学术谱系的起源、现状和发展

杨晓薇，高继平

（中国科学技术信息研究所，北京 100038）

1 研究背景

近年来，随着我国科学技术的大力发展，我国的科学技术研究已从跟跑、并跑、领跑逐渐进入“三跑”并存阶段。在此基础上，通过研究科学家的学术谱系，了解我国科学研究的学术起源、师承关系以及学术演变过程，不仅可以分析不同领域学术传统的特点、优势与不足，还能从学术传承的视角，为我国作为科技后发国在科技人才培养、学科发展与建设上提供支持，这对我国加快建设人才强国与创新型国家具有重要意义。

谱系原意是指关于家族世系、血统关系和重要人物事迹的科学，有助于帮助后人更好地理解事物的起源与演变过程。学术谱系则是由师承关系关联的不同代际学者的学术网络，是记录学术传统的载体。2011 年，中国科协设立了“中国科学家学术谱系研究”项目，通过梳理科学家的学术谱系，能够系统地建立学科传承的基本脉络和相关学科间的相互关系；还原科学技术发展的历史轨迹，找出学科发展的内在规律和演进方法；结合科技发展现实，科学预测学科发展的未来重点和突破方向［1］，推进教育体制改革，促进科技人才成长。

2 学术谱系的起源

2.1 学术谱系的诞生

谱系的研究最早出现在家谱和族谱中，主要通过图文的形式记录以血缘关系为主体的家族发展的重要事迹与变迁。随着社会的发展，谱系研究逐渐深入到自然科学、社会科学各领域的研究之中，由此形成了不同学科之下由学术传承关系连在一起的、不同代际学者所组成的学术谱系。

国外对于学术谱系的研究起源于尼采《道德的谱系》，并在此基础上缓慢发展而来的。最早关于科学家学术谱系的研究出现1979 年，哈里特·朱克［2］在《科学界的精英——美国的诺贝尔奖获得者》一书中，梳理了诺贝尔奖获得者的学术谱系。1992 年，Tyler［3］通过研究生药学家与学术前辈的学术谱系，探讨了生药学科的发展过程。1997 年，美国明尼苏达大学开始了对数学学术谱系的研究，随后在北达科他大学得到了进一步的发展，并获得了美国数学学会的支持。韩国学者Chang［4］梳理了20 世纪以来美国物理学家的学术谱系并出版；Pierre［5］梳理了亚当·斯密以前的经济学学术谱系；物理学家Crum［6］的学术谱系的研究介绍了他的整个学术历程，并且对他的学生进行了梳理。可见，国外学者对于学术谱系的研究虽起步较晚，但涉及的学科较为广泛。对于学术谱系的梳理，既包括以某一领域为研究对象的，还有以科学家为对象的研究。

我国学者对于学术谱系的早期研究，集中于哲学、社会学、情报学等社会科学领域。学术谱系最早出现在《清代浙东学派学术谱系构建》一文中。之后在2009年，乌云其其格等［7］发表的《谱系与传统：从日本诺贝尔奖谱系看一流科学传统的构建》，介绍了一流物理学传统在日本的构建和传承过程,并探讨其成功的原因以及对我国的借鉴意义。2011 年，我国首次召开当代中国科学家学术谱系研究论坛，现任中国国家博物馆馆长的王春法［8］在会上对研究科学家学术谱系的意义和方向做出总结，突出强调研究中国科学家学术谱系的必要性［9］。随后，学术谱系的相关研究进入了蓬勃发展阶段，涉及水稻科学家学术谱系、物理学家学术谱系、力学学科学术谱系等学科，研究包括学术谱系形成与代际关系、学术成就与传承、学术谱系对学科发展的影响等。此外，我国学者也出版了《当代中国科学家学术谱系丛书》，包含了对中国物理学家、化学家、遗传学家、医学家和农学家的学术谱系研究。王春法［8］在《当代中国科学家学术谱系丛书：探究人才规律》中提到的：丛书出版将带动探讨我国科学家学术传承的特点，探讨中国科学家与国外科学家学术谱系之间的区别和联系，探讨国外科学传统的引入与本土研究兴起之间的内在关联，为我国科技发展更好遵循现代科技发展规律和科技人才成长规律，提供思考和借鉴。

