张 蕾 李新根

科学技术的飞速发展极大地促进了经济社会的繁荣进步和人类生活质量的提高，人们的生产生活方式产生了翻天覆地的变化。与此同时，科技的不当使用对生态环境、公共安全、社会秩序和个人隐私等造成了不同程度的负面影响，引发了规模宏大的科技伦理反思。2022年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强科技伦理治理的意见》，并强调“加强科技伦理理论研究。支持相关机构、智库、社会团体、科技人员等开展科技伦理理论探索，加强对科技创新中伦理问题的前瞻研究，积极推动、参与国际科技伦理重大议题研讨和规则制定。”[1]

国内外学者对科技伦理相关问题进行了广泛研究，并取得了较为丰富的研究成果。然而，从总体上看，国内科技伦理研究尚缺乏“回头看精神”——对以往研究成果进行系统性梳理的文献尚不多见，对已有文献的规律性分析和总结存在明显不足。本文将以中国知网数据库为平台，以1998-2021年CSSCI来源期刊发表的有关科技伦理的论文为研究对象，借助陈超美教授开发的CiteSpace软件，通过作者与机构合作网络分析、关键词共现分析、聚类分析、时间线分析以及突发性检测分析等方法，对科技伦理研究相关论文内容进行探索和总结，通过知识图谱和表格等多种形式呈现国内科技伦理研究的热点主题和演进趋势。

一、数据来源与研究方法

(一)数据来源

本文以中国知网(CNKI)数据库为检索平台，通过高级检索将文献类别设定为“学术期刊”，来源类别选择“CSSCI”，考虑到关于“科技伦理”一词有多种相似理解和表述，本文将检索方式设定为：主题=“科技伦理”或“科研伦理”或“科学伦理”或“技术伦理”，检索条件=“精确”，时间范围=“从1998年到2021年”，检索时间为2022年3月10日，共检索到相关文献1217篇。在数据清洗过程中对“通知公告”“会议综述”“研究机构介绍”“书评”等非研究型文献进行了剔除，最终获得有效文献1138篇，选中信息后以Refworks格式导出文献并保存至名为“input”的文件夹中，作为本文进行文献计量统计和知识图谱可视化分析的数据源。

(二)研究方法

文献计量法是对所搜集文献的主要信息进行处理，挖掘内在关系，揭示研究基础、研究前沿与研究趋势的一种方法[2]。CiteSpace是由陈超美教授开发的一款着眼于分析科学文献中蕴含的潜在知识的可视化软件。本文借助CiteSpace5.8.R3软件，在文献计量学的基础上，通过CiteSpace生成关键词共现图谱、聚类图谱、时间线图谱、突发性检测图谱、作者与研究机构发文量及合作网络图谱等，对1998-2021年我国科技伦理相关文献的热点主题和演进趋势进行统计分析和可视化呈现，从而展示国内科技伦理研究的知识全景。

二、国内科技伦理研究的知识概貌

(一)年度发文量趋势

在某种程度上，文献的发表时间和年度发文量分布，较为直观地反映了该研究领域的研究热度和发展速度。根据文献统计，1998-2021年CSSCI来源期刊刊发有关科技伦理研究的论文数量见图1。

图1 1998-2021年国内科技伦理研究历年发文量

从图1可以看出，从1998年至2021年，整体上看，国内科技伦理研究的发文量呈逐年递增趋势，尤其是2019年之后增幅更加明显。这说明，科技伦理研究受到越来越多的学者关注和重视，研究热度不断增强。根据年度发文量趋势图，可将国内科技伦理研究大致划分为三个阶段：第一阶段为1998-2002年，这一阶段发文量偏少且增长缓慢，年均发文量为13.0篇；第二阶段为2003-2018年，这一阶段发文量较前一阶段增长较多，除了2008年发文量格外突出外，其他年份保持在相对平稳的状态，发文数量从前一阶段每年平均13.0篇增加至48.2篇，是前一阶段年均发文量的近3.7倍；第三阶段为2019-2021年，这一阶段发文量在前一阶段的基础上突然提速，呈现大幅增长趋势，这一阶段年均发文量达到100.7篇，是第二阶段年均发文量的2.1倍，是第一阶段的7.7倍。从中可以看出，国内科技伦理研究进入了空前繁荣的发展阶段，相关主题的研究受到学界的广泛关注。

