科学与科技知识网络中高阶结构的涌现

科学和技术的发展是一个重组过程，新的发现和发明建立在先前的知识之上。然而，关于科学和科技知识如何发展并凝聚成更大结构以促成或制约未来突破，人们知之甚少。网络科学近来已成为度量知识结构与动态的框架。尽管有用，现有方法难以捕捉底层网络的全局性质，导致关于科学和科技进步本质的观察相互矛盾。我们利用代数拓扑的工具来跨尺度刻画科学和科技知识网络的高阶结构，从而弥合这一方法学鸿沟。我们观察到许多科学和科技领域中知识高阶结构的快速增长。这种增长用传统网络度量无法观测。我们进一步证明，高阶结构的涌现伴随着低阶结构的衰退，且在历史上远超科学和科技合作网络中相应高阶结构的涌现速度。在一定程度上，高阶结构的增加与更好的产出相关，如论文和专利的新颖性与影响力所衡量。然而，在高阶机制下产生的科学和技术其性质似乎也与低阶机制下产生的有质的不同，前者表现出更大的语言抽象性以及更强的依托先前知识流的倾向。