研究空白是指某一领域现有知识体系中存在的未回答问题或未探索领域。识别这些空白需要系统分析已发表的文献、综述和正在进行的研究，以确定知识不足、矛盾或完全缺失的地方。这与简单总结现有研究不同；它需要批判性评估未知的内容、其重要性以及解决该问题将如何推动该领域发展。关键方法包括全面的文献综述、检查研究的局限性部分、咨询专家以及分析新兴趋势或未解决的问题。
例如，在医疗领域，研究人员可能会发现，虽然有大量关于某种药物对成人有效性的研究，但很少有研究考察其在儿科人群中的安全性，从而识别出一个空白。在技术领域，分析最近的人工智能会议论文可能会发现，尽管一种新算法在主要语言翻译方面取得了成功，但在将其应用于低资源语言翻译方面缺乏探索。系统综述和文献计量分析工具（如VOSviewer）是常用的平台，可用于可视化和识别这些知识缺失的集群。
识别空白对于指导有意义的研究、避免重复以及促进创新至关重要。其优势包括资源的高效分配和推动进步。局限性包括空白识别中可能存在的主观性，以及确保空白真正具有重要性和研究可行性的挑战。从伦理角度，研究人员应优先考虑解决社会需求的空白。未来的发展可能涉及使用人工智能工具来自动化部分空白分析，但人类的批判性思维对于评估背景和影响仍然至关重要。