基于共词分析的近年国内林学研究点分析.docxVIP

PAGE 1收稿日期：2014-03-22；修回日期：2014年-？- PAGE 1 作者简介：赵桂玲（通讯作者），博士，研究员，研究方向林学，林学科研管理，电子信箱： HYPERLINK mailto:zhaogl@nsfc.gov.cn zhaogl@nsfc.gov.cn;于振良，博士，研究员，研究方向生态学 生态学/林学科研管理，电子信箱:yuzl@nsfc.gov.cn； 基金之窗 2002—2012年中国林学基础研究热点分析? 收稿日期：收稿日期： 收稿日期：收稿日期：2014-03-22；修回日期：2014-4-15 本文作者：赵桂玲，研究员，研究方向为林学、林学科研管理， HYPERLINK mailto:zhaogl@nsfc.gov.cn zhaogl@nsfc.gov.cn; 于振良，研究员，研究方向为生态学、生态学/林学科研管理， HYPERLINK mailto:yuzl@nsfc.gov.cn yuzl@nsfc.gov.cn。 摘 要 本文通过对2002—2012年国家自然科学基金委员会林学学科申请和资助项目的关键词进行共词分析，剖析了各关键词之间的关系，并借助对高频关键词的聚类分析和多维尺度分析，揭示了这11年来林学学科基础研究的热点及其内涵，探讨了目前被科学家忽视的重要科学问题。这一分析将为做好林学学科布局，促进学科均衡持续发展提供帮助。 关键词：林学学科 共词分析 研究热点 中图分类号：S7 文献标识：A 国家自然科学基金（以下简称科学基金）定位支持基础研究。20多年来，在科学基金的资助下，林学基础研究的系统性和综合性日益增强，研究主题不断演变，已从传统森林生物学、森林资源培育，扩展到森林生长机制、森林可持续经营和林产品利用等方面。研究热点也随研究主题的变化而变化，其变化规律有助于反映林学学科基础研究的发展状况。本文以2002—2012年国家自然科学基金委员会（以下简称基金委）林学学科申请项目的关键词为研究对象，通过共词分析法遴选高频词汇，开展聚类分析和多维尺度分析，并据此探讨了近年来林学基础研究的热点，旨在为了解学科现状、做好学科布局和谋划学科未来奠定基础。 一、数据获取与研究方法 1. 数据获取及预处理 研究数据由2个数据库构成，一是2002—2012年林学学科9242个申请项目的关键词库，另一个是同期获得资助的1933个项目的关键词库。关键词预处理主要包括，一是剔除不相关和无意义的词，二是出现同义词时，将同义词分别统计后合并，并选择最常见的词汇作为关键词。预处理后申请项目关键词库包含关键词8502个，总词频26573次，资助项目关键词库包含关键词2710个，总词频5695次。 2. 共词分析 共词分析法属于内容分析法的一种，主要是对能表达某一学科领域内研究主题或研究方向的专业术语共同出现在同一篇文献中的情况进行分析，2个专业术语的共现次数越高，则表明这2个词的关系越密切[1]。 高频关键词筛选：通过Excel的“数据透视表”功能对2个数据库的关键词进行词频统计，按词频由高到低排序。根据Donohue于1973年提出的高频词和低频词界分公式：，计算申请项目关键词库的高频词阀值n（其中I1为出现1次词的个数）[2]。为了与科学基金申请项目（以下简称申请项目）关键词平行比较，在同期资助项目中选取频次排序同等数量的关键词作为资助高频关键词。 共词矩阵和相关矩阵的构建：用VLOOKUP函数查找高频关键词在项目中的两两共现频次，用Excel的“数据透视表”功能分别构建申请项目和获得资助项目的共词矩阵，利用SPSS19.0对共词矩阵进行相关分析，通过SPSS19.0对相关矩阵进行因子分析，按照“保留特征值大于1且提取因子累积百分比达到60%以上”以及“旋转后因子载荷阵中变量不丢失”的原则，提取符合条件的因子个数，确定高频关键词可划分的类群数量；根据因子数量，采用聚类重新标定距离法对高频关键词进行聚类分析；根据因子分析和聚类分析结果，利用Euclidean距离模型对相关矩阵进行多维尺度分析作图。 二、结果与分析 1. 关键词的共词分析 根据高频词和低频词界分公式计算出申请项目关键词库的高频词阀值频次为106。在8502个申请项目的关键词中，频次高于106的共有25个高频关键词（表1），这25个关键词涵盖了5794个申请项目，占总申请项目的62.69%。同期获科学基金资助项目（以下简称资助项目）关键词词频排序前25位的包括基因组学、杨树、病虫害防治、植被动态等（表1）。对比申请和资助高频关键词的重复性，发现申请项目25个高频关键词中有23个进入资助高频关键词，说明申请项目的研究领域很大程度上决定了资助项目的研究领域。当然，申请项目的“种质资源”和“耐寒胁迫”2个高频关键词在资助项