重大科技基礎(chǔ)設(shè)施對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展影響的計量評價
——以對撞機為例

李華東，張晶晶，2，劉細文，2

（1.中國科學(xué)院文獻情報中心，北京 100190；2.中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院圖書情報與檔案管理系，北京 100190）

1 研究背景

自20 世紀中葉出現(xiàn)具有大科學(xué)特點的項目工程后，世界各國建設(shè)了聚焦于不同領(lǐng)域、服務(wù)于多種需求的重大科技基礎(chǔ)設(shè)施（以下簡稱“重大設(shè)施”）。羅小安等［1］、王貽芳等［2］將重大設(shè)施分為3 類：以熱核聚變反應(yīng)裝置、太空望遠鏡、粒子對撞機為代表的專用型重大設(shè)施；以散列中子源、同步輻射裝置、X 射線自由電子激光裝置等為代表的公共實驗平臺；以遙感衛(wèi)星、生物物種資源庫、子午工程為代表的公益基礎(chǔ)設(shè)施。以中國科學(xué)院（以下簡稱“中科院”）為代表的國內(nèi)機構(gòu)，目前在能源科學(xué)、空間天文科學(xué)、粒子物理與核物理、生命科學(xué)、地球系統(tǒng)與環(huán)境科學(xué)、材料科學(xué)、工程技術(shù)科學(xué)等領(lǐng)域已建設(shè)完成了20 多個重大設(shè)施，在全國范圍內(nèi)也有超過60 個運行或在建的重大設(shè)施［3］。

重大設(shè)施在學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展、工程與技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟和社會進步、人才培養(yǎng)和國際合作等多方面具有廣泛且重要的影響。針對重大設(shè)施的影響作用，國外機構(gòu)和學(xué)者開展了系統(tǒng)的研究工作，如Carrazza等［4］從出版物、被引數(shù)、H 指數(shù)度量了歐洲大型強子對撞機（LHC）對高能物理實驗的影響，并通過分析引文分布趨勢構(gòu)建了高能物理領(lǐng)域的知識傳播模型；在分析重大設(shè)施對經(jīng)濟創(chuàng)新和社會產(chǎn)生影響的報告中，經(jīng)濟合作與發(fā)展組織［5］將歐洲核子研究中心（CERN）整體視為重大設(shè)施，并提出了6 類影響，這些影響的來源包括科學(xué)成果、工程建設(shè)及運營、人員培訓(xùn)、國際合作、教育和宣傳以及科研過程中的技術(shù)創(chuàng)新等，同時認為旨在提高基礎(chǔ)知識的純科學(xué)成果的影響難以預(yù)測和評估，因此并未對其作詳細分析；Heidler 等［6］在量化評估直線對撞機相干光源的運行情況時，從出版物的被引次數(shù)和影響因子角度分析重大設(shè)施的科學(xué)影響及其影響力與成本投入的關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者的關(guān)注點則主要集中于社會經(jīng)濟領(lǐng)域，如陳光［7］從經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、人力與社會福利等角度出發(fā)，構(gòu)建了分析重大設(shè)施經(jīng)濟與社會影響的理論框架；程曉舫等［8］分析了重大設(shè)施優(yōu)化布局和共建共享的思路，開展了設(shè)施對區(qū)域一體化影響的數(shù)字化研究；徐慧芳等［9］介紹了國外研究建立的重大設(shè)施產(chǎn)生影響的邏輯框架，并綜述了重大設(shè)施社會經(jīng)濟影響的評估方法，其中包括基于經(jīng)濟模型的方法與基于指標的綜合評價方法。