2.2 学术谱系的定义

目前学术谱系的表述并未达成统一，国外学者对其表述为“academic genealogy”“scholarly pedigree”“scientific genealogy”和“academic family tree”等；国内大多数学者以学术谱系来表述，除此之外还有学者将其表述为学术秩序和学科谱系。

对于“学术谱系”的概念，不同学者对其理解各不相同。何中华［10］从范式角度对学术谱系进行定义，认为学术谱系是学术共同体所自觉认同的范式在时间上的延续和传递，它是构成学术积累的必要条件。他从内外部两方面论述了谱系形成的条件，内部是指它需要经典、权威、大师的存在，需要学术共同体成员对这些范式在尊重的基础上的自觉认同；外部是指他需要整个文化氛围对传统和永恒之物的捍卫。袁曦临等［11］从学科分类的角度，阐述了近代中国传统学术谱系的演变过程，并解释了“人文科学”“社会科学”和“哲学社会科学”在近代中国语境中被模糊和混淆的概念。大部分学者将学术谱系与学者和师承关系联系在一起，胡化凯教授在首届当代科学家学术谱系研究论坛上提到：科学家的学术谱系是学术“家谱”，反映了一个学科或学术群体中主要成员的血缘关系和传承关系；李昕升等［12］将科学家的学术谱系界定为在继承前人的基础上，通过传承学术内容和学术精神，培养出新一代一流人才群体。韩天琪等［13］将学术谱系界定为由学术传承关系（包括师承关系在内）关联在一起的、不同代际的科学家所组成的学术群体，是学术共同体的重要单元，是科学传统的载体。还有学者对国外的学术谱系进行了研究，周谷平等［14］通过对美国印第安纳大学高等教育研究领域的学者的访谈发现，他们对学术谱系的理解更为宽泛，认为学术谱系与学者个人的学术背景和学术经历有关，具体而言，与所毕业的院校的名声、专业声誉、与一起学习或者工作以及所在的学术共同体有关。综上所述，无论是对于学术谱系的表述还是定义，国内外都未达成一致。但大都以相关学术领域大师为中心，以学缘或地缘为纽带，所产生的学术关系及其学术成就作为研究对象，进行深入分析和挖掘彼此间的学术传承和传承关联间的关系。

3 学术谱系的研究方法

学术谱系的研究，目前是以定性研究为主。通过参考相关文献资料、电子图集、著名学者传记和口述史，辅之以访谈资料获取到更加鲜活的信息，经过归纳、总结出相关学科的发展脉络、特点、趋势与规律。在丁兆君［15］的博士论文中，他通过该方法对中国亚原子物理学家的学术谱系进行了分析，从学者和学术机构两个视角，揭示了中国亚原子物理学家学术谱系与学术传统的源头，并绘制了中国高能粒子物理与理论粒子物理学家的学术谱系图。还有研究者侧重于比较研究，韩天琪等人［13］在《唐敖庆谱系与福井谦一谱系的比较研究》一文中，通过二者对比分析，指出了影响学术谱系发展内外部因素。周谷平等［14］从教育学视角对学术谱系的解读中，他主要以访谈分析为主，他将学术谱系分为三个维度：学术背景、师承关系和学术网络，考察了美国印第安纳大学高等教育研究者对于学术谱系及相关概念和问题的见解。他通过访谈提取的三个维度，也是众多学者在梳理学术谱系中所涉及到的主要问题。程豪杰等人［16］采用扎根理论的方法梳理出了科学家学术谱系繁衍的影响因素，主要包括导师因素、学生因素、谱系建设、学术环境和科研机遇。

除了定性研究之外，部分学者还从科学计量学视角，采用知识图谱的方法对学术谱系进行定量研究。Russell 等人［17］提出了一种计算个人和学术谱系分数的新技术，它以数据为驱动，通过八个指标进行量化，可以识别出学术联系与分支，为了解学术遗产提供了一个更大更深入的平台。在该研究的基础上，我国学者常欢［18］基于文献计量学，采用系统的方法构建了以学术繁衍能力和学术影响力两个维度来研究和评价科学家学术谱系的方法。王双等人［19］从学术背景、学术师承、学术网络三个维度构建分析框架,以图灵奖人工智能领域获奖者履历和学术产出作为数据源开展实证研究，结合履历分析和社会网络分析方法,探讨科技人才成长的一般特征和规律。冯靖雯等人［20］基于诺贝尔化学奖得主Lipscomb 的学术谱系，以核心父辈和子一代为研究对象，利用学术谱系数据库（The Academic Family Tree，见https://academictree.org）提取信息，通过量化研究的方法探究了科学家的师承关系特征。还有一些谱系库为研究学术谱系提供了开展量化研究的条件，但相关研究较少。

