基于学术大数据的杰出学者影响力演化研究

发布时间：2020-10-22 09:03

　　 近年来,各国政府、学术圈以及工业界逐渐意识到科技研究对于创新竞争力的重要作用,杰出学者作为各国科研创新的“生力军”,渐渐成为国际竞争力的主体。本文基于计算机领域的图灵奖以及我国的杰出青年科学基金来研究国内外杰出学者影响力的演化。一方面,通过分析构建的图灵奖合作网络,为探索计算机科学领域学者合作网络的演变提供了一条新的途径;另一方面,利用获得“国家杰出青年科学基金”的学者数据,全面研究奖项对于学者的影响。在实证研究方面,本文主要包含三个部分。第一部分基于社会网络分析技术,研究了图灵奖合作网络的长期演化发展过程,此网络被视为1974年至2016年计算机科学领域的缩影。第二部分通过提出的学者激励效应模型方法,研究获得“国家杰出青年科学基金”对学者学术影响力的激励效应,从获奖前后影响力演化、奖项对杰青自身的激励作用、奖项对杰青团队的激励作用三个角度全面地进行研究。第三部分基于提出的论文投入产出分析模型,研究学者获得杰出青年奖项后的研究方向变化,通过计算各领域的消耗系数、波动指标以及LMDI分解效应指标进一步深入探究。研究结果表明:计算机科学领域的学者在早期倾向于单独发表论文,但在20世纪80年代开始注重合作,并逐渐形成学术团队模式。杰青基金资助对学者个人以及所在团队均具有一定程度的激励作用。随着资助力度的加强,杰青基金资助对杰出学者学术影响力的激励作用也逐渐增强。另外,不存在获奖前、后均具有较高影响力的领域,并且各领域的产出差异较大。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：G316;TP311.13
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 国内杰出学者的相关研究
        1.2.2 国外杰出学者的相关研究
        1.2.3 学术影响力的相关研究
    1.3 研究思路及创新点
    1.4 技术路线及研究内容
2 学术大数据及学者影响力的研究方法
    2.1 学术大数据
    2.2 学术数据集介绍及获取
        2.2.1 数据集介绍
        2.2.2 数据获取
        2.2.3 平行对照组的构建
    2.3 学者影响力研究方法
        2.3.1 社会网络分析方法
        2.3.2 投入产出分析方法
    2.4 本章小结
3 基于社会网络分析的图灵奖合作网络演化研究
    3.1 问题描述
    3.2 社会网络分析方法及参数
        3.2.1 数据获取与预处理
        3.2.2 图灵奖合作网络
        3.2.3 随机网络
        3.2.4 社会网络分析指标
    3.3 图灵网络影响力演化分析
        3.3.1 文献计量级分析
        3.3.2 网络级分析
    3.4 图灵网络的演化与图灵数
        3.4.1 图灵网络的演化
        3.4.2 图灵数与不同指标的相关性
    3.5 本章小结
4 基于奖项激励作用的杰青影响力演化研究
    4.1 问题描述
    4.2 学者影响力的相关因素
        4.2.1 基于论文的因素
        4.2.2 基于引用的因素
    4.3 基于激励效应的学者影响力演化研究方法
        4.3.1 获奖变化因子
        4.3.2 奖项对学者自身的激励作用
        4.3.3 奖项对学者团队的激励作用
    4.4 实验结果
        4.4.1 数据处理
        4.4.2 基于获奖变化因子的影响力演化
        4.4.3 杰青自身的激励作用
        4.4.4 杰青团队的激励作用
    4.5 本章小结
5 基于论文投入产出模型的杰青奖后领域变化研究
    5.1 问题描述
    5.2 论文投入产出模型
        5.2.1 论文投入产出表
        5.2.2 LMDI分解模型
        5.2.3 投入产出指标
    5.3 杰青获奖后的领域变化实验结果
        5.3.1 消耗系数
        5.3.2 波动指标
        5.3.3 分解效应
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢

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本文编号：2851392