重大設(shè)施對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展影響的研究中，最突出的一點不足便是多數(shù)文獻將發(fā)文量、被引數(shù)等簡單計量指標作為衡量重大設(shè)施影響的因素，既沒有明確影響的內(nèi)涵，也未對影響過程進行分析，對影響的認識不夠深入。此外，專用型重大設(shè)施是為研究特定領(lǐng)域而建設(shè)，其最核心效益體現(xiàn)為科學(xué)成果以及對本學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響，為了深刻認識重大設(shè)施戰(zhàn)略價值，充分發(fā)揮重大設(shè)施科研潛力，支撐未來重大設(shè)施的統(tǒng)籌布局，極有必要開展重大設(shè)施對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響及評價研究。因此，本研究以專用型重大設(shè)施中的對撞機為對象，從其產(chǎn)出的科學(xué)成果出發(fā)，構(gòu)建重大設(shè)施對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響機制，并借鑒Law 等［10］的做法，類比領(lǐng)域熱點分析中的戰(zhàn)略坐標概念，提出基于引文分布和主題強度演化的三維戰(zhàn)略坐標，以判別設(shè)施成果影響的不同類型，并通過對比分析中、日、歐三方對撞機的成果產(chǎn)出及影響情況，為中國重大設(shè)施的發(fā)展與管理規(guī)劃提供參考建議。

2 研究設(shè)計

2.1 影響機制模型構(gòu)建

分析重大設(shè)施對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響需要明確4 個要素：重大設(shè)施對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響來源、影響體、影響類型及其作用特點。其中，直接來源為重大設(shè)施的實驗結(jié)果，以相關(guān)文獻作為體現(xiàn)，而這些文獻的被引用情況能夠直接反映出重大設(shè)施成果對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響。為了明晰研究路線，提出如圖1 所示的影響機制模型。其中，一篇成果文獻對主題領(lǐng)域A產(chǎn)生影響，領(lǐng)域A之后的發(fā)展情況由有關(guān)學(xué)術(shù)論文體現(xiàn)，則引用了上述成果文獻的學(xué)術(shù)論文被稱為施引文獻；同時，該成果文獻也會對其他主題領(lǐng)域（B、C、D……）產(chǎn)生影響。成果文獻是體現(xiàn)重大設(shè)施在學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展中起作用的核心產(chǎn)出形式，因此通過考察其被引情況，可以對重大設(shè)施的成果價值進行量化。引文時序分布（以下簡稱“引文分布”）可以直觀地量化一篇文獻的重要性和時效性；施引文獻中的主題演化情況則進一步從語義層面揭示了重大設(shè)施成果的影響，如包含主題領(lǐng)域A的施引文獻的數(shù)量分布與其他主題領(lǐng)域的施引文獻所組成的引文分布，共同表征著重大設(shè)施成果對主題領(lǐng)域A發(fā)展的不同影響類型。

圖1 重大設(shè)施成果對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響機制模型

基于上述分析，按照“獲取文獻數(shù)據(jù)—抽取主題強度—定義影響類型—提出類型判別指標—形成判別條件—構(gòu)建三維戰(zhàn)略坐標—應(yīng)用”的分析路線展開研究（如圖2 所示）。

圖2 重大設(shè)施成果對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的影響分析路線

2.2 技術(shù)方法與研究對象

抽取能體現(xiàn)文獻核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞，以及劃分有效主題是整個工作的基礎(chǔ)。目前應(yīng)用廣泛的關(guān)鍵詞抽取算法有TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）、TextRank 算 法、LDA（Latent Dirichlet Allocation）主題模型等。以上算法的應(yīng)用廣泛，如周寧等［11］利用TextRank 算法抽取關(guān)鍵詞，趙曉平等［12］利用TF-IDF 方法結(jié)合詞向量抽取關(guān)鍵詞并聚類主題，顧益軍等［13］、寧建飛等［14］將LDA 主題模型和TextRank 算法、Word2vec 模型結(jié)合抽取關(guān)鍵詞。

關(guān)鍵詞抽取是主題抽取流程的其中一步，后續(xù)仍需對抽取到的關(guān)鍵詞進行識別并劃分有效主題。以上方法中，LDA 主題模型可得到分類后的主題（需人工解讀）和對應(yīng)的關(guān)鍵詞，TF-IDF 和TextRank算法僅能用來抽取關(guān)鍵詞，對于主題的識別還需要結(jié)合其他（聚類）算法。不過，上述方法存在多種問題，如TF-IDF 會把在不同文檔中同時出現(xiàn)的關(guān)鍵詞篩選掉，而這明顯是不合理的；TextRank 算法需要構(gòu)建詞圖以及進行迭代計算，整體速度較慢，且效果并不顯著優(yōu)于TF-IDF 方法；LDA 主題模型本質(zhì)上是基于統(tǒng)計的算法，它能給出主題-關(guān)鍵詞間的共現(xiàn)，但在語義層面依賴于人工干預(yù)。此外，在主題確定方面，即使有多種方法（文本聚類、困惑度、貝葉斯模型等）來協(xié)助選擇主題數(shù)量，但模糊性仍然較大。基于以上考慮，本研究提出一種更為直接的主題抽取算法。