此外，还有研究综合了文献计量学、社会网络分析、共词分析等理论和方法，结合可视化技术，分析了科学家的学术谱系的繁衍情况和影响因素［21］。

4 学术谱系的发展

4.1 学术谱系平台的建设

学术谱系平台，一方面是存储着学者个人成就、师承关系、展示学术发展脉络的知识库，另一方面也为学术谱系的研究与发展提供有力的数据、指标、模型和图谱。

国外学术谱系的相关研究起步较早，学术谱系平台的建设也具有一定的规模。目前在互联网平台上出现了一些组织和机构建立的专注于某一学科或多个学科的学术谱系网站，Mathematics Genealogy Project 是数学领域的学术谱系库，该库所提供的学术谱系并未通过图谱的方式展现，而是通过检索某一学者的姓名，页面呈现个人学历信息、导师和学生的信息。The Academic Family Tree（https://academictree.org/）是一个开放整合的学术谱系库，它提供了不同学科科研人员的关系网络信息，通过检索学者所在的名字、机构和地区，可以呈现学术关系图。MPACT 数据库（http://www.ibiblio.org/mpact/mpact.php）提供了一个计算和量化学术谱系的计量指标和学术谱系图，最初该数据库只专注于图书情报学，目前其他学科正在逐步发展，同时它也是ProQuest 唯一可以查询的委员会储存库。

4.2 学术谱系的计量指标

依托MPACT数据库，Russell等人［17］利用MPACT 数据库（http://www.ibiblio.org/mpact）提出了8 个度量学术谱系繁衍能力的量化指标，它作为评估教师学术生产力的一部分，可以用来评价学术谱系繁衍的深度和广度，反映学者的学术活动与联系［22］。具体指标如下表1 所示。

表1 学术谱系计量指标

4.3 基于繁衍能力的学术谱系应用实践

4.3.1 国外学者Thomas J.Galvin 的学术谱系

下面笔者以图书与信息科学领域的学者Thomas［23］的学术谱系为例，对学术谱系平台的使用和分析进行深入研究。通过在学术谱系平台检索学者姓名与相关研究领域，呈现该学者信息，包括姓名、获得学位、学科、学校、导师、学术委员会成员、学位论文名称和摘要等，这些信息可以反映学者个人的基本情况。但针对科学家的学术谱系的研究中，繁衍能力仅仅作为评价学术谱系的一部分，例如在大多数的相关研究中，反映学者学术影响力的相关指标或是论文情况并未呈现。

图1 是他的学术谱系图，是由MPACT 数据库直接生成。根据Cassidy 提出的计量指标，可以计算出该学者的学术繁衍能力，其中C分数由该网站提供，其余各指标均可通过学术谱系图可以计算得出。A=10，C=38，A+C=48，T=27，G=3，W=10，TD=10×0.50+9×0.51+8×0.52=10+4.5+2=16.5，TA=4。

图1 MPACT 数据库中呈现的Thomas J.Galvin 的学术谱系

4.3.2 我国学者的学术谱系繁衍能力——以马费成教授为例

学 术谱系的繁衍能力的评价指标的观测量，以某位学者培养的弟子的总数量、代际数、弟子中成为硕博士导师的数量等指标来体现。Russell 等［17］的学术谱系繁衍能力评价指标能很好地反映出科学家的学术谱系最基本的外在特征。在马费成教授学术谱系繁衍能力指标的选择上，通过借鉴Russell等［17］的8 个学术谱系繁衍能力指标，由于C分数（学者作为学术委员会成员的次数）不能直接获取，可能造成结果的偏误，因此选择A、T、G、W、TA和TG6 个指标作为评价依据，如表2 所示。

