您好, 访客   登录/注册

嵌入社会感知的技术热点主题识别与发展态势分析

来源:用户上传      作者:

  摘 要:[目的/意义]通过文献和专利进行文本挖掘获取技术热点主题的方法已逐步成熟,但相关研究未充分考虑社会公众对技术未来发展方向的影响。以社交媒体微信公众平台作为数据源,嵌入社会公众感知,可从更全面的视角识别技术热点主题并分析其发展态势。提出基于微信公众平台的技术热点主题识别与发展态势分析框架,弥补了现有方法未考虑社会公众对技术主题变化影响的不足。[方法/过程]首先,通过微信传播指数(WCI)筛选可用于技术热点主题识别的微信公众平台。其次,采用文本挖掘的方法,应用LDA主题模型提取技术主题。然后,结合社会感知识别技术热点,并利用IPA分析法分析技术主题的发展态势。最后,以石墨烯技术为例进行实证分析以检验方法的可实施性和效果。[结果/结论]识别出2015-2018年石墨烯技术热点,并结合社会感知视角定位出当前处于优势区、维持区、机会区、改进区的技术主题,实现对石墨烯技术热点的发展态势的分析与评价。
  关键词:微信公众平台;WCI;文本挖掘;社會感知;IPA分析;技术热点;主题识别;发展态势;石墨烯技术
  DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2020.03.005
  〔中图分类号〕G254.9 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2020)03-0047-11
  Abstract:[Purpose/Significance]The method of obtaining technology hot topics through text mining of literature and patents has gradually matured.However,the influence of the public on the future development direction of technology has not been considered in the relevant research.Using the social media WeChat Official Accounts as data source and embedding the socially aware into judgment,a more comprehensive perspective can be adopted to identify the technology hot topics and analyze its development situation.This paper presented a research framework for the identification and development situation analysis of technology hot topics based on the WeChat Official Accounts,the shortcomings of uncovering the influences of the public on the technology topics changed in existing research could be made up in a more reasonable way.[Method/Process]Firstly,the WCI was used to choose the WeChat Official Accounts for the identification of technology hot topics.Secondly,based on the text mining,the LDA topic model was applied to the extraction of technology topics.Thirdly,the technology hot topics were identified combined with the socially aware.At the same time,the development situation of technology topics were analyzed with the method of IPA analysis.Finally,taking the graphene technology as an example,the feasibility and effect of the method was verified.