我國科技查新研究的知識基礎(chǔ)與研究熱點綜述

付鑫金 曹燕 許海云

〔摘 要〕科技查新作為科技信息服務(wù)的重要組成部分，對科技創(chuàng)新和科技成果轉(zhuǎn)化具有重要意義。本文通過CSSCI數(shù)據(jù)庫獲取相關(guān)論文，找出該領(lǐng)域的代表作者，通過雙聚類算法得到7個研究方向，并系統(tǒng)深入地分析了方向的知識基礎(chǔ)與研究大熱點。

〔關(guān)鍵詞〕科技查新；雙聚類；研究熱點；知識基礎(chǔ)；綜述

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.06.025

〔中圖分類號〕G252.62 〔文獻標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）06-0172-06

〔Abstract〕Science and technology novelty search is an important part of sci-tech information service.It has significant meaning to scientific and technological innovation and transformation.The paper acquired the relative articles from CSSCI to find out the core authors，and seven research fields by biclustering algorithm.Furthermore，it analyzed the knowledge bases and research focuses of these fields systematically.

〔Key words〕science and technology novelty search；biclustering algorithm；knowledge base；research focus；review

科技查新是指查新機構(gòu)根據(jù)查新委托人提供的需要查證其新穎性的科學(xué)技術(shù)內(nèi)容，按照本規(guī)范操作，并做出結(jié)論[1]。我國的科技查新可追溯到20世紀80年代中期[2]。1990年，國家科委設(shè)立首批查新機構(gòu)，并頒布《科技查新咨詢工作管理辦法》、《科技查新咨詢工作管理辦法實施細則》等，于1990年、1994年、1997年分3批授權(quán)了共38家國家一級查新咨詢單位[3]。教育部科技發(fā)展中心從2003-2014年分7批共認定102所教育部查新工作站[4]。2014年，國務(wù)院“關(guān)于加快科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的若干意見”（國發(fā)〔2014〕49號）中明確指出：“加強科技信息資源的市場化開發(fā)利用，支持發(fā)展競爭情報分析、科技查新和文獻檢索等科技信息服務(wù)”，深化了科技查新對推動科技創(chuàng)新和科技成果轉(zhuǎn)化具有重要意義[5]。

科技查新具有以下作用：1）為科研立項提供客觀依據(jù)。通過查新可以了解國內(nèi)外有關(guān)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展水平、研究開發(fā)方向、研究開發(fā)的深度及廣度、已解決和尚未解決的問題等，對所選課題是否具有新穎性的判斷提供客觀依據(jù)，避免重復(fù)研究開發(fā)而造成人力、物力、財力浪費和損失。2）為科技成果的鑒定、評估、驗收、轉(zhuǎn)化、獎勵等提供客觀依據(jù)。通過查新可以為科技成果的鑒定、評估、驗收、轉(zhuǎn)化、獎勵等提供客觀的文獻依據(jù)，再結(jié)合專家小組的專業(yè)知識和經(jīng)驗，來保證鑒定、評估、驗收、轉(zhuǎn)化、獎勵等的權(quán)威性和科學(xué)性，避免有不公正之處，或可能得不出確切的結(jié)論。3）為科技人員進行研究開發(fā)提供可靠而豐富的信息。查新機構(gòu)一般具有豐富的信息資源和完善的計算機檢索系統(tǒng)，能提供從一次文獻到二次文獻的全面服務(wù)，可檢索科技、經(jīng)濟、商業(yè)等資料的數(shù)據(jù)庫，內(nèi)容涉及各種學(xué)術(shù)會議和期刊的論文、技術(shù)報告、學(xué)位論文、政府出版物、科技圖書、專利、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范、報紙、通告等，保證信息的回溯性和時效性，基本能滿足科研工作的信息需求。通過專業(yè)查新人員查新，可以大量節(jié)省科研人員查閱文獻的時間。

目前已有學(xué)者從不同的數(shù)據(jù)來源，采用不同的文獻計量方法，研究近年來發(fā)表的相關(guān)論文來探究目前科技查新的研究現(xiàn)狀[6-7]；還有一些學(xué)者從具體查新站或地區(qū)的查新數(shù)量的角度來發(fā)現(xiàn)目前查新站的工作現(xiàn)狀和存在的問題[8-11]。然而，通過相關(guān)文獻調(diào)研和實際工作的經(jīng)驗，發(fā)現(xiàn)目前查新存在一些問題。例如，作為創(chuàng)新主體的企業(yè)其查新需求大多為成果類的國內(nèi)查新，專利查新量極少等。查新領(lǐng)域的相關(guān)研究論文是查新工作人員長期工作的經(jīng)驗積累，本文希望通過對這些文獻進行分析，發(fā)現(xiàn)目前科技查新領(lǐng)域研究的現(xiàn)狀，通過對各研究方向的梳理，識別深化查新研究的熱點方向。