表2 马费成的学术谱系繁衍能力评价指标

在研究对象的选取上，选取我国信息管理科学、情报学领域专家学者、武汉大学信息管理学院马费成教授作为研究对象，对其学术谱系进行研究与评价。选取科学家的学术谱系的研究对象基本条件：（1）该学者在本领域具有较高的知名度，且发表了较多高质量论文；（2）该学者已发展出具有一定规模的学术谱系，其弟子代际数≥2［24］。综合以上两个条件，选择马费成教授为研究对象。

在数据的获取上，通过CNKI 和国家工程图书馆数据库，检索以马费成教授为导师的博士生毕业论文，获取第一代学生（博士生）的数据，再通过检索第一代博士生发表的相关文章，获取第一代学生的毕业去向以及成为博士生导师的人数，以滚雪球的方法获取第二代、第三代学者的相关信息，学术谱系图如图2 所示。

图2 马费成的学术谱系

由表2 可知，马费成教授学术谱系繁衍能力A分数为83 分（A=83），即作为导师直接指导的博士生数量为83 人。马费成［25］自1995 年成为博士生导师至今二十余年，平均每年培养博士生3.19 人，相比于大多数高校所要求的导师年度招收博士生名额的上限2 人［26］，马费成［25］直接培养了更多的博士生，且一代学生中有部分学者毕业后选择留在武汉大学工作，这在一定程度上也使得武汉大学的情报学专业的学科优势凸显。

T分数（T=213）可知马费成学术谱系中弟子总数为213 分，由W分数（W=123）可知，二代学者的总数为123 人，是三代中弟子数量最多的一代成员的数量，由G分数（G=3）可知，学术谱系的繁衍的深度为三代。第2 代学者是由11 位一代学者培养，这说明一代学者成为教授、进行学术传承的学者较多。其中培养学生最多的是武汉大学博士生导师李纲教授，共培养博士生40 人，一代学者人均培养学生11.18 人。二代学者中仅有一人成为博士生导师，并培养了7 名博士生。虽然数量较少，但考虑到学术谱系繁衍到第3 代学者的时间跨度以及学者由讲师成为博士生导师并培养一名博士所需时间，以第3 代学者现有数量作为学术谱系繁衍能力强弱的指标有一定的局限性。

TA分数（TA=12）即学者成为博士生导师的数量为12 人，第1 代学者中一共有11 人成为博士生导师，第2 代学者中有1 人成为博士生导师，第3 代学者中目前没有博士生导师。通过查看各代学者的毕业论文完成时间可知，第1 代学者的毕业时间区间为1999—2021 年，第2 代学者的毕业时间区间为2006—2021 年，第3 代学者的毕业时间区间为2017—2021 年。随着时间的变化，未来三代学者还会继续繁衍壮大。

TD分数（TD=146.25）即马费成教授学术谱系的相对贡献估值为146.25 分，其学生的学术谱系估值最大的是李纲教授，他的TD分数为40 分，仍然没有超越马费成教授。

由情报学领域教授马费成的学术谱系及其繁衍能力指标可以看出，马费成教授学术谱系繁衍能力较强，在二十余年里培养了三代学者共计213 人，其中亲自培养学者83 人，学者中目前有博士生导师12 人，说明该谱系的繁衍能力较强，具有一定的广度与深度。

4.3.3 小结

基于Cassidy 所提供的学术谱系繁衍能力指标，通过对中外两名学者学术谱系的实证研究可以反映出上述指标对于评价科学家的学术谱系的指导意义。

（1）指标A和指标C：基于MPACT 数据平台所提供的各项分数，指标A加指标C可以识别一位学者是从哪一方面对学科或者学术谱系的发展提供了支持，有些人是通过指导学生，还有学者是以担任学术委员会成员的方式，这为后续深入研究学术谱系的发展与繁衍脉络提供了基础［22］。但对国内学者的研究中，CNKI、国家工程图书馆等数据库均未提供学者作为学术委员会成员的相关信息即C分数，因此在研究国内学者的学术谱系中，需要考虑更适合作为C分数的可量化指标。

（2）指标G直接反映学术谱系繁衍的代际数，如上所示，Thomas［23］和马费成［25］的学术谱系均为三代，可以考虑两种情况：一种情况是由于时间导致的后代繁衍能力未能完全显现，例如学者马费成的第3 代学者。另一种情况是该学科的部分学者并未从事与学科相关的工作，这导致该学术谱系逐渐开始衰败。由此，指标G直接相关的两个问题是：第一，专业性较强、专壁垒较高的学科是否具有更高的G分数？这是否能说明学术谱系的繁荣？第二，相较于某一学者的学术谱系，学科的脉络与发展的代际传递性是否可以更好地预测某一领域的发展与繁荣呢？

