2019-2023年國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)不端研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與趨勢(shì)
——基于CiteSpace知識(shí)圖譜可視化分析

李志媛,張利榮

(武漢理工大學(xué) 馬克思主義學(xué)院,湖北 武漢 430000)

0 引言

2019年以來,國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)共發(fā)布了9批次學(xué)術(shù)不端行為案件處理公告,涉事學(xué)者高達(dá)幾百人,僅在2022年發(fā)布的通告中,涉事學(xué)者就有百余人,從側(cè)面反映出學(xué)術(shù)不端現(xiàn)象愈加嚴(yán)重。學(xué)術(shù)界針對(duì)近年來的學(xué)術(shù)不端現(xiàn)象展開了持續(xù)而深入的研究,取得了一定的成果。

從目前已有的研究成果來看,大多數(shù)學(xué)者對(duì)學(xué)術(shù)不端的研究主要采用定性研究的方法,少數(shù)學(xué)者會(huì)使用定量研究進(jìn)行實(shí)證分析,但其大多局限在對(duì)特定對(duì)象進(jìn)行學(xué)術(shù)不端行為的研究,而較少對(duì)特定時(shí)間段學(xué)術(shù)不端的研究成果進(jìn)行分析。因此,研究通過使用CiteSpace軟件對(duì)2019-2023年學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的相關(guān)成果進(jìn)行梳理和可視化分析,分析近5年來學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì),以期為后續(xù)研究提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究的數(shù)據(jù)主要來源于中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫(kù),在高級(jí)檢索中,以“學(xué)術(shù)不端”為主題,時(shí)間范圍設(shè)置為2019-2023年,來源類別設(shè)置為CSSCI,檢索時(shí)間為2023年9月10日,檢索得到275篇文獻(xiàn),為了保證數(shù)據(jù)的有效性,手動(dòng)剔除公約、公告、意見、倡議及其他與主題無(wú)關(guān)的文獻(xiàn),最終得到有效樣本243篇,具體樣本如圖1所示,以Refworks形式導(dǎo)出保存。

圖1 2019-2023年學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域發(fā)文量

1.2 研究方法

使用CiteSpace軟件對(duì)文獻(xiàn)作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、關(guān)鍵詞聚類等進(jìn)行可視化分析,以直觀了解我國(guó)近5年學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)。

2 學(xué)術(shù)不端研究現(xiàn)狀

2.1 研究作者及合作網(wǎng)絡(luò)分析

在特定研究領(lǐng)域中,作者發(fā)文量在一定程度上代表了其在該領(lǐng)域的成就和影響力。研究通過使用CiteSpace軟件,以“作者”為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行可視化分析,通過整理數(shù)據(jù)、調(diào)整閾值得到核心作者發(fā)文量表(表1)和作者共現(xiàn)圖譜(圖2)。

作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中,共有節(jié)點(diǎn)133個(gè),連線75條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.008 5,說明學(xué)者之間的合作關(guān)系較弱,彼此之間的交流和聯(lián)絡(luò)不夠緊密,但存在小規(guī)模的核心作者團(tuán)隊(duì),如張利田等[1]學(xué)者組成的團(tuán)隊(duì)發(fā)文量為3篇,主要研究期刊編輯對(duì)學(xué)術(shù)不端及其邊緣行為的界定、防范及處理方法;張和等[2]學(xué)者組成的團(tuán)隊(duì)發(fā)文量為2篇,主要研究學(xué)術(shù)期刊審核階段對(duì)學(xué)術(shù)不端行為的挖掘、防范及查重工作;鄔加佳等[3]學(xué)者組成的團(tuán)隊(duì)發(fā)文量為2篇,主要研究論文數(shù)據(jù)造假及不當(dāng)署名問題。

表1 核心作者發(fā)文量

圖2 學(xué)術(shù)不端研究作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

2.2 研究機(jī)構(gòu)發(fā)文分析

通過對(duì)研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量的分析,可以判斷學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的主要內(nèi)容,而且可以通過研究機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)了解不同研究機(jī)構(gòu)的學(xué)者之間存在的合作關(guān)系。在CiteSpace軟件中,以“機(jī)構(gòu)”為節(jié)點(diǎn),通過可視化分析得到學(xué)術(shù)不端高頻發(fā)文機(jī)構(gòu)表(表2)和學(xué)術(shù)不端研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜(圖3)。

