| 面向科学事件的因果关联与创新发现 |
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| 引用本文： | 张玉洁,白如江,鞠孜涵,张浩川,王效岳.面向科学事件的因果关联与创新发现[J].情报理论与实践,2022(6):147-156. |
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| 作者姓名： | 张玉洁 白如江 鞠孜涵 张浩川 王效岳 |
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| 作者单位： | 山东理工大学信息管理研究院 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金项目“多源数据融合驱动的智慧情报感知研究”的成果之一，项目编号：21BTQ071； |
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| 摘 要： | 目的/意义]从因果关系视角出发，提出从科学事件中挖掘科技创新的逻辑链条并进行潜在创新机会发现。方法/过程]首先，从科学事件中抽取出三元组结构的因果事件，然后将事件进行全局关联，构建为因果网络。然后，基于因果网络，分别提出基于语义因果的创新路径发现和基于表示因果的创新机会发现；最后，通过网络分析、路径计算、特征表示、链路预测等方法来挖掘科技创新过程中显著性的、强延续性的科学事件及其演化路径，并识别潜在的、具备因果逻辑的创新要素。结果/结论]分析表明，人工智能和智能制造领域在科技创新中起到了非常重要的关联作用；天文、能源材料等领域在科学创新中延续性更强，发挥稳定性、基础性的作用；人文学科在科学研究中活跃性不足，未来需要与其他学科紧密结合。此外，通过潜在创新机会预测，发现全球气候变化与科技发展的诸多方面存在潜在的因果关系，未来应当持续关注气候问题。文章将科学事件的路径发现与要素识别转化到因果网络上，通过建模、计算、预测来挖掘科技创新的逻辑链，并通过实证研究为该方案提供切实可行的方法支持，能够为科学创新发展、科技战略布局提供参考，具有一定有效性与可行性。
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| 关 键 词： | 科技情报分析 因果智能 文本挖掘 科学事件 创新发现 |
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