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时间:2020-03-16
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1、试论区域创新系统研究现状的知识图谱分(作者:潘雄锋发表时间:2014年“月)论文摘要:对区域创新系统1990-2009年间的研究状况依次进行了共引分析、多维尺度分析、聚类分析和因子分析,在此基础上绘制出了国际区域创新系统研究的知识图谱,该图谱显示出了区域创新系统研究存在三大主流学术群体和研究领域,最后对研究结果进行了一些讨论与展望。论文关键词:区域创新系统;知识图谱;学术群体20世纪下半叶以来,全球科技发展呈现两大特征,一是创新资源全球化流动的速度加快:二是创新活动区域化聚集的趋势明显。一些富有特色和竞争优势的区域成为带动全球经济发展的“增长极”或“创新极:区域成为
2、组织创新活动的重要载体。区域创新系统的研究日益引起各国管理层和学术界的关注,也涌现出了大量具有较高理论和实践价值的相关研究成果。为了更好的了解当前国内外学术界关于区域创新系统研究的热点情况,本文借助科学计量学中的知识图谱这一国际上新兴的可视化技术,将区域创新系统的研究领域、主要观点、代表人物以可视化的图像表现出来,形成国际区域创新系统研究知识图谱,形象地展示近年来关于区域创新系统研究的发展状况,以期为后面的相关研究奠定良好的基础。1数据来源在美国科学情报所(ISI)的SCI(科学引文索引)、ssci(社会科学索引)和ISTP(科学技术会议录索引)的3个Web数据库收
3、录的1990-2009年的所有文章中,利用GENERALSEARCH的TOPIC—栏,输入"RegionallnovationSystem^K域创新系统)一词,从所检索到的237篇论文中,提取被引作者2013位,总被引频次为5322次,平均每位作者被引2.64次,提取被引频次最高的50位作者。其中总被引频次为1230次,占总被引频次的23.2%,平均每位作者为24.6次。2区域创新系统研究的知识图谱分析知识图谱分析方法的基本思路是:首先通过Bibexcel软件对所下载文章的作者进行共引分析,生成共引矩阵,在此基础上・利用SPSS软件,进行多维尺度分析、聚类分析、因子
4、分析,进而绘制出区域创新系统研究的知识图谱,以此形象地揭示出该领域存在的主要学术群体及其关注热点…。2.1共引分析利用Bibexcel软件进行共引分析(包括共词分析与共引分析)。对作者的共现分析也称为作者共引分析(AuthorCo—citationAnalysis).它是绘制知识图谱最基本的方法之一。本文根据作者的被引频次,选择被引频次居前50位的作者进行共引分析并生成共引矩阵,然后经SPSS软件处理得到相关系数矩阵。当n位作者被某一文献的作者同时引用时,则可认为这n位作者与引用作者都是该专题研究的同行,且共被引频率越高,说明他们之间的学科专业关系越密切,在知识图谱
5、中的位置也越接近。由此得到被引频次居前50位的作者见表1。(作者:潘雄锋发表时间:2014年“月)2.2多维尺度分析与聚类分析%1借助SPSS软件进行多维尺度分析。多维尺度分析是通过低维空间(通常是二维空间)展示对象之间的联系,并利用平面距离来反映对象之间的相似程度。在作者共引知识图谱中,作者(每个点)的位置显示了作者之间的相似性,有高度相似性的作者聚集在一起,形成学科研究的“无形”学术群体,并且越在中间的作者表明与他有联系的作者越多.在学科里的位置也就越核心。因此,通过多维尺度分析,某学术热点及其研究群体就容易判断。%1在统计学上把按照一定的要求和规律,对事物进行
6、分类的方法,称为聚类分析。聚类化即是将一群异质的群体区隔为同构性质较高的群集或子群•聚类化并没有事先明确定义的类别来进行分类。非聚类化操作中,不需要事先定义好该如何分类,数据是依靠自身的相似性来聚类在一起的,而聚类的意义也是要靠事后的定性说明才能得知。本研究使用“系统逐次聚类分析法”,在对作者进行聚类时,首先将每一个作者看成独立的一类.再把最近的两类合并。然后重新计算类与类之间的距离。最后把距离最近的两类合并,每一步减少一类,一直持续到所有的作者归为一类。%1我们将多维尺度分析的结果与聚类分析的结果结合起来。并解读有关的文献,得出当今区域创新系统的研究热点、发展趋势
7、及其存在的“无形”学术群体。对仃年来区域创新系统研究领域中被引频次居前的50位作者进行作者共引分析,然后我们进行多维尺度分析与聚类分析.绘制出国际创业型大学研究领域的主要学术群体及其代表人物的科学知识图谱见图1o通过对50位作者中被引频次最多的前若干位作者的相关文献进行聚类分析,我们可知作者聚类中,国际区域创新系统研究的三个主流学术领域及其相关学术群体与研究热点。在这三个学术群体中,学术群体1主要对区域创新系统的理论渊源和基本原理进行研究,该群体的代表人物包括弗里曼(Freeman)、兰德韦尔(Lund.vail)、波特(Porter)、纳尔逊(Nelson)、
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