多样性和凝聚性：国内高校自主设置交叉学科的结构特征

摘要： 为深入挖掘国内高校自主设置交叉学科的结构特征，基于教育部公布的交叉学科相关数据，测算交叉学科的多样性和凝聚性。研究显示：我国高校绝大部分学科产生交叉现象，社会科学等领域的交叉学科跨度较大，计算机科学和管理科学等学科作为支撑学科在交叉学科设置中作用突出。交叉学科集中于智能工程、生命医学、材料信息、政治经济和历史文化五大领域，未来可能在科技人文和社会治理领域涌现新兴交叉学科。高校应重视交叉学科多样性结构和凝聚性特征，完善交叉学科战略规划，加强顶层设计，有组织地分类推进交叉学科建设。

关键词：交叉学科；交叉学科结构；多样性；凝聚性；社会网络分析

中图分类号：G640      文献标识码：A 文章编号：1672-0717（2023）01-0035-13

一、引言

交叉学科是学科交叉领域知识体系化的结果，对于培养高层次复合型人才具有重要意义。“领域交而科研兴”[1]，重大原始的科技创新经常产生于学科交叉领域。为激发高校发挥积极性和主动性用好学科交叉融合的“催化剂”，发展交叉学科已经列入诸多教育、科技政策中的系统擘画。2009年国务院学位委员会和教育部印发《学位授予和人才培养学科目录设置与管理办法》，规定研究生学位授予单位具有作为二级学科的交叉学科自主设置权。2021年《交叉学科设置与管理办法（试行）》出台，规定了作为一级学科的交叉学科设置管理程序。2022年《研究生教育学科专业目录》颁布，增设了交叉学科门类，规定了相关学科门类和专业类别的设置管理程序。政策红利促进了高校自主设置交叉学科的迅速发展，2022年全国207所院校自主设置了729个按照二级学科管理的交叉学科①。

学科结构可以反映学科体系基本内容和特征，体现学科知识的有机构成，反映知识体系的内在逻辑[2]。把握交叉学科结构特征和发展规律能有效促进交叉学科建设。如相较于数学和物理等学科严密性的知识结构，平克发现医学、生物学和环境科学对交叉介入具有更高的开放程度[3]，波特和罗福尔斯提出学科交叉主要生发于多个学科结构边缘[4]，李钢和汤仲胜认为学科专业目录的结构影响交叉学科发展[5]。

目前，由国家统计公布的高校自主设置交叉学科，是国内高校依据学科专业目录所建立的一级学科及其支撑形成的交叉学科，它们不仅属于一种学科的授权建制（具有规范性），而且蕴含了学科的结构信息（具有科学性）。鉴于此，本研究以制度化的交叉学科为研究对象，通过分析高校自主设置交叉学科及其支撑学科的数据，力图揭示交叉学科的支撑学科构成特征和网络结构。拟解决的核心问题包括：一是哪些一级学科属于交叉学科的重要支撑学科，支撑学科之间有何相互关联？二是哪些一级学科容易交叉，哪些学科目前尚未产生交叉，是否存在交叉的可能？

二、交叉学科结构测度的理论与方法

交叉学科是多个学科或者知识团体信息、概念和理论等的统合[6]，核心是知识的整合[7]（P117-147），是多个学科相互渗透、融合形成的新学科[8]，属于一类复杂的知识体系。

交叉学科以其特有的内涵特征——多学科融合生成新知识领域，使得交叉学科的结构具有一定的复杂性和纵深性。一方面，每一个交叉学科领域都涉及相关支撑学科，这些学科构成了交叉学科的内部结构，形成一种创新的知识组织形式和交叉样态，揭示了交叉学科的知识跨度或者知识交叉程度[9]。另一方面，不同交叉学科具有相同的支撑学科而产生了一定程度的联系，说明了学科知识之间的融合或合作程度，反映了交叉学科知识体系整体或者局部的学科知识整合情况。学科多样性和学科凝聚性是考察交叉学科结构的重要维度和测度分析的重要内容。