由表2可知,在學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域中,發(fā)文量最多的機(jī)構(gòu)是中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心和東北大學(xué)學(xué)報(bào)編輯部,分別發(fā)表5篇;其次是東北大學(xué)文法學(xué)院,發(fā)表了4篇;中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所、《第三軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào)》編輯部、《泉州師范學(xué)院學(xué)報(bào)》編輯部分別發(fā)表3篇;其他機(jī)構(gòu)如中國(guó)科學(xué)院大學(xué)人文學(xué)院、南京大學(xué)信息管理學(xué)院等20個(gè)研究機(jī)構(gòu)分別發(fā)表了2篇,發(fā)文較多的機(jī)構(gòu)以大學(xué)為主,且主要集中在大學(xué)的學(xué)報(bào)編輯部。

在學(xué)術(shù)不端研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜中,共有節(jié)點(diǎn)120個(gè),連線47條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.006 6,說明學(xué)術(shù)不端領(lǐng)域的研究機(jī)構(gòu)眾多,但其分布較為分散,研究機(jī)構(gòu)之間的合作不夠緊密,只有小范圍內(nèi)的研究機(jī)構(gòu)存在合作關(guān)系,如東北大學(xué)的文法學(xué)院與學(xué)報(bào)編輯部之間的合作;中國(guó)科學(xué)院的亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所《農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究》編輯部與生態(tài)環(huán)境研究中心《環(huán)境工程學(xué)報(bào)》編輯部之間的合作等,形成了小規(guī)模合作團(tuán)隊(duì)。

表2 學(xué)術(shù)不端研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量

圖3 研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜

2.3 文獻(xiàn)期刊來源分析

期刊來源可以在某種程度上反映文獻(xiàn)的質(zhì)量以及學(xué)者在該研究領(lǐng)域的影響力與權(quán)威性。研究通過對(duì)文獻(xiàn)期刊來源信息進(jìn)行整理,得到各個(gè)期刊的發(fā)文量,從中選取發(fā)文量排名前10的期刊來源進(jìn)行排名(表3)。由表3可知,發(fā)文量最多的期刊是《中國(guó)科技期刊研究》和《編輯學(xué)報(bào)》,分別為62篇和59篇;其次是《科技與出版》(12篇)、《科技進(jìn)步與對(duì)策》(5篇);《編輯之友》《圖書館論壇》及《中國(guó)編輯》等6種期刊發(fā)文量均為4篇。因此,在學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域中,《中國(guó)科技期刊研究》和《編輯學(xué)報(bào)》具有絕對(duì)的影響力與權(quán)威性。此外,在高被引文獻(xiàn)表(表4)中,排名前10的高被引文獻(xiàn)有5篇來自《中國(guó)科技期刊研究》,進(jìn)一步驗(yàn)證了其權(quán)威性。

表3 學(xué)術(shù)不端研究文獻(xiàn)發(fā)文量排名前十的期刊

2.4 高被引文獻(xiàn)分析

文獻(xiàn)被引頻次的高低說明了該文獻(xiàn)在相關(guān)研究領(lǐng)域的影響力與權(quán)威性,同時(shí)也反映出其是否是該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。通過CNKI的文獻(xiàn)被引信息,整理排名前10的高被引文獻(xiàn)(表4)。由表4可知,在高被引文獻(xiàn)中,任艷青、靳煒等學(xué)者的《撤銷論文的學(xué)術(shù)不端行為新特征及啟示》被引頻次最多,高達(dá)47次,該文獻(xiàn)通過對(duì)被撤銷論文的原因與責(zé)任主客體的歸類來分析學(xué)術(shù)不端行為[4]。其次是《圖片中學(xué)術(shù)不端的類型與防范措施》,被引用43次,該文獻(xiàn)通過對(duì)圖片相關(guān)的學(xué)術(shù)不端案例進(jìn)行梳理與歸納,分析圖片中學(xué)術(shù)不端的主要類型并提出防范措施[5]。通過分析發(fā)現(xiàn),排名前10的高被引文獻(xiàn)研究范圍較廣,包括撤銷論文與學(xué)位等深層次學(xué)術(shù)不端行為、論文所用圖片中存在的學(xué)術(shù)不端行為、學(xué)術(shù)誠(chéng)信問題、學(xué)術(shù)不端檢測(cè)問題等的研究。