(二)研究力量分布

1.核心作者发文量及合作网络分析

核心作者是各个学科从事学术研究的骨干力量，对相关主题的研究具有引领作用。根据洛卡特定律可以计算出某一领域的核心作者分布情况：在某一时间段内，发表某一数量论文的作者数量占作者总数的比例与其所撰写的论文数的平方成反比。根据这一定律，可计算得出1998-2021年国内科技伦理研究领域核心作者最低发文量为3。由CiteSpace统计出这一时期发表论文3篇及以上的作者共有45人，共发表论文255篇，占总发文量的22.4%，核心作者人均发文量约5.7篇。这表明该研究领域的核心作者群虽已形成，但核心作者整体发文量偏低，影响力有待进一步加强。

通过CiteSpace软件Author模块对文献作者进行图谱可视化，可以生成作者合作关系图谱，从而清晰地呈现该领域核心作者群及其合作网络关系，1998-2021年国内科技伦理研究作者合作关系图谱见图2。

图2 1998-2021年国内科技伦理研究作者合作关系图谱

从图2可以看出，作者合作网络图谱共有节点(N)552个，连线(E)156条，网络密度(Density)为0.001，这表明国内科技伦理领域虽然作者数量很多，但合作关系较为松散。具体而言，从发文数量看，核心作者发文数量不高，发文量大于10篇的仅有6人，最大峰值为王前和陈爱华，两人各发表论文21篇，排在第三位的是王国豫，发表论文13篇，排在第四的是潘建红，发表论文12篇，排在第五位的有2人，分别是陈凡和王健，发文量为各11篇，其他发表论文数量较多的作者还有李伦(9篇)、文成伟(8篇)、陈万求(8篇)等，这些作者形成了作者网络图谱中的关键节点。从作者合作网络看，国内科技伦理研究形成了若干研究团队，其中以王前为中心的研究团队规模最大，共有13人，其次是以王国豫为中心的研究团队，团队成员有9人，陈凡、陈万求、王健、陈爱华和潘建红等也分别形成了4～7人规模不等的研究团队，此外，在核心作者群之外还存在大量独立发表论文的作者，这些作者之间合作关系较为松散。

2.研究机构发文量及合作网络分析

通过CiteSpace软件Institution模块对发文机构进行可视化，可以生成国内科技伦理研究机构合作关系图谱(见图3)，从而可以对研究机构发文量及其合作关系进行分析。从图3可以看出，研究机构图谱中共有248个节点，基本上都是高等院校，25条连线，网络密度为0.0008，这表明研究机构之间的合作关系不够紧密。①其中，发文量最多的是东南大学人文学院，共发文31篇，其次是大连理工大学人文与社会科学学部，发文15篇，其他发文量较多的研究机构还有东南大学哲学与科学系(12篇)、东北大学马克思主义学院(11篇)、东北大学科学技术哲学研究中心(10篇)等。中心度较高的发文机构有大连理工大学人文与社会科学学部、东南大学人文学院，表明这些机构与其他机构进行科研合作的频次较高，是机构合作网络中的重要节点。

图3 1998-2021年国内科技伦理研究机构发文量分布

(三)文献所属学科分布

对选定的文献所属的学科分布情况进行统计和分析，有利于从宏观视角把握该研究领域的学理依据，根据统计，国内科技伦理研究主要分布在15个学科领域，其中哲学学科的相关文献占比最高，接近一半，其他主要的学科还有科学学与科技管理、教育、新闻传播、基础医学、法学等。

