科学研究和管理决策作为新冠疫情防控的重要武器，需要对疫情发展做出快速且正确的反应。为了探索新冠期间中国科学与政策的快速反应和变化趋势，研究人员通过文献计量学和机器学习中聚类层次分析法，发现疫情早期中国科学研究热门话题与相关政策出现趋势极为接近，科学研究成果发表后平均在8.36天就转化为公开的疫情防控政策，两者趋向于快速的共同演化状态。文章以“Coevolution of COVID-19 Research and China’s Policies”为题，9月6日发表在Nature旗下的SSCI 健康政策和服务领域一区期刊Health research policy and systems上，传媒学院青年教师程曦为第一作者，王国燕教授为通讯作者。 新冠早期中国科学研究七类变化趋势 聚焦五大研究热点 新冠爆发以来相关研究主题众多。研究人员通过共现词条的筛选和文本分析，发现了5个研究热点，分别是患者、感染症状、病毒检测、治疗药物和心理健康。相应的研究热点变化趋势具体表现为患者研究中从前期儿童孕妇患者转至后期老年患者，感染症状从普通症状转向重症和无症状，病毒检测从核酸检测转向抗体检测，治疗药物从西药转为中药。与前面四者不同的是，心理健康一直是研究热点。 政策和科学的快速共同演化 中国新冠早期科学研究和政策制定呈现出相似的变化趋势，即相似时间段内科学研究和政策制定关注的主题相同。相似的变化趋势是共同演化的表现形式之一。同时科学研究与相关政策出现的平均时间仅为8.36天，相比气候变化等经过漫长科学讨论也无法达成政策制定的共识来说，这已进入一个快速的共同演化状态。这很可能与新冠早期疫情的严重性以及问题需要解决的迫切性密切相关。 中国新冠研究不同类别热度集中上升期与相关政策/方案集中颁布期 政策循证科学 科学政策制定时需要参考相关已有科学研究，这便是科学政策的循证决策，它是将科学证据植入政策制定到评价的整