摘要：為了解國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)研究現(xiàn)狀及熱點，對近5年相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計量分析。利用網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)，深入剖析了作者合著網(wǎng)絡(luò)，識別出具有影響力的作者和團(tuán)隊。高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析進(jìn)一步揭示了認(rèn)知科學(xué)的研究熱點，包括具身認(rèn)知、人工智能以及跨學(xué)科應(yīng)用等方面。研究結(jié)果表明，當(dāng)前認(rèn)知科學(xué)的研究焦點，也預(yù)示了未來研究的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：認(rèn)知科學(xué)社會網(wǎng)絡(luò)分析研究現(xiàn)狀可視化

ExplorationoftheCurrentStatusandHotspotofCognitiveScienceResearchinChinaBasedonSocialNetworkAnalysis

GUOWenxingWANGMingjunYANGZhiXIEZichaoLIAOJishunCHENDanZHAOCaiyan

CollegeofNationalCultureandCognitiveScience，GuizhouMinzuUniversity，Guiyang，GuizhouProvince，550000China

Abstract：InordertounderstandthecurrentsituationandhotspotsofcognitivescienceresearchinChina，abibliometricanalysiswasconductedonrelevantliteratureinrecent5years.UsingtheNetworkVisualizationtechnology，theauthorco-authorshipnetworkisdeeplydissectedandinfluentialauthorsandteamsareidentified.High-frequencykeywordco-occurrenceanalysisfurtherrevealstheresearchhotspotsofcognitivescience，includingembodiedcognition，artificialintelligenceandinterdisciplinaryapplications.TheresultsshowthatthecurrentresearchfocusofCognitiveSciencealsopredictsthedevelopmenttrendoffutureresearch.

KeyWords：CognitiveScience;Socialnetworkanalysis;Researchstatus;Visualization

認(rèn)知科學(xué)作為探討人類心智與認(rèn)知機(jī)制的前沿學(xué)科，自20世紀(jì)60年代興起以來，已發(fā)展成為涉及語言學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、人類學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等多個學(xué)科的綜合性學(xué)科[1]。在我國，“腦科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)”是國家重點支持的八大前沿科學(xué)領(lǐng)域之一[2]，隨著科技的飛速發(fā)展和學(xué)科間的交叉融合，認(rèn)知科學(xué)在多個領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，逐漸成為國內(nèi)外科研的熱點之一。本文從數(shù)字人文的視角出發(fā)，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，對近5年來國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展現(xiàn)狀及研究熱點進(jìn)行量化研究。通過收集學(xué)術(shù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件，構(gòu)建作者合作網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，深入挖掘國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)的研究現(xiàn)狀、熱點、合作模式。通過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深入分析，可以發(fā)現(xiàn)不同研究主題之間的關(guān)聯(lián)與差異，揭示出學(xué)科發(fā)展的內(nèi)在邏輯和規(guī)律。

1研究方法與數(shù)據(jù)獲取

1.1研究方法

社會網(wǎng)絡(luò)分析是以行動者及其相互間的關(guān)系作為研究對象，分析關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其行動者和整個群體的影響[3]，它作為一種相對獨立的研究社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法，已發(fā)展成為具有專門的概念體系的研究模式[4]。它通過建立節(jié)點與節(jié)點之間的關(guān)系來探討社會網(wǎng)絡(luò)群體所反映出的特征。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖用節(jié)點表示社會實體，節(jié)點之間的連線表示節(jié)點之間的關(guān)系，利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖可以清晰的展示出該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中各個節(jié)點之間的關(guān)系。

1.2數(shù)據(jù)獲取

本文數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)（網(wǎng)絡(luò)版），將檢索主題、關(guān)鍵詞設(shè)置為“認(rèn)知科學(xué)”，文獻(xiàn)發(fā)表時間范圍限制為2019—2023年，檢索日期為2023年12月29日。將檢索出的文獻(xiàn)進(jìn)行篩選后共得到527篇有效文獻(xiàn)。通過中國知網(wǎng)文獻(xiàn)導(dǎo)出功能，輔以人工整理，將527篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)出為NoteFirst格式和Excel格式，然后將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel、BICOMB2.04、UCINET6.212和Gephi軟件進(jìn)行分析。

2國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)研究現(xiàn)狀分析

2.1核心作者分析

發(fā)表論文的數(shù)量是確定核心作者的一個重要指標(biāo)[5]，通過對學(xué)術(shù)領(lǐng)域中的作者研究，識別出在該領(lǐng)域中具有重要影響力和地位的核心作者。本研究將數(shù)據(jù)導(dǎo)入BICOMB2.04軟件提取到了文獻(xiàn)第一作者發(fā)文頻次統(tǒng)計表，從而得到第一作者發(fā)文量的統(tǒng)計結(jié)果。根據(jù)普賴斯定律核心作者計算公式：N（P）=0.749（Max（p））1/2（其中，N（p）核心作者的最低發(fā)文量、Max（p）表示全體作者中發(fā)文量最多的第一作者的累計發(fā)文量）識別出核心作者。根據(jù)所得數(shù)據(jù)，共有442位第一作者。根據(jù)核心作者公式，核心作者的發(fā)文量最低為3篇，得到16位核心作者，占全部作者的3.62%；核心作者發(fā)文量為67篇，占總發(fā)文數(shù)的12.71%，并未形成高產(chǎn)群體。并且近5年，發(fā)文量為1篇的第一作者有392人，占88.68%，說明絕大多數(shù)作者并未長期關(guān)注認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的研究。

