日本國(guó)家基金中文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的立項(xiàng)和成果分析*

梁春慧

（廣州美術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510220）

1 引言

本庶佑、小林誠(chéng)、末松安晴、井上明久等日本諾貝爾獎(jiǎng)獲得者指出，日本能以科學(xué)和技術(shù)立國(guó)，得益于日本科學(xué)研究費(fèi)助成事業(yè)百年來(lái)的支持［1］。日本科學(xué)研究費(fèi)助成事業(yè)（簡(jiǎn)稱科研費(fèi)，KAKENHI）創(chuàng)立于1918 年，是主要面向高校和科研單位最高級(jí)別和最大規(guī)模的科研基金，由日本文部省和日本學(xué)術(shù)振興會(huì)共同管理，針對(duì)每年獨(dú)創(chuàng)的、尖端和前沿等研究進(jìn)行資助。基金所有項(xiàng)目的立項(xiàng)和成果等信息收錄在KAKEN 中，KAKEN 由日本的國(guó)家信息學(xué)研究所（NII）設(shè)計(jì)及運(yùn)營(yíng)。從自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)到人文藝術(shù)學(xué)，在KAKEN 中能檢索到自1964 年以來(lái)日本全學(xué)科全部的立項(xiàng)和研究成果信息，截至2021 年12月底，檢索到立項(xiàng)的課題共974 563個(gè)。

日本文部省和日本學(xué)術(shù)振興會(huì)將科研費(fèi)整合到KAKEN 中，一方面可以幫助課題申報(bào)者以及課題評(píng)審專家對(duì)已立項(xiàng)的課題進(jìn)行查新，對(duì)已立項(xiàng)課題的結(jié)題成果進(jìn)行動(dòng)態(tài)追蹤。這其實(shí)避免了日本學(xué)者的重復(fù)研究，大量節(jié)省了日本的科研經(jīng)費(fèi)。另一方面，因?yàn)橐蚜㈨?xiàng)的課題對(duì)全社會(huì)公開，所有人都可以通過(guò)KAKEN 隨時(shí)查詢已立項(xiàng)課題的進(jìn)展?fàn)顟B(tài)，在一定程度上督促了項(xiàng)目負(fù)責(zé)人及時(shí)結(jié)題，提高日本科研經(jīng)費(fèi)的使用效率。筆者以自己的研究方向——文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)為例，在KAKEN中檢索及下載了研究主題為文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)（含專利文獻(xiàn)）的所有立項(xiàng)課題，并對(duì)其進(jìn)行多維度的分析和探討。

2 KAKEN簡(jiǎn)介及數(shù)據(jù)獲取

KAKEN 雖然不能提供完整的項(xiàng)目申報(bào)書，但用戶可以在線閱覽并下載申報(bào)書的項(xiàng)目主要負(fù)責(zé)人和成員、學(xué)者所屬機(jī)構(gòu)、基金號(hào)、研究學(xué)科、研究進(jìn)展、立項(xiàng)經(jīng)費(fèi)、申報(bào)書關(guān)鍵詞、研究概要等信息以及課題的結(jié)題成果索引信息。用戶登錄 KAKEN（https://kaken.nii.ac.jp/）后，在右上角可選擇英語(yǔ)或日語(yǔ)界面，左上角可一鍵切換“課題檢索”和“學(xué)者檢索”。不管是“課題檢索”還是“學(xué)者檢索”，檢索字段都非常豐富，能輕松檢索到日本科研機(jī)構(gòu)和高校各個(gè)研究領(lǐng)域的課題和成果信息。KAKEN可為我國(guó)各領(lǐng)域的學(xué)者提供科研參考，也適合我國(guó)相關(guān)部門在創(chuàng)建國(guó)家級(jí)基金立項(xiàng)和成果庫(kù)時(shí)作參考。

