裴瑞敏，徐慶如，胡濤，等.科研流動(dòng)與主題轉(zhuǎn)換關(guān)系研究——以人機(jī)交互領(lǐng)域高影響力學(xué)者為例[J].今日科苑, 2024(4):6-18

科研流動(dòng)和主題轉(zhuǎn)換是普遍存在的科研活動(dòng)，均對(duì)科研績效有重要影響。研究主題轉(zhuǎn)換反映了知識(shí)信息的發(fā)展變化，適度的主題轉(zhuǎn)換能帶來學(xué)科交叉融合，并更易產(chǎn)生創(chuàng)新性成果，因此主題轉(zhuǎn)換的成因和場景受到學(xué)者特別關(guān)注。本研究選擇人工智能領(lǐng)域中人機(jī)交互高影響力學(xué)者，通過Aminer網(wǎng)站和Web of Science 核心合集數(shù)據(jù)庫，收集了人機(jī)交互領(lǐng)域排名前100名學(xué)者的履歷信息測度科研流動(dòng)情況，利用文本訓(xùn)練和文本聚類的方法測度研究主題及其變化，通過統(tǒng)計(jì)分析測度科研流動(dòng)和主題轉(zhuǎn)換的關(guān)系，進(jìn)一步分析科研流動(dòng)對(duì)主題轉(zhuǎn)換的影響。一方面豐富了科研流動(dòng)和主題轉(zhuǎn)換相關(guān)領(lǐng)域研究，另一方面提出基于自然語言處理和文本聚類相結(jié)合的主題轉(zhuǎn)換測度方法，以期為此后相關(guān)研究提供了新的研究思路和方法。

研究結(jié)果表明，人工智能人機(jī)交互領(lǐng)域的高影響力學(xué)者具有較強(qiáng)的流動(dòng)性。（1）本研究樣本中，學(xué)者平均流動(dòng)3.71次，其中發(fā)生2?4次流動(dòng)的學(xué)者最多。從流動(dòng)屬性來看，人機(jī)交互領(lǐng)域的高影響力學(xué)者主要在高校和高校之間、高校和企業(yè)之間流動(dòng)，企業(yè)和企業(yè)之間的流動(dòng)也占一定比例，體現(xiàn)了該新興領(lǐng)域與產(chǎn)業(yè)界緊密聯(lián)系的特點(diǎn)。（2）學(xué)者的主題轉(zhuǎn)換具有廣泛性，但主題轉(zhuǎn)換的頻次和范圍因人而異，高影響力的學(xué)者通過兩種渠道取得成就，一是深入耕耘（exploitation），二是不斷開拓（exploration），這與主題轉(zhuǎn)換的EEM（exploitation-exploration model）模型一致，且有研究認(rèn)為處于不同職業(yè)生涯階段的學(xué)者對(duì)其研究主題轉(zhuǎn)換采用不同的策略，將會(huì)對(duì)其科研績效產(chǎn)生影響。（3）不同階段的流動(dòng)和不同屬性的流動(dòng)均對(duì)主題轉(zhuǎn)換產(chǎn)生顯著的正向影響，并深入剖析不同階段的流動(dòng)次數(shù)對(duì)主題轉(zhuǎn)換次數(shù)的影響大小，回歸結(jié)果表明工作階段的流動(dòng)次數(shù)對(duì)主題轉(zhuǎn)換的影響效應(yīng)要顯著大于教育階段的流動(dòng)對(duì)主題轉(zhuǎn)換的影響效應(yīng)，印證了人機(jī)交互領(lǐng)域是實(shí)踐帶動(dòng)理論發(fā)展的研究領(lǐng)域，新選題更有可能首先出現(xiàn)在企業(yè)里，更需要產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的技術(shù)開發(fā)組織模式，也為我國在人工智能等新興科技領(lǐng)域的人才培養(yǎng)提供啟示，即新興領(lǐng)域的人才培養(yǎng)應(yīng)更加強(qiáng)調(diào)產(chǎn)學(xué)研的協(xié)同。

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