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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
科學創新的起源通常是透過歷史敘述來理解的，這些歷史敘述往往集中在少數有影響力的作者，這種方法嚴謹但範圍有限。在這裡，我們開發了一個框架，透過對包含進化醫學領域發表的每一篇論文的 6000 多篇文件的語料庫進行自動分析，嚴格識別整個科學領域的創新。這種綜合方法使我們能夠探索創新的統計特性，並詢問創新想法往往起源於某個領域預先存在的概念框架。首先，我們制定了一種基於新穎性和持久性的創新衡量標準，量化了對新穎語言和想法的集體接受度。其次，我們透過書目耦合網絡研究該領域的概念景觀。我們發現，在書目耦合網絡的外圍，創新的可能性要大得多，這表明與既定的研究路線保持不相關所允許的相對自由可能有利於創造新穎且持久的變化。這樣，科學學科中集體計算的出現可能會產生穩健性與適應性的權衡，這與其他生物社會複雜系統中發現的類似。