(四)高被引文献分析

高被引文献反映了作者发表的论文在某一领域的学术影响力和传播效果，一定程度上呈现了一个时期内该领域学者们关注的热点主题。通过CNKI数据库中的被引频次排序，笔者统计了国内科技伦理研究被引频次排名前30位的高被引文献。②从被引频次看，排名前30的论文被引频次均在56次以上，被引次数最高的是邱仁宗的《大数据技术的伦理问题》一文，被引217次；从研究内容看，高被引文献主要涉及大数据技术、生命技术等引发的伦理反思、法律规制等主题内容；从发表期刊看，高被引文献主要来源于《自然辩证法研究》《哲学研究》《哲学动态》等哲学专业期刊，这与文献所属主要学科分布相吻合。

三、科技伦理研究的关键词共现图谱分析

(一)关键词词频图谱分析

通过CiteSpace软件对关键词进行图谱可视化，可以生成国内科技伦理研究的关键词词频图谱(见图4)及关键词聚类图谱(见图5)，从而可以对该领域热点主题进行分析。从图4可以看出，关键词词频图谱共有556个节点，935条连线，网络密度为0.0061。

图4 1998-2021年国内科技伦理研究关键词词频图谱

根据CiteSpace软件生成的关键词图谱，1998—2021年国内科技伦理研究词频前30位的热点关键词见表1。从表1可以看出，排在前30位的关键词词频都在9次以上，其中，词频最大的关键词是“科技伦理”，词频为127次；排在第二的是“伦理”，词频为102次；第三位的是“技术伦理”，词频为84次，这三个关键词也是仅有的中心度超过0.2的关键词，这反映出关键词“科技伦理”“伦理”和“技术伦理”在该领域网络结构中的核心地位和基础性作用。其他词频和中心度较高的关键词还有“技术”“伦理问题”“人工智能”“科学伦理”“责任伦理”等，这些关键词也是网络结构中的关键节点。

表1 1998-2021年国内科技伦理研究热点关键词

(二)关键词聚类图谱分析

根据CiteSpace软件对关键词进行聚类分析，1998-2021年国内科技伦理研究可视化图谱分析共得到11个主要的关键词聚类，见图5。

图5 1998-2021年国内科技伦理研究关键词聚类图谱

从图5可以看出，关键词聚类图谱的模块值(Modularity)Q值为0.6768，远远大于0.3的临界值，表明网络社团结构显著，聚类效果良好；平均轮廓值(Weighted Mean Silhouette)S值为0.9043，不仅远大于临界值0.5，而且大于0.7，表明聚类结果令人信服。结构显著、聚类效果良好的关键词聚类结果有利于对科技伦理研究的整体特征和演进脉络进行分析和把握。

四、国内科技伦理研究的演进趋势

CiteSpace软件可以呈现某一时间范围内某个研究领域研究主题的演进趋势，从而有助于从长期视角考察该领域的研究进展和前沿动向。

(一)关键词时间线图谱分析

CiteSpace能够利用关键词共现揭示某一时间范围内某个研究领域中研究主题的变化，即将时间变量引入到图谱网络中，通过聚类后的关键词生成时间线聚类图谱，勾画各个聚类中具体关键词发展的历史轨迹和时间跨度[3]，中心度和频次高的关键词代表着一个时间段内广受关注的问题，从中可以鉴别研究热点和知识演进的趋势。在CiteSpace软件中选择Timeline视图模块，生成1998-2021年国内科技伦理研究关键词时间线图谱(见图6)。

图6 1998-2021年国内科技伦理研究关键词时间线图谱

为了进一步梳理国内科技伦理研究的演进历史并展望未来的发展趋势，根据图6的关键词时间线图谱信息，可将1998-2021年国内科技伦理研究历程从总体上划分为以下三个阶段。