核心作者發(fā)文量最多的是陳魏發(fā)表論文10篇，其次是蔡曙山發(fā)表論文8篇、肖鋒發(fā)表論文6篇，他們處于核心作者群體的中心地位，發(fā)文量均大于5篇。發(fā)文量較高的還有殷杰、江怡、魏屹東和林克勤等人，均發(fā)表了4篇論文，他們處于核心作者中的次要中心地位。總體來看，我國認(rèn)知科學(xué)研究缺乏核心作者，反映了我國認(rèn)知科學(xué)研究較薄弱的現(xiàn)狀。

2.2作者合著分析

作者合著分析是以發(fā)文作者為節(jié)點、以具有合著關(guān)系為邊構(gòu)成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[6]，可以通過分析作者之間的合著情況，來揭示學(xué)科作者之間的合作模式、影響力分布以及研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢等內(nèi)容。本文基于527篇有效文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行作者合著分析，能反映出近5年來，我國認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究者的合作情況。

2.2.1網(wǎng)絡(luò)可視化分析

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入BICOMB2.04中，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，獲得最終統(tǒng)計結(jié)果。由統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，發(fā)文作者總計834人，其中，發(fā)文量大于1篇的作者共有71人。本研究將發(fā)文量大于等于2篇的作者作為研究對象，構(gòu)建作者合著共現(xiàn)矩陣，并將矩陣導(dǎo)入Gephi軟件進(jìn)行作者合著可視化分析，得到作者合著網(wǎng)絡(luò)圖譜（如圖1所示），圖中節(jié)點越大表示中心性越大，反之中心性越小。節(jié)點之間連線越粗表示節(jié)點之間合作關(guān)系越密切。由可圖1可知，作者之間僅形成了15個合著團(tuán)體。其中，以殷杰、楊現(xiàn)明、葉浩生和賈春華為中心的合著團(tuán)體最大共有3個節(jié)點。其余有11個由兩個節(jié)點構(gòu)成的合著網(wǎng)絡(luò)?？偟膩砜?，在認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域并未形成復(fù)雜的合著網(wǎng)絡(luò)，作者之間的聯(lián)系較為疏遠(yuǎn)。

3國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)研究熱點分析

3.1構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣

關(guān)鍵詞作為學(xué)術(shù)論文研究主題的精煉表達(dá)，其在一定程度上可以揭示學(xué)科領(lǐng)域中知識的內(nèi)在聯(lián)系[7]。高頻關(guān)鍵詞指的是在某一研究主題下頻繁出現(xiàn)在多篇文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞，更好地反映了該研究領(lǐng)域的學(xué)者們主要關(guān)注的研究方向和熱點。高頻關(guān)鍵詞對于把握該研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和重點研究方向具有重要意義。

本研究利用BICOMB2.04軟件進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，輔以人工篩查，獲得最終結(jié)果：在527篇文獻(xiàn)中共有1658個關(guān)鍵詞，總詞頻2259為次。為了確保關(guān)鍵詞的準(zhǔn)確性，展現(xiàn)研究人員對特定主題的共識，以及消除人為因素的干擾，在數(shù)據(jù)處理過程中不對檢索到的主題詞進(jìn)行合并，而只對簡稱、表達(dá)形式不一致或?qū)懛ú煌脑~語進(jìn)行謹(jǐn)慎的預(yù)處理[8]，例如：“具身、具身性合并為具身性，交互、交互性合并為交互性，理性主義、理智主義合并為理性主義”等。

本文基于劉奕杉等人的實證研究，采用二八定律作為劃分依據(jù)[9]，將關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次大于等于4次的關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行研究。共獲得高頻關(guān)鍵詞54個，累計頻次510次，占22.21%。利用BICOMB2.04軟件，生成54×54的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣。隨后，將矩陣導(dǎo)入UCINET6.212軟件進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，并在軟件Gephi中繪制可視化網(wǎng)絡(luò)圖譜（如圖2所示）。在這個圖譜中，節(jié)點的大小代表其中心性的大小，連線的粗細(xì)代表節(jié)點之間的緊密程度。可視化處理可以幫助我們更直觀地理解關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系情況。

3.2中心性分析

在社會網(wǎng)絡(luò)分析中，個體網(wǎng)絡(luò)特征主要由中心性即度量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性或影響力的指標(biāo)進(jìn)行衡量[10]。在中心性分析中，主要有3個指標(biāo)：點度中心度、接近中心度和中間中心度。本研究將關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入UCINET6.212軟件進(jìn)行中心性分析（見圖3，限于篇幅僅展示部分）。