（一）交叉学科结构的多样性

多样性概念来自生物科学[10]，代表生态系统物种丰富性，体现生态群落的生命活性和可持续性。戈麦斯认为，多样性是系统结构的重要属性，并将多样性引入交叉学科测度[11]。交叉学科的多样性说明知识融合和知识创新的程度，揭示出学科交叉的本质内涵。斯特林提出了交叉学科多样性的内涵体系，为交叉学科结构研究奠定了必要的理论基础[12]。概而言之，多样性是指在交叉学科或者多学科互动系统中，研究主体的知识背景、研究对象的概念体系、研究方法和工具属于某一种学科分类体系中的不同类别，具有丰富度、均衡度和差异度三个维度，分别揭示了支撑学科类型的数量、相似程度和支撑学科的均衡性[13]。基于多样性相关理论，科学计量学领域的学者提出一系列交叉学科结构测度指标。如考察学科均衡性的Integeration Index整合度指标[7]（P117-147），关注学科相似度的Rao-Stirling Diversity非参数多样性指标，侧重学科差异性的Hill改进型多样性指数[13，14]。张琳等进一步优化Rao-stirling和Hill指标[15]，提高了测量的可操作性，扩大了应用范围。雷德斯多夫将其命名为TD（True Diversity）指标[16]：

n是涉及学科类别总数，Sij是学科类别i和j之间的相似程度，Pi是学科类别i占涉及学科的比例。

（二）交叉学科结构的凝聚性

凝聚性属于网络分析的概念，说明系统内部分元素在多大程度上被一致地连接起来形成集合，体现出结构稳固的网络关系[17]。学科凝聚性指的是学科之间的聚合程度，揭示学科关系网络的凝聚态特征。不同于众多对交叉学科结构应然状态的逻辑分析，透视多个学科紧密会聚形成网络结构中的凝聚态，能反映在知识融合进程中学科互动的实然状态，利于指导学科交叉实践。例如一所大学中各个学科的知识产出（文献）彼此引证的关系能反映这所大学的学科结构的凝聚性。凝聚性主要考察学科间的相似性，体现了学科交叉融合的紧密程度。罗福尔斯提出凝聚性表现一个系统的密度（类似于丰富度）、强度（类似于平衡度）和差异性的特征[18]。

网络分析已成为凝聚性等知识结构研究的重要方法。雷德斯多夫以中介中心性等网络指标对跨自然科学和社会科学的交叉学科结构进行可视化分析[19]。陈悦、刘则渊通过知识图谱技术，揭示管理学与其他学科之间的交叉结构特征[20]。张琳、黄颖通过期刊引文聚类分析，分析了学科间的交互结构以及渗透和衍生的趋势[21]。

三、研究设计

（一）数据来源

本研究数据来源于教育部公布的国内高校自主设置的交叉学科学位点信息。2020年教育部公布了全国160所高校549个交叉学科[22]，每一个交叉学科均由若干一级学科作为支撑学科。如某高校的信息艺术设计交叉学科，涉及新闻传播学、计算机科学与技术、设计学3个支撑学科。相较于以往通过学术文献引证数据探究学科交叉，研究制度化学科的交叉关联对于打破高校学科专业壁垒和推动学科交叉融合更具意义。一方面，国内高校依托若干一级学科设置的行政院系组织形态制约了学科知识的充分交流；另一方面，学术文献合作和引用关系只是学科交叉融合展现的侧面，而并非全貌。因此，对于近年来公布于众的高校自主设置交叉学科及其支撑学科的信息，在分析方法上应有显著的扩展空间。

（二）研究设计

为分析交叉学科的结构特征，测算交叉学科的多样性和凝聚性，本研究力图设计适切的结构测度指标，并提出潜在学科识别的新方法。目前业界虽有研究热点识别、关键词识别等方法，但也主要是依赖于文献计量，对学科之间的交叉关系识别和判断不足，故本研究将学科之间的交叉关系作为非常重要的研究问题。

首先，我们运用描述统计的方法分析交叉学科的设置整体特征。根据交叉学科的支撑学科属性，结合已有测度结构的方法，本研究拟构建支撑学科的多样性测度指标，以揭示不同交叉学科的差异。

