吳浩
(重慶醫(yī)科大學,重慶 400016)
高校是科技創(chuàng)新的主體,是科技成果的重要來源[1]。對高??萍紕?chuàng)新情況進行研究分析,有利于推動高校實施創(chuàng)新發(fā)展驅動戰(zhàn)略,實現(xiàn)好高質(zhì)量辦學的辦學目標和落實好立德樹人的根本任務。對具體某一領域的研究情況分析,傳統(tǒng)的方式一般是將相關領域的學者的文獻進行歸納總結,并沒有量化客觀的分析。本文通過可視化圖譜分析軟件,對高質(zhì)量的高??萍紕?chuàng)新相關文獻進行定量研究和定性結合分析,梳理總結當前國際高??萍紕?chuàng)新發(fā)展的研究情況,以期推動我國高??萍紕?chuàng)新發(fā)展。
CiteSpace 是陳超美教授通過Java 語言開發(fā)的一款信息可視化軟件,用來對文獻進行分析和可視共被引網(wǎng)絡的Java 應用程序[2]。該軟件通過科學計量學、信息可視化,在科學研究分析中具有較大的作用。通過CiteSpace 5.6.R5 版本,借助文獻計量統(tǒng)計分析方法和可視化的圖片對高??萍紕?chuàng)新研究情況進行展示,對研究國家、研究者、關鍵詞進行可視化分析。
圖1 各國研究實力
本文以web of science 核心合集數(shù)據(jù)庫中的文獻為數(shù)據(jù)來源。檢索策略為:主題詞TS=(University or college)and(Technological innovation)or (Technology innovation),檢索語言為英文,文獻類型為article,時間跨度選擇2000-2020 年,檢索日期為2020 年11 月8 日,共計1119 篇文獻符合檢索條件。在導出數(shù)據(jù)時設置“全紀錄并且包含所引用的參考文獻”,將所有文獻導入至CiteSpace 軟件中進行分析。
表1 各國發(fā)文量統(tǒng)計
將節(jié)點類型選擇“country”,閾值同時設置為(2.2.20),(4.3.20),(4.3.20),可得到各個國家相關研究情況。其中,節(jié)點越大,說明該國家研究成果越多;節(jié)點顏色越深,說明該國家研究成果中心度越高,與其他國家在相關研究相互引用和聯(lián)系方面較密切。從圖1 和圖2 可以看出,美國(397 篇,中心度0.46)、中國(176 篇,中心度0.01)、英國(110 篇,中心度0.27)西班牙(97 篇,中心度0.07)、加拿大(78 篇,中心度0.08)等國家發(fā)文量較多,對相關領域有較深的研究。同時,也能明顯從圖中看出,美國和英國節(jié)點在圖中顯示較深,這兩個國家的研究中心度較高,處于研究領域的中心;而中國China 雖然發(fā)文量較多,但中心度值僅0.01,這也說明了我國相關研究論文數(shù)量雖多,但是研究并不深入且和國際合作相對較少,值得反思。詳見圖1 和表1。
圖2 重點研究作者和時間演變圖
表2 高被引作者及引文信息
將節(jié)點類型選擇“author”和“reference”,閾值設置同前,對檢索出的文獻所引用的參考文獻作者統(tǒng)計,可獲得相關研究的核心作者情況。從圖中可以看到,Perkmann M(2013)節(jié)點最大,其引用次數(shù)達到了34 次,表明該作者在此研究領域有較深的研究,其研究獲得了較大同行的認可。根據(jù)引用次數(shù),DEste P(2007)、Park HW(2010)、Laursen K(2006)等人也是該研究領域的核心人物。此外,根據(jù)顏色由淺黃到深紅的時間折射變化可以看出,Perkmann M 是最近幾年的研究該領域的熱門人物。同時根據(jù)顏色和時間變化,圖片詳細展示了對該研究領域20 年來作出較大貢獻的作者。詳見圖2 和表2。
圖3 關鍵詞聚類圖
表3 關鍵詞統(tǒng)計
關鍵詞是一篇文章的核心和精髓所在,通過關鍵詞可以了解文章的中心思想,從而利用關鍵詞共現(xiàn)情況來分析研究熱點[3]。將節(jié)點類型選擇“keyword”,在選擇標準里選擇每個時間切片引用或者出現(xiàn)頻率前20 個的關鍵詞進行分析,并根據(jù)關鍵詞進行聚類。通過關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜可以看出innovation、technology、performance、university、technology transfer、science、knowledge、research and development、industry 等關鍵詞頻率較高,說明在高??萍紕?chuàng)新領域研究中,對原始創(chuàng)新、科技成果轉化、知識產(chǎn)權和產(chǎn)業(yè)研發(fā)等領域研究較多,得到眾多研究者的重視。其中,創(chuàng)新innovation 出現(xiàn)的頻次最高,達到412 次,可見高??萍紕?chuàng)新研究中,創(chuàng)新始終是第一要務。關鍵詞進行聚類,可以得到近年來的研究熱點,進而有利于對整個研究領域進行總體分析[4]。將文獻的關鍵詞進行聚類分析,共得到信息技術、醫(yī)學教育、高新技術公司等13 個聚類。通過關鍵詞分析可以得出,有關高??萍紕?chuàng)新研究比較重視相關專業(yè)技術,并加強同社會企業(yè)的合作關系,甚至有部門剝離出來,專門做促進知識產(chǎn)權和相關研究成果的轉化,達到知識傳播和服務社會經(jīng)濟的目的。詳見圖3 和表3。
本文基于國外wos 數(shù)據(jù)庫核心合集收集高??萍紕?chuàng)新相關文獻相關信息,并以此為基礎對高??萍紕?chuàng)新研究領域各國研究實力與研究權威、核心作者以及研究領域的熱門方向進行了可視化分析。綜合上述相關圖像表格得出以下分析結論:
在高??萍紕?chuàng)新研究領域,各國研究發(fā)展水平存在一定的差異性。美國、中國、英國等國家對此研究比較多;中國發(fā)文量雖多,但文章中心度、深入研究分析不夠,未得到國際認可。這也和目前國家提出的破除“唯論文”的研究依據(jù)不謀而合。對高??萍紕?chuàng)新的研究不能唯論文發(fā)表數(shù)量,更要注重研究的質(zhì)量,提倡將論文寫在祖國大地上[5]。同時,在研究過程中不能閉門造車,要加強國際交流合作,共同促進該領域的發(fā)展。
Perkmann M、DEste P、Park HW、Laursen K 等人對高??萍紕?chuàng)新領域有一定的研究,在信息技術、知識產(chǎn)權、成果轉化等方面作出大量研究,對該領域的發(fā)展作出了較大的貢獻。我國在相關領域的研究作者還未大量走出國外,獲得國際認可,這也是未來研究專家進一步發(fā)展的方向。
高??萍紕?chuàng)新研究熱點主要在原始創(chuàng)新、科技成果轉化、知識產(chǎn)權和產(chǎn)業(yè)研發(fā)等領域研究較多,尤其注重對創(chuàng)新的認識和研究。創(chuàng)新是科技發(fā)展的不竭動力,是高校培養(yǎng)綜合型、創(chuàng)新型人才的有效手段[6]。同時,以科技成果轉化為研究重點的高??萍紕?chuàng)新研究也逐漸成為熱門發(fā)展方向,將更好地服務社會經(jīng)濟發(fā)展。