第一阶段为科技伦理研究的起步期(1998-2004年)。这一阶段科技伦理研究的发文量尚不多，时间线图谱中涉及的关键词数量较少，大多数关键词和聚类在这一阶段尚未产生，但该研究领域最核心的关键词已出现，例如“科技伦理”“伦理”“技术伦理”“科研伦理”“技术”“克隆技术”等。相关文献主要是围绕科技伦理的基本概念、存在问题及其治理等主题内容进行研究和阐述，对后续科技伦理研究具有奠基作用。

第二阶段为科技伦理研究的发展期(2005-2014年)。这一阶段科技伦理研究的发文量较前一阶段有大幅增长，涉及的关键词和聚类数量增多、类目齐全，绝大部分词频较高的关键词在这一阶段已经出现，主要的关键词包括“责任伦理”“生命伦理”“基因伦理”“伦理风险”“风险社会”“纳米技术”，等等。这表明科技伦理研究与科技创新实践应用的联系进一步加强，对科技伦理研究的后续发展具有重要的引领和扩散作用。

第三阶段为科技伦理研究的深化期(2015-2021年)。这一阶段科技伦理研究发文量快速增加，关键词数量也比前一阶段增加很多，在对前期已有主题的研究基础上，科技伦理研究涌现出数量众多的新研究主题及关键词，如“大数据”“人工智能”“基因编辑”“人脸识别”“学术不端”。大数据技术的快速发展和广泛应用不仅给人们的生活带来了极大便利，也可能导致各种风险和隐患，如个人信息泄露、隐私风险和大数据“杀熟”等。这些都对科技创新的伦理治理提出了更高要求，也引发了学者对相关主题的研究。

(二)关键词突发性分析

CiteSpace软件可通过文献计量统计算法对研究领域一个时期内突然集中出现或消退的文献关键词进行突发性检测，这一检测方法可直观地呈现该领域的前沿知识热点及其演进趋势。通过对突现关键词的识别和追踪，可以更好地了解研究热点的历时性演变，同时对发展趋势进行判断，从中预测未来可能出现且亟待解决的科学问题，为相关领域的未来努力方向提供信息参考。通过CiteSpace软件的突发性探测功能，对1138篇文献进行统计分析，以突现年份进行排序，将短时间内快速增长或消退的关键词检测出来，得到科技伦理研究领域关键词突现统计表(见表2)，表中红色代表关键词在该年份为突现词，蓝色代表非突现词。

表2 1998-2021年国内科技伦理研究关键词突现统计表

根据表2关键词突现统计情况，1998—2021年国内科技伦理研究的前沿热点可以划分为三个阶段：第一阶段为1998-2004年，克隆技术、伦理道德是这一阶段的研究热点，这两个关键词突现持续时间较长。1997年2月，世界上第一只克隆羊“多莉”诞生，1998年初，世界上第一头克隆牛诞生，这些克隆动物的诞生引发了科学界关于克隆技术及其产生的伦理道德问题的极大关注和热烈讨论。第二阶段为2005-2017年，这一阶段学界主要围绕风险社会、技术创新、生态伦理等主题进行展开，此阶段科技伦理研究文献增长迅速，学者们对科技活动中出现的伦理问题进行了广泛研究，呈突现状态的关键词数量较多。第三阶段为2018-2021年，人工智能、大数据、基因编辑、科学精神等成为科技伦理领域的研究热点，其中人工智能不仅持续时间长，而且突现强度大，是唯一的突现强度大于10的关键词，表明人工智能在科技活动中扮演越来越重要的角色，对科技伦理的影响更加突出，受到学界广泛而持续的关注。

五、国内科技伦理研究的热点主题

根据图5的关键词聚类信息，可将11个主要关键词聚类归纳为科技伦理研究的三大热点主题，具体见表3。

表3 1998-2021年国内科技伦理研究关键词聚类表

(一)科技伦理研究的理论基础和主要论题

该主题包含的聚类有#0科技伦理、#1伦理、#3伦理问题、#6科学伦理，主要关键词有“科学精神、伦理责任、科学技术、科技理性、价值理性、工具理性、伦理学、伦理反思、伦理转向”等。该主题的研究主要包括两个方面。

