Intellectual Structure
Intellectual Structure（知识结构，或译为智力结构），在科学计量学和信息科学中，是指一个学术领域内部的知识组织形式和逻辑关联。它揭示了该领域的“隐形架构”——即哪些核心概念构成了基础、哪些学者属于同一学派 (School of Thought)、以及学科发展的范式 (Paradigm) 是如何演变的。与显性的“社会结构”（如大学院系、实验室组织）不同，知识结构通常通过引用关系（谁引用了谁）和词汇共现（讨论了什么）来体现。利用作者共被引分析 (ACA) 和科学图谱技术，研究者可以将抽象的知识结构具象化为可视网络，从而识别出学科的“无形学院” (Invisible Colleges)。
三大构成维度
一个学科的 Intellectual Structure 通常通过以下三个互补的维度来解析：
| 结构类型 | 分析方法 | 揭示内容 |
|---|---|---|
| 认知结构 (Cognitive) | 文献共被引 (DCA) | 学科的知识基础、关键文献和研究前沿。 |
| 概念结构 (Conceptual) | 共词分析 (Co-word) | 主要研究主题、热点词汇及其内在逻辑。 |
| 社会结构 (Social) | 作者合作网络 | 科研团队、国家间的合作关系。 |
核心概念：无形学院 (Invisible College)
超越物理边界的学术共同体
这是 Intellectual Structure 分析中最常提及的概念。由 Derek de Solla Price 推广，指一群地理上分散、可能从未谋面，但通过频繁引用彼此的工作、通信和会议交流而形成紧密联系的科学家群体。
➤ 探测方法： 通过 ACA (作者共被引分析)。如果 Author A 和 Author B 经常被一起引用，即使他们不在同一所大学，我们也认为他们属于同一个“无形学院”或学派。
如何“看见”结构？
利用 Mapping Science 工具（如 VOSviewer），我们可以将抽象的 Intellectual Structure 转化为直观的图谱：
- 聚类 (Clusters)： 图谱中不同颜色的色块代表不同的子学科或专题。例如，在“人工智能”的图谱中，红色簇可能代表“深度学习”，蓝色簇代表“机器人学”。
- 距离 (Distance)： 两个节点在图上的距离越近，说明它们的学术关系越紧密。
- 桥梁 (Bridges)： 连接两个不同簇的节点（或连线）代表了跨学科的关键转折点或知识输入的桥梁。
学术参考文献 [Academic Review]
[1] White HD, Griffith BC. (1981). Author cocitation: A literature measure of intellectual structure. JASIST.
[点评]：经典中的经典。首次提出利用作者共被引（ACA）来测度学科的智力结构，开创了该领域的先河。
[2] Kuhn TS. (1962). The Structure of Scientific Revolutions. University of Chicago Press.
[点评]：虽然是科学哲学著作，但其提出的“范式 (Paradigm)”概念是所有 Intellectual Structure 分析试图捕捉的核心对象。
[3] Börner K, et al. (2003). Visualizing knowledge domains. Annual Review of Information Science and Technology.
[点评]：系统综述了如何利用可视化技术来展示科学知识领域的结构和动态演化。