本文解释了基于元科学研究最新动向的科技政策中非连续创新的评估方法。
主要观点
1. 使用破坏性指数（Disruption Index）的评估方法
- 2019年由芝加哥大学团队开发并发表在《自然》杂志上的指标
- 通过将后续论文分为三类（仅引用目标、同时引用、仅引用参考文献）来计算
- 完全破坏性的论文D=1，深化型论文D=-1
- 沃森和克里克的DNA结构论文（D=0.96）、曼德尔布罗特的分形论文（D=0.95）等获得高评价
2. 日本研究的非连续度评估
- 被引用次数最高的是赤池弘次的"赤池信息准则（AIC）"论文，被引用4.8万次
- 非连续度最高的是藤岛昭的"光催化"论文，D=0.998，数值极高
- 丰田汽车的"丰田生产系统和看板方式"D值也很高
- 田村浩一郎教授的MEGA系列虽然被引用次数多，但非连续度低（深化型）
3. 使用新颖性（Novelty）的评估方法
- 补充非连续度"只能评估旧研究"的弱点
- 领域配对首次出现：评估前所未有的新领域组合
- 领域配对距离：评估组合的稀有程度
- 词汇配对首次出现和距离：从论文摘要的词汇组合中测量新颖性
4. 作为政策工具的实践应用
- 英国计划举办"元科学新颖性指标挑战赛"
- 奖金30万英镑（约6000万日元），由爱思唯尔公司、兰德研究所等共同主办
- 期待用于重点领域设定和风险分析
- 重要的是认识到定量指标的局限性，并与定性评估相结合
文章得出结论，虽然这些定量评估方法能够早期捕捉技术的非连续性和新颖性，并可用于有效的政策制定，但需要考虑其局限性进行适当的运用。