KAKEN豐富完整的信息為本研究在數(shù)據(jù)獲取上提供了極大的便利。筆者登錄KAKEN后根據(jù)檢索目標(biāo)制定檢索方案發(fā)現(xiàn)，KAKEN 豐富的檢索字段還特別適合用戶在申報(bào)課題查新時(shí)、碩博士開題選題時(shí)利用。筆者在試檢索中發(fā)現(xiàn)，日本科研機(jī)構(gòu)和高校在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域，對(duì)發(fā)明專利文獻(xiàn)的研究非常多，但需要手工排除那些沒(méi)有用到文獻(xiàn)計(jì)量方法的，而僅僅探討如發(fā)明專利布局、專利法等立項(xiàng)課題。最終本研究的檢索策略定為：檢索申報(bào)書關(guān)鍵詞中含有“計(jì)量書誌學(xué)”“科學(xué)計(jì)量學(xué)”“引用分析”“計(jì)量書誌分析”“特許情報(bào)”和“特許分析”的立項(xiàng)課題，經(jīng)過(guò)去重后逐條閱讀項(xiàng)目的研究概要，排除非文獻(xiàn)計(jì)量類研究課題，得到1964-2021 年文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)相關(guān)課題121個(gè)（檢索時(shí)間為2021年12月15日）。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 立項(xiàng)課題的年份分布

由圖1可知，日本最早的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)課題立項(xiàng)時(shí)間在1982 年，這是筑波大學(xué)電子信息工學(xué)系宮本定明的項(xiàng)目，課題名稱為“文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)統(tǒng)計(jì)處理軟件包的創(chuàng)建”。結(jié)題成果有兩個(gè)方向：一個(gè)是軟計(jì)算在聚類分析中的應(yīng)用，另一個(gè)是基于多集模型和聚類的信息檢索系統(tǒng)研究。雖然在1982 年就有學(xué)者投入到文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究中，但是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)在日本正式進(jìn)入發(fā)展期是從2002 年開始的，從2002 年開始每年都有學(xué)者獲得KAKEN的科研基金。

圖1 日本科研費(fèi)中文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)主題立項(xiàng)課題的年份分布

進(jìn)入2008 年后，除2018 年每年的立項(xiàng)都在5 項(xiàng)以上，2020-2021 年或因疫情原因立項(xiàng)比較少，部分2019-2020年立項(xiàng)課題進(jìn)展?fàn)顟B(tài)一欄標(biāo)記因疫情需要延期。通過(guò)分析課題的研究概要發(fā)現(xiàn)，2008-2015 年課題分析研究的對(duì)象，期刊文獻(xiàn)和專利文獻(xiàn)基本上各半。但2016年開始基于專利文獻(xiàn)的定量研究成為主流，尤其是2017年及2019-2021 年日本科研機(jī)構(gòu)的學(xué)者對(duì)專利文獻(xiàn)的分析研究進(jìn)入一個(gè)高峰期，主要圍繞自動(dòng)駕駛技術(shù)、通訊技術(shù)、人工智能技術(shù)和低碳技術(shù)的創(chuàng)新展開。日本科研機(jī)構(gòu)的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)學(xué)界圍繞技術(shù)創(chuàng)新，對(duì)專利技術(shù)進(jìn)行定量研究進(jìn)入高峰期，表面上是日本產(chǎn)學(xué)研合作日趨成熟的表現(xiàn)，背后其實(shí)是政府宏觀政策的水到渠成。

這種宏觀政策是長(zhǎng)期計(jì)劃的、層層遞進(jìn)的，如1998 年日本頒布的《關(guān)于大學(xué)等技術(shù)研究成果向民間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移促進(jìn)法》鼓勵(lì)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的技術(shù)交流，2000 年頒布的《產(chǎn)業(yè)技術(shù)力強(qiáng)化》明確大學(xué)教師可在企業(yè)任職，2016年頒布的《加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作研究方針》從頂層設(shè)計(jì)、經(jīng)費(fèi)管理等四個(gè)方面，進(jìn)一步將產(chǎn)學(xué)研合作構(gòu)建成一個(gè)系統(tǒng)的工程。

3.2 立項(xiàng)課題的基本信息

在121 個(gè)立項(xiàng)課題中，有16 個(gè)在研課題，其余105 個(gè)課題中有97 個(gè)已經(jīng)按時(shí)結(jié)題、8 個(gè)延期，按時(shí)結(jié)題率達(dá)92%。通過(guò)計(jì)算每一個(gè)按時(shí)結(jié)題的課題研究時(shí)長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)，他們的項(xiàng)目完成周期平均為2.43 年。可見(jiàn)，按時(shí)結(jié)題的比例較高，項(xiàng)目完成周期也不長(zhǎng)。