1 數(shù)據(jù)獲取與分析

2016年11月18日，以中文社會科學(xué)引文索引（CSSCI）數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，使用檢索式為“篇名或關(guān)鍵詞=查新”進行檢索，未設(shè)置年限，共得到273篇相關(guān)文獻。從1998-2015年，每年發(fā)文量變化不大，只有在2007年，出現(xiàn)最低值8篇，詳見圖1。

CiteSpace是一款著眼于分析科學(xué)分析中蘊含的潛在知識，是在科學(xué)計量學(xué)、數(shù)據(jù)可視化背景下逐漸發(fā)展起來的一款引文可視化分析軟件。利用CiteSpace軟件統(tǒng)計作者和機構(gòu)，并生成作者——機構(gòu)共現(xiàn)圖，如圖2所示。節(jié)點采用Centrality指標(biāo)，對重要的作者與機構(gòu)節(jié)點進行了標(biāo)注。該圖的模塊值（Q值）為0.8056，平均輪廓值（S值）為0.5621，根據(jù)文獻[12]可以認為圖2繪制效果理想。發(fā)文量代表了作者個人在該領(lǐng)域的貢獻，中心度代表了該作者的合作程度，如表1所示。綜合考慮作者發(fā)文量及在網(wǎng)絡(luò)中的中心度，可以分析出查新領(lǐng)域的代表作者有：張柏秋、周靜、張群、鄭菲、王超。機構(gòu)中中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館、江南大學(xué)圖書館表現(xiàn)突出。

2 雙聚類分析

1972年Hartigan首次提出對數(shù)據(jù)矩陣的行和列進行聚類的思想[13]。2000年由Cheng等提出了雙向聚類的模型和算法[14]。崔雷、李維等學(xué)者利用雙聚類方法做了相關(guān)的實證研究[15-17]。

利用Bicomb軟件[18]對273條數(shù)據(jù)的引文進行統(tǒng)計，選擇被引頻次大于等于2的引文，并構(gòu)建高被引——來源文獻矩陣。將該矩陣導(dǎo)入gCLUTO軟件進行分析。選擇聚類方法為重復(fù)二分法（Repeated Bisection），相似性計算采用Cosine函數(shù)，聚類標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)為I2，其余選項均為默認。選擇Recluster，可以對新的聚類方案重新聚類，直到聚類效果最佳。根據(jù)實際聚類效果聚為7類，并生成可視化矩陣，詳見圖3。矩陣行的聚類表示高被引文獻聚類，列的聚類表示來源文獻聚類。顏色代表原始數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)值，白色代表接近零值，逐漸加深的紅色代表較大的數(shù)值，在此，顏色越深表示被引頻次越高。黑色的水平線隔開了各類。行標(biāo)簽和列標(biāo)簽，即這些文獻聚類應(yīng)分別顯示在矩陣的下方和右側(cè)，由于空間限制，未顯示這些標(biāo)簽。gCLUTO計算了每個聚類的相似性指標(biāo)，用于衡量聚類內(nèi)部的質(zhì)量。一般來說，ISim值越高，ESim值越低，聚類的效果越好。此外，Descriptive值（描述性特征）可以解釋類內(nèi)相似性的百分比，在一定程度上反映出該類的特征，可以用于該類的標(biāo)注。例如，類0中文獻117、134、137、157可作為類0中16篇文獻的代表，最大程度的描述了類0的特征，也可作為該類的研究熱點代表。Discriminating值（區(qū)別性特征）則解釋了該類與其他對象間相異性的百分比。一般情況下，描述性特征與區(qū)別性特征存在很大程度的重疊，唯一不同的就是區(qū)別性特征的百分比明顯小于描述性特征的百分比。這是因為一個類別中的一些描述性特征也會存在于不屬于該類別的少量對象中[19]。相關(guān)指標(biāo)與特征描述詳見表2～3。

