专注—持续—延伸：基于主题的诺贝尔奖获得者研究模式探析——以物理学领域为例

图书馆杂志 ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (388): 100-109.

专注—持续—延伸：基于主题的诺贝尔奖获得者研究模式探析——以物理学领域为例

丁敬达陈一帆（上海大学文化遗产与信息管理学院）

出版日期:2023-08-15 发布日期:2023-08-23
作者简介:丁敬达上海大学文化遗产与信息管理学院，教授，博士研究生导师。研究方向：学术交流与信息计量。作者贡献：论文选题、研究思路和框架制定，数据分析，论文撰写。E-mail：djdhyn@126.com 上海 200444 陈一帆上海大学文化遗产与信息管理学院，在读硕士研究生。作者贡献：数据分析，研究思路和框架制定，论文撰写。上海 200444

Concentration, Continuation and Extension: Research Pattern of Nobel Laureates Based on the Topic: An Empirical Analysis of Physics

Ding Jingda, Chen Yifan (School of Cultural Heritage and Information Management, Shanghai University)

Online:2023-08-15 Published:2023-08-23
About author:Ding Jingda, Chen Yifan (School of Cultural Heritage and Information Management, Shanghai University)

摘要/Abstract

摘要： 诺贝尔奖获得者作为杰出科学家的代表，揭示其职业生涯的研究模式对促进科学发展具有重要意义。本研究以1902–2016年诺贝尔物理学奖获得者为例，组合使用BERT语义模型和AP近邻传播聚类算法对每个获奖者的论文集合分别进行主题探测，并从主题的专注度和扩散性两个角度对获奖者的研究特征进行分析。结果表明，诺贝尔物理学奖获得者之间具有类似的研究模式：“专注—持续—延伸”。尽管获奖者在职业生涯的不同时间段会同时涉及多个研究主题，但在研究活跃的同时却始终持续对获奖主题研究保持专注，且随着时间推移，获奖者会加强对获奖延伸主题的研究。

Abstract: Nobel laureates are representative of outstanding scientists, and their research mode, once revealed, can be helpful to promote the development of science. In the study, we take the Nobel laureates in physics from 1902 to 2016 as an example. A combination of BERT semantic model and AP (Affinity Propagation) clustering is used to detect the research topics of each laureate’s papers. Then the research characteristics of laureates are analyzed from two perspectives: concentration and diffusion. The empirical analysis of the Nobel laureates in physics shows that they share a similar pattern of research behavior, which is “concentration, continuation and extension”. Although laureates will conduct multiple research topics in different periods throughout their careers, they remain focused on the Prize-winning topics while being active in their research. And with the growth of age, they would gradually expand research into other topics beyond the Prize-winning topics.

丁敬达陈一帆（上海大学文化遗产与信息管理学院）. 专注—持续—延伸：基于主题的诺贝尔奖获得者研究模式探析——以物理学领域为例[J]. 图书馆杂志, 2023, 42(388): 100-109.

Ding Jingda, Chen Yifan (School of Cultural Heritage and Information Management, Shanghai University). Concentration, Continuation and Extension: Research Pattern of Nobel Laureates Based on the Topic: An Empirical Analysis of Physics[J]. Libraly Journal, 2023, 42(388): 100-109.

