科學知識角色轉變現象：內涵、過程與特征分析

關鍵詞： 科學知識角色； 科學知識角色轉變； 知識演化； 知識創新

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．１２．００４

〔中圖分類號〕Ｇ２０３ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２４） １２－００２９－１１

科技創新是謀求新一輪科技革命主動權的主要途徑之一。我國科技創新已進入跟跑、并跑和領跑“三跑并存” 新階段， 面臨從量的積累向質的突破轉變新形勢， 亟待開辟科技發展新賽道。科技創新是建立在自有領域知識體系基礎之上的， 領域知識體系不是短時間內形成的， 而是在科學研究的推動下不斷形成、演化和發展的。領域知識體系的演化具體反映在單一知識單元的演變上， 如新知識的吸納與舊知識的剔除。

目前， 科學知識演化主要是揭示其從產生到老化整個生長演變過程中所產生的一系列變化規律。一些學者多引入生命周期理論對科學知識演化過程進行擬合分析， 揭示不同階段的演變特征與規律［１－３］ 。可是， 知識生命周期各階段劃分標準不統一、缺乏客觀依據等， 直接影響科學知識演化各階段規律分析結果的合理性。也有學者提出科學知識在沿著新知識向常識化知識演變的過程中呈現出引用頻次逐漸降低直至不被引用的現象， 也被稱為“常識化后免于引用現象”［４］ ， 但也僅是從引用層面揭示演化過程中的潛在現象。從科學認識論角度來看， 科學知識演變遵循著“實踐→認識→再實踐→再認識” 的辨證路徑［５］ 。也有學者認為科學知識的演變路徑循環往復地遵循著“知識空白體階段→知識變異體階段→知識通行體階段→新的知識空白體階段……”［６］ 。知識空白體是指領域知識體系中有待創新的空間，知識變異體是指在現有領域知識的基礎上產生新知識， 知識通行體是指通過知識變異產生的新知識轉變為領域知識體系中的根基單元（領域知識）， 同時具有遺傳性、穩定性和變異性的特點。

本文立足科學認識論提出新知識出現于知識變異體階段， 經過擴散傳播， 領域普遍接受后成為了領域知識體系中的領域知識。以領域知識體系為參照， 可將科學知識生長演變過程劃分為“新知識吸納階段” 和“領域體系演化階段”。新知識吸納階段，新出現的科學知識經過領域共同體驗證后轉變為領域知識。領域體系演化階段， 進入體系中的領域知識隨即被賦予了相應的角色（如父節點、子節點等），并隨整個知識體系的演化而發生角色的轉變。科學知識角色轉變現象研究初步探討“科學知識個體如何通過生長演變進入領域知識體系， 成為領域知識？”和“領域知識體系內部關系變化如何反過來影響知識個體在其中的作用？” 兩個問題， 試圖發現科學知識角色轉變現象背后的深層次特征與規律， 助力探測學科領域新的發展方向， 輔助科學家制定研究計劃和選題， 進而提升科技創新服務效率。

１科學知識角色及其轉變過程

１.１科學知識角色定義

“角色” 的概念最早是由社會學家格奧爾·齊美爾在其《論表演哲學》中提出［７］ 。林頓［８］ 將個人角色理解為對所處社會體系履行的權利和義務的總體。安德列耶娃［９］ 認為， 角色是個體與其他個體相互作用表現出的一種特殊行為方式， 是占有一定地位個體的外顯行為。角色理論主要探討個體怎樣與群體（體系）及其成員之間產生聯系的， 以此將角色從個體層面轉換到個體之所以成為群體中一員的關系問題［１０］ 。角色可用于解釋個體的行為模式，明確個體在群體（體系）中的功能作用。類比而言，科學知識單元是一個獨立的個體， 進入領域知識體系中的科學知識隨即擁有一定的層級位置， 與體系內的其他知識產生一定的譜系關系（如父子關系），對學科領域具有相應的功能作用［１１］ 。由此， 本文將科學知識角色定義為科學知識對特定學科領域的功能作用。科學知識角色的提出建立起了科學知識與學科領域知識體系之間的關系。

