《表1 基于全部论文、高被引论文和高被引作者论文所识别的爆发词比较》

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《共词分析预测研究前沿的表面效度研究:基于自然语言处理》

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在科学计量领域，研究前沿的预测一般通过“爆发词探测（Burst detection）”的方式进行。本研究选用了Sci2进行了爆发词的探测，并针对全部论文、高被引论文和高被引作者分别形成3个前沿集:针对全部论文的前沿集Ι，针对高被引论文的前沿集Ⅱ和针对高被引作者的前沿集Ⅲ。表1显示了3个前沿集中不同分析单元（题名、摘要、关键词和全文）前5位的爆发词。横向比较来看，不同分析单元在研究前沿预测方面都存在着一定的效度风险，具体表现在，无论在哪个前沿集上，基于题名、摘要、关键词和全文而识别的前5位的爆发词差别都比较明显。例如，基于全部论文探测到的爆发词中，只有“群落”和“生境”两个词在4个分析单元上都被探测出。而在基于高被引论文和高被引作者所探测到的爆发词中，竟没有一个词被4个分析单元都探测为前5位的爆发词。纵向比较来看，在题名、摘要、关键词和全文4个分析单元上，基于3个不同的语料集而探测到的前5位的爆发词也无一能够完全匹配。