科学文献中分歧的调查研究

分歧对科学进步至关重要。然而，科学中分歧的程度、其随时间演化以及发生分歧的领域仍鲜为人知。利用大规模英文科学文本集合，我们开发了一种基于提示短语的方法，以在超过四百万篇科学文章中识别分歧引文实例。使用该方法，我们构建了2000–2015年间跨科学领域的分歧指标。与黑箱文本分类方法不同，我们的框架透明且易于解释。我们揭示了分歧的学科谱系：社会科学中分歧较高，而物理与数学中分歧较低。然而，细致的学科分析显示了子领域间异质性，揭示了局部学科文化与分歧认识论特征的重要性。文章层面分析揭示了科学中显著的分歧事件，并说明方法论人为因素如何混淆科学文本分析。这些发现增进了对分歧的广泛理解，并为未来研究理解科学进步背后的关键过程奠定基础。