１.２科學知識角色轉變

客觀世界中的事物發展經歷產生、發展和滅亡的過程， 發生由一個階段轉向另一個階段的轉變現象［１０］ 。角色轉變（Ｒｏｌｅ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）正是由于自身出于某種變化的需要， 從一種類型角色轉向另一種類型角色的過程， 其目的是實現角色期待和自身價值［１２］ 。個體角色的轉變可以體現于所處體系中個體間關系的變化。個體角色的轉變是為了更好地適應因體系關系和位置改變所產生的對個體行為的要求和期待。角色轉變包含兩種模式［１０］ ， 一是時間自然增長型的進化式角色轉變， 二是群體變動型的結構式角色轉變。時間自然增長型的進化式角色轉變是隨時間的增長， 個體不斷邁入不同的進化階段， 獲取相應的角色（如新知識、領域知識和老化知識）。群體變動型的結構式角色轉變是由知識體系結構變遷帶來的關系改變， 進而引起知識單元個體的角色轉變。

類似“個體要想進入社會這一群體， 與其他成員產生聯系， 則需要經歷社會化的過程”， 科學知識要被納入領域知識體系成為領域知識， 則需要經歷科學知識領域化的過程。換言之， 科學知識沿著新知識、領域知識到老化知識的路徑演變， 同時其對學科領域的功能作用也在發生著改變， 這一過程可理解為科學知識發生了角色的轉變， 即科學知識角色轉變現象［１１］ 。從科學知識演變過程來看， 科學知識角色轉變過程中的新知識吸納階段和領域知識體系演化階段分別對應時間自然增長型的進化式和群體變動型的結構式角色轉變模式。科學知識角色轉變兩個階段主要關注的核心問題為： 其一， 科學知識個體如何通過生長演變進入領域知識體系，成為領域知識？ 其二， 知識體系內部關系變化如何反過來影響領域知識個體在其中的作用？

１.３科學知識角色轉變過程

知識編碼是科學知識傳播與管理的重要手段［１３］ 。在信息資源管理領域， 以本體編碼形式構建領域知識庫， 被納入領域知識庫中的科學知識通常被視為領域知識［１４］ ， 也稱正式知識（Ｆｏｒｍａｌ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）［１５］ 。領域知識庫中的領域知識以樹形結構的形式存在，內含領域知識體系結構。從知識進化視角， 學科領域中新出現的科學知識經領域科學共同體爭論、探討直至被普遍接受后納入到領域知識庫進而轉變為領域知識［６］ 。由科學知識轉變而來的領域知識， 仍在不斷地被驗證和修正， 最終成為老化知識而被替換或淘汰［１６］ 。由此可見， 領域知識體系為科學知識角色轉變過程劃分以及深層規律發現提供了切入點。

本文以領域知識體系為參照， 提出科學知識沿著新知識、領域知識、老化知識的路徑演變， 可劃分為兩個階段， 即新知識吸納階段和領域知識體系演化階段。不難理解， 新知識是未曾納入領域知識體系中的科學知識， 而領域知識是被納入領域知識體系中的科學知識。新知識吸納階段主要關注新知識轉變為領域知識內化成為領域知識體系中的一員（領域知識）。該階段主要回答“科學知識如何通過生長演變進入知識體系中的”。在領域知識體系演化階段， 角色轉變主要體現在節點位置的改變、子節點的生成以及節點屬性內容的修改， 同時也意味著科學知識轉變為領域知識后， 繼續發生著演變。該階段主要回答“領域知識體系關系變化如何反過來影響領域知識個體在其中的作用”。以上內容對科學知識角色轉變過程進行了剖析， 抽象示意圖如圖１所示。