121 個(gè)立項(xiàng)課題被76 所高校及科研機(jī)構(gòu)獲得，其中立項(xiàng)頻次在3 或3 以上的機(jī)構(gòu)共有10所，這10所高校及科研機(jī)構(gòu)獲得的課題共56項(xiàng)，占比46.3%，接近一半。獲得立項(xiàng)數(shù)量頻次為2的機(jī)構(gòu)也剛好有10 所，其他56 所機(jī)構(gòu)獲得了1次立項(xiàng)課題。由表1 可知，筑波大學(xué)（10）、東京大學(xué)（10）和國(guó)立情報(bào)學(xué)研究所（9）獲得的立項(xiàng)課題遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越其他研究機(jī)構(gòu)。筑波大學(xué)的情報(bào)學(xué)院（二級(jí)學(xué)院）前身是日本圖書館情報(bào)大學(xué)，而東京大學(xué)的圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)學(xué)科在日本高校中一直都名列前茅，日本國(guó)立情報(bào)學(xué)研究所則是專門的情報(bào)科研機(jī)構(gòu)。所以，立項(xiàng)前三的機(jī)構(gòu)都確實(shí)在圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ο喈?dāng)。

表1 獲得立項(xiàng)課題頻次為3次及以上的研究機(jī)構(gòu)

3.3 立項(xiàng)課題的主要學(xué)者分析

筆者通過(guò)分析課題負(fù)責(zé)人發(fā)現(xiàn)，121個(gè)立項(xiàng)課題被79位學(xué)者獲得。如表2所示，立項(xiàng)頻次3次及以上的學(xué)者一共有7位學(xué)者。其中，排第一的學(xué)者為日本國(guó)立筑波大學(xué)情報(bào)學(xué)院的芳鐘冬樹。筑波大學(xué)情報(bào)學(xué)院前身是日本圖書館情報(bào)大學(xué)，于2002 年合并到筑波大學(xué)后成為一個(gè)二級(jí)學(xué)院［2］。除了芳鐘冬樹獲得6 個(gè)立項(xiàng)課題外，其他六位學(xué)者均獲得3個(gè)立項(xiàng)課題，分別來(lái)自東京大學(xué)、大學(xué)評(píng)價(jià)·學(xué)位授與機(jī)構(gòu)、國(guó)立情報(bào)學(xué)研究所、東京工科大學(xué)/早稻田大學(xué)/東京大學(xué)、東洋大學(xué)和鶴見(jiàn)大學(xué)/尚絅大學(xué)。獲得立項(xiàng)最多的芳鐘冬樹同時(shí)擅長(zhǎng)論文和專利的定量研究，最早的立項(xiàng)課題是2006 年的“學(xué)者論文產(chǎn)出能力和學(xué)術(shù)合著兩者的相關(guān)度研究”，最近的立項(xiàng)課題是2021 年的“基于引用功能的專利引用類型的分類研究”。從芳鐘冬樹的立項(xiàng)課題不難窺見(jiàn)他的研究能力。從他的研究成果看，芳鐘冬樹是一位高產(chǎn)而涉獵面很廣的、持續(xù)研究能力較強(qiáng)的學(xué)者，在2008 年出版過(guò)《文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)辭典》。其他立項(xiàng)為3 項(xiàng)課題的學(xué)者分布在不同高校或研究機(jī)構(gòu)，有些學(xué)者在不同時(shí)期以不同所屬機(jī)構(gòu)申報(bào)了項(xiàng)目，所以其所屬機(jī)構(gòu)也有多所。