2.2.1 基于模式匹配的主題抽取法

對于關(guān)鍵詞抽取，由于作者書寫習(xí)慣的不同、單詞含義的多樣性以及行文結(jié)構(gòu)的變化，將文檔中的周邊共現(xiàn)詞作為一個關(guān)鍵詞整體更為合理。所謂模式匹配，就是給定一個（文本）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后在全部數(shù)據(jù)中找出與該數(shù)據(jù)相同的內(nèi)容。例如，將詞組“standard model”作為給定數(shù)據(jù)考慮共現(xiàn)詞的模式匹配時，如果文本中出現(xiàn)“standard abc model”“abc standard of model xyz”等形式時，也會被判定為匹配成功，其中，“of”一般作為停用詞；“abc”“xyz”為不影響語義結(jié)構(gòu)的其他單詞或停用詞。本研究使用的基于模式匹配的主題詞抽取法具體步驟如下：

（1）讀取一定數(shù)量的施引文獻關(guān)鍵詞，采用專家判讀法進行分類整合成主題詞，每個主題詞下包含一系列關(guān)鍵詞組成關(guān)鍵詞庫。

（2）對所有施引文獻的題目、摘要和關(guān)鍵詞進行詞頻統(tǒng)計，將詞頻較高的單詞定義為保留詞。對保留詞及其周邊共現(xiàn)詞與關(guān)鍵詞庫進行模式匹配，若匹配成功，則無新主題元素產(chǎn)生；若未能完成匹配且詞頻模式強度較高，則將此類共現(xiàn)詞模式保留并構(gòu)建新的主題詞。所有主題詞及其對應(yīng)的關(guān)鍵詞庫統(tǒng)稱為主題詞庫。

（3）將施引文獻按發(fā)表年份進行時間切片，對每篇論文的題目、摘要和關(guān)鍵詞進行模式匹配，將匹配出的主題詞按年份合并，遍歷文獻數(shù)據(jù)中的所有文檔后，便得到了所需的歷年主題及其強度。

通過以上步驟，構(gòu)建了一套適用于高能物理領(lǐng)域的主題詞庫，并編寫了基于模式匹配的主題抽取算法。

2.2.2 研究對象

用于粒子物理實驗的對撞機是具有重要戰(zhàn)略地位的科技基礎(chǔ)設(shè)施。為了使研究更具針對性，研究對象的選擇基于以下幾方面考慮：（1）目前仍在運行；（2）包含目前世界上最先進的對撞機；（3）包含中國的對撞機；（4）與中國對撞機有對比性；（5）對未來規(guī)劃有參考意義。最終選擇的研究對象包括歐洲的大型強子對撞機（LHC）、中國的北京正負電子對撞機（BEPC）以及日本的非對稱正負電子對撞機（KEKB）1）（以下簡稱“樣本”），其中，LHC 是目前在運行的、全球最先進的對撞機；BEPC其與BEPC 都屬于電子對撞機，對撞能量接近、研究領(lǐng)域有所交叉，具有可對比性；LHC 和KEKB 分別是目前對撞能量最大和亮度最高的對撞機，二者有部分交叉的研究領(lǐng)域，對中國未來的重大設(shè)施規(guī)劃具有一定參考意義。參考陳和生等［15］、Belleii［16］和肖振軍等［17］的研究，整理匯總了樣本對撞機的部分信息（如表1 所示）。