[Results/Conclusion]Identifying the hot topics of graphene technology from 2015 to 2018,and locating the current technology topics in the dominant area,maintenance area,opportunity area and improvement area.The development situation of graphene technology hot topics was analyzed and assessed based on the case results.
  Key words:WeChat official accounts;WCI;text mining;socially aware;IPA analysis;technology hot topics;topic indentification;development situation;graphene technology
  近年来,识别技术主题的演化与发展态势,引起政府、企业与科学家的广泛关注,尤其对技术主题的识别将会影响研发资金的投入与分配,并为国家、企业的研发提供决策支持,以提升国家、企业技术的核心竞争力[1]。识别技术热点主题,监测追踪技术主题发展趋势,将帮助管理决策者识别预测未来具备发展前景的技术[2]。   在技术的演化与发展中,技术主题反映了技术领域内研究内容与研究热点的更替,对于相关人员定位技术发展态势,识别技术机会与预测技术前景意义重大,在科技决策与战略管理中扮演着重要的角色[3]。基于科技文献与专利数据的技术热点主题识别已取得较多研究成果,研究方法也逐渐走向成熟,从计量分析到统计概率分析再到语义分析,从外部特征分析到内部特征挖掘,使技术热点主题识别结果的决策参考作用也在不断凸显和增强。
  对于技术热点主题的识别,仅依靠技术领域知识,从技术角度还远远不够,社会感知与公众参与也是影响技术主题发展演化的重要因素。社会感知源于社会学,是一种社会公众通过信息渠道获取的与客观对象相关的感性认识,通过对大量感知信息进行综合加工处理而最终形成,并最终能对客观对象产生影响[4]。新技术的发展,以及能否进入技术热点的行列,与社会公众的感知和认可密不可分。技术发展与技术产品市场增长息息相关,作为市场环境中最大的受众群体,技术在市场初期被用户接受与采纳的程度成为影响技术发展前景的重要因素。根据技术扩散S曲线[5],在早期技术的采纳接受群体更多是技术专家与少数业内创新者,因缺少市场环境的支持,技术采纳程度较慢;当技术被社会公众感知接受时,对技术的采纳接受程度将快速提升并趋向饱和,为技术实现飞速发展创建了良好的市场环境[6],并逐渐获得市场的焦点关注而成为技术热点。人工智能技术的发展正是在获得了广泛社会公众的认可之后,进入了信息时代热点技术的行列。社会公众在技术发展的潜在影响日益凸显,嵌入社会感知识别技术热点,确定技术发展态势也变得至关重要。
  1 嵌入社会感知识别技术热点主题的必要性
  技术作为新时代发展的产物,最终应为人类服务,同时基于社会公众感知对技术发展的推动作用,应积极引导社会公众参与到技术活动当中[7]。随着20世纪中期民主思想在技术活动中的传播与渗透,社会公众在技术决策与技术评价中开始扮演重要角色[8]。“三螺旋理论”的格局也在发生改变,社会公众成为高校、政府、企业外另一重要因素参与并影响着技术创新与发展[9]。国家引导社会公众适度参与和影响技术活动,已充分体现出技术活动不再是专业人士的“专利”,对于技术热点问题社会公众已逐渐拥有平等的“话语权”。美国、加拿大、丹麦等西方国家,逐渐实现公众感知参与从“缺失模型”到“民主模型”的过渡,实现由公众理解科学到公众参与科学的转变[10],放大了公众感知参与在技术风险感知与技术决策评估中的重要作用,转基因技术、核电技术等因社会公众的参与和关注成为技术热点,技术决策的过程中也逐渐纳入了公众的声音。相比欧美国家,在科学技术传播活动中,中国的感知参与技术活动的主体形式仍处于缺失模式阶段,社会公众更多是被动地接受科学技术教育。随着中国科技与经济的飞速发展,社会公众在网络环境中获得了更多的话语权,社会公众与科学家在技术热点问题讨论上实现平等交流将是推动中国技术创新发展中的必然选择[11]。
