法学研究目标受众选择的大数据分析

发布时间：2025-04-01 00:31

　　 文章为谁而写,是法学研究需要解决的基础性命题。从近二十年约2.5万篇法学核心期刊文章的大数据机器学习分类结果看,我国的法学研究成果呈多重目标格局,其中近三成服务于执法机关(包括行政机关和司法机关),同时也有为立法者、执政者建言献策的成果。经检验,目标受众类型的选择与论文的传播能力以及获得基金支持的机会之间有显著相关性。这一决定成果影响力大小的机制迟早会被个体习得并不断强化,成为研究者选择目标受众类型的重要因素。该机制良性运转的关键是处理好学者和实践受众的关系,保持学术研究必要的自主性,警惕学术研究在追逐发表、经济支持时被有关主体"认知俘获"。

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【部分图文】：

图7 各类面向实践受众论文基金支持情况的历年趋势 (52)

对于基金支持而言,我们采取了另一种方式。我们关心基金的发起方在近二十年内是否始终如一地侧重某一类目标受众的选题,还是在历年间存有起伏。因此,我们统计了历年的基金支持在各目标受众类型中的占比,特别是各目标受众类型基金支持率的历年趋势。从统计结果看,历年趋势上基金支持的总数呈现明显的....

图2 立法类目标受众的历年占比变化

我们在评估“立法建议型”研究成果时,也考虑了以时间轴为线索。若根据上述预见,法学研究的论文产出结构应当在2011年前后发生明显变化,即立法论研究应当呈逐年下降的趋势。然而从成果统计看,无论哪一个层次的样本都没有呈现这一现象。以机器学习分类所得的立法论语料为样本并以2011年为界,....

图3 完善型立法论和构建型立法论的趋势比较

为什么“立法中心主义”并未消减,是一个颇有价值的追问。一种解释前已述及(张志铭文),在2011年我国法律体系初步形成后立法活动仍十分活跃,只是从建构式立法转变为完善型立法。第二种解释则是,不同时期随着经济与社会的发展有不同的立法需求出现。(38)我们把上述两种解释作为假设进行....

图5 服务于执法者的三种知识形式

得益于前述机器学习的分类,我们获得了期刊学术论文中与执法实践直接相关的那部分语料。借助自然语言处理的各种技巧,我们继续对这些文本作进一步处理。首先,选择高频词首部中具有代表性的词语,作为基本的类型化依据;其次,寻找与该词语最接近、最为频繁的同时出现的词语;最后绘制出如下反映针对执....

本文编号：4038660