表4 學(xué)術(shù)不端研究排名前10的高被引文獻(xiàn)

此外,排名前10的高被引文獻(xiàn)中有9篇發(fā)表于2019年,說明文獻(xiàn)被引頻次的高低與文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間存在一定的關(guān)系。一般來說,文獻(xiàn)發(fā)表的時(shí)間越早,其被引頻次可能越高,因?yàn)楸灰l次需要時(shí)間的積累,但文獻(xiàn)被引頻次的高低并不僅僅與發(fā)表時(shí)間有關(guān),還受作者權(quán)威性、文獻(xiàn)質(zhì)量、國(guó)家政策及是否研究熱點(diǎn)等因素的影響。因此,發(fā)表越早、質(zhì)量越高、作者越權(quán)威、研究主題熱點(diǎn)的文獻(xiàn)被引用頻次可能越高。

3 學(xué)術(shù)不端研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是對(duì)文獻(xiàn)主要內(nèi)容的概括,通過關(guān)鍵詞可以推斷出文獻(xiàn)的研究主題。研究使用CiteSpace軟件對(duì)導(dǎo)入的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析,可以得到由關(guān)鍵詞共現(xiàn)生成的研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜(圖4),該圖譜共有節(jié)點(diǎn)199個(gè),連線443條,網(wǎng)絡(luò)密度為0.022 5。關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高,圖譜中的節(jié)點(diǎn)越大,說明其為近5年來學(xué)術(shù)不端領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。由圖4可知,科研誠(chéng)信、科技期刊、學(xué)術(shù)期刊、學(xué)術(shù)不端行為、同行評(píng)議、出版?zhèn)惱?、學(xué)術(shù)誠(chéng)信等關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次較高,為近5年來學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的熱點(diǎn),而且關(guān)鍵詞之間大多具有共現(xiàn)關(guān)系,彼此相連,說明學(xué)術(shù)不端領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)雖分布比較廣泛,但是研究主題卻相對(duì)集中。

圖4 學(xué)術(shù)不端研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

3.2 關(guān)鍵詞聚類分析

為深入了解學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的具體研究類別,通過使用CiteSpace軟件,在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜的基礎(chǔ)上將主題關(guān)鍵詞進(jìn)行詞群分類生成關(guān)鍵詞聚類圖譜(圖5),該圖譜的模塊值Q為0.523 4>0.3,表明聚類結(jié)構(gòu)顯著;平均輪廓值S為0.859 3>0.7,聚類板塊指數(shù)為0.650 6,表明該聚類圖譜可信度較高。在關(guān)鍵詞聚類過程中,共形成20個(gè)關(guān)鍵詞聚類,聚類標(biāo)簽前的數(shù)字越小,說明該聚類的關(guān)鍵詞越多。本研究通過將最大聚類閾值設(shè)置為10,得到關(guān)鍵詞聚類圖譜(圖5),圖譜中的10個(gè)聚類類別分別是“學(xué)術(shù)不端”“科研誠(chéng)信”“學(xué)術(shù)不端行為”“人工智能”“科技期刊”“學(xué)術(shù)期刊”“同行評(píng)議”“開放同行評(píng)議”“被引頻次”“學(xué)術(shù)不端治理”。

圖5 關(guān)鍵詞聚類圖譜

為了了解每個(gè)聚類中聚類子族的分布和占有情況,在CiteSpace中對(duì)關(guān)鍵詞聚類進(jìn)行Cluster Explorer處理,可以得到每個(gè)聚類對(duì)數(shù)似然率(LRR)最大的4個(gè)聚類子族,LLR越大的詞,對(duì)關(guān)鍵詞聚類的貢獻(xiàn)越大,越能夠代表該聚類,由此繪制關(guān)鍵詞聚類明細(xì)表(表5),表中每個(gè)聚類的平均輪廓值均大于0.7,表明聚類效果較好。

表5 學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類結(jié)果

根據(jù)關(guān)鍵詞聚類圖譜(圖5)及聚類明細(xì)表(表5),可以將近5年學(xué)術(shù)不端研究的熱點(diǎn)歸納為學(xué)術(shù)不端行為研究、學(xué)術(shù)不端檢測(cè)研究與學(xué)術(shù)不端防范措施研究。