表1 樣本對撞機部分主要信息

2.3 影響類型的定義與判別

2.3.1 類型定義

所謂設(shè)施成果影響類型，分類標準來自于設(shè)施成果對學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展所起的不同作用。一個領(lǐng)域的完整生命周期可分為醞釀、增長、繁榮和衰落等4個階段，對于一個設(shè)施成果而言，其可能會令一個領(lǐng)域繁榮發(fā)展，可能會使之衰落，也可能會出現(xiàn)在成果發(fā)表幾年后又對該領(lǐng)域發(fā)展起到支撐作用的情況（如“睡美人”文獻）。專用型重大設(shè)施（對撞機）的成果展現(xiàn)是真實的實驗結(jié)果，因此可以排除負面的施引原因（即施引文獻是為了反駁而引用）；余下的則是正面（成果有用）和中立（僅作提及）的引用。

從引文分布和主題強度演化趨勢出發(fā)，在ISI Web of Science 數(shù)據(jù)庫中下載LHC 的ATLAS、CMS、ALICE、LHCb實驗組、KEKB的Belle實驗組、BEPC的BES實驗組發(fā)表的成果文獻。為了滿足影響類型判別的分析需求，需要確保到2020 年年末時引文分布和主題詞強度的演化至少經(jīng)過了4 年，以達到判別所需的最低年份數(shù)要求，篩選了2016 年前發(fā)表的成果文獻數(shù)據(jù)（見表2）。此外，對成果文獻的引文分布及施引文獻的主題強度演化進行多輪實驗分析后發(fā)現(xiàn)，強度大于40 的施引文獻主題能形成較為穩(wěn)健的演化曲線，而滿足該強度的成果文獻的被引數(shù)幾乎全部在100 以上，因此，將分析范圍限定在2016年前發(fā)表的、被引數(shù)大于100的成果文獻中（本研究稱之為“高被引文獻”）。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，可供分析的成果文獻的施引文獻共有82 070 篇，從中抽取了931 個主題，以此歸納總結(jié)了重大設(shè)施成果的4 種影響類型（見表3）。數(shù)據(jù)采集時間為2021 年2 月15 日。

表2 樣本各實驗組產(chǎn)出文獻主要指標

表3 重大設(shè)施成果的4 種影響類型

2.3.2 判別條件

從表3 可以看出，類型1 和類型2 的影響更為持久，它們之間最大的區(qū)別在于重大設(shè)施成果價值凸顯時間的早晚；類型3 和類型4 則與成果價值的持續(xù)性和重要性緊密相關(guān)。如類型3 可從類型1、2退化而來，即當高影響的重要性不夠、后期突出影響的持續(xù)性或重要性不足時，將其歸為類型3；類型4可從類型1、3 退化而來，即當高影響的持續(xù)性不夠，或一般影響的重要性不足時，將其歸為類型4。參考李凌英等［18］的做法，用重大設(shè)施成果價值凸顯時間（以下簡稱“凸顯時間”）代表施引文獻中主題強度達到年度最大值時距離成果文獻發(fā)表的年數(shù)。

表4 樣本成果價值持續(xù)參數(shù)

進一步提出面積差值法（見圖3）來判定比值整體是否滿足價值持續(xù)性。圖3 中橫坐標的“年份”表示距Sij(H)出現(xiàn)后的年份數(shù)，縱坐標的“比值”對應(yīng)表4 中的參數(shù)值。D1表示表4 中第2 列參數(shù)連接形成的折線與坐標軸上部所圍區(qū)域的面積，即陰影部分，D2、D3、D4同理。D(t)表示待判定的區(qū)域面積，即虛線與坐標軸上部所圍區(qū)域，其中t表示所在年份。面積差值法判定的數(shù)學(xué)形式為：