  众多的研究与实践表明,在利益取得与价值实现的驱动下,专家群体对科学技术问题的判断与话语权应受到监督与制约,社会公众的意见应作为补充性知识丰富到专家决策中。公众意见既制约着技术研发的方向,也引导着技术热点的改变。进入大数据时代,互联网技术与社会媒体的迅速发展,社会公众积极通过互联网参与技术活动,感知技术热点的发展态势,并在一定程度上制约和引导着技术发展轨迹[12]。同时,多要素共同作用于技术热点主题变化日趋明显,不同利益主体协同参与组成“行动者网络”(如图1所示),热点技术主题的发展与传播得到多元化的支持。基于人类学情景理论,通过社会公众“合法的边缘参与”[13],社会公众的意见与感知,将作为隐含在人的行动模式与处理事务的情感中的默会知识,影响着人与技术演化发展间的“互动过程”,随着感知的丰富与增加,其有用性将会在技术发展过程中得以体现。技术服务于人类,对于技术主题能否发展成为技术热点,关键在于能否长期满足市场的实际需求。在由政府、技术专家、企业组织等主体构成[14],协同影响技术主题发展的行动者网络中,嵌入社会公众感知,对解决技术争议与识别技术风险提供了现实性的依据,为技术主题能否在相关行业领域长期立足,并扮演技术热点的角色做出了客观的评价,社会感知将成为一种不可替代的力量影响着技术的发展前景与发展方向。
  互联网的发展使社会感知便捷获取成为可能,依托社交媒体,社会公众参与热点技术主题讨论的渠道增加。各种论坛、微博、推特、脸书等平台可以共享传播知识[15],分享公众意见。专门针对相关社交媒体信息所作的舆情分析论文逐渐增加[16-17]。微信作为中国重要的社交媒体平台,其出现和快速发展正在逐渐改变用户的信息获取渠道和共享方式。微信公众平台作为腾讯旗下的信息共享平台,具有使用免费、易于管理的优势,逐渐在中国互联网环境中占据主流信息共享渠道的地位[18]。考虑到数据的可得性和低噪音要求,选择微信公众号作为分析数据源,严格的微信公众平台运营资格审查,为信息的发布与传播打上了“专家”的标签,传播的信息更具权威性。微信简便易用,能够满足各年龄段用户的需求,具备较为庞大的用户基础与用户粘性,相比较其他社交媒体,推文直接推送至个人手机终端,也可依附微信群裂变式传播,为技术热点的传播提供了便捷的途径。微信面向各类用户群体,其开放性也保障了在技术主题的传播与讨论中,专家与公众的平等参与。作为社交媒体,微信充当着社会感知的“传感器”角色,成为同社会公众交互的重要载体[19],通过简单的阅读、转载或点赞,既传递了社会公众的感知数据,也影响着技术主题在复杂社会系统中的发展前景。而且,认证微信公众平台作为权威性意见领袖,在获取公众感知上相比其他社交媒体更具优势性。随着技术主题演化成为舆论焦点,技术需求将在互联网的影响下放大,逐渐在相关领域中占据技术热点的地位。微信公众平台在中国发展迅速,用户群体不断壮大,海量技术领域的信息广泛共享,通过微信公众平台获取实时技术知识与行业动态,结合社会公众感知识别技术热点主题,将有力地彌补单纯依靠专家、专利和文献识别技术热点主题的不足,不仅为技术热点主题识别提供了新的数据源,也在丰富研究视角上做出了新的贡献。   2 文献综述
  基于文献与专利数据的技术热点主题识别与分析已取得较多成果,研究思路与研究方法已相对成熟,主要包括词频统计分析、共词分析、引文分析以及SAO语义结构、LDA主题模型等方法。相关研究如表1所示。
  技术热点主题识别从计量分析的视角转向语义分析,弥补了传统分析方法中对科技文本内容的语义理解的忽视,基于内容的文本挖掘方法使分析结果更加深入、直观,提高了主题分析结果的准确性。
  技术发展的宗旨是服务于人,技术发展前景需要经受社会选择的考验[29]。在以往的研究中,基于科技文献与专利的分析充分考虑了技术领域专家的意见,但未体现社会公众感知对技术主题的影响与选择,社会公众不仅扮演技术知识受动者的角色,他们也直接和间接地参与科学知识与技术产品的生产过程[30],“科技民主”的理念颠覆了“专家”与“社会公众”间的差距,平等民主的思想使得社会公众感知对技术热点的演化与发展产生影响。