科學演進的本質在于科學知識的創新， 而科學知識創新被承認與否表現在領域知識體系對新知識的吸納上［６］ 。科學知識創新承認過程可以理解為科學共同體對新產生的科學知識從爭論探討到承認認可的過程。新的科學知識以不同的內容和形式被研究者提出， 一般會經歷不斷深入探討的過程， 當科學共同體確認并接受了新的科學知識， 其也就轉變為被同行認可的領域知識。但是， 要想獲取同行對新產生的科學知識的認可， 研究者需要以適當的科學交流途徑對新的科學知識進行表達和傳播， 才能最大程度上被科學共同體內化為領域知識。

新知識的出現只是科學知識演變的起點， 當科學知識進入領域知識體系內化為領域知識之后， 還在不斷地被實踐驗證， 不斷深化與拓展。正如愛因斯坦認為自己的引力理論僅僅是邁向更好理論的一步， 這也符合波普爾的知識進化論［１７］ 。科學知識演變過程中不管新知識進入領域知識體系成為領域知識， 還是進入領域知識體系后繼續發生演變都離不開科研人員的不斷探索和實踐驗證， 并以科學交流的形式予以呈現。

２科學知識角色轉變的特征分析

科學知識角色轉變過程以領域知識體系為參照可劃分為新知識吸納階段和領域知識體系演化階段。本文將深入分析新知識吸納階段科學知識如何進入領域知識體系以及領域知識體系演化階段知識體系關系變化如何反過來影響領域知識演變。由于科學知識角色是科學知識對學科領域的功能作用， 本研究實驗對象不僅要聚焦到特定的學科領域， 而且要擁有揭示科學知識角色轉變現象的充足歷史數據。本文選取不確定性較高的生物醫學領域［１８］ 作為科學知識角色轉變研究的實驗場景， 生物醫學領域的ＭｅＳＨ 知識庫記錄了該領域中得到學術共同體認可的領域知識， 以樹形結構的形式存儲， 可被視為領域知識體系［１４］ ， 其歷年演變記錄數據可為角色轉變的特征分析提供數據支撐。

２.１數據來源及預處理

本文通過解析ＭｅＳＨ 知識庫獲取每個領域知識描述符（Ｔｏｐｉｃａｌ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）對應的所有術語， 描述符與術語詞之間的對應關系是由ＮＬＭ 生物醫學領域和信息資源管理領域專家維護， 屬于知識編撰范疇（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｃｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ）， 可靠性較高， 可用于知識表示。本文解析出２９ ３３１個知識實體， 每個知識實體平均包含７.９個術語， 共２３１ ３５６個術語，部分描述符編碼與術語對應關系如表１所示。

ＭｅＳＨ 領域知識庫中的領域知識是得到領域專家學者認可和接受的科學知識， 而科學知識角色轉變研究還涉及非領域知識（未被吸納進入領域知識體系中的科學知識）。因此， 本文利用ＢＥＲＮ 實體抽取模型［１９］ 識別出科學知識實體， 過濾出未被納入領域知識庫的非領域知識實體集合， 然后借助字符串相似度算法對非領域知識實體進行歸并編碼，共抽取出１４ ７４１ ９４８個科學知識實體。

由于科學知識實體抽取的準確率尚未達到１００％，本文采取匹配策略從科學知識實體中過濾出領域知識實體， 進而獲取非領域知識實體， 具體流程為：①通過描述符對應的主題詞關系表（每一個領域知識對應多個主題詞）過濾出完全匹配的科學知識實體； ②抽取描述符編碼對應的主題詞的詞干； ③過濾出包含主題詞詞干的科學知識實體并依據前端一致方式計算詞干字符串占比； ④將字符匹配率大于０ ５ 的科學知識實體視為領域知識實體的變體， 而其他科學知識實體即為非領域知識實體， 可以進入非領域知識實體的候選集。

本文選取以編輯距離為底層算法的相似度計算方法， 計算非領域知識實體候選集的相似度，經過多次調整相似度閾值大小， 發現相似度大于０.９時，對非領域知識實體進行歸并編碼，得出的非領域知識標識符數量較為穩定且恰當， 非領域知識采取Ｎ開頭的標識符編碼， 部分編碼標識符與相應的非領域知識對照表， 如表２所示。