圖3 樣本成果價值的比值區(qū)域

式（2）中：參數(shù)0.15 為分析總結(jié)后得到的經(jīng)驗數(shù)據(jù)。

根據(jù)是否滿足式（1），可影響類型1 和類型2進一步劃分為4 種類型（見表5）。

表5 重大設(shè)施成果價值持續(xù)條件與影響類型

以上主要圍繞主題強度的演化過程判別重大設(shè)施成果影響類型，若是僅考慮主題強度演化很容易因為不同主題間的數(shù)據(jù)量差異而帶來誤判，所以結(jié)合考慮引文分布很有必要，否則主題強度很高但持續(xù)性較低的重大設(shè)施成果影響可能會被誤判為類型3 或類型4，而強度較低的主題卻很可能由于整體波動性較小而被誤判為類型1。一篇關(guān)于重大設(shè)施成果的文獻一般會涉及多個主題領(lǐng)域，其中受影響較大的領(lǐng)域會集中且有目的地引用該成果，塑造了引文分布的整體走勢；受影響不太顯著的領(lǐng)域則會相對隨機地出現(xiàn)在施引文獻中。綜合考慮主題強度與引文分布的演化模式，有助于對重大設(shè)施成果的影響類型進行合理分類，為此，本研究提出“價值重要性”的概念，以主題強度和引文分布趨勢的相關(guān)系數(shù)衡量，并利用Pearson 系數(shù)對二者演化趨勢的相關(guān)程度進行度量，形式如下：

2.3.3 三維戰(zhàn)略坐標

基于上述分析，可形成系統(tǒng)判別設(shè)施成果影響類型的三維戰(zhàn)略坐標，其中凸顯時間、持續(xù)性、重要性分別是3 個維度的判別指標。圖4 給出了三維戰(zhàn)略坐標的二維表示，其中橫坐標原點為0.15，縱坐標原點為0.80。圓形、方形分別代表價值凸顯時間為設(shè)施成果發(fā)表后的前兩年、3 年及以上年份。圖框中的數(shù)值表示在不同的象限下對應(yīng)的影響類型。

圖4 重大設(shè)施成果價值的三維戰(zhàn)略坐標

3 研究結(jié)果

3.1 影響類型判別

結(jié)合相關(guān)判別條件與圖4 各個象限所對應(yīng)的影響類型，判斷樣本對撞機的6 個實驗組成果文獻影響類型，統(tǒng)計結(jié)果如表6 所示。

表6 樣本各實驗組對應(yīng)的影響類型分布

總體而言，帶來類型1 影響的重大設(shè)施成果文獻數(shù)量最少，且主要集中于ATLAS、CMS 實驗組；ALICE、LHCb 和Belle 實驗組帶來類型2 影響的文獻數(shù)量要多于類型3，而ATLAS、CMS 和BES 實驗組則相反；此外，ATLAS 和CMS 實驗組帶來類型4影響的文獻數(shù)量占比較高，分別達到了39.47%和31.50%，這與另外4 個實驗組有明顯區(qū)別。從4 種影響類型的定義與內(nèi)涵可知，類型1 和類型2 對有關(guān)學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展產(chǎn)生了較為積極正面的影響，由此進一步將類型1 和類型2 命名為“積極類型”，將類型3 和類型4 命名為“一般類型”。各實驗組對應(yīng)的兩種類型分布情況如圖5 所示，可見ATLAS、CMS、BES 實驗組的一般類型數(shù)量明顯多于積極類型；ALICE、LHCb、Belle 實驗組兩種影響類型數(shù)量較為接近。

圖5 樣本各實驗組對應(yīng)的兩種影響分布

分析得到影響類型1 實驗組對應(yīng)的主題情況如表7 所示。

表7 樣本影響類型1 實驗組的對應(yīng)主題

影響類型2 在6 個實驗組都有出現(xiàn)，其中ATLAS 共涉及27 個主題詞，CMS 為31 個，ALICE為11 個，LHCb 為18 個，Belle 為15 個，BES 為7 個。限于篇幅，表8 僅列出了各實驗組對應(yīng)的前10 個主題詞。

表8 樣本影響類型2 所涉及的主題

3.2 成果產(chǎn)出評價

從以上分析可以看出，雖然LHC 的運行時間最短，但其論文產(chǎn)出總量大幅領(lǐng)先于其他兩個重大設(shè)施；即使將其包括的4 個實驗組分開來看，LHC 的產(chǎn)出效率也有明顯優(yōu)勢。在高被引論文占比方面，KEKB 的Belle 實驗組的表現(xiàn)稍微優(yōu)于LHC 中的ATALS、CMS 實驗組，明顯優(yōu)于與其研究領(lǐng)域相一致的LHCb 實驗組。在主題抽取方面，對比ALICE和LHCb 發(fā)現(xiàn)，雖然LHCb 對應(yīng)的施引文獻數(shù)（6 933篇）遠小于ALICE（10 242 篇），但從LHCb 的施引文獻中抽取到的主題數(shù)量（104 個）明顯多于ALICE（77 個）。此外，Belle 實驗組在高被引論文占比與數(shù)量方面都要明顯高于LHCb 實驗組，但從二者相應(yīng)的施引文獻中抽取的主題數(shù)卻無顯著差別，表明LHCb 實驗組的成果可能更具廣泛影響，在文獻數(shù)量不占優(yōu)勢的前提下也能影響到足夠多的領(lǐng)域主題數(shù)。