3.2.1點度中心度分析

點度中心度（degreecentrality）是指與該節(jié)點直接相連的邊的數(shù)量，點度中心度值越高，表明該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中更處于核心地位。根據(jù)分析結(jié)果，關(guān)鍵詞“認(rèn)知科學(xué)”在點度中心度上達(dá)到最高值52.830，這意味著“認(rèn)知科學(xué)”這一關(guān)鍵詞在整個認(rèn)知科學(xué)研究領(lǐng)域中扮演著核心角色，它連接了認(rèn)知科學(xué)研究的許多其他關(guān)鍵詞，并且與其他關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系最為緊密。其次是人工智能、具身認(rèn)知、認(rèn)知、現(xiàn)象學(xué)和他心問題5個關(guān)鍵詞，它們的點度中心度分別為43.396、35.849、33.962、24.528和16.981，均高于平均值11.041。這表明這些關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中相對于其他關(guān)鍵詞而言具有更為核心的地位。相較于網(wǎng)絡(luò)中的其他高頻關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞可以被視為近5年來認(rèn)知科學(xué)研究的熱點所在。

3.2.2接近中心度分析

接近中心度（closenesscentrality）是通過節(jié)點之間的距離來評判節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，數(shù)值越大表示節(jié)點與其他節(jié)點的距離越短，其中心性也越高。根據(jù)結(jié)果顯示，“認(rèn)知科學(xué)”關(guān)鍵詞具有最高的接近中心度，數(shù)值為63.095，這意味著它與其他關(guān)鍵詞的距離最短，并且對其他關(guān)鍵詞的依賴程度最低，中心性最高。其次是人工智能、具身認(rèn)知、認(rèn)知、現(xiàn)象學(xué)和生成認(rèn)知，它們的接近中心度都相對較高，分別為62.353、58.242、56.989、51.961和50.000，均高于平均值43.956。這表明這些關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞的平均距離較短，對其他關(guān)鍵詞的依賴程度較低，能夠更主動地與其他關(guān)鍵詞進(jìn)行聯(lián)系。

3.2.3中間中心度分析

中間中心度（betweennesscentrality）用于衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中作為媒介的能力，數(shù)值越大表示節(jié)點在連接其他節(jié)點時起著重要的中介作用。根據(jù)結(jié)果顯示，關(guān)鍵詞“認(rèn)知科學(xué)”具有顯著的中間中心度，達(dá)到32.829，表明它在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中扮演核心角色，作為連接其他關(guān)鍵詞的重要樞紐。認(rèn)知、人工智能、具身認(rèn)知、腦機(jī)接口、跨學(xué)科和現(xiàn)象學(xué)6個關(guān)鍵詞的中間中心度相對較高，分別為20.228、17.865、16.174、5.185、4.398和4.093，均高于平均值2.563。這些數(shù)據(jù)表明，這幾個關(guān)鍵詞是認(rèn)知科學(xué)研究的核心內(nèi)容，其他關(guān)鍵詞對它們的依賴較大。通過對高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行中心性分析，可以看出認(rèn)知科學(xué)研究的焦點主要集中在人工智能、具身認(rèn)知、認(rèn)知模型、認(rèn)知、現(xiàn)象學(xué)和生成認(rèn)知等領(lǐng)域。未來的研究可以向那些未被關(guān)注的關(guān)鍵詞靠攏，這樣可以發(fā)掘更多未深入研究的主題，同時也能夠拓展認(rèn)知科學(xué)在不同研究領(lǐng)域的深度，而不僅局限于研究熱點主題。

4結(jié)論

研究發(fā)現(xiàn)，認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域僅有16位核心作者，且核心作者的發(fā)文量較低，國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)研究缺乏連續(xù)性和深度。作者合著分析揭示了近五年來國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究者的合作模式。盡管有834位發(fā)文作者，但合著團(tuán)體數(shù)量有限，僅形成了15個合著團(tuán)體，作者之間的合作關(guān)系相對疏遠(yuǎn)，尚未形成復(fù)雜的合著網(wǎng)絡(luò)。大部分合著網(wǎng)絡(luò)由兩個節(jié)點構(gòu)成，作者之間的聯(lián)系相對疏遠(yuǎn)，合作模式尚未形成明確的規(guī)律。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣和中心性分析揭示了國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)研究的熱點和重要領(lǐng)域。研究確定了認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的主要研究方向有人工智能、具身認(rèn)知、認(rèn)知模型和現(xiàn)象學(xué)等。這些關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中具有較高的中心性，它們在該領(lǐng)域中扮演核心角色，并且對其他關(guān)鍵詞的影響較大。

綜上所述，國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域在近年取得了一定進(jìn)展，但仍面臨著核心作者匱乏、合作模式不明確和研究深度不足等挑戰(zhàn)。未來的研究可以重點關(guān)注核心領(lǐng)域，促進(jìn)合作交流，提高研究的連續(xù)性和深度，以推動國內(nèi)認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

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