此外， 本文以ＰｕｂＭｅｄ全庫數據作為生物醫學領域的知識環境， 并獲取了預處理后的開放數據庫（ＰＫＧ）用于實驗， 數據集已完成了科技文獻生物醫學實體抽取、作者消歧等數據預處理工作［２０］ 。

２.２影響科學知識角色轉變的重要變量定義

在新知識吸納階段， 科學知識從新知識轉變為知識體系中的領域知識受不同因素的影響。科技文獻記錄了一個學科領域的知識動態演化的痕跡， 本文主要從驅動知識演變的科研主體和知識載體兩個方面探索科學知識角色轉變的特征與規律。

科研主體的采納行為、引用行為和自身影響力是推動科學交流的重要因素。采納頻次和引用頻次多用于衡量科學知識的生長程度［２１］ 和受關注程度［２２－２３］ 。高影響力科研主體對學科發展產生影響， 促進知識的生長和更新［２４］ 。期刊作為知識傳播的主要載體之一， 其影響力多用于測度研究主題或知識的發展潛力［２５］ 。因此， 本文選取采納頻次、引用頻次、作者影響力和期刊影響力４ 個影響因素變量揭示科學知識生長演化過程中角色轉變現象背后的特征與規律， 具體如表３ 所示。

２.３新知識吸納階段角色轉變特征分析

本文以領域知識為實驗組， 以非領域知識為對照組， 通過對比分析變量計算結果， 進而揭示科學知識角色轉變的特征與規律。為保證實驗組與對照組在演化時間長度分布上的一致性， 本文在保持首次出現時間點相同的條件下， 將實驗組的領域知識與對照組的非領域知識進行隨機匹配生成實驗數據。選取具有１０年歷史數據的實驗組和對照組分別進行分組統計， 以便對比分析各變量計算結果的分布情況， 如圖２所示。

由圖２ 可知， 實驗組的領域知識前１０ 年的采納頻次分布在［０，３００）區間內， 而對照組的非領域知識的采納頻次主要集中分布在［０，１００）區間， 并且高采納頻次［３００，～）區間領域知識占比相對較高。領域知識的引用頻次主要分布于［０，３００）和［９００，～）區間， 呈Ｕ 型分布， 而非領域知識主要集中在［０，３００）區間。關注領域知識和非領域知識的作者影響力分布較為集中且一致， 均集中在［０ １，０ １５）區間， 整體呈現“凸” 型分布。承載領域知識和非領域知識的期刊影響力主要分布于［３ ０００，９ ０００）區間。以上分析發現， 采納頻次和引用頻次從整體分布上對領域知識和非領域知識具有一定的區分度。

為了更為微觀地分析所提變量對科學知識角色轉變的影響， 本文根據領域知識與非領域知識匹配對， 通過實驗組變量值減去對照組變量值獲取差值，揭示科學知識角色轉變的潛在特征， 以差值為縱坐標進行可視化， 上方（綠色點）為正值， 下方（紅色點）為負值， 如圖３ 所示。

從圖３可以看出， 絕大多數領域知識單元的采納頻次和引用頻次大于非領域知識單元， 采納頻次圖上方大于０ 的差值有４７８５個，而小于０的僅有１０３６個。引用頻次圖上方大于０ 的差值有３９１１個，而小于０的僅有１９４３個。作者影響力與期刊影響力兩者的正負差值分布較為接近， 作者影響力實驗組與對照組差值大于０有２６１７個， 小于０有３１２３個， 期刊影響力差值大于０有３３２２個， 小于０有２３４０個。由此可見， 采納頻次和引用頻次對科學知識角色轉變有正向影響且明顯， 而作者影響力和期刊影響力對角色轉變影響較弱， 且作者影響力起負向影響， 期刊影響力起正向影響。

以上分析是從科學知識角色轉變可能性視角分析了其特征， 本文以科學知識首次出現時間到進入領域知識體系時間計算出發生轉變的時長， 通過計算相關性分析采納頻次、引用頻次、作者影響力以及期刊影響力變量對轉變時長的影響， 如圖４ 所示。