3.2.1 學(xué)術(shù)不端行為研究

學(xué)術(shù)不端行為研究主要包括關(guān)鍵詞聚類中的“學(xué)術(shù)不端”“科研誠(chéng)信”“學(xué)術(shù)不端行為”“同行評(píng)議”“被引頻次”。近5年對(duì)于學(xué)術(shù)不端行為的研究主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行。

第一,針對(duì)具體的學(xué)術(shù)不端行為進(jìn)行分析。如冼春梅等[6]通過對(duì)洗稿典型案例的梳理,認(rèn)為洗稿的形式主要包括文字重組、圖表文字互換、結(jié)構(gòu)拆分重組等,洗稿行為的誘因主要包括唯論文導(dǎo)向、洗稿自身的隱蔽性及懲罰力度小等;學(xué)者叢敏等[7]針對(duì)學(xué)術(shù)論文署名情況探討了操縱作者身份、同等貢獻(xiàn)作者署名濫用兩個(gè)典型的學(xué)術(shù)不端行為。

第二,對(duì)不同學(xué)科論文中存在的學(xué)術(shù)不端行為進(jìn)行分析。如黃穎[8]通過對(duì)數(shù)學(xué)論文的研究,發(fā)現(xiàn)其存在替換變量符號(hào)及修改定理?xiàng)l件的學(xué)術(shù)不端行為;張唯等[9]通過對(duì)生物醫(yī)學(xué)論文中存在的學(xué)術(shù)不端圖片案例進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)其學(xué)術(shù)不端行為主要包括一圖多用、圖像剪裁拼接、圖像局部篡改等。

第三,對(duì)不同類型論文中存在的學(xué)術(shù)不端問題進(jìn)行分析。如王影[10]認(rèn)為,調(diào)查研究類論文中存在使用他人數(shù)據(jù)、更換調(diào)查工具但與調(diào)查時(shí)間不符等隱形學(xué)術(shù)不端行為。

3.2.2 學(xué)術(shù)不端檢測(cè)研究

學(xué)術(shù)不端檢測(cè)研究主要體現(xiàn)在關(guān)鍵詞聚類“人工智能”。關(guān)于學(xué)術(shù)不端檢測(cè)研究,李小燕等[11]通過對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)不端檢測(cè)系統(tǒng)的梳理,認(rèn)為我國(guó)學(xué)術(shù)不端檢測(cè)系統(tǒng)雖然在一定程度上有效遏制了抄襲與剽竊,但存在依賴檢測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)象,而且檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)置的文字復(fù)制閾值較低,會(huì)引起一系列新的學(xué)術(shù)不端問題;有些學(xué)者主要是對(duì)具體的學(xué)術(shù)不端檢測(cè)工具進(jìn)行分析,如武暉等[12]認(rèn)為,可以通過OSID工具包中的語(yǔ)音錄制和上傳研究佐證材料等來檢測(cè)學(xué)術(shù)論文中存在的學(xué)術(shù)不端行為。

3.2.3 學(xué)術(shù)不端防范措施研究

學(xué)術(shù)不端防范措施研究主要包括關(guān)鍵詞聚類“開放同行評(píng)議”“科技期刊”“學(xué)術(shù)期刊”“學(xué)術(shù)不端治理”。關(guān)于學(xué)術(shù)不端防范措施研究,朱邦芬[13]從政策和高校兩個(gè)角度進(jìn)行分析,認(rèn)為我國(guó)的相關(guān)政策要把學(xué)術(shù)不端行為和不當(dāng)行為進(jìn)行區(qū)分,為學(xué)術(shù)不端行為的防治提供針對(duì)性措施,同時(shí)學(xué)校要加強(qiáng)學(xué)術(shù)誠(chéng)信教育;胡金富[14]從期刊審核及同行評(píng)議的角度進(jìn)行分析,認(rèn)為在學(xué)術(shù)論文審核過程中,可以在前期采取學(xué)術(shù)誠(chéng)信告知承諾制及正面引導(dǎo)來強(qiáng)化學(xué)術(shù)自律,中期借助信息技術(shù)檢測(cè)的同時(shí)加強(qiáng)同行評(píng)議機(jī)制及審稿程序管控,后期加大學(xué)術(shù)不端行為的查處懲治力度。