通過聚類分析，科技查新領(lǐng)域大致可分為7個研究方向，以下對7個研究方向做內(nèi)容解析。

聚類0所闡釋的研究熱點為查新工作現(xiàn)狀研究[21]與資源建設(shè)[22]，旨在對查新工作有所改進。這一主題的知識基礎(chǔ)為張薇等對科技查新的概念和內(nèi)涵闡釋[23]以及周靜等對高校在查新工作中的作用研究[24]。這一方向主要從宏觀的角度論述科技查新的沿革、現(xiàn)狀、發(fā)展方向、改革思路。查新機構(gòu)具有資源優(yōu)勢、人才優(yōu)勢，尤其在高校，可以方便地對各學(xué)科專業(yè)的專家進行咨詢，并且有豐富的項目來源，有巨大的查新需求。因此如何發(fā)現(xiàn)需求，并將這些需求變?yōu)槲腥酥鲃硬樾碌膭恿Γ托枰{(diào)整現(xiàn)有的查新服務(wù)，例如查新服務(wù)全程參與到項目的立項、中期、結(jié)題、轉(zhuǎn)化等各環(huán)節(jié)。另外，各查新機構(gòu)資源共享互補，成立查新聯(lián)盟等，也是目前應(yīng)考慮的研究方向。

聚類1所闡釋的研究熱點為查新項目新穎性判斷[25]，影響科技查新事業(yè)發(fā)展的各種因素分析[26]，從而提出深化查新服務(wù)的舉措。這一主題的知識基礎(chǔ)為石穎對查新工作中存在的問題提出相應(yīng)對策[27]，丁蘊一對查新報告科學(xué)化和管理規(guī)范化的探討[28]。查新是對查新點與已公開發(fā)表的文獻進行檢索與對比，與專利的新穎性判斷有一定區(qū)別。然而，若在專利申請前，進行專利查新，可在一定程度上，幫助申請人對其專利新穎性有一定認識，提高專利申請成功率。另外，可以根據(jù)不同的查新目的引入一些文獻計量的方法和工具，幫助判斷新穎性，還可以衍生出一系列深度信息服務(wù)產(chǎn)品。

聚類2所闡釋的研究熱點為查新報告常見問題與動態(tài)反饋[29]，影響查新質(zhì)量客觀因素的分析[30]，以達到提高查新質(zhì)量的目的。這一主題的知識基礎(chǔ)為《科技查新教程》[31]和章繼華等提出保證查新質(zhì)量的措施[32]。目前，對取得資質(zhì)的查新機構(gòu)缺乏有效的評估、監(jiān)督和考核，缺乏一個自上而下的管理、監(jiān)督、質(zhì)量審查機制，導(dǎo)致了查新機構(gòu)的質(zhì)量意識淡薄，因而需建立切實可行的、完善的質(zhì)量管理體系。

聚類3所闡釋的研究熱點為查新工作科學(xué)發(fā)展的可行性分析[33]，科技查新系統(tǒng)的開發(fā)[34]，從而提高科技查新的規(guī)范化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化管理水平。這一主題的知識基礎(chǔ)為《科技查新手冊》[35]和馬景娣等對查新工作平臺的設(shè)計[36]。查新工作平臺的建立，可以全方位為查新流程服務(wù)，可以讓委托人遠程委托，節(jié)省時間；可以簡化查新人員的重復(fù)性工作，提高工作效率；可以生成規(guī)范化的報告，避免錯誤；可以方便歸檔，便于查詢。

聚類4所闡釋的研究熱點為查新質(zhì)量的全程控制[37]，網(wǎng)絡(luò)科技查新質(zhì)量控制[38]，高質(zhì)量的科技查新對科學(xué)研究的新穎性和獨創(chuàng)性起著重要的作用。這一主題的知識基礎(chǔ)為黃繼東提出的查新質(zhì)量指標(biāo)[39]和周國華等通過將計算機引入查新工作的全流程管理之中，用于控制和提高查新質(zhì)量[40]。類似于專利審查平臺，建立科技查新服務(wù)平臺。可以先從小范圍內(nèi)開始建設(shè)施行，例如，一個省范圍內(nèi)的查新機構(gòu)對查新報告進行匯總共享。服務(wù)平臺的應(yīng)用，可幫助委托人、查新人員判斷項目是否重復(fù)申報，查新點是否新穎等，避免人力、物力、財力的浪費。

