聚焦科研团队特质的算法创新驱动力研究

摘要: 目的/意义 将科研团队与算法创新结合，从科研团队特质的角度，探析其对算法创新的影响，有助于提升科研团队的学术能力，进而促进算法创新、科学创新。 方法/过程 建立科研团队规模、科研团队机构数量、科研团队机构类型三个科研团队测度指标以及算法性能与学术产出两个算法创新评价指标。以机器学习领域图像分类任务下的543个科研团队为例，运用非参数检验、多元线性回归模型探索科研团队特质对算法创新的影响效应，基于实证结果提出增强科研团队科研表现、促进算法再创新的建议。 结果/结论 科研团队特质测度指标均对算法创新存在影响效应，主要表现在：科研团队机构类型对算法创新具有显著影响效应，混合型科研团队在算法模型准确率上的表现最优，企业型科研团队在算法论文被引量上表现最优；科研团队规模对算法性能及学术产出均存在正向影响；科研团队机构数量对学术产出的影响呈正相关，对算法性能的影响呈负相关。