【CSET】与新兴技术趋势保持同步-使用大数据通知规划

近日，Center for Security and Emerging Technology（CSET）发布了一份名为《Staying Current with Emerging Technology Trends: Using Big Data to Inform Planning》的报告。这份报告主要探讨了如何利用大数据和人工智能技术来识别科技发展的新趋势，以及如何将这些技术应用于实际规划中。报告提出了一种人机协作的方法，通过系统地识别研究发展来帮助组织保持对新兴技术的了解。报告中包含了丰富的数据分析、案例研究和专家建议，为决策者提供了宝贵的信息和洞见，以帮助他们在新科技的浪潮中保持领先。

在当今这个信息爆炸的时代，决策者们面临着一项艰巨的任务：如何紧跟新兴科技研究的步伐。许多人寄希望于大数据和人工智能（AI）技术，希望能够实时识别甚至预测科研发展和革命。然而，报告《与新兴技术趋势保持同步：使用大数据通知规划》指出，仅凭数据本身并不能预测科学革命。但是，通过分析数据来跟上或稍微领先于新技术的发展，仍然具有重要价值。

报告提出了一种人机协作的方法，系统地识别对组织而言重要的研究进展。这种方法首先识别组织发表的论文，然后利用这些论文在CSET科学地图上找到研究集群，该地图根据引用模式将全球学术文献聚集成不同的集群。接着，根据我们认为表明重要研究活动的元数据选择一个子集的集群，并将这些选定的集群分享给专家，并促进关于研究及其对组织的潜在影响的讨论。

报告中提到的CSET合并语料库包含了超过2.59亿篇来自全球的科学出版物。这些出版物来自不同的数据库，如Clarivate的Web of Science、OpenAlex、the Lens、Semantic Scholar、arXiv和Papers With Code，以及有关个别出版物的元数据，包括作者隶属机构、资助机构和引用次数。这些集群通常在论文共享共同研究主题时出现，尽管它们可能因其他原因通过引用而连接。CSET的ETO科学地图包含了近87,000个可供分析的集群。

报告中的方法论包括五个步骤：首先是识别组织发表的或与组织相关的论文集；其次是在ETO科学地图中找到包含这些论文的集群；第三步是分析选定研究集群的元数据；第四步是选择并准备信息，以便专家审查和讨论；最后一步是使用这些集群促进与具有相关专长的个人的讨论。

在寻找与组织相关的研究集群时，报告选择了一组被假定为相关的论文，因为它们是由组织本身发表或资助的。这种方法可以支持大型机构进行和资助研究的分析，例如国家卫生研究院（NIH）、科技公司或大型非营利研究实验室。

报告中的一个关键发现是，某些集群可能包含许多来自初始集的论文，而其他集群只有少数。一些初始集的论文可能在集群内被频繁引用，或者本身就是被高度引用的论文，而其他论文在集群内的引用链接较少。一些初始集的论文可能被其他集群的论文引用，而其他论文则仅被其自己的集群内的论文引用。

报告中特别关注那些包含国防部附属论文的核心或高度引用的集群，以及那些被认为是知识转移的集群，这表明研究可能正处于新应用或产品的边缘，或正在积极贡献于新应用或产品。报告选择了最近五年内发表论文最多的集群（称为“增长”）和那些似乎正在向其他集群转移知识的集群（称为“出口活动”）。

报告的结论和未来应用表明，通过分析和呈现给专家的数据，促进了一种新的讨论，因为它为专家提供了新的研究领域，并提醒他们注意最近的研究成果。这种方法不仅对国防部的研究集群分析有用，还可以应用于其他领域，例如使用医疗机构的论文集合来调查AI在医疗保健中的新兴应用。

这篇文章的灵感来自于《与新兴技术趋势保持同步：使用大数据通知规划》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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