一是科技伦理研究的理论基础。虽然很多学者主张科技伦理研究应以问题为导向，但理论是行动的先导，只有构建逻辑合理、解释力强的理论，才能更好地分析和解决实践中的问题。国内外涌现了大量关于科技伦理的理论思想，学者们对科技伦理的理论研究给予了广泛关注，产生了丰富的研究成果。陈万求等指出，中国传统科技伦理具有超越民族和时代的价值和意义，是解决人与自然的矛盾的一剂良方和克服当代人类科技异化问题的理性选择[4]。季爱民认为科学发展观是一种生态伦理观，“以人为本”蕴涵了生态伦理的人本精神，“协调发展”体现了人与自然的协同进化，“可持续发展”与生态伦理有着趋同性[5]。干承武对吉登斯的风险社会理论进行了阐释，并分析了其对于促进我国科技创新健康发展的启示[6]。孔明安指出，鲍德里亚的技术批判理论既是一种悲观的技术决定论，也是一种现代责任伦理观[7]。顾益认为行动者网络理论将参与科学技术研究的人和物都视为行动者，即广义的“物”，又通过广义对称性原则赋予所有行动者平等的地位，对行动者的责任提出了更高的要求[8]。包红梅对卢卡奇的物化理论进行了评析，卢卡奇通过对资本主义科学技术的历史性批判，对自然概念的诠释以及对科技异化现象的分析揭示出资本主义物化理论产生的社会历史根源，指出资本主义的物化规律与科学技术的发展具有内在的关联性[9]。陈凡等指出，预期技术伦理(ATE)是荷兰学者菲利普·布瑞基于负责任研究与创新的理论框架提出的一种聚焦于新兴技术投产前早期阶段的实践伦理方法。ATE的流程包括技术预期分析、伦理问题识别、伦理问题评估和技术治理四个阶段[10]。维贝克建立在技术调解理论基础上的“道德物化”思想，要求对技术物进行负载伦理价值的设计，使技术物在道德实践中发挥作为“行动者”的作用，对使用者的行为产生道德引导和规范作用[11]。负责任创新是21世纪初在欧美兴起的一种创新理念，是欧盟“地平线2020”框架计划的重要内容，近年来国内学者对此关注较多。刘战雄指出，负责任创新是指创新共同体以积极承担全责任为方法特征的创新认识和创新实践，其特征是将更多要素纳入责任系统，追求创新成果的绿色化和普惠化，从而使创新更好地造福社会[12]。

二是科技伦理研究的主要论题。每个时期都有不同的研究问题，但科技伦理研究的主要论题在不同时期都有学者从多种维度进行研究，从整体上看，科学精神、新兴技术、科技创新、学术不端、伦理责任、伦理转向等是国内科技伦理研究的主要论题。王前指出，随着时代变迁，弘扬科学精神将不断展现其新的意义，但违背科学精神的社会现象依然存在并不断演变出新的形态，并提出了新时代弘扬科学精神的具体路径[13]。林丹等对科学伦理道德规范的3H模式进行了阐释，具体包括科学活动的人性化(Human Nature)、科学活动的诚实唯真(Honest)与科学活动的历史性(History)[14]。樊春良通过对科技发展带来的伦理及社会问题的历史考察，指出新兴技术发展带来的伦理问题与相关的法律、社会问题紧密缠绕在一起，涉及的社会角色不断增加，需要以新的方式解决，这产生了伦理治理的新思想[15]。陈子薇等从科技伦理观角度阐述了纳米技术导致的负面影响，包括纳米材料毒性问题、纳米技术引发的利益和风险分化问题、纳米武器问题和纳米技术生命伦理问题，继而论证科技与伦理是互为影响、相辅相成的辩证关系以及利用科技伦理约束纳米技术“向善”发展的必要性[16]。学术不端和科研失范行为时有发生，引起了社会舆论的广泛关注，周忠和等分析了国内生物医学领域近年来发生的学术不端事件及主管部门对此类事件采取的严厉惩罚措施，并强调应将科研伦理建设提高到与科学研究同等重要的地步[17]。赵君等以44个科研团队的187名博士研究生为研究样本，探讨了科研伦理氛围如何影响科研不端行为[18]。