3.4 立項(xiàng)項(xiàng)目成果分析

在97 個(gè)按時(shí)結(jié)題的項(xiàng)目中，除一個(gè)結(jié)題成果信息缺失外，其他96 個(gè)項(xiàng)目的結(jié)題成果信息完整，將這些項(xiàng)目的科研成果歸納為如表3 所示。成果主要有四類，分別是研究報(bào)告（內(nèi)容主要是研究進(jìn)展、研究成果的匯總說(shuō)明）、期刊論文、會(huì)議論文（含論文集）和專著。由表4 可知，96 個(gè)結(jié)題項(xiàng)目合計(jì)的成果分別為研究報(bào)告364部、期刊論文784 篇、會(huì)議論文841 篇和專著69部。平均每個(gè)課題的成果為研究報(bào)告3.79部、期刊論文8.16 篇、會(huì)議論文8.76 篇和專著0.72 部。相對(duì)而言，會(huì)議論文比期刊論文的數(shù)量多些，通過(guò)分析這些會(huì)議論文的會(huì)議地點(diǎn)可知，國(guó)外的會(huì)議地點(diǎn)和國(guó)內(nèi)的會(huì)議地點(diǎn)基本各半。可見(jiàn)，日本科研機(jī)構(gòu)和高校在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)交流比較頻繁，而且也注重國(guó)際上的學(xué)術(shù)交流。

表3 結(jié)題項(xiàng)目的科研成果統(tǒng)計(jì)

3.5 項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)前十的立項(xiàng)分析

在121 個(gè)立項(xiàng)課題中，有1 個(gè)立項(xiàng)課題經(jīng)費(fèi)缺失，統(tǒng)計(jì)了120個(gè)立項(xiàng)課題的經(jīng)費(fèi)總額為

568 486 000 日元，平均每個(gè)立項(xiàng)課題的經(jīng)費(fèi)為4 737 383日元。按照立項(xiàng)課題經(jīng)費(fèi)降序排列分析，得到立項(xiàng)經(jīng)費(fèi)最多的前十個(gè)項(xiàng)目（具體見(jiàn)表4）。獲得經(jīng)費(fèi)最多（4 550萬(wàn)日元）的項(xiàng)目課題“基于社交網(wǎng)絡(luò)匹配系統(tǒng)對(duì)科研活動(dòng)的研究”，項(xiàng)目課題研究時(shí)間為2005-2007年，由國(guó)立情報(bào)學(xué)研究所的武田英明獲得。筆者在KAKEN中檢索發(fā)現(xiàn)，該課題的研究成果包括26篇期刊論文、2篇會(huì)議論文和1部著作（《人工智能》）。從表4可知，經(jīng)費(fèi)前十項(xiàng)目課題主要應(yīng)用到圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)（4 項(xiàng)），商學(xué)（4 項(xiàng)，日本的商學(xué)含經(jīng)營(yíng)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)），教育學(xué)和地理學(xué)分別各1 項(xiàng)。可見(jiàn)，日本科研機(jī)構(gòu)和高校的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究還是緊密和經(jīng)濟(jì)、企業(yè)相結(jié)合的。

表4 項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)前十的立項(xiàng)分析

續(xù)表

3.6 項(xiàng)目申報(bào)書的關(guān)鍵詞分析

在KAKEN 的諸多檢索結(jié)果信息里，項(xiàng)目申報(bào)書關(guān)鍵詞除研究成果外（研究成果的索引信息不能下載），都是最能體現(xiàn)項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容的信息。雖然通常項(xiàng)目申報(bào)書的研究概要和最終的結(jié)題成果，在研究方向上有一定程度上的出入，但是一般沒(méi)有太大的偏離。因此，將這些申報(bào)書關(guān)鍵詞進(jìn)行歸類后可在一定程度上窺見(jiàn)他們的研究動(dòng)向。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人根據(jù)自己的研究選取的關(guān)鍵詞可多可少，并沒(méi)有絕對(duì)的數(shù)量限制。本研究中的121 個(gè)項(xiàng)目課題共有1 010 個(gè)關(guān)鍵詞，將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行歸類成兩個(gè)表格，分別為反映學(xué)科歸屬的術(shù)語(yǔ)統(tǒng)計(jì)表（見(jiàn)表5）和反映研究方向的術(shù)語(yǔ)統(tǒng)計(jì)表（見(jiàn)表6）。

