人工智能跨学科特性研究——文献计量分析的视角

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人工智能涉及人类社会的各个领域,跨学科是其基本特性,研究人工智能的跨学科结构、子学科间的关系,对于政府制订人工智能的人才和产业发展战略具有重要意义。本文从Web of Science采集人工智能相关文献的题录数据为实验对象,运用文献计量、社会网络分析等方法,从学科网络、学科群、学科个体、学科核心词这4重视角分析,揭示人工智能的跨学科特性。研究发现:①人工智能相关文献包含237个学科,占Web of Science 核心合集学科数的94%,具有很强的跨学科特性。②人工智能的学科自然聚类成了15个学科群,其中有5大学科群在学科生态中处于成熟、核心的地位;③ 计算机、材料等5大学科的人工智能研究成果数量最多且对其他学科人工智能影响最大;医学、药学等生命科学类人工智能文献被引量最大,该领域具有高质量的人工智能研究成果。④基于学科特色核心词的人工智能子学科间亲疏关系显示,约三分之二的子学科关系较为亲密,但存在“亲者极亲,疏者极疏”的现象。
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