由圖４ 可知， 采納頻次與轉變時長之間相關性微弱， 引用頻次、期刊影響力以及作者影響力與轉變時長呈負相關。引用頻次較高、期刊影響力較大、作者影響力較大的科學知識轉變為領域知識的時長相對較短。

為了進一步驗證選取變量之間是否存在高度的多重共線性， 本文通過方差膨脹檢驗（ＶＩＦ）檢驗各變量之間的線性相關關系， 以確定所選變量的獨立性， 保證線性回歸模型的可解釋性。采納頻次、引用頻次、作者影響力以及期刊影響力對應的方差膨脹因子分別為１.４７、１.７０、２.８１ 和２.７２， 小于５，表明變量之間不存在多重共現性。本文通過Ｋ－Ｓ檢驗發現４ 個自變量不符合正態分布， 因此以轉變時長為因變量， 以標準化后的采納頻次、引用頻次、作者影響力以及期刊影響力為自變量， 構建了負二項回歸模型， 擬合結果如表４ 所示。

由表４可知， 模型１到模型４逐步增加采納頻次、引用頻次、作者影響力以及期刊影響力４個變量， 模型ＡＩＣ值呈下降趨勢， 采納頻次的回歸系數為正向且顯著（ｐ＜０.０５），引用頻次、作者影響力以及期刊影響力的回歸系數為負向且顯著（ｐ＜０.０５）。由此可見， ４ 個變量的加入可以提升模型擬合效果，采納頻次相對較低，引用頻次較高、期刊影響力較大、作者影響力較大的科學知識轉變為領域知識的時長相對較短。

２. ４領域知識體系演化階段角色轉變特征分析

科學知識進入領域知識體系之后， 仍處于不斷演化的動態過程， 主要表現出領域知識內容的修正或領域知識之間關系的變化。領域知識內容修正是指隨著研究的深入， 相應知識單元的內涵和定義逐步修正和重現界定， 更新概念術語。關系的變化主要是由于新的領域知識加入使得知識體系結構發生改變和原有領域知識在樹形結構中的位置發生改變。從結構上看， 科學知識群體變動型的結構式角色轉變主要表現在自身內容的修正（如修正概念術語）、處于樹形結構中位置的改變和生成新的節點。實驗數據集源于生物醫學領域知識庫（ＭｅＳＨ）演化記錄文本， 分別記錄于ｍｅｓｈｎｅｗ．ｔｘｔ、ｍｎｃｈｇ．ｔｘｔ、ｒｅｐｌａｃｅ．ｔｘｔ ３個文本， 本文最終以收錄時間為相同起點， 構建實驗組和對照組實驗數據， 如圖５ 所示。

結合圖５ 中領域知識的演變記錄， 本文將領域知識體系演化階段角色轉變歸納為位置改變、子代生成、內容修改３ 種類型， 實驗數據中３ 種類型角色轉變樣本量分別為５ ４６９、１ ７２２、５８９。為了揭示進入領域知識體系后科學知識的角色轉變影響因素， 本文將以表示領域知識屬性的采納頻次、引用頻次、作者影響力和期刊影響力以及表示譜系關系的父節點、兄弟節點相關屬性為切入點揭示領域知識角色轉變的特征與規律。

考慮到進入領域知識體系的領域知識繼續發生關系性角色轉變所經歷時間長度的中位數為１２ ０年和平均數１４ ２ 年， 本文選取領域知識收錄后３年的歷史記錄來分析角色轉變特征與規律， 所選變量計算的時間跨度都將處于［ｔ，ｔ＋２］時間范圍內， ｔ表示科學知識轉變為領域知識的時間點（年份）。本文通過實驗組變量值減去對照組變量值獲取差值，對比所選變量對領域知識角色轉變與否及轉變類型的作用， 以差值為縱坐標進行可視化， 上方（綠色點）為正值， 下方（紅色點）為負值， 如圖６ 所示。

