论文科学发现的结构和时间属性是大学硕士与本科发现毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写发现方面论文范文。
摘 要：社会网络分析理论认为在一个社会网络中节点对其他节点潜在的影响是因所在位置而不同的,因而网络中各个位置并非等同.我们也知道弱连接往往比强联系更有价值.复杂网络分析理论已证实许多常见网络具有小世界属性.我们能从这些社会网络和信息网络的研究结果中获得什么?这些研究结果也存在于诸如作者合作和文献共被引这样的科学网络中吗?从根本上来说,是否存在一种能辨识出来的用于阐释科学发现演变的机制?正是针对这些问题,我们拟议了一个理论框架.这一框架强调基本理论及其在科学发现语境下的相互联系,包括社会网络中的结构洞理论、跨学科合作的边界客体概念和信息觅食理论.关于“科学知识创造与传播的识别”研究是富有挑战性的议题.
关键词：科学发现；结构洞；边界客体；信息觅食；知识可视化
中图分类号：G305 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn1003-8256.2014.03.005
“科学发现的本质”是一个涉及学科范围广泛的基本问题.哲学家、社会学家、心理学家、计算机科学家、信息科学家等都研究过这个问题.科学发现无法回避对“洞察本质”的研究,即好的想法是如何从一个科学家群体传播到另一个群体.最近,我们提出了一种解释性和计算性的科学发现理论[1],并用诺贝尔奖获奖情况和其他的获奖情况做案例来加以说明.现在,我们用一些概念和原理进一步阐释这种理论并丰富原有的理论.
我们首先将科学发现的研究文献进行了可视化分析；然后以此为基础讨论了我们的一些相关研究；接下来,介绍一些从其他领域引入的概念,并阐释我们的理论为什么和如何能提供一个相符的科学知识创造和传播的概念.
度量（Metrics）
我们从科学发现主题的可视化网络开始.将Web of Science中录用的科学发现文献（ 检索式为“scientific discovery”的article类型文献,1980-2008年）记录输入到CiteSpace软件[2],生成文献共被引可视化网络.图1显示的是网络中的最大联通图.整个网络呈现出清晰的结构和聚类,模块值1为0.9017,平均轮廓值2为0.8747.这两个数值说明网络的组分（component）是相对彼此分离的,聚类（cluster）内部连接要比聚类间连接更趋紧密.
CiteSpace参数：时间分区等于2,每个时间分区选择前30个高被引文献,372个节点,1635条连线.
图1 基于“科学发现”研究文献生成的文献共被引网络的最大联通图（1980-2008）
标注出来的文献是关于科学发现的基础文献.聚类标签词（红色）是从引用该聚类的文献中提取出来.这样,聚类标签就为我们研究基础研究是如何影响随后研究提供了语境线索,我们引入Σ值（sigma）3来探测那些中介中心性（betweenness）和被引突现程度都高的节点.Σ值最高的节点包括23号聚类“计算机支持的发现环境（computer-supported discovery environment）”中的Langley P._1987 （0.39）[3],15号聚类“绘制路径（charting pathway）中的Stent GS_1972 （0.32）[4],18号聚类“基于文献的发现（literature-based discovery）”中的Swanson DR_1997 （0.24）[5]和26号聚类“学术事业（academic career）”中的Kulkarni D_1988 （0.22）[6].
图2 若干共被引聚类的时间线可视化图谱
图2展示了共被引聚类的时间线视图.聚类标签的大小与聚类的规模成正比,标签越大,聚类中的节点越多.树年轮不仅表达了被引频次的信息,也传达了时间信息.红环表示被引率快速增长的时期,被称为引用突现（citation bursts）.例如,18号聚类中的斯沃森（D.R.Swanson）“基于文献的发现”一文近些年一直保持着被引率快速增长的态势,相比较之下兰利（P.Langley）的文章在早些年表现出引用突现,近些年情况就不一样了.但需要注意的是,兰利的文章节点带有紫色外圈,这表明这篇文章很可能跨越一个结构洞（structural hole）.换句话说,这篇文章在连接相邻聚类方面作用很大,如果没有这篇文章,25号聚类“规则归纳（rule induction）”与18号聚类“基于文献的发现”之间将无法关联.
我们之所以对兰利这样的文章所发挥的作用特别感兴趣主要基于两点原因：1）它连接着不同的聚类,没有它,聚类间没有实质的关联；2）它有引用突现年.我们曾提到兰利的论文在知识网络的组分间发挥着桥梁作用.假设我们从网络中移走兰利的这篇论文,它将带走很多聚类间的实质连接.在兰利这篇文章发表之前,我们可以想象那是一个连接松散的或彼此分离的聚类集合.为便于讨论,假定18号聚类和28号聚类“支持科学发现学习”（supporting scientific discovery learning）是分离的.兰利这篇文章在整个主题演变过程中的意义就在于它扮演着连接两个聚类的中间人角色.这意味着什么?这种中间人模式在科学网络中常见吗?接下来,我们将研究一系列中间人模式的案例.
中间人角色（Brokerage Patterns）
第一个例子是基于恐怖主义的文献共被引网络（1996-2007年）.图3显示的最大联通图由一些密集的共被引聚类组成.上半部与下半部之间的连线是最为重要的.重要的局部连线有两条,即位于左下角的连接着14号聚类“生物恐怖主义（biological terrori）”和15号聚类“美国外交政策（American foreign policy）”的连线,以及位于上半部的连接着6号聚类“恐怖袭击（terrorist attack）”和7号聚类“媒体报道（media coverage）”的连线.节点Mallonee S_1996[7] 的西格玛值最大,为0.72,其次是节点SchmidAP_1988[8].
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参考文献：
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