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2021年總算過去了。雖然疫情還沒有結束的跡象，但是人們已經開始習慣新冠環伺的生活。疫情對社會帶來的長期影響也在慢慢顯現。2021年全世界天文學家提交到論文預印本arXiv上的天文學論文數量只有13243篇，比2020年少了1577 篇（下降10.6%，甚至少於2018年的提交數）。這是自1994年arXiv開設天文學學科分類以來年度提交論文總數的第一次下降。我們在疫情的影響下被迫放慢了探索宇宙的腳步，但並未停止前進，畢竟連推遲了14年的韋布空間望遠鏡都發射成功了。
圖1：arXiv論文提交數量趨勢變化
國家天文科學資料中心統計了這些論文中的熱門術語，回顧2021年天文學的熱點與主題。根據包含相關術語的論文總數，排名前10的關鍵術語有：
- 磁場（magnetic field，3616篇）
- 黑洞（black hole，2673篇）
- 恆星形成（star formation，2660篇）
- 數值模擬（numerical simulation，2498篇）
- 暗物質（dark matter，2488篇）
- 銀河系（Milky Way，2349篇）
- 星際介質（interstellar medium，1950篇）
- 大質量恆星（massive star，1932篇）
- 中子星（neutron star，1875篇）
- 引力波（gravitational wave，1711篇）
圖2：2021天文學熱詞
如果我們剔除那些只是簡單提到這些名詞的論文，只考慮在正文中反覆提到（大於5次）相關概念的文章，那麼排名前10的關鍵術語可修正為：
- 磁場（magnetic field, 1234篇）
- 活動星系核（active galactic nucleus, 990篇）
- 引力波（gravitational wave, 732篇）
- 能譜分佈（spectral energy distribution, 724篇）
- 恆星形成（star formation, 677篇）
- 宇宙微波背景輻射（cosmic microwave background, 676篇）
- 暗物質（dark matter, 674篇）
- 功率譜（power spectrum, 602篇）
- 黑洞（black hole, 582篇）
- 星際介質（interstellar medium, 527篇）
它們在一定程度上代表了天文學的主流方向和熱門話題。
排名前十的縮略詞分別是：
- 活動星系核（AGN，1589篇）
- 能譜分佈（SED，1358篇）
- 信噪比（S/N，1320篇）
- 宇宙微波背景輻射（CMB，1256篇）
- 星際介質（ISM，1072篇）
- 馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法（MCMC，1053篇）
- 點擴散函式（PSF，938篇）
- 引力波（GW，879篇）
- 暗物質（DM，823篇）
- 恆星形成率（SFR，741篇）
這些詞對於天文工作者來說都是比較熟悉的，因為使用頻率高，而全稱又比較長，所以大家習慣用縮寫代替。如果剔除這類常見（天文名詞資料庫中已收錄）的條目，出現頻率最高的五個新縮略詞是：
- 暗能量巡天（dark energy survey，DES，268篇）
- 恆星形成歷史（star formation history，SFH，246篇）
- 雙黑洞（binary black hole，BBH，211篇）
- 卷積神經網路（convolutional neural network，CNN，200篇）
- 雙中子星（binary neutron star，BNS，184篇）
而頻率上升最快的縮略詞當屬 “蓋婭第三批早期資料”（Gaia early data release 3，EDR3，123篇）。它指的是歐洲空間局天體測量衛星“蓋婭”在2020年12月釋放的第三批早期資料。得益於其高質量的資料，在一年時間裡就有超過一百篇相關論文的熱度，產出相當可觀。這些文章的釋出時間如圖所示：
圖3：EDR3相關文章2021年釋出情況
現代科研論文的寫作格式和風格是程式化的，有固定的表達方式和風格。我們也統計了論文中的常用片語，大家看看是不是很熟悉?
- other hand （7809篇）
- right panel （4354篇）
- wide range（3822篇）
- large number（3745篇）
- free parameter（3494篇）
- previous study（3467篇）
- parameter space（3414篇）
- bottom panel（3411篇）
- good agreement（3373篇）
- future work （3266篇）
現代天文學研究方向眾多，發展迅速，想要全面瞭解整個學科的前沿進展變得越來越困難。由於技術條件的限制，本文只做了簡單的詞頻分析和統計。有關這些術語詞頻的詳細資訊可瀏覽頁面https://nadc.china-vo.org/arxivterm/。而要想讓機器自動識別熱點問題和科研動向，我們還需要新的演算法和工具。
轉載來源:中國科技資源共享網-國家天文科學資料中心
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