從影響類型分布可以看出，ATLAS、CMS 實驗組的成果在影響領(lǐng)域發(fā)展方面占有數(shù)量上的絕對優(yōu)勢。在不同影響類型的分布方面，影響類型1 集中出現(xiàn)在LHC，表明LHC 對促進學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展具有重要作用。ATLAS 和CMS 是LHC 最為先進與核心的兩個探測器，它們具有同樣的探測目標，研究領(lǐng)域為希格斯物理、高能標下的新物理等，由于世界上沒有同等能量量級的對撞機，因此這兩個實驗組之間相互補充和相互驗證；在影響類型方面，二者帶來的影響類型4 的比例明顯高于其他實驗組，一個可能的解釋是雖然它們的論文產(chǎn)出十分高效、成果影響范圍廣，但至今只有少數(shù)具有真正促進學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的價值。在成果產(chǎn)出量與全類型的影響數(shù)量方面，ATLAS 和CMS 實驗組均取得了顯著成效，為學(xué)科領(lǐng)域開疆拓土起到了重要作用。ALICE 是在LHC 上進行重離子對撞實驗的探測器，其主要研究對象為夸克膠子等離子體，后者是宇宙大爆炸之初富集的物質(zhì)形態(tài)。值得注意的是，從圖5 可以看出，ALICE 是唯一一個帶來積極影響類型多于一般影響類型的實驗組。由于ALICE 對應(yīng)的主題抽取數(shù)量較少，本研究推斷ALICE 實驗組成果所影響的領(lǐng)域主題較為集中，且有效推動了這類領(lǐng)域的發(fā)展。LHC的LHCb 探測器和KEKB 的Belle 探測器都側(cè)重于B物理、CP 破壞等研究，其對應(yīng)的影響類型分布也表現(xiàn)出了明顯的一致性，特別是在積極影響類型和一般影響類型的占比方面二者差別較小，本研究推斷比起設(shè)施參數(shù)，設(shè)施成果的影響表現(xiàn)與其研究領(lǐng)域更相關(guān)。

而中國的BEPC 在成果產(chǎn)出方面與其他設(shè)施有較大差距。當然，考慮到設(shè)施建設(shè)年代、投入資金、工程參數(shù)等方面，這種比較并不公平但仍有參考意義。BEPC 是專注于粲物理研究的國際領(lǐng)先的對撞機，不過由于能量參數(shù)的限制，其所研究的領(lǐng)域并不廣泛。拋開成果的數(shù)量，從圖5 可以發(fā)現(xiàn)，BES 實驗組對應(yīng)的積極影響類型比例與CMS 實驗組十分接近，而無論是研究領(lǐng)域還是設(shè)施參數(shù)，BEPC 和LHC 都相差巨大，因此上述的比例接近情況值得后續(xù)研究。與BEPC 相比，LHC 的運行時間并不長，且在LHC之前沒有對撞機能開展TeV 量級的實驗工作，因此，依賴于ATLAS 和CMS 進行的實驗也遠沒有BES 的成熟。換言之，在ATLAS、CMS 上開展的希格斯物理、新物理等領(lǐng)域研究還有很大的發(fā)展空間，BES 在粲物理、tau 輕子等領(lǐng)域或許還會有新的重要發(fā)現(xiàn)，但相對來說或許已發(fā)展到了較為成熟的階段。結(jié)合圖5 的比例情況，本研究推斷：一個領(lǐng)域的發(fā)展階段可以通過設(shè)施成果在領(lǐng)域內(nèi)的影響類型比例來估測。同時，CMS、ATLAS 所探索領(lǐng)域還有許多仍未解決的問題，結(jié)合以上分析可知，類似的影響類型比例情況或許體現(xiàn)了探索這些領(lǐng)域的困難程度。此外，還有一種可能便是該比例情況體現(xiàn)了設(shè)施的運行水平。不過，鑒于本研究認為重大設(shè)施成果的影響表現(xiàn)與研究領(lǐng)域更為相關(guān)，因此暫不能草率地通過此指標來評判設(shè)施的表現(xiàn)。

