鄒慧、徐琨鵬等：跨學科合作的歷史規律、模式演進及展望——基于全球1950—2022年科學文獻數據的實證研究

跨學科合作的歷史規律、模式演進及展望

—— 基于全球1950—2022年

科學文獻數據的實證研究

鄒 慧1,2 徐琨鵬3

陳李偉4 劉博恩5

瞿晶晶2 傅曉明6,7

(1上海大學文化遺產與信息管理學院；2上海人工智能實驗室；3上海交通大學網絡信息中心；4復旦大學社會發展與公共政策學院；5昆山杜克大學應用數學與計算科學系；6哥廷根大學計算機研究所；7復旦大學社會智能研究中心)

在全球科技創新呈現交叉融合、高度復雜和多點突破態勢的背景下，跨學科研究已成為解決全球性復雜挑戰的關鍵途徑。近年來，學界圍繞跨學科的概念界定、測度指標及合作模式展開了諸多探索，從早期的定性分析到基于數據科學的定量研究，逐步深化了對跨學科特征的認知。然而現有研究存在學科范圍受限、時間跨度較短、測度角度單一等局限，難以全面反映跨學科合作的整體態勢與演化規律。為此，本研究立足跨學科團隊合作視角，基于1950—2022年間全球8260萬篇科學論文的大規模數據，旨在系統揭示跨學科合作的歷史規律、模式演進及發展趨勢，為跨學科體系建設與高效科研組織形式、資源配置機制優化提供實證支撐。

研究圍繞三大核心問題展開：一是跨學科合作的整體演進趨勢如何，不同學科領域間的合作態勢與影響力存在怎樣的差異？二是如何通過量化識別跨學科合作的特征及模式，不同合作模式在研究產出與組織結構上是否存在顯著區別？三是跨學科合作的結構是如何隨時間推移演變，這種結構轉變是否能與科技政策、科研范式等外部因素相互作用？

為解答上述問題，本研究構建了多維度的研究框架與方法體系。在數據處理方面，基于智創數據集，剔除碎片數據后保留了4400萬名研究作者及超過10.3億個共同作者關系的有效樣本。在評估維度上，創新構建了三項關鍵指標：基于Jaccard系數的合作強度（JBS），以消除學科規模差異帶來的偏差，精準衡量學科組合緊密程度；引用中位次數（MCC），規避極端值影響，客觀反映研究影響力；合作者中位數量（MAC），表征跨學科合作團隊的典型規模。在模式識別上，采用K-means聚類算法，基于三維指標空間的特征分布系統識別跨學科合作模式。

研究結果表明，跨學科合作整體呈現關系緊密化、影響力擴大化、團隊規?；娘@著趨勢。從領域動態來看，1950—2010年“生命科學-醫學”組合持續領先，2010年后，“計算機科學-工程科學”組合迅速崛起并成為核心；“工程科學-物理學”、“工程科學-材料科學”等組合則保持持續穩定的高活躍度。通過聚類分析，研究識別出四種主要跨學科合作模式：興趣導向型（自發形成、圍繞新興熱點、規模中?。?、層級結構型（組織化程度高、影響力強、具有穩定協作體系）、親緣關系型（學科關聯緊密、合作強度高、團隊規模適中）、資源密集型（依賴大型設施、團隊規模龐大、聚焦重大復雜問題）。模式演進方面，跨學科合作經歷了1950—1980年以興趣導向型為主、1980—2010年層級結構型快速增長、2010 年后資源密集型涌現為主流的三階段演變，且2010—2020年間部分興趣導向型合作逐步向層級結構型轉變，體現出專業化、領域化發展趨勢。

本研究的理論意義在于構建了團隊合作視角下的長周期、全學科演化分析框架，首次系統識別并量化了四種跨學科合作模式及其演進規律，豐富了科學計量學與跨學科研究的理論體系。實踐價值上，研究揭示的跨學科合作特征與模式轉變規律，為科研政策制定、資源優化配置、科研平臺建設提供了精準依據。研究創新點主要體現在三方面：一是采用73年全學科大規模文獻數據，實現了跨學科合作的長周期全景式分析；二是構建了多維度指標體系與聚類分析相結合的研究方法，實現了合作模式的精準識別與量化表征；三是揭示了資源密集型模式的涌現規律與興趣導向型向層級結構型的轉變機制，為理解跨學科合作的演化邏輯提供了全新視角。

總體而言，本研究不僅深化了對跨學科合作歷史規律與發展趨勢的認知，更為推動跨學科研究高質量發展、助力科技強國戰略實施與新質生產力培育提供了重要的實證支撐與政策參考。跨學科合作作為科技創新的核心路徑，其模式的持續演進將深刻影響科學研究的組織形式與發展方向，未來需通過優化協同機制、改革評價體系、強化資源共享等方式，應對學科范式差異、資源門檻等挑戰，充分釋放跨學科合作的創新潛力。

作者簡介

鄒慧，上海大學碩士研究生，上海人工智能實驗室實習生。研究方向為人工智能、大數據與情報分析。

徐琨鵬，上海交通大學網絡信息中心科研助理。研究方向為數據挖掘、大數據分析。

陳李偉，復旦大學社會發展與公共政策學院博士研究生。研究方向為網絡思潮、青年社會心態與人機協同下的價值傳播。

劉博恩，昆山杜克大學應用數學與計算科學系本科生。研究方向為社交網絡、深度學習。

瞿晶晶，上海人工智能實驗室副研究員。研究方向為人機交互、人工智能創新、人工智能治理。

傅曉明，哥廷根大學計算機研究所教授，復旦大學社會智能研究中心首席科學家。研究方向為互聯網、邊緣計算、大數據、社會計算。

通信作者

瞿晶晶，郵箱地址：qujingjing@pjlab.org.cn。

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