迈向学者涌现性认知发展的形式化与可视化框架

理解研究人员在学术界发展过程中的认知演化是一个重要但复杂的问题，这类问题通常需要开发模型来进一步理解该领域的复杂性。我们在本文中探讨的研究问题是如何有效地对多产研究人员的这种时间性认知心理发展进行建模。我们针对该问题提出的解决方案基于这样一个观察：研究人员的学术进展和显著性与其同行评审出版物的引用计数的逐步增加相关联，这种引用计数使用 Hirsch 指数等指标进行量化。换言之，我们提出使用学者引用指数的函数来量化学者认知的年度认知增量，从而将该指数视为学者认知发展的离散近似的指标。使用经过验证的基于智能体的建模（这是我们先前工作中提出的范式，即认知基于智能体的计算框架），我们以时间认知水平网络（TCLN）模型的形式，为这种认知演化提供了形式化以及可视化的基于智能体的复杂网络表示。作为该方法有效性的证明，我们展示了使用历史引用数据对模型进行的验证。