(二)新兴技术引致的技术风险及其防范

该主题包含的聚类有#4技术、#5信息技术、#7克隆技术、#2技术伦理，主要关键词有“技术风险、风险社会、大数据、人工智能、克隆人、技术复制、新技术革命、技术责任、科研伦理、以人为本、网上行为、伦理道德、算法黑箱”等。新兴技术的产生和发展是促进科技创新和社会进步的重要力量。然而，很多新兴技术在增进人类福祉的同时也带来各种风险挑战甚至安全威胁，对传统文化、社会秩序和伦理道德造成强烈冲击，引发了学界的广泛关注和深入探讨。吴璟薇等指出：“技术的发展对科学伦理和人与机器之间的关系带来了新的挑战。”[19]该主题的研究主要包括以下两方面。

一是新兴技术的“双刃剑”效应。新兴技术的产生和发展会给使用者带来新的特权，这种特权往往会挑战原有的社会秩序，从而引发一系列社会问题[20]。自从1997年世界上第一只克隆羊“多莉”诞生以来，开辟了生物技术伦理研究新视域。此后，学者们对克隆技术、转基因技术、基因治疗技术、自动驾驶技术、大数据技术等不同时期的新兴技术给人类社会发展带来积极和消极的双重影响进行了广泛探讨，并从技术伦理规范的视角探索可能的进路。陶应时等指出，作为一种直接干预人类遗传基因的强大工具，人类胚胎基因编辑技术在给人类带来巨大福祉的同时，也蕴含着极大的潜在风险与文明忧患[21]。大数据技术在新冠肺炎疫情防控的流行病学调查、疫情防控、复工复产等活动中发挥了不可替代的作用。例如，加强区块链等大数据技术在交通运输行业新冠肺炎疫情防控中的应用有利于解决信息分散、孤立、不透明、难追溯等问题[22]，但大数据技术也加剧了个人隐私和信息泄露的风险，产生了由技术官僚化带来的计算机官僚主义为城市设置的新的道德秩序[23]。

二是技术风险及其防范。现代社会是一个风险社会，其中危害最大、威胁最广泛的风险是由技术带来的风险[24]。风险和不确定性已成为人类现代化进程所必须面对的新议题。对于人工智能技术而言，算法黑箱、价值理性与工具理性之间的张力、人类风险认知与应对能力的有限性是其伦理风险的主要成因[25]。王新雷等对健康物联网技术给医疗健康领域带来的新机遇进行了探讨，并指出由于互联网设备的固有风险、健康数据的敏感性以及医疗保健服务形式的转变，健康物联网技术将加剧个人信息泄露风险、数据所有权与有效性的冲突、数据主体自主权与数据共享的冲突等[26]。风险社会呼吁风险治理，对于技术发展可能带来的各种风险，学者们从不同角度提出了防范对策。刘海龙指出，面对克隆技术带来的巨大挑战，在技术进步和伦理发展互动的视野中，应该禁止生殖性克隆，发展治疗性克隆[27]。程萍认为大数据和人工智能给人类带来的挑战远远超出人们对“大数据识人断事”的期待，面对人工智能技术越来越复杂并且越来越“类人化”的现实，人类应建立起基本的共识：技术的发展以不伤害人的生命为底线[28]。