（3）TD分数与T分数被认为对学术谱系的预测作用是相似的，因为短期来看，一位学者的T分数和TD分数难以超越他的导师，只有当TD学生＞TD导师，TD分数才具有现实意义。但同样需要指出的是，该分数的预测作用依旧受到时间的影响。

（4）TA分数在一定程度上可作为衡量一位学者学术谱系的直接标准，因为只有当学者以导师身份继续从事本学科相关教学研究工作时，学术谱系才能得以最大程度地发展与传承。当然，不同学科在TA分数上与是否存在显著差异以及这种差异是否可以预测学术谱系的繁衍能力也是需要深入思考的问题。

Russell 等［17］提出的评价学术谱系繁衍能力的指标以及MPACT 数据库中提供的可视化学术谱系图，可以清晰地反映学术谱系的广度、深度与繁衍能力的强弱，为深入研究科学家的学术谱系的脉络与传承提供了新的视角。但该指标较为明显的弱点是受时间影响较严重，难以比较不同代价学者的谱系繁衍能力。在常欢［18］的研究中，他对比了两名同学科、同时期的科学家，对其学术谱系进行研究，并分析了影响谱系发展的重要因素。这说明该指标在对比研究中得到了很好的运用。除此之外，在Russell 等［17］的研究中并未提供标准值，这意味着我们难以通过单一指标判定学者学术谱系繁衍能力的强弱，还应考虑现实情况、学科背景等等。在Sugimoto［27］等人后续研究中也发现，由于不同学科之间存在差异，有些学术谱系在繁衍过程中缺乏深度与分支。

5 结论与展望

科学家的学术谱系是构成学术积累的必要条件，它既是延续科学传统的重要载体，又是学术共同体的重要单元［16］。本研究通过对学术谱系的起源发展、概念界定、研究方法以及学术谱系平台和计量指标的梳理研究，可以得出以下结论：

（1）从发展阶段来看，国外是在研究诺贝尔奖的获奖者之间的师承关系和学术网络中，逐渐将视野聚焦到科学家的学术谱系的研究中。国内对于谱系的研究有着悠久的历史，由社科类逐渐进入到自然科学的研究中，并在近10 年迎来了科学家的学术谱系研究的高峰，涵盖了众多学科。

（2）对于学术谱系的表述和概念界定，国内外均未形成一致性的定义，但对于学术谱系的理解，不同学者所提出的概念中较多涉及到了学术传统、师承关系、学术网络等关键词，是存在关联的学术群体。

（3）在研究方法上，多以定性研究为主，较少定量研究。研究的主要来源是文献资料口述史访谈等，不仅耗时巨大，同时在梳理中难以避免加入作者的情感、意志和价值取向。定量研究相对较少，随着谱系数据库的不断完备与文献计量学的发展，未来可以更多开展定量的研究。对比两种不同方法的研究可以发现，定性研究主要以梳理学者的学术成就、师承关系以及对同一领域或同一时期学者谱系的对比分析为主，定量研究则关注学术谱系的繁衍能力分析、学术影响力贡献度、关系网络、研究演化路径等。研究中得出的主要结论包括学术谱系繁衍与发展的影响因素的研究，但定性研究大多基于经验层面探讨，定量研究也仅仅处于探索阶段。

（4）在学术谱系平台建设方面，国外学术谱系资料库建设初具规模，大多数数据库能很好反映一个或多学科内部成员信息、内部学术传承历史脉络，但也存在数据库学者信息不完善、学科体系不完备、更新不及时等问题。依托学术谱系库的相关研究以学术谱系的繁衍能力与学者关系网络为主，一些学者针对繁衍能力和关系网络提出计量指标，目前并未得到广泛的应用。此外，我国的学术谱系库建设还停留在理论层面，针对我国学者的学术谱系研究，大多是基于现有平台的数据指标进行测算，这可能导致评价体系的不完备、不充分、不具体。未来可以尝试建设我国学者的学术谱系平台，提供覆盖多学科的学者信息，为推进学术谱系研究提供有力支持。