超越共同作者：交通研究中的语义结构与幽灵合作者

我们构建了交通研究的语义-结构图谱，基于120,323篇1967至2025年间发表于34个同行评议期刊的论文，规模是Sun和Rahwan（2017）共同作者研究的约一个数量级且跨越一个十年。我们使用OpenAlex和Crossref作为开放、CC0许可的数据源，通过OpenAlex作者ID、ORCID记录和手动别名解析解决作者身份，并使用SPECTER2嵌入每篇论文，结合Arora风格的白化、概念TF-IDF和venue线性判别投影。我们在此基础上报告了三项发现。首先，Leiden算法对作者级别的语义k近邻图 yields 23个主题社区，仅与172个共同作者社区呈弱一致（归一化互信息$0.23$），为一个既不单独编码又能预测的层次提供了空间。其次，结合两种边类型的所有Leiden分区恢复181个社区，定位了合作结构与主题结构脱节的地方。第三——本文的核心方法贡献——我们定义“幽灵合作者”，即在共同作者图中距离≥3跳的top-K语义邻居对，并通过时间持有测试（训练截止2019）表明，幽灵配对在2020-2025年间以20-33倍的速率成为真实共同作者，最高与最低相似性组之间呈68倍的单调梯度。所有制品均作为活的、可复现的网络图谱发布于https://choi-seongjin.github.io/transport-atlas/。