近日，太阳成集团tyc33455文法学院杜宝贵教授团队在科学、技术与创新政策（STIP）领域取得突破性进展，相关成果以“Applying machine learning to gauge the number of women in science,technology,and innovation policy (STIP):a model to accommodate missing data”为题，发表于Nature子刊Humanities and Social Sciences Communications（《人文社科通讯》）。该研究由杜宝贵教授指导的博士生Caitlin Meyer（美籍留学生）担任第一作者，共同作者为杜宝贵、Mohamed Amin Gouda（埃及籍、机械工程与自动化学院博士生），太阳成集团tyc33455为唯一署名单位。
该研究首次将机器学习框架引入科学、技术与创新政策（STIP）领域，针对全球60个国家的女性参与情况，创新性地构建了混合机器学习模型（包括支持向量回归、岭回归、线性回归等），精准预测并量化了女性在STIP领域的代表性，同时解决了国内数据缺失的长期难题。研究发现，未实施正式配额制度的国家反而表现出更优的女性参与指标（中位数：36.75%），挑战了传统政策假设，揭示了制度性障碍与文化因素对女性参与的关键影响机制。
此外，该研究还首次量化了STEM领域与政策制定领导角色之间的“管道断裂”现象（相关性仅为0.11），为制定循证的多元化政策提供了重要依据。该成果不仅填补了STIP领域性别研究的方法论空白，更为全球推动包容性科技创新政策提供了可复制的分析框架。
Humanities & Social Sciences Communications是Nature旗下唯一面向人文社会科学的子刊，致力于出版人文科学、行为科学和社会科学所有领域的高水平研究，同时被A&HCI与SSCI收录，位列JCR社会科学分区Q1、中科院人文科学一区，在国内外人文社科领域具有重要影响力。