其次，我们构建支撑学科共现网络，探究交叉学科凝聚性特征。不同于期刊文献（引证）网络结构，本研究中的交叉学科并无直接关系，无法形成网络。由此，本研究提出新的研究思路：通过支撑学科的共现关系，研究交叉学科之间的联系。如生物信息学与金融工程学两个交叉学科的联系依托于两者共同的支撑学科（数学）建立。那么，交叉学科网络关系可以转化为支撑学科共现网络关系，前者网络的节点是交叉学科，后者是所涉及的相关一级学科。因此，通过对支撑学科共现矩阵（见图1）的社会网络分析可揭示交叉学科之间的关联（见图2）。

最后，我们通过知识图谱聚类分析，识别出交叉学科较为集中的若干知识区域，即相对成熟的交叉学科领域；通过高中心性-低凝聚性节点过滤等方法，探究未来潜在的新兴交叉学科。

1 .多样性测度的指标设计

TD（Tre Diversity）指标测度方法适用于对文献等知识产品或者生产者的类型多样性分析。其数据一般为“文献（作者）-期刊（机构）-学科类型归属”三层结构，但本研究中数据为交叉学科学位点，具有“交叉学科-支撑学科（自带学科归属）”双层结构。因此，本研究参考TD指标建构逻辑，基于支撑学科属性，设计了新的测度算法，提出适用交叉学科的多样性指标（Interdisciplinary True-diversity，ITD），具体如下：

一个交叉学科有多个支撑一级学科，人文社会科学、自然科学与工程科学为两大部类，设置两个学科之间的相似度①：

pi表示i学科在全部支撑一级学科的占比。那么，多样性指标

；

或        （2）

显然，ITD指标中，Sij代表了差异性，pj代表了均匀性，n体现了丰富度。因为=1，Sij≤1，所以ITD的值域为大于1，值越大，多样性越高。

2. 凝聚性测度的指标设计

交叉学科的凝聚性特征包括通过中心性计算呈现高显示度学科，通过聚类分析识别相对成熟的交叉领域，通过核心-边缘分析等识别潜在交叉学科领域。

中介中心性（Betweenness Centrality）说明支撑学科共现网络中节点的影响力，展现其关联不同学科的能力，揭示其学科跨界性[23]。结构洞与中介中心性的网络特征具有意涵相关性，结构洞效率指标（Efficiency）说明其对其他学科的影响程度。另外，紧密中心性（Closeness Centrality）说明其是否在整个学科体系中有孤立的特征。本研究通过UCinet计算中介中心度、紧密中心度和结构洞效率等指标，综合测量不同学科在交叉学科体系中的作用和分布特征，从而发现高显示度的支撑学科。

聚类分析（Cluster Analysis）是呈现类内的相似性与类间的排他性[24]，相似性是通过网络节点关系，也就是网络密度和强度来测算。交叉学科凝聚性指支撑学科之间的联系程度。本研究依据交叉学科节点属性及相互关联进行凝聚性分析，使用CiteSpace聚类识别相对成熟的交叉学科领域，揭示学科凝聚态特征。

核心-边缘结构（Core-Periphery）分析是结合结构洞指标和中心性指标，判断哪些支撑学科处于网络核心地位，哪些学科处于边缘地位，进而判定是否可以发展出更多学科间联系形成潜在的交叉学科领域。罗福尔斯通过系统元素的多样性和凝聚性分析了系统的融合形态[18]，发现潜在交叉学科领域的特征是学科的高多样性和低凝聚性。所以，那些在支撑学科共现网络中节点之间直接连带少、甚至没有连带的学科，都可能是潜在交叉学科的支撑学科。在本研究中，我们尝试：一是找出在支撑学科共现网络中处在边缘区域，紧密中心度较低的节点，甚至孤立的节点；二是找到没有在交叉学科中出现的一级学科；三是找寻中介中心性很高处在网络核心区域的节点。我们通过三种潜在交叉学科的发现模式，分析潜在的交叉学科研究方向（见表1）。

四、研究发现

（一）交叉学科结构的多样性

1.学科交叉现象广泛出现，高水平学科涉及比例高