由圖６可知， 領域知識自身被采納頻次圖上方分布樣本對有３４５９個， 而圖下方分布的樣本對有４ ０５３個，一定程度上對領域知識變動影響較為微弱。引用頻次圖上方分布的樣本對有４ １８９個， 圖下方分布的樣本對有２ ８８４個， 反映出引用行為對領域知識變動影響相對明顯。作者影響力和期刊影響力圖上方分布的樣本對分別為４ ０５６個和４ １９４個，而圖下方分布的樣本對分別為３ ４４７ 個和３ ０２７個。對于譜系關系變量， 父節點采納頻次與兄弟節點變量的差值分布相對一致， 圖上方分布相對較少， 圖下方分布相對較多。父節點引用頻次和位置層數恰好相反， 圖下方分布相對較少， 圖上方分布相對較多。由此可知， 引用頻次、期刊影響力、父節點采納頻次、兄弟節點數量和位置層數對領域知識變動影響較為明顯。領域知識自身的采納頻次、父節點采納頻次和兄弟節點數量具有反向作用， 意味著領域知識體系中自身采納頻次、父節點采納頻次和兄弟節點數量相對較多， 其越為成熟， 變動的可能性越低。兄弟節點數越多， 說明此層級的領域知識相對較為成熟。領域知識自身引用頻次、作者影響力、期刊影響力、父節點引用頻次和位置層數對其演化變動產生正向促進作用， 領域知識體系樹結構越深，意味著領域知識越為新穎， 發生變動的可能性較大。

領域知識不同的變動類型產生不同作用， 也就意味著發生不同的角色轉變。由圖７ 可知， 采納頻次、引用頻次、兄弟節點數量對子代生成型角色轉變影響較為明顯。作者影響力、期刊影響力、父節點采納頻次以及父節點引用頻次對３ 種類型角色轉變影響較為相近。位置層數對位置改變型和內容修改型角色轉變影響較為明顯。領域知識層數越大，相對較為新穎， 正不斷探討完善， 需要修正內容，甚至重新定位樹形結構中的位置。深度較小的領域知識較為成熟， 有分裂產生新知識的趨勢。

３總結

本文圍繞時間自然增長型的進化式角色轉變和群體變動型的結構式角色轉變兩種模式， 將科學知識演化過程劃分為新知識吸納和領域知識體系演化兩個階段， 試圖探究科學知識個體如何通過生長演變進入領域知識體系， 成為領域知識以及知識體系內部關系的變化如何反過來影響領域知識個體在其中的作用。針對以上問題， 本文以生物醫學領域知識庫ＭｅＳＨ 的演化記錄數據為基礎， 對新知識吸納階段科學知識能否發生角色轉變以及轉變時長和領域知識體系演化階段領域知識能否繼續發生角色轉變和轉變類型進行了影響因素分析。

實驗分析發現： 新知識吸納階段， 采納頻次和引用頻次對科學知識角色轉變有正向影響且明顯，而作者影響力和期刊影響力對角色轉變影響較弱，且作者影響力起負向影響， 期刊影響力起正向影響。采納頻次相對較低， 引用頻次較高、期刊影響力較大、作者影響力較大的科學知識轉變為領域知識的時長相對較短。領域知識體系演化階段， 引用頻次、期刊影響力、父節點采納頻次、兄弟節點數量和位置層數對領域知識變動影響較為明顯。領域知識自身引用頻次、作者影響力、期刊影響力、父節點引用頻次和位置層數對其演化變動產生正向促進作用。采納頻次、引用頻次、兄弟節點數量對子代生成型角色轉變影響較為明顯。位置層數對位置改變型和內容修改型角色轉變影響較為明顯。

本研究理論層面上拓展了科學知識演化過程的研究視角， 研究成果可為科學知識領域化識別、科學研究動向監測等研究提供理論； 實踐上支持構建科學知識角色轉變預測模型， 協助探測學科領域新的發展方向， 輔助科學家制定研究計劃和選題。但是， 科學知識演化過程較為復雜， 受多種因素影響，未來可以考慮引入更多的分析維度， 更為全面地揭示科學知識角色轉變的特征與規律。