科学家提出各种方法与技术用于探测科学前沿，其中以利用引文分析和词汇分析的研究最为常见。研究者最早提出使用同被引分析来描述一个活跃的研究领域，把科学前沿表述为同被引文献簇。基本科学指标数据库（ESI）是用同被引文献簇来表征科学前沿，并根据文献簇的统计特征来判断研究领域的重要性和发展阶段。有研究者将科学前沿定义为由同被引文献簇及其引证文献簇共同组成的文献群。也有研究者认为科学前沿就是同被引文献簇的引证文献簇，明确区分了科学前沿和知识基础两个概念，其中知识基础由同被引文献簇表示，科学前沿则由利用文献耦合方法生成的、与知识基础有引证关系的文献群表示（见图）。华裔学者陈超美也定义了科学前沿和知识基础两个概念，认为科学前沿可被看作一种新兴的趋势，一组瞬时的概念和潜在的研究问题，知识基础则是科学前沿概念所在文献的引用文献群，科学前沿与知识基础相互作用并动态发展。陈超美用突破监测算法获取的突破词汇来表示科学前沿，而知识基础仍然用同被引文献簇表示。这样的方法既利用了引文分析的优势，又在一定程度上克服了引文分析的时滞性。

科学前沿与知识基础概念关联示意图

科学前沿领域分析方法主要包括两种：①基于词频的探测方法。研究者提出了考虑词频变化密度的突破监测算法，识别文献中具有高集中性、高密度特征的词，即具有突然增长特性的词，进一步用该算法选择高频词进行共词分析，并绘制了《美国科学院院报》的知识图谱，借助该图谱来鉴别主要的研究主题及其发展趋势。还有的研究者根据词汇的出现频率，以可视化形式表示研究主题的时间发展，直观地通过图谱判断新出现的主题。例如，利用信息抽取技术、自然语言处理技术和主题发展统计模型从自由文本数据中抽取和筛选有重要意义的研究主题，并根据主题的时间分布特性，以时间线视图的形式可视化地表达研究主题的突现与发展。②基于共词的探测方法。根据词汇间的某种关系（如共词关系）对文献集合中的词汇进行聚类分析，生成一系列的词汇簇或研究主题。然后，跟踪这些词汇簇在不同时期的发展变化，从而揭示科学前沿领域的存在。在实际应用中，共词关系经常被嵌入其他方法之中。研究者利用数据挖掘技术从文本数据集中自动分析与探测新出现的概念或主题，认为新出现或有发展潜势的主题不仅表现在词频增加，还表现在语义上越来越丰富，即和越来越多的词相关联。通过抽取词频和语义两方面的特征参数，然后把这些参数输入神经网络模型来判断新突现主题。

科学前沿领域分析已经被应用于各个学科领域的研究态势分析，如基于数据和软件探索恐怖袭击事件之后出现的新变化。针对科学领域的研究前沿遴选也得到了广泛的重视。例如，从2014年开始由中国科学院科技战略咨询研究院、中国科学院文献情报中心与科睿唯安公司（原汤森路透知识产权与科技事业部）联合发布的《研究前沿》年度报告，通过对论文数据的挖掘，揭示了基础科学领域的年度热点前沿和新兴前沿，并对全球科技发展布局和竞争结构提出分析和解释。