通過以上分析發(fā)現(xiàn),學(xué)術(shù)不端研究的熱點(diǎn)與國(guó)家政策有一定關(guān)系。2020年國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)發(fā)布《國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目科研不端行為調(diào)查處理辦法》,嚴(yán)查學(xué)術(shù)不端行為,多次發(fā)布學(xué)術(shù)不端案件查處結(jié)果,其中涉及的學(xué)術(shù)不端行為涵蓋代寫代投、署名不實(shí)、偽造篡改圖片或研究數(shù)據(jù)、圖片使用混亂等,處罰結(jié)果一般是撤銷其研究項(xiàng)目。在嚴(yán)查學(xué)術(shù)不端行為的過程中也會(huì)涉及到學(xué)術(shù)不端檢測(cè)系統(tǒng),與之有關(guān)的研究也成為了這一時(shí)期的研究熱點(diǎn)。此外,在2020年政策發(fā)布之前與之相關(guān)的研究,也成為被參考和被引用的資料,2019-2023年學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)與高被引文獻(xiàn)研究的主要內(nèi)容具有一致性。

3.3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指在某一時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞,通過了解關(guān)鍵詞在不同時(shí)間段的變化,反映出學(xué)者在不同時(shí)間段的研究熱點(diǎn)。研究使用CiteSpace軟件中的“Burstness”功能檢測(cè)學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的突現(xiàn)關(guān)鍵詞,將γ值設(shè)為0.3,得到7個(gè)突現(xiàn)關(guān)鍵詞,如圖6所示。

圖6 關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜

在關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜中,將2019-2023年國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)分為兩個(gè)階段:第一階段為2019-2020年,這一階段的突現(xiàn)關(guān)鍵詞為“重復(fù)發(fā)表”“學(xué)術(shù)失范”“學(xué)術(shù)道德”,其中“重復(fù)發(fā)表”與“學(xué)術(shù)失范”的突現(xiàn)強(qiáng)度為0.89,說明這一時(shí)期的研究熱點(diǎn)主要是重復(fù)發(fā)表及一些學(xué)術(shù)失范行為引發(fā)的學(xué)術(shù)道德的探討。第二階段為2021-2023年,這一階段的突現(xiàn)關(guān)鍵詞為“研究生”“撤稿”“代寫代投”“撤銷論文”,而“研究生”“撤稿”的突現(xiàn)強(qiáng)度大于1,并有持續(xù)突現(xiàn)趨勢(shì),說明這一時(shí)期的研究熱點(diǎn)主要是代寫代投、撤稿及撤銷論文等深層次學(xué)術(shù)不端行為,且研究熱度將會(huì)在未來一段時(shí)間內(nèi)繼續(xù)保持。

4 結(jié)論與展望

4.1 研究結(jié)論

本研究從CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中選取近5年學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的樣本數(shù)據(jù),通過使用CiteSpace軟件的可視化功能對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,深入分析近5年學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀,并通過對(duì)關(guān)鍵詞的聚類分析把握當(dāng)前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì),具體結(jié)論如下:

從研究現(xiàn)狀來看,學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的核心作者發(fā)文量較少,陳亮和冷懷明兩位學(xué)者在該領(lǐng)域發(fā)文較多,具有較高的影響力與權(quán)威性,但是學(xué)者彼此之間的交流合作不夠緊密,小規(guī)模的核心作者群較少;中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心和東北大學(xué)學(xué)報(bào)編輯部是學(xué)術(shù)不端主要研究機(jī)構(gòu),發(fā)文機(jī)構(gòu)之間形成了小規(guī)模的合作團(tuán)隊(duì);文獻(xiàn)期刊來源主要為中國(guó)科技期刊研究與編輯學(xué)報(bào),這兩個(gè)期刊在學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域具有較高的影響力;被引頻次最高的論文是《撤銷論文的學(xué)術(shù)不端行為新特征及啟示》,排名前10的高被引文獻(xiàn)主要集中在對(duì)撤稿、撤銷論文現(xiàn)象背后深層學(xué)術(shù)不端行為的研究、學(xué)術(shù)不端檢測(cè)的研究及學(xué)術(shù)不端應(yīng)對(duì)措施的研究。此外,高被引文獻(xiàn)與發(fā)表時(shí)間、研究主題、論文質(zhì)量等也存在一定關(guān)系。