参考文献

[ 1 ] Zeng A， Shen Z， Zhou J， et al. Increasing trend of scientists to switch between topic[J]. Nature Communications， 2019， 10： 3439.
[ 2 ] Anjad T， Daud A， Song M. Measuring the impact of topic drift in scholarly networks[C]// Proceedings of the The Web Conference 2018. International World Wide Web Conferences Steering Committee， Republic and Canton of Geneva， CHE， 2018： 373–378.
[ 3 ] Leahey E， Beckman C M， Stanko T L. Prominent but less productive： the impact of interdisciplinarity on scientists’ research[J]. Administrative Science Quarterly， 2017， 62（1）： 105–139.
[ 4 ] Yu X， Szymanski B K， Jia T. Become a better you： correlation between the change of research direction and the change of scientific performance[J/OL]. Journal of Informetrics， 2021， 15（3）： 101193 [2023-02-13]. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S175115772100064X?via%3Dihub. DOI： 10.1016/j.joi.2021.101193.
[ 5 ] 张丽华，张康宁，赵迎光，等. 科研人员职业生涯学术论文相似度及其对被引频次的影响分析[J]. 情报学报， 2022， 41（8）： 822–831.
[ 6 ] Chakraborty T， Tammana V， Ganguly N， et al. Understanding and modeling diverse scientific careers of researchers[J]. Journal of Informetrics， 2015， 9（1）： 69–78.
[ 7 ] 任晓亚，张志强，陈云伟. 杰出科学家的科研产出规律——以拉斯克医学研究奖得主为例[J]. 情报学报， 2019， 38（9）： 894–906.
[ 8 ] 于志涛，牟晓青. 新世纪国际阅读领域重要学者与研究主题演变[J]. 图书馆论坛， 2017， 37（4）：90–102.
[ 9 ] 魏瑞斌. 基于自引网络和内容分析的学者研究主题挖掘[J]. 情报学报， 2015， 34（6）： 635–645.
[10] 陈立雪，滕广青，吕晶，等. 科研人员职业高峰前后的研究主题转换特征识别[J]. 图书情报工作， 2021， 65（16）： 81–89.
[11] Lindahl J. Predicting research excellence at the individual level： The importance of publication rate， top journal publications， and top 10% publications in the case of early career mathematicians[J]. Journal of Informetrics， 2018， 12（2）： 518–533.
[12] 孙昌朋，林萍，陈望忠，等. 国际重大创新性论文的发表倾向分析——以1989–2019年诺贝尔生理学或医学奖获得者论文为例[J]. 中国科技期刊研究， 2020， 31（12）： 1495–1500.
[13] Havemann F， Larsen B. Bibliometric indicators of young authors in astrophysics： Can later stars be predicted? [J]. Scientometrics， 2015， 102： 1413-1434.
[14] 朱芬，孔燕. 人文艺术熏陶让自然科学家更优秀？——基于236篇杰出科学家传记的内容分析[J]. 自然辩证法研究， 2021， 37（1）： 60–64.
[15] Min C， Bu Y， Wu D， et al. Identifying citation patterns of scientific breakthroughs： a perspective of dynamic citation process[J].Information Processing & Management， 2021， 58（1）： 102428.
[16] 李江，姜明利，李玥婷. 引文曲线的分析框架研究——以诺贝尔奖得主的引文曲线为例[J]. 中国图书馆学报， 2014， 40（2）： 41–49.
[17] Zuo Z， Zhao K. Understanding and predicting future research impact at different career stages—A social network perspective[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology， 2021， 72（4）：
454 – 472.
[18] 高志，张志强. 杰出科学家的科研合作与学术影响力的关系研究——基于诺贝尔自然科学奖获得者的面板数据分析[J]. 图书情报工作， 2021， 65（20）： 50–58.
[19] 高志，陈敏娟，王妍林. 杰出科学家的科研合作特征研究[J]. 情报杂志， 2022， 41（7）：176–180； 137.
[20] 段志光，许丹青. 诺贝尔生理学或医学奖获得者科学论文作者合作关系研究[J]. 科学技术哲学研究， 2015， 32（2）： 92–96.
[21] Chan H F， Nder A S， Torgler B. Do Nobel laureates change their patterns of collaboration following prize reception?[J]. CREMA Working Paper Series， 2015， 105（3）： 2215–2235.
[22] Li J， Yin Y， Fortunato S， et al. A dataset of publication records for Nobel laureates[J/OL]. Scientific Data， 2019， 6： 33 [2023-02-13]. https://www.nature.com/articles/s41597-019-0033-6.
[23] Li J， Yin Y， Fortunato S， et al. Scientific elite revisited： Patterns of productivity， collaboration， authorship and impact[J]. Journal of The Royal Society Interface， 2020， 17（165）： 20200135.
[24] Devlin J， Chang M W， Lee K， et al. BERT： Pretraining of deep bidirectional transformers for language understanding[EB/OL]. ArXiv Preprint ArXiv：1810.04805 [2023-02-13]. https://arxiv.org/abs/1810.04805.
[25] Kreutz C K， Sahitaj P， Schenkel R. Evaluating semantometrics from computer science publications[J]. Scientometrics， 2020， 125（3）： 2915–2954.
[26] Frey B J， Dueck D. Clustering by passing messages between data points[J]. Science， 315（5814）： 972–976.
[27] 郭崇慧，曹梦月. GMAP：一种基于AP聚类的共词分析方法[J]. 情报学报， 2017， 36（11）： 1192–1200.
[28] 周开乐，杨善林，丁帅，等. 聚类有效性研究综述[J]. 系统工程理论与实践， 2014， 34（9）： 2417–2431.
[29] Ajiferuke I， Burell Q， Tague J. Collaborative coeffcient： A single measure of the degree of collaboration in research[J]. Scientometrics， 1988， 14（5）： 421–433.
[30] Toubia O， Berger J， Eliashberg J. How quantifying the shape of stories predicts their success[J/OL]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2021， 118（26）： e2011695118 [2023-02-13]. https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2011695118.
[31] Jia T， Wang D， Szymanski B K. Quantifying patterns of research-interest evolution[J]. Nature Human Behaviour， 2017， 1（4）： 78.
[32] 陈关荣. 约翰·巴丁：只有他，两次获诺贝尔物理学奖[EB/OL]. [2023-02-13]. https://swarma.org/?p=35124.