  在早期的研究中,丹麦、荷兰、英国等众多西方国家为推动社会公众参与技术活动,经历了从最初的公众理解科学,到社会感知和公众参与影响技术决策与技术评估的过程。英国科学促进会、美国科学促进会等不同国家的机构组织,通过共识会议、民意测验等不同方式将公众参与感知介入到科学技术活动中[31]。英国皇家学会与皇家工程学会鼓励社会公众感知参与到纳米技术活动中,影响了纳米技术早期的发展进程[32];丹麦的技术委员会鼓励公众参与科学事务[33];加拿大也将公众意见纳入生物技术规范和生物产品检测,还有包括基因技术[34]、生态安全等技术的长远发展均受到了公众感知的影响。
  受科学技术知识储备不足的影响,我国公众早期处于接受科普教育的被动认知阶段。在“十二五”规划中,国家提升了对社会公众参与科技决策的重视,符合中国国情的公众参与模式正在逐渐形成,舆论对技术发展进程开始产生影响。在转基因技术、纳米技术、环境技术创新等不同领域问题的讨论中纳入了公众感知和参与[35],“公众科学”思想的不断渗透,未来公众参与能否提供更多调查数据与发挥反馈作用也值得我们的期待[36]。
  围绕社交媒体展开的技术问题讨论,贾鹤鹏基于微博探究了公众参与影响转基因技术发展的影响机制,并指出社交媒体具备成为公众参与科学的平台的潜力[37]。Rotolo D等提出社交媒体中新闻评论等社会感知数据,能够帮助研究人员识别技术发展态势,预测技术未来发展方向[38]。不同技术主题的发展也受制于公众感知程度的影响。核电、转基因技术等生态环保、健康生活相关的技术主题获得了较多的公众关注,作为技术热点始终活跃。但像量子技术等纯科学技术领域,虽取得突破性进展,但距离市场应用遥远,明显缺少公众的感知和参与[39]。社交媒体应用范围的广泛性,促使大量技术领域知识与信息在社交媒体中共享,利用社交媒体感知数据与信息,已可实现技术主题的早期识别与监测[40]。社会公众感知作为一种“群体智慧”作用于技术发展的各个阶段,影响着当前社会的工业化与城市化进程[41]。
  3 研究方法与分析框架
  为在技术热点主题识别中嵌入社会感知,深入分析技术热点的发展态势。本研究以认证微信公众平台作为技术主题提取的权威数据来源,利用LDA主题模型提取技术主题,并综合社会公众感知数据对技术热点进行识别与判断,采用IPA(Importance-Performance Analysis)方法分析技术主题的发展态势。研究的技术路线如图2所示。
  3.1 技术领域微信公众号选择
  为从影响力较高的技术领域微信公众号中挖掘权威性的技术领域主题分布,选取表征微信公众号影响力的微信传播指数WCI作为筛选指标,选取WCI相对较高且波动相对稳定,并通过认证的技术领域微信公众平台作为数据来源。
  由于微信公众平台广泛的适用性,大量技术领域微信公众号涌现,科研成果共享与技术推广也逐渐通过微信公众平台开展。相比其他社交媒体,微信公众平台严格的审查认证与运维机制,同时具备较高微信传播影响力,受众群体广泛,实现了对技术领域信息获取在权威性上的保障。
  为筛选具备较高影响力的技术领域认证微信公众平台作为数据源,采用微信传播指数WCI作为筛选标准。清博大数据研发的微信传播指数(WCI)[42]是表征微信公众号传播影响力、整体热度与发展走势的评价指数,已基于替代计量思想应用于学术影响力评估[43]等多方面的研究中。本文应用微信传播指数(WCI)完成技术领域认证微信公众平台的选择。微信传播指数计算指标与权重,如表2所示。
  3.2 技术主题初步提取
  为初步提取技术领域微信公众号推文中的技术主题,采用文本挖掘方法,利用Blei研究团队开发的LDA主题模型,实现技术主题初步提取。通过获取微信公众号推文、文本预处理,采用LDA主题模型提取技术主题与关键词,归纳技术主题的分布情况。
  3.3 技术热点主题的识别与发展态势分析
  基于LDA主题模型初步提取技术主题与技术关键词的结果,嵌入社会感知数据识别技术热点并分析其发展态势。首先,基于LDA主题模型提取的技术主题与关键词,通过调用清博大数据API,对技术主题与关键词相关推文的社会感知数据(阅读数与点赞数)进行统计,构建技术主题影响力指数。以技术主题的发文频次作为关注热度,表征公众感知程度的影响力指数作为关注强度,构建关注强度对关注热度的回归直线模型,结合IPA方法分析技术主题的发展态势。