聚類5所闡釋的研究熱點為利用各種方法對查新報告質(zhì)量進行評價[41-42]。這一主題的知識基礎(chǔ)為丁蘊一等提出定性、定量指標(biāo)體系和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[43]，以及《科技查新與創(chuàng)新評估》[44]。查新報告的質(zhì)量是查新工作的根本，目前缺乏質(zhì)量監(jiān)管機制的同時，也缺少評價的方法。因此，亟待建立一套定性與定量結(jié)合的方法體系，對查新報告的質(zhì)量進行評價，不斷督促查新人員水平的提升。同時，也可通過查新報告的質(zhì)量對查新人員進行相關(guān)評價。

聚類6所闡釋的研究熱點為查新工作站存在的問題與對策研究[45-46]。這一主題的知識基礎(chǔ)為張群等通過對查新站L08的工作統(tǒng)計，提出發(fā)展高校查新站工作的具體措施[11]，董月玲等對高校查新站工作現(xiàn)狀進行分析，提出問題與對策[47]。對查新工作的事實數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與深入分析，可以幫助了解查新的現(xiàn)狀和存在的問題。目前，除了科技管理部門要求科研課題立項申報、科技成果鑒定或評獎必須出具科技查新報告的硬性規(guī)定外，很少有人自愿、主動地來進行科技查新，這是查新之傷。這就需要查新同仁們反思，如何了解客戶需求，如何開展創(chuàng)新服務(wù)，如何提升查新的口碑，等等。另外，除了年度的研討會，還可通過網(wǎng)站、新媒體等方式，對走在前沿的查新機構(gòu)的最佳實踐進行報道宣傳，讓各機構(gòu)相互學(xué)習(xí)，共同進步。

3 討論與展望

本文通過獲取科技查新相關(guān)研究論文發(fā)現(xiàn)，近年來發(fā)文基本平穩(wěn)，間或表明了該領(lǐng)域研究進入瓶頸，亟待新的血液匯入，激發(fā)新的研究熱點。綜合考慮作者發(fā)文量及在網(wǎng)絡(luò)中的中心度，得到該領(lǐng)域的代表作者和機構(gòu)有：張柏秋、周靜、張群、鄭菲、王超以及中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館、江南大學(xué)圖書館。根據(jù)雙聚類算法得到科技查新領(lǐng)域的研究熱點和知識基礎(chǔ)。當(dāng)聚類為7時，聚類效果最好，該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀可總結(jié)為：查新工作與資源建設(shè)；查新項目新穎性判斷及影響因素；查新報告常見問題與質(zhì)量影響因素；查新工作發(fā)展與平臺系統(tǒng)建設(shè)；查新質(zhì)量控制；查新質(zhì)量評價；查新工作站的問題與對策。本文的不足之處在于，方法上，雙聚類算法傾向于靜態(tài)描述，對時間和頻次變化不敏感[16]，今后或許可以利用CiteSpace的Timeline或Timezone功能予以補充；數(shù)據(jù)上，只有CSSCI數(shù)據(jù)庫可以導(dǎo)出參考文獻用于共被引分析，因而樣本數(shù)量不是很大，今后還可通過其他數(shù)據(jù)庫獲取相關(guān)數(shù)據(jù)擴大樣本，可采用關(guān)鍵詞的相關(guān)分析探尋此領(lǐng)域的研究熱點。

查新機構(gòu)缺乏縱向的業(yè)務(wù)指導(dǎo)和橫向的學(xué)術(shù)交流，查新報告流于形式，這是查新多年來被詬病的地方。但不乏查新人一直堅持著查新最初設(shè)立的初衷，積極尋求解決方法，改革的步伐從未停歇。關(guān)注查新質(zhì)量的同時，不斷開拓創(chuàng)新服務(wù)形式。建立查新機構(gòu)聯(lián)盟和查新服務(wù)平臺，從線上線下共享數(shù)據(jù)資源、最佳實踐經(jīng)驗等。接受市場的考驗，在市場競爭中不斷進行錘煉。讓查新成為真正意義上的知識密集型服務(wù)，讓查新的天然優(yōu)勢，助力更多的科研工作者。查新質(zhì)量是立身之本，查新服務(wù)是生存之道。查新工作處在轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時刻，在創(chuàng)新驅(qū)動的大背景下，對科技創(chuàng)新、國家創(chuàng)新建設(shè)有著不可推卸的責(zé)任和使命，這需要每位查新人的共同努力。

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（實習(xí)編輯：陳 媛）