）; 在物理科學(xué)領(lǐng)域， 地球和行星科學(xué)（Cd）、環(huán)境科學(xué)（Cg）對應(yīng)于農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）， 其余對應(yīng)生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）; 在社會科學(xué)領(lǐng)域， 人文與藝術(shù)（Da）、心理學(xué)（De）對應(yīng)于神經(jīng)科學(xué)（Ad）， 其余對應(yīng)農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)。由此可以看出， 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）與社會科學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)學(xué)科關(guān)系更近; 生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)（Ab）與物理科學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)學(xué)科關(guān)系更近;神經(jīng)科學(xué)（Ad） 與社會科學(xué)領(lǐng)域中的人文與藝術(shù)（Da）和心理學(xué)（De）關(guān)系最近; 藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)（Ae）與健康科學(xué)中的健康專業(yè)（Be）關(guān)系最近。

另外， 一些學(xué)科在生命科學(xué)領(lǐng)域中具有間接聯(lián)系（生命科學(xué)作為中介學(xué)科）， 如健康科學(xué)領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)（Ba）和護(hù)理（Bb）， 醫(yī)學(xué)（Ba）和牙科（Bd）;物理科學(xué)領(lǐng)域中的化學(xué)工程（Ca）和化學(xué)（Cb）， 地球和行星科學(xué)（Cd）和環(huán)境科學(xué)（Cg）; 社會科學(xué)中的人文與藝術(shù)（Da）和心理學(xué)（De）。一方面， 生命領(lǐng)域?qū)W科在這些學(xué)科的連接中發(fā)揮了一定的作用;另一方面， 也表明這些學(xué)科是生命科學(xué)領(lǐng)域與健康學(xué)科領(lǐng)域、物理科學(xué)領(lǐng)域和社會科學(xué)領(lǐng)域之間連接的主渠道。

3） 大多數(shù)學(xué)科之間的最短路徑長度為2 和3，表明學(xué)科之間產(chǎn)生聯(lián)系， 只需要經(jīng)過2 和3 個節(jié)點， 仍有不少學(xué)科產(chǎn)生聯(lián)系需要經(jīng)過4、5 個節(jié)點，這些學(xué)科很難在生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生聯(lián)系， 分析哪些學(xué)科具有怎樣的特性也很有必要。從表5 可以看出， 最短路徑長度等于4 和5 大多數(shù)集中于健康科學(xué)領(lǐng)域、物理科學(xué)領(lǐng)域、社會科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科節(jié)點關(guān)系， 說明生命科學(xué)領(lǐng)域在它們的聯(lián)系中發(fā)揮中介作用的可能性很小。另外， 在生命科學(xué)領(lǐng)域， 農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)（Aa）與社會領(lǐng)域中的人文與藝術(shù)（Da）和心理學(xué)（De）產(chǎn)生聯(lián)系的可能性很小; 神經(jīng)科學(xué)（Ad）與健康科學(xué)領(lǐng)域中的獸醫(yī)（Bc）、物理科學(xué)領(lǐng)域中的地球和行星科學(xué)（Cd）和環(huán)境科學(xué)（Cg）、社會科學(xué)領(lǐng)域中的商業(yè)、管理和會計（Db）、決策科學(xué)（Dc）、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)（Df）以及社會科學(xué)（Df）產(chǎn)生聯(lián)系的可能性很小， 說明這些學(xué)科在生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生聯(lián)系的“知識阻力” 較大。

4討論與分析

1） 生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)科間關(guān)系， 明顯強于與領(lǐng)域外的學(xué)科關(guān)系。對學(xué)科關(guān)系進(jìn)行全局分析，學(xué)科內(nèi)的關(guān)系強度大多在3%～6%， 是關(guān)系強度最高的區(qū)域; 領(lǐng)域內(nèi)與領(lǐng)域外的學(xué)科關(guān)系大多在3%左右， 而其他學(xué)科基于生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生的關(guān)系，其關(guān)系強度大多在0% ～ 3%， 學(xué)科間關(guān)系強度較弱。另外， 健康科學(xué)領(lǐng)域中的Ba（醫(yī)學(xué)）與生命科學(xué)領(lǐng)域在關(guān)聯(lián)程度特征上基本沒有差異性， 呈現(xiàn)顯著聚簇現(xiàn)象， 說明醫(yī)學(xué)與生命科學(xué)關(guān)系極其密切，學(xué)科知識之間滲透性強， 二者融合向前發(fā)展。