從研究熱點(diǎn)來看,學(xué)術(shù)不端、科研誠(chéng)信、科技期刊、學(xué)術(shù)期刊、學(xué)術(shù)不端行為、同行評(píng)議、出版?zhèn)惱淼仁菍W(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞,關(guān)鍵詞在共現(xiàn)圖中錯(cuò)綜復(fù)雜,節(jié)點(diǎn)之間交叉相連。在關(guān)鍵詞聚類圖譜中,排名前10的關(guān)鍵詞群分別是“學(xué)術(shù)不端”“科研誠(chéng)信”“學(xué)術(shù)不端行為”“人工智能”“科技期刊”“學(xué)術(shù)期刊”“同行評(píng)議”“開放同行評(píng)議”“被引頻次”“學(xué)術(shù)不端治理”,每個(gè)關(guān)鍵詞群彼此獨(dú)立,但關(guān)鍵詞群內(nèi)部的關(guān)鍵詞會(huì)與其他關(guān)鍵詞群的關(guān)鍵詞密切聯(lián)系。此外,根據(jù)熱點(diǎn)關(guān)鍵詞及關(guān)鍵詞聚類分析,當(dāng)前研究熱點(diǎn)集中在學(xué)術(shù)不端行為研究、學(xué)術(shù)不端檢測(cè)研究及學(xué)術(shù)不端防范措施研究,這與排名前10的高被引文獻(xiàn)研究的熱點(diǎn)具有一致性。

從研究趨勢(shì)來看,2019-2020年,突現(xiàn)關(guān)鍵詞為“重復(fù)發(fā)表”“學(xué)術(shù)失范”“學(xué)術(shù)道德”;2021-2023年,突現(xiàn)關(guān)鍵詞為“研究生”“撤稿”“代寫代投”“撤銷論文”,說明學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域從“重復(fù)發(fā)表”等學(xué)術(shù)不端行為的研究轉(zhuǎn)向?qū)Τ犯?、撤銷論文等現(xiàn)象背后學(xué)術(shù)不端行為的深度挖掘,這也將會(huì)是未來一段時(shí)期學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

4.2 未來研究展望

目前學(xué)術(shù)不端研究領(lǐng)域成果較為豐富,但也存在大量的重復(fù)研究,未來的研究需要從研究?jī)?nèi)容、研究方法、研究合作等方面進(jìn)一步加強(qiáng)。

從研究?jī)?nèi)容來看,當(dāng)前的研究主要集中在對(duì)撤稿、撤銷論文等現(xiàn)象背后深層次學(xué)術(shù)不端行為的研究、學(xué)術(shù)不端檢測(cè)的研究、學(xué)術(shù)不端防范措施的研究,研究成果較豐富,在未來的研究過程中,創(chuàng)新性研究會(huì)存在一定的難度,需要因時(shí)制宜,結(jié)合國(guó)家政策、時(shí)代發(fā)展等將研究?jī)?nèi)容時(shí)代化和具體化。

從研究方法來看,當(dāng)前已有研究成果大多采用定性研究方法,較少采用定量研究方法,相關(guān)研究成果也較少。在未來研究中,應(yīng)該注重將定性研究與定量研究結(jié)合起來,使研究成果更可靠。此外,學(xué)者們開始側(cè)重從不同學(xué)科、不同類型的論文中研究學(xué)術(shù)不端現(xiàn)象,不斷深入細(xì)化,對(duì)未來學(xué)術(shù)不端的研究提供新的方向。

從研究合作來看,當(dāng)前研究學(xué)者之間的交流合作不夠緊密,雖然存在小規(guī)模的核心作者團(tuán)隊(duì),但大部分都是獨(dú)立研究,研究成果具有一定的局限性。為了促進(jìn)學(xué)術(shù)不端研究的進(jìn)一步發(fā)展,未來需要加強(qiáng)學(xué)者之間的交流合作,尤其是推動(dòng)不同區(qū)域、不同學(xué)科之間學(xué)者的交流碰撞,實(shí)現(xiàn)研究觀點(diǎn)的創(chuàng)新,推動(dòng)學(xué)術(shù)不端研究的創(chuàng)新性發(fā)展。