4 結(jié)論與討論

本研究通過結(jié)合文獻數(shù)據(jù)中的引文分布和主題強度演化過程，探究了LHC、KEKB、BEPC 等重大設(shè)施的論文產(chǎn)出、聚焦主題領(lǐng)域等情況，定義了重大設(shè)施成果的不同影響類型，形成了判別重大設(shè)施成果影響類型的三維戰(zhàn)略坐標。基于以上結(jié)論，為促進中國重大科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮對學(xué)科領(lǐng)域的基金影響，提出以下建議：

（1）提高現(xiàn)有設(shè)施運行與科研效率，充分發(fā)揮設(shè)施性能潛力。中國的BEPC 已建成運行了30 余年，雖然在2009 年之前取得了幾項國際領(lǐng)先的重要成果，但成果總量較低；2009 年完成性能升級后，成果產(chǎn)出量穩(wěn)步上升，2013 年發(fā)表了影響力最高的一篇論文。可見，科研進步是點滴推進的，量變可引起質(zhì)變。中國目前僅有BEPC 一個對撞機，在當前客觀環(huán)境下，為了持續(xù)提升中國在高能物理領(lǐng)域的總體水平，需要充分發(fā)揮BEPC 對撞機的最高性能，提高重要成果產(chǎn)出效率。

（2）建設(shè)世界領(lǐng)先的重大設(shè)施，提升中國科技水平與領(lǐng)域內(nèi)影響力。作為世界上最先進的對撞機，LHC 的科技水平、綜合實力、成果數(shù)量與質(zhì)量等方面都遠超其他同類設(shè)施，即使在物理領(lǐng)域外，它的知名度與影響力也是其他設(shè)施所不能匹敵的。在后LHC 階段，目前世界上已有多個關(guān)于未來對撞機的提案，其中，中國科學(xué)院高能物理研究所于2018 年發(fā)布了環(huán)形正負電子對撞機（CEPC）的概念設(shè)計報告［20］。30 多年前，中國在規(guī)劃建設(shè)BEPC 時受到了資金等多種因素的限制，但如今的中國有足夠?qū)嵙ㄔO(shè)世界領(lǐng)先的新設(shè)施，可以預(yù)見，隨著未來更多重大科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)運行，中國多個領(lǐng)域的科技水平與影響力會實現(xiàn)大跨越。

（3）發(fā)掘具有優(yōu)勢前景的研究領(lǐng)域，緊盯領(lǐng)域前沿的同時做到多面推進。KEKB 和LHC 各自都有明確的物理目標，其中，KEKB 是為了驗證CP 破壞，LHC 要尋找希格斯粒子；同時，基于設(shè)施應(yīng)用的相關(guān)學(xué)者獲得了諾貝爾物理學(xué)獎［21］。從KEKB 的建設(shè)經(jīng)驗可以看出，發(fā)掘具有良好前景的重要領(lǐng)域、做好多領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展是推動研究領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵。

（4）進行專業(yè)的第三方評估，推動未來合理布局。重大設(shè)施伴隨著高投入、高風險，在第三方對其開展系統(tǒng)評估時，需要進行廣泛全面、更為專業(yè)深入的分析，有助于推動未來設(shè)施的合理規(guī)劃和布局。

然而，本研究中并未對LHC 的ALICE 實驗進行同類對比分析，且由于主題演化趨勢的多樣性與復(fù)雜性，很難以一種機械的方式涵蓋所有演化情況，所以今后可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等更智能的方法來判別影響類型。

注釋：

1）KEKB 已于2018 年升級為SuperKEKB，為了行文的簡潔統(tǒng)一，本文中稱之為“KEKB”；BEPC 也已升級為BEPCII，本文中稱之為“BEPC”。