  技术主题影响力指数,采取H指数[44]与R指数[45]的思想,借鉴微信公众号影响力评估[46]模型构建。基于技术主题的感知数据阅读量、点赞量构建影响力指数,反映了社会公众对技术主题的感知参与程度。阅读量R指数反映技术主题受公众关注程度,点赞量H指数反映技术主题受公众认可程度,理论上认为,备受公众关注且获得较多公众参与及公众认可的技术主题,将会在相应技术领域获得更多的社会感知与影响力。以技术主题及关键词为统计单位,获取技术主题与关鍵词相关推文的阅读数与点赞数,计算技术主题影响力指数。相关指数计算方法如表3所示。技术主题影响力指数计算方法如式(1)~(3)所示。   其中,readIndex(j)和ThumbUpIndex(j)分别为评价技术主题影响力的阅读量指标和点赞量指标,TopicIndex(j)表示技术主题影响力指数。
  以利用社交媒体识别学科新兴主题的思想[47],通过考察技术主题的发文频次和用户感知两种因素在技术主题发展传播过程中的相对贡献程度,以综合关注热度与公众关注强度识别技术热点。其中,发文频次表征技术主题关注热度,以技术主题影响力作为用户感知测度指标,表征技术主题关注强度。构建关注热度与关注强度的回归直线模型,采用最小二乘法拟合回归直线作为技术热点的衡量标准。回归直线反映了以关注热度为条件的关注强度的期望水平,直线上方主题关注强度略高于平均水平,关注热度有待进一步增长,是新兴热点主题分布区域;直线下方主题关注热度略高于平均水平,主要由于技术主题因关注热度较高,引发的信息量的积累而形成的热点关注优势,该区域通常为传统热点主题的分布区域。
  基于技术热点主题的识别结果,采用IPA分析法评估技术主题的发展态势以及应用前景。
  IPA分析法于1977年提出,可表示为“重要性——绩效/满意度”分析法。分析原理从重要性和满意度两个维度对考察对象的衡量指标进行评价。常采用I(重要性)与P(绩效/满意度)建立坐标系,构建四方格图的方式对调查对象进行深入分析。通过I与P各自总体均值将坐标平面划分为4个象限,分别为优势区(Ⅰ)、维持区(Ⅱ)、机会区(Ⅲ)、改进区(Ⅳ),如图3所示。
  区域Ⅰ重要性与满意度均较高,体现出较好的发展前景,应继续延续当前水平;区域Ⅱ为维持区,重要性相对较低,满意度保持较高水平,应努力保持当前满意度水平,下一步需努力提升关注,凸显重要性已推进大力发展;区域Ⅲ为机会区,在当前市场环境与条件下尚未显示出发展优势,或仍处于起步阶段,日后应创造机会,吸引关注与资本投入,逐渐取得发展;区域Ⅳ体现出高重要性与低满意度,发展态势状况良好,但认可度不高,可适当减少投入或取得改进后大力发展。
  IPA分析方法已广泛应用于各行业领域中,包括服务质量评估与营销状况等多方面,现基于技术主题发文频次与用户感知作为重要性与满意度的评价标准,分析技术热点的发展态势,以期为技术的研发投入与前景展望提供意见参考。
  4 嵌入社会公众感知的石墨烯技术热点主题识别与发展态势分析
  4.1 石墨烯技术微信公众平台的选择
  基于WCI微信传播指数选择石墨烯技术微信公众平台,通过建立石墨烯技术微信公众号微信榜单并监控WCI指数,最终选取WCI波动相对稳定的认证公众号“石墨烯资讯”与“石墨烯联盟”作为微信文章提取的目标账号。两公众号运营主体分别为中关村石墨烯产业联盟与北京现代华清材料科技发展中心,信息来源具有权威性保障。石墨烯技术微信公众号WCI指数(部分)如表4所示(数据来自“清博大数据—清博指数”)。
  4.2 基于LDA的微信石墨烯技术主题提取
  基于已选择的石墨烯联盟与石墨烯资讯微信公众号,获取公众号内推文,通过去除无关推文,共保留6 033条进行分析。进而采用LDA主题模型完成主题抽取,迭代次数为2 000次,超参数设置α=50/K,β=0.01,主题数K设为50。得到石墨烯技术主题的主题—关键词概率分布(部分),如表5所示。
  为检验识别主题的准确性,本文梳理了中国国际石墨烯创新大会热门主题,如表6所示(材料来源:http://www.grapchina.org/)。石墨烯创新大会作为世界范围内石墨烯研究者参与讨论的权威盛会,其热门主题代表着相应时间阶段石墨烯技术研究的关注热点,通过对比LDA主题结果与大会热门主题可以发现,所识别结果基本满足响应时间阶段的研究热门主題。