表5 反映學(xué)科歸屬的術(shù)語(yǔ)詞頻統(tǒng)計(jì)表

表6 反映研究動(dòng)向的術(shù)語(yǔ)詞頻統(tǒng)計(jì)表

表5 表示的是項(xiàng)目負(fù)責(zé)人在申報(bào)課題時(shí)界定自己的研究領(lǐng)域。從關(guān)鍵詞的詞頻看，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)最多，其次是科學(xué)計(jì)量學(xué)、圖書館情報(bào)學(xué)和信息計(jì)量學(xué)。雖然本研究的研究對(duì)象主要是基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)的立項(xiàng)課題，但是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)三者本身是姐妹學(xué)科，所以申報(bào)書關(guān)鍵詞中也會(huì)出現(xiàn)信息計(jì)量學(xué)。筆者進(jìn)一步分析申報(bào)書的其他關(guān)鍵詞發(fā)現(xiàn)，121個(gè)課題主要用到的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析方法包括引文分析法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法、文本挖掘分析法、共現(xiàn)分析法等。

表6 反映研究方向的術(shù)語(yǔ)是由一組組的詞匯群構(gòu)成的，包含專利、研究、技術(shù)、創(chuàng)新、科技、國(guó)際、大學(xué)和經(jīng)營(yíng)共八組詞匯群，每組詞匯群包含數(shù)個(gè)詞匯。結(jié)合課題題名分析發(fā)現(xiàn)，這八組詞匯群主要的研究方向分成兩大類：一類是①專利、③技術(shù)、④創(chuàng)新、⑤科技和⑧經(jīng)營(yíng)的詞頻來(lái)源課題，主要以專利技術(shù)分析產(chǎn)業(yè)為主，其中有些課題有特定的產(chǎn)業(yè)分析對(duì)象，有些是泛指。對(duì)特定產(chǎn)業(yè)專利分析的項(xiàng)目，主要分析的產(chǎn)業(yè)有汽車/自動(dòng)駕駛、納米、人工智能和低碳技術(shù)等。沒(méi)有特定產(chǎn)業(yè)的課題，主要圍繞企業(yè)的技術(shù)（含技術(shù)管理/技術(shù)開發(fā)/技術(shù)趨勢(shì)等）、創(chuàng)新（政策創(chuàng)新/體系創(chuàng)新/研究創(chuàng)新）、科技（科技預(yù)測(cè)/科技創(chuàng)新）和經(jīng)營(yíng)（經(jīng)營(yíng)管理和經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略）開展研究。另一類是②研究、⑤科技、⑥國(guó)際和⑦大學(xué)的詞頻來(lái)源課題，圍繞高校評(píng)價(jià)、學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)、高等教育科研活動(dòng)、國(guó)家科技政策制定等研究方向研究。具體而言，如⑥國(guó)際詞匯群包含了國(guó)際比較、國(guó)際合著和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，說(shuō)明在對(duì)國(guó)際文獻(xiàn)進(jìn)行分析時(shí)，主要在國(guó)際比較、國(guó)際合著和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)三個(gè)維度進(jìn)行了分析。總之，基于專利文獻(xiàn)的研究比基于期刊文獻(xiàn)的研究多，日本文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)上的研究非常普遍。

4 結(jié)論

通過(guò)分析和歸納日本“科學(xué)研究費(fèi)助成事業(yè)”121個(gè)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)相關(guān)的課題題名和研究概要等信息發(fā)現(xiàn)，日本科研機(jī)構(gòu)和高校在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究領(lǐng)域的主要研究特征為：（1）2006年開始正式進(jìn)入文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的發(fā)展上升期；（2）貢獻(xiàn)較大的前三所科研機(jī)構(gòu)和高校為筑波大學(xué)、東京大學(xué)和國(guó)立情報(bào)學(xué)研究所；（3）項(xiàng)目完成周期平均每項(xiàng)為2.43 年；（4）立項(xiàng)課題平均經(jīng)費(fèi)為每項(xiàng)4 737 383日元；（5）立項(xiàng)課題的結(jié)題成果為平均每項(xiàng)研究報(bào)告3.79 部、期刊論文8.16 篇、會(huì)議論文8.76篇、專著0.72部；（6）立項(xiàng)課題除了研究文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的常規(guī)研究（如學(xué)術(shù)成果評(píng)價(jià)和高校排名等），另外主要以專利文獻(xiàn)為研究對(duì)象，圍繞自動(dòng)駕駛技術(shù)、通訊技術(shù)、人工智能技術(shù)和低碳技術(shù)等展開定量研究，日本科研機(jī)構(gòu)和高校的同行更多地將文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究應(yīng)用到企業(yè)和產(chǎn)業(yè)中。