(三)科技伦理困境与科技伦理治理

该主题包含的聚类有#8伦理困境、#9伦理审查、#10责任伦理，主要关键词有“伦理选择、科学选择、医疗实践、生命伦理、伦理治理、人类克隆、公共卫生、公众参与”等。科学技术的快速发展深刻改变了人类社会的生产生活方式，也引发了一系列伦理困境与挑战，如何加强科技伦理治理，从而降低科技创新的负面影响并推动科学技术更好地为人类服务，成为全社会尤其是学术界广泛关注的热点主题。该主题的研究主要包括两个方面。

一是关于科技伦理困境的研究。杨澜涛等认为湖南黄金大米事件暴露出转基因研发中以农作物为轴心的生态环境恶化、科技伦理中空和文化基底崩陷的总体性伦理困境[29]。黎常等分析了机器人、算法、大数据、无人驾驶等人工智能领域出现的伦理主体、责任分担、技术安全、歧视与公平性、隐私与数据保护等科技伦理困境，并提出未来需要在中国情境下围绕伦理原则与治理体系的建立、人工智能伦理研究的跨学科合作、理论分析与实践案例的融合、多元主体伦理角色分工与协作等方面进行深入研究[30]。张蕾基于历史思维将科技创新实践中的责任划分为常规责任和未来责任，通常我们很重视当前的利益得失与常规责任，而时常忽视科技创新实践的长远利益及未来责任[31]。杨建国分析了大数据技术的野蛮生长与广泛运用给个人隐私保护带来了一系列伦理困境，具体包括：数据挖掘与隐私信息的整合、数据预测与隐私信息的呈现、数据监控与隐私信息的透明、数据分享与隐私信息的扩散等[32]。

二是关于科技伦理治理的研究。随着科技创新实践的快速发展，科技伦理困境和挑战日益增多，然而现有的科技伦理治理还存在制度政策不完善、体制机制不健全等问题，难以适应科技创新实践的发展形势和现实需要。围绕科技伦理治理的改革创新，学者们从不同视角进行了深入研究。田亦尧等指出，对新兴技术的科技伦理治理，关键在于健全的法治保障，其中，行政法模式应当成为规制科研活动常态化的有效手段[33]。周森等对伦理倾销及其治理这一新问题进行了剖析，并指出应该从加强社会公众的积极作为、科学共同体的自我管理、政府的监管与立法等三个方面对伦理倾销问题进行治理[34]。冯丹阳等对日本当前的科研伦理治理体系及其对中国的启示进行了研究，指出日本的科研伦理治理主要是以政府和科研机构为主导，以其下属专家委员会为依托，经过科学求证制定全国纲要性文件和行业规范准则[35]。龙静云等指出，技术的双重效应要求对原有的伦理理论进行统合与重构，进而提出新责任伦理。新责任伦理的核心是责任，其基本要义是以信念内化责任，以德性驱动责任，以发展落实责任。新责任伦理的维护机制主要包括：制度设计，精神引领，行为规约以及发展方式的变革[36]。为了避免科技创新活动造成不良的伦理后果，应着重完善事前防范制度，其中伦理审查是行之有效的科技伦理治理手段，学者们从医学科研伦理审查[37]、财政资助研究项目伦理监管[38]、国外保护受试者立法[39]等不同角度对科研伦理审查进行了探讨，并提出了完善我国科研伦理审查制度建设的政策建议。学术界关于科技伦理治理的研究促进了相关政策的健全完善，例如，随着学界对人工智能和大数据算法等主题研究的深入，2022年3月1日，国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式施行，对互联网服务的算法推荐尤其是大型平台企业利用算法推荐进行“大数据杀熟”等侵害消费者利益的行为进行规制[40]。

六、研究结论及未来展望

(一)研究结论

本文以中国知网数据库中1998-2021年CSSCI来源期刊刊发的科技伦理研究文献为研究对象，利用CiteSpace可视化分析工具，对国内科技伦理研究发展历程和热点主题进行了系统分析，研究结论可归纳为以下几点。

