<p>摘要：借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。</p>

<p>摘要：基于Web of Science数据库文献,运用Citespace101软件,从发文量、国家与机构、作者、期刊、引用文献和关键词等多个角度对基因编辑伦理研究进行分析,梳理基因编辑伦理的历史发展、方向与内容,探寻基因编辑伦理的未来发展趋势。研究发现:(1)基因编辑伦理研究内容从非人类基因编辑转向人类基因编辑;(2)基因编辑伦理的研究方式由被动介入转向主动介入;(3)基因编辑伦理的研究方法由原则主义向实证主义转变;(4)基因编辑伦理的研究层次由个别国家学者主导转向全球广泛参与;(5)基因编辑伦理的未来研究方向可从研究对象、道德行为主体、伦理审查制度、伦理研究专题等方面进行深入研究。</p><p><br/></p><p>关键词：基因编辑;知识图谱;伦理争议;伦理规范;发展趋势</p><p><br/></p>

<p>摘 要：随着精准医学的发展与应用，其衍生的伦理问题日益显现，但是国内对精准医学伦理的研究非常有限，对国际精准医学伦理研究进行系统评述有利于为国内研究提供理论借鉴。基于SSCI数据库，运用CiteSpace软件对国际精准医学伦理文献进行知识图谱分析。研究发现：（1）生物医学伦理、大数据医学伦理以及医学管理与政策等学科领域的基础研究共同构成当前国际精准医学伦理研究的知识基础。（2）当前国际精准医学伦理研究的热点前沿主要包括精准医学的科研伦理、分配正义、隐私保护以及公众伦理态度等议题。（3）未来精准医学伦理研究可以从一般到具体挖掘研究对象，从规范到实证探索研究方法，从伦理到管理寻求理论创新。</p><p><br/></p><p>关键词：精准医学伦理 知识图谱 CiteSpace 大数据</p><p><br/></p>