作者：乔利利1,2 贺云帆3 赵星2,4,5
作者单位：1. 复旦大学发展研究院；2.复旦大学国家智能评价与治理实验基地；3.复旦大学国际关系与公共事务学院；4.复旦大学大数据研究院；5.复旦大学计算与智能创新学院
摘要：人工智能正重塑人文社会科学的知识生产方式，但其如何影响学科关联模式，仍缺少系统实证。本文以Web of Science收录的人工智能相关人文社会科学文献为样本，采用BERTopic识别研究主题，构建了“学科-主题”交叉融合测度框架。进一步通过测度主题扩散度、主题共享强度、主题均衡度、学科间同质性指数、学科主题偏向性指数和学科共现指数，研究学科-主题的组合互动模式。结果发现，人工智能驱动的人文社会科学研究并非简单的阶段替代，而是在延续中形成技术赋能、场景嵌入、认知影响与人机共生议题共同演化的主题结构。二模网演化表明，存在强边界拓展学科和强边界保持学科的典型分化特征。此外，人工智能一定程度上促进了学科之间从隐性关联转向显性共现，但仍有大量可探索的学科关联方向。
关键词：人工智能;主题识别;学科交叉;二模网;知识耦合
来源期刊：图书馆建设
基金资助：国家社会科学重大项目“人工智能颠覆性应用的社会影响与信息治理研究”成果之一，项目编号：23&ZD224； 上海市超级博士后资助计划、国家配套博士后资助计划研究成果，项目编号：GZC20230537
专辑：社会科学Ⅱ辑;信息科技
专题：社会科学理论与方法;自动化技术;图书情报与数字图书馆
分类号：C1;TP18;G353.1
在线公开时间：2026-07-09（知网平台在线公开时间，不代表文献的发表时间）
收录数据库：CNKI