  综合2015-2018年微信公众号中关于石墨烯技术的推文技术主题,技术主题涉及石墨烯原材料、制备技术、生产工艺、传感器、医疗保健、电子信息、水气体处理、储能、复合材料等多个领域,包括产品研发、性能改进以及在多种应用领域的探究。2015-2016年石墨烯技术主题更多集中在海水淡化、空气治理领域,开展传感器领域的研究与石墨烯薄膜大面积制备等多方面。随着石墨烯作为新材料引起广泛关注,到2017-2018年,石墨烯在医疗保健、临床医疗等民众密切关注的领域开始逐渐增多,电供暖等热管理领域成为近年来的热门,新能源在政策驱动下也在石墨烯研究中得到关注,光电、柔性电子等电子信息领域始终保持较好的发展态势,众多石墨烯原料与生产工艺中性能结构改性研究逐渐开展。石墨烯的研发工作与涉及的应用领域逐渐体现出贴近市场需求的态势。
  4.3 嵌入社会感知的石墨烯技术主题识别与发展态势分析
  为进一步从社会感知的角度识别石墨烯技术热点,根据石墨烯技术主题分布与热门关键词在清博大数据中采集技术热点相关推文的微信发文量、阅读量与点赞量,计算技术主题影响力指数,构建关注热度与关注强度的回归直线模型(如图4所示),识别石墨烯技术热点分布情况。(样本时间区间:2017年1月至2018年4月)
  图中拟合直线上方的技术主题,关注强度高于平均水平,为新兴技术热点主题。以关注热度均值H0为分界,右侧(区域A)关注热度与强度均呈现较高水平为成长型技术热点主题,例如:石墨烯在光电器件、纤维织物等多方面的应用;左侧(区域B)关注强度较高,但关注热度有待进一步增长,在公众感知认可下具备可观的市场前景,视为潜力型技术热点主题,例如:散热、供暖等热管理研究逐渐开展,由于贴近公众与市场需求,呈现较快增长趋势,同时由于新能源政策的推动与大健康的普及,临床医疗、节能储能等领域的研究获得公众认可,具备较为可观的发展前景。拟合直线下方左侧(区域C)关注热度与强度均较低,技术主题可能刚处于起步发展阶段或为社会公众较生疏的主题,如基础研究相关主题;右侧(区域D),海水淡化、污水处理、金属复合材料及建筑材料等主题,关注热度高于评价的为传统技术热点主题,多由于历史研究的积累取得了较多的关注热度,但相关研究也由于较难取得突破性进展,社会关注强度逐渐降低,有待通过改性完善以重新吸引公众的关注。   进一步绘制发展态势重要性与满意度IPA分析四方格图,如图5所示。石墨烯光电(图5标注63)等成长型热点技术主题分布于优势区Ⅰ,重要性程度较高,发展态势满意度为保持在较高水平,占据着当前市场的有利资源,在研发竞争中处于优势地位,市场应用前景良好,应努力保持核心技术的发展。维持区Ⅱ中分布着电热膜(图5标注39)等潜力型新兴热点主题,获取了较高公众认知与满意度,具备良好的发展潜力,市场应用前景广阔,在后续研发中应引起广泛关注,大力发展。区域Ⅲ机会区中,细胞培养(图5标注41)、荧光标记(图5标注13)等为基础研究或制备技术与生产工艺中的技术主题,公众更多青睐于技术产品的市场应用,公众参与科研尚未流行,后续还需更多政策支持推广,以获得更多公众支持与认可。区域Ⅳ改进区污水处理(图5标注56)多为传统热点主题,技术的改性提升应作为取得技术突破的方向。
  5 结论与展望
  追踪技术热点的发展趋势,识别技术机会和确定技术的应用前景,对企业或国家研发战略制定与科技竞争力的提升是至关重要的议题。嵌入社会感知的技术热点主题识别,不仅能发现技术热点,还可了解热点主题发展态势,对石墨烯技术的分析表明,近年来,石墨烯在电子信息领域、热管理、节能储能、生物医药等领域的应用一直取得了技术专家和公众的广泛关注,电热膜、临床医疗、光电器件等技术热点体现技术研发重视对市场应用需求的满足,社会公众作为技术的最终受益者,对技术热点的研发方向与发展态势也逐渐起到至关重要的作用。
  研究的主要贡献在于,提出了实时获取并嵌入社会感知进行技术热点主题识别的新方法,这是对基于专利与文献识别技术热点主题的补充。采用技术领域认证微信公众号作为数据源,并利用微信用户对技术主题的感知信息作为技术热点的识别与判断依据,及时跟踪了技术知识传播分享渠道的变化,并给出了有效利用的途径。
  本研究存在的局限性,微信公众平台作为新兴自媒体,数据积累量相比专利和文献还有差距,难以分析技术热点主题的演化过程。另外,平台开放性的限制对如何获取更多用户的使用行为轨迹仍需进一步研究,进而丰富社会感知,定位不同微信受众群体对技术发展的认知。
  参考文献
  [1]Small H,Boyack K W,Klavans R.Identifying Emerging Topics in Science and Technology[J].Research Policy,2014,43(8):1450-1467.
