以科学传播领域两本权威学术期刊《科学传播》(Science Communication)和《公众理解科学》(Public Understanding of Science)为研究对象,采集两刊2000—2019年发表的论文,从发文量、发文空间分布、作者机构、合作网络、高被引论文、研究热点等方面展开文献计量分析。研究发现,在科学传播研究领域存在帕累托定律和学术地域差异。科学传播研究议题经历了从媒介内容分析、公众参与研究到气候变化、前沿科学议题研究等的转变,有关中国的科学传播研究逐渐进入学者视野。我国科学传播研究既要紧跟国际前沿,又要回应国家和社会的重大需求,形成自身的研究旨趣和风格。
负责任研究与创新是国际上科技发展与治理的重要理念。本文基于Web of Science核心数据集1180篇相关文献,进行文献计量和科学知识图谱分析。研究发现,美国、荷兰、英国的机构和学者在该领域居引领地位,中国、印度、巴西等新兴国家也在积极投身该领域研究;国外学者的核心研究主题是数字农业和生态环境、企业、生物医学、科研伦理等领域,以及对负责任研究与创新的理论探索;中国学者在该领域的研究起步较晚,但在前沿科技领域和经济社会领域的实践,以及相关知识在地化和再创新等议题中取得积极进展。建议国内学者重视将负责任研究与创新同基础研究和新兴技术研究相结合,提升我国在该领域的国际学术影响力。
人工智能驱动的科学研究(AI for Science)被视为科学发现的第五范式的曙光。依循演绎主义的科学研究逻辑,梳理了人工智能在科学假设生成、数据收集以及分析挖掘中的应用。人工智能“数据算法算力”三原则,对科学数据的质量、算法的复杂性以及计算能力提出了更高的要求。AI for Science时代预计会出现科技巨头、AI专家、软硬件工程师、政府以及教育机构等紧密协同的新型科研模式。然而,AI算法的黑箱特性对科学研究的可解释性和可重复性构成潜在威胁。因此,在推进人工智能驱动的科学研究的发展过程中,必须坚持伦理优先的原则,注重科学数据的安全性管理,防范化解大模型分布外泛化带来的解释性弱等问题。