其一，从研究的总体趋势看，国内科技伦理研究呈现快速发展趋势，研究热度不断增加，影响力不断扩大。相关文献在2003年之前数量相对较少，年均发文量为13篇；而从2003年起进入了快速增长期，年均发文量达近56.5篇，2019年以来更是年均超过100篇。这与大数据、人工智能等新一代信息技术及其引发的新一轮科技革命的发展历程密切相关，2013年后大数据和人工智能技术的发展日新月异，这直接推动了新形势下科技伦理研究的快速发展。

其二，从作者与研究机构合作网络看，国内科技伦理研究核心作者群已经形成，但作者及研究机构之间网络密度偏低，学术合作网络较为松散，学术联系不够密切。发文数量最多的作者是王前和陈爱华，各自发文21篇，其他发文量较高的作者还有王国豫、潘建红、陈凡、王健、李伦、文成伟和陈万求等，这些作者形成了作者图谱中的关键节点。发文量最多的机构是东南大学人文学院，发表论文31篇，其他发文量较多的机构还有大连理工大学人文与社会科学学部、东北大学马克思主义学院等。

其三，从关键词共现图谱看，词频较高的关键词包括“科技伦理”“技术伦理”“伦理问题”“人工智能”“科学伦理”“责任伦理”“科研伦理”“大数据”等。基于关键词聚类图谱信息，本文总结了国内科技伦理研究的三大热点主题，具体包括科技伦理研究的理论基础和主要论题、新兴技术引致的技术风险及其防范、科技伦理困境与科技伦理治理。

其四，基于关键词时间线图谱和关键词突发性检测结果，笔者梳理了国内科技伦理研究的演进历程和未来趋势，提出可以将国内科技伦理研究划分为起步期(1998-2004年)、发展期(2005-2014年)和深化期(2015-2021年)，并通过分析关键词时间线图谱和关键词突现信息归纳了研究的前沿动向，对未来相关研究的开展具有一定借鉴启示作用。

(二)研究展望

其一，在研究内容上，由于人类认识存在局限性和社会政治法律存在滞后性，而科学技术的发展日新月异，学术界应高度关注和深入探讨新兴技术的不断发展及其可能带来的不良社会影响和伦理困境，从而为完善科技伦理治理提供学理依据和政策建议。基于关键词时间线图谱和关键词突发性检测可知，大数据、人工智能、基因编辑等新兴技术将是未来一个时期的研究热点，学界对这些技术的发展及其可能导致的风险应持续深化研究。

其二，在合作网络上，学术界和政府部门应加强交流合作。现有的科技伦理研究无论是作者还是研究机构，其合作网络都不够紧密，而且绝大多数作者来自高等院校。科技伦理研究不仅要重视研究的理论性和学术性，更要强调其实践指向，致力于为推进科技伦理治理实践贡献智慧和力量。因此，相关高校和相关政府部门如科教文卫系统应建立学术交流合作机制，例如围绕科技伦理领域的热点和难点问题进行联合攻关，进一步提高科技伦理治理效能。

其三，在研究方法上，建议增加质性分析和量化研究的运用。国内已有的科研伦理研究多为思辨和定性研究，少数学者运用案例分析等研究方法，整体上看定量和实证研究偏少。未来应增加案例分析、深度访谈等质性分析和问卷调查、回归分析等量化研究，对科技活动中影响科研人员伦理行为选择的各种因素进行量化测度，为制定和完善科技伦理治理政策、提升治理效能提供实证数据支撑。

注释：

①需要说明的是：由于新版本的CiteSpace软件在进行机构分析时会出现机构标签重复且没有连线的情况，在尝试了多种方法无效后，最终通过调整电脑系统时间并使用老版本的CiteSpace软件的方式解决此问题，导致此图谱中显示的数据分析时间是2018年2月22日，实际分析时间是2022年3月26日。

②由于篇幅限制，高被引文献统计表未列示，留存备索。