  [2]Momeni A,Rost K.Identification and Monitoring of Possible Disruptive Technologies By Patent-development Paths and Topic Modeling[J].Technological Forecasting & Social Change,2016,(104):16-29.
  [3]Zhang Y,Zhang G,Chen H,et al.Topic Analysis and Forecasting for Science,Technology and Innovation:Methodology with a Case Study Focusing on Big Data Research[J].Technological Forecasting and Social Change,2016,(105):179-191.
  [4]Hoffman D D,Singh M,Prakash C.The Interface Theory of Perception[J].Psychonomic Bulletin and Review,2015,22(6):1480-1506.
  [5]埃弗雷特·M.罗杰斯.创新的扩散[M].辛欣,译.北京:中央编译出版社,2002.
  [6]宋艳,黄梦璇,刘峰,等.新兴技术产品早期市场用户采用意向实证研究[J].科学学研究,2012,30(10):1546-1557.
  [7]张慧敏,陈凡.论技术决策中的公众参与[J].科学学研究,2004,22(5):476-481.
  [8]张晓杰,耿国阶,孙萍.国外公众参与科技决策研究述评[J].科技管理研究,2013,(20):25-30.
  [9]Leydesdorff L,Etzkowitz H.Can‘the Public’Be Considered as a Fourth Helix in University-industry-government Relations?Report on the Fourth Triple Helix Conference,2002[J].Science & Public Policy,2003,30(1):55-61.
  [10]李正偉,刘兵.公众理解科学的理论研究:约翰·杜兰特的缺失模型[J].科学对社会的影响,2003,(3):12-15.
  [11]Hepeng J,Li L.Unbalanced Progress:The Hard Road from Science Popularisation to Public Engagement with Science in China[J].Public Underst Sci,2014,23(1):32-37.
  [12]祝侣,刘小玲.国外促进公众参与技术预见的举措及启示[J].科技管理研究,2012,32(8):15-18.
  [13]E.温格,J.莱.情境学习:合法的边缘性参与[M].上海:华东师大出版社,2004.   [14]Joss S.Public Participation in Science and Technology Policy-and Decision-making—Ephemeral Phenomenon or Lasting Change?[J].Science & Public Policy,1999,26(5):290-293.
  [15]吴士健,刘国欣,权英.基于UTAUT模型的学术虚拟社区知识共享行为研究——感知知识优势的调节作用[J].现代情报,2019,39(6):48-58.
  [16]朱毅华,王兆庆.转基因网络舆情中公众认知态度的影响因素研究[J].农业图书情报学刊,2016,28(4):5-12.
  [17]李美璇,刘时雨,许静.基于社交媒体的科学传播:新浪微博“转基因”热词传播模式研究[J].中国健康教育,2016,32(10):957-959.
  [18]匡文波.中国微信发展的量化研究[J].国际新闻界,2014,(5):147-156.
  [19]宋维翔,贾佳.微信公众号信息质量与用户互动行为关系研究[J].现代情报,2019,39(1):78-85.
  [20]Chen Y H,Chen C Y,Lee S C.Technology Forecasting of New Clean Energy:The Example of Hydrogen Energy and Fuel Cell[J].African Journal of Business Management,2010,4(7):1372-1380.