2） 生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)部不同學(xué)科與其他學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)系親疏具有差異性。除Ba（醫(yī)學(xué)）以外， 對于Aa（農(nóng)業(yè)和生物科學(xué)）， 與其他領(lǐng)域關(guān)系較近的學(xué)科為Cd（地球和行星科學(xué)）和Cg（環(huán)境科學(xué)）; 而Ab（生物化學(xué)、遺傳學(xué)和分子生物學(xué)）關(guān)系較近的是Ca（化學(xué)工程）和Cb（化學(xué)）。與Ac（免疫學(xué)和微生物學(xué)）密切相關(guān)只有Ba（醫(yī)學(xué)）， 其他學(xué)科領(lǐng)域關(guān)系不顯著; 與Ad（神經(jīng)科學(xué)）較相關(guān)的還包括社會科學(xué)中的De（心理學(xué)）; 與Ae（藥理學(xué)、毒理學(xué)和藥劑學(xué)）較為相關(guān)的則是Cb（化學(xué)）和Be（健康專業(yè)）。這些關(guān)系對比中， 充分反映生命科學(xué)領(lǐng)域不同學(xué)科發(fā)展的知識需求具有差異， 這些差異與學(xué)科的基本任務(wù)和使命息息相關(guān)。

3） 生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科對部分學(xué)科的發(fā)展具有明顯作用。生命科學(xué)領(lǐng)域自身學(xué)科關(guān)聯(lián)程度較大，說明學(xué)科知識的凝聚力較強; 此外， 觀察其他學(xué)科內(nèi)部關(guān)聯(lián)程度， 發(fā)現(xiàn)Ba（醫(yī)學(xué)）、Cb（化學(xué)）、Cd（地球和行星科學(xué)）和Cg（環(huán)境科學(xué)）自身相關(guān)性很大， 說明生命科學(xué)在這些學(xué)科的發(fā)展中發(fā)揮著重要作用， 也表明這些學(xué)科與生命科學(xué)聯(lián)系緊密， 是學(xué)科交叉研究重點。同時， 相較健康科學(xué)內(nèi)部關(guān)聯(lián)，生命科學(xué)在物理科學(xué)和社會科學(xué)內(nèi)部關(guān)聯(lián)發(fā)揮作用更大。

4） 生命科學(xué)領(lǐng)域是連接不同學(xué)科領(lǐng)域的橋梁， 且發(fā)揮銜接作用的程度不同。分析與生命科學(xué)領(lǐng)域發(fā)生高強度關(guān)聯(lián)的學(xué)科， 發(fā)現(xiàn)大部分集中在健康科學(xué)領(lǐng)域和物理科學(xué)領(lǐng)域， 社會科學(xué)領(lǐng)域沒有顯著相關(guān)學(xué)科。在健康科學(xué)領(lǐng)域， 除了Ba（醫(yī)學(xué)）與物理科學(xué)和社會科學(xué)產(chǎn)生較強關(guān)聯(lián)， 其他學(xué)科與外部學(xué)科發(fā)生關(guān)聯(lián)的可能性很小; 在物理科學(xué)領(lǐng)域，Ca（化學(xué)工程）、Cb（化學(xué)）、Cc（計算機科學(xué)）、Cd（地球和行星科學(xué)）、Ce（能源）、Cf（工程）、Cg（環(huán)境科學(xué)）能夠與社會科學(xué)通過生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生關(guān)聯(lián)關(guān)系， 而在Ch（材料科學(xué)）、Ci（數(shù)學(xué)）和Cj（物理學(xué)和天文學(xué)）與社會科學(xué)發(fā)生的連接中， 生命科學(xué)領(lǐng)域基本發(fā)揮不了作用。

5結(jié)論

本研究以生命科學(xué)領(lǐng)域為主要學(xué)科， 從科學(xué)知識傳遞視角分析學(xué)科交叉最短路徑。首先， 對學(xué)科分類標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)進(jìn)行說明， 詳細(xì)闡釋生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)不同學(xué)科的知識特征， 并對不同學(xué)科知識存量進(jìn)行統(tǒng)計。接著， 考慮到一篇生命科學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)具有不同學(xué)科屬性， 結(jié)合Scopus 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)探究生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)外的學(xué)科共現(xiàn)， 從中體現(xiàn)了生命科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)外學(xué)科親疏關(guān)系; 采用最短路徑方法確定學(xué)科之間交叉關(guān)系， 使不同學(xué)科知識傳遞路線清晰化。

科學(xué)知識傳遞重點在于不同學(xué)科之間的共性，本文展示了生命科學(xué)領(lǐng)域不同學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系具有明顯的差異性， 揭示了學(xué)科之間的互動關(guān)系及不同學(xué)科在合作關(guān)系中發(fā)揮的中間作用。另外， 知識的分工與協(xié)同是科學(xué)系統(tǒng)發(fā)展的必然選擇， 學(xué)科交叉是不同類別的學(xué)科進(jìn)行知識合作目的之一?；A(chǔ)性、適用性較強的學(xué)科在學(xué)科共現(xiàn)中表現(xiàn)活躍;不同的學(xué)科知識結(jié)構(gòu)中的共同語言較多則學(xué)科互惠明顯。

本研究的局限： 時間跨度相對較短， 得到的結(jié)論只針對領(lǐng)域發(fā)展一個片段， 不足以剖析長時間縱向動態(tài)發(fā)展規(guī)律; 另外， 數(shù)據(jù)選取領(lǐng)域可以拓寬，不限于生命科學(xué)領(lǐng)域能夠更加全面地反映整體學(xué)科互動關(guān)系。

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