跨学科“技术—主题”创新组合识别——以人工智能技术驱动图情领域创新为例

作     者：陆泉 秦雨萱 陈静 Lu Quan;Qin Yuxuan;Chen Jing

作者机构：武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学大数据研究院武汉430072 华中师范大学信息管理学院武汉430079 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2024年第68卷第2期

页      面：50-61页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家社会科学基金重点项目“心理账户理论视角下在线健康社区精准信息服务研究”(项目编号:20ATQ008)研究成果之一 

主　　题：跨学科知识 技术驱动 组合创新 

摘      要：[目的/意义]前沿技术的跨学科应用是科技创新的重要方式,识别学术文献中潜在的跨学科“技术—主题创新组合,有助于发现驱动目标学科领域发展的创新机会,助力我国抢占科技创新制高点。[方法/过程]基于组合创新思想与学术论文大数据构建跨学科“技术—主题创新组合识别框架,首先基于主题模型和词向量模型构建跨学科“技术—主题组合适配度指标,通过借鉴其他学科领域对前沿技术的应用来评估目标学科领域主题与前沿技术搭配的合理性;其次基于前沿技术与目标学科领域主题的共现分析构建跨学科“技术—主题组合新颖性指标,筛去新颖性不足的“技术—主题组合,即可得到适配且新颖的跨学科“技术—主题创新组合。[结果/结论]根据构建的框架探索人工智能技术在图情领域学术研究中的创新应用,共识别出14个适配且新颖的跨学科“人工智能技术—图情领域主题创新组合。结果表明该框架识别跨学科“技术—主题创新组合的有效性,可为各学科领域的科技创新提供前瞻性指引。