  [21]梁立明,谢彩霞.词频分析法用于我国纳米科技研究动向分析[J].科学学研究,2003,21(2):138-142.
  [22]栾春娟.基于专利共现的全球太阳能技术网络及关键技术演进分析[J].情报学报,2013,32(1):68-79.
  [23]郝韦霞,滕立,陈悦,等.基于共词分析的中国能源材料领域主题研究[J].情报杂志,2011,30(6):70-75.
  [24]Callon M,Courtial J P,Laville F.Co-word Analysis as a Tool for Describing the Network of Interactions Between Basic and Technological Research:The Case of Polymer Chemsitry[J].Scientometrics,1991,22(1):155-205.
  [25]刘云,周友富,安菁.基于专利共引的电动汽车核心技术领域分析[J].情报学报,2013,32(3):328-336.
  [26]Small H.Co-citation in the Scientific Literature:A New Measure of the Relationship Between Two Documents[J].Journal of the American Society for Information Science & Technology,2014,24(4):265-269.
  [27]Wang B,Liu S,Ding K,et al.Identifying Technological Topics and Institution-topic Distribution Probability for Patent Competitive Intelligence Analysis:A Case Study in LTE Technology[J].Scientometrics,2014,101(1):685-704.
  [28]楊超,朱东华,汪雪锋,等.专利技术主题分析:基于SAO结构的LDA主题模型方法[J].图书情报工作,2017,61(3):86-96.
  [29]肖峰.论技术的社会选择[J].科学学研究,2001,19(3):18-23.
  [30]王爱玲,王俏.科学技术的公众认知问题探讨[J].产业与科技论坛,2012,(14):108-109.
  [31]S Frankel M.AAAS、科学与社会——推进科学,服务社会[J].科技导报,2015,33(22):122-122.
  [32]刘兵,宗棕.国外科学传播理论的类型及述评[J].高等建筑教育,2013,22(3):142-146.
  [33]佟贺丰.丹麦公众参与科学事务模式综述[J].科学学与科学技术管理,2004,25(12):123-126.
  [34]谈毅.公众参与科技评价的目标与过程--以转基因技术争论为例[J].科学学研究,2006,24(1):30-35.
  [35]柳卸林,姜江.发挥公众参与在环境技术创新中的重要作用[J].工业技术经济,2012,31(1):3-12.
  [36]杨正.“公众科学”研究——公民参与科学新方式[J].科学学研究,2018,36(9):1537-1544.
  [37]贾鹤鹏,范敬群,彭光芒.从公众参与科学视角看微博对科学传播的挑战[J].科普研究,2014,9(2):10-17,32.
  [38]Rotolo D,Hicks D,Martin B R.What is an Emerging Technology?[J].Research Policy,2015,44(10):1827-1843.
  [39]陶贤都.基于自媒体的科技传播公众参与范式研究[J].科技传播,2016,8(22):20-23.
  [40]Breitzman A,Thomas P.The Emerging Clusters Model:A Tool for Identifying Emerging Technologies Across Multiple Patent Systems[J].Research Policy,2015,44(1):195-205.
  [41]张丽娟,吴致远.技术的公众参与问题研究[J].广西民族大学学报:哲学社会科学版,2016,(2):159-165.
  [42]清博大数据.微信传播指数WCI(V13.0)[EB/OL].http://www.gsdata.cn/site/usage,2017-07-01.
  [43]Zhao R,Wei M.Academic Impact Evaluation of Wechat in View of Social Media Perspective[J].Scientometrics,2017,112(3):1777-1791.
  [44]Hirsch J E.An Index to Quantify an Individuals Scientific Research Output[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2005,102(46):16569-16572.
  [45]金碧辉,Ronald R.R指数、AR指数:h指数功能扩展的补充指标[J].科学观察,2007,(3):1-8.
  [46]颜月明,赵捧未.一种微信公众号影响力的评估方法[J].情报杂志,2016,35(9):141-145.
  [47]段庆锋,潘小换.利用社交媒体识别学科新兴主题研究[J].情报学报,2017,36(12):1216-1223.
  (责任编辑:孙国雷)
转载注明来源:https://www.xzbu.com/4/view-15122432.htm