과학적 변화를 이해하고 예측하기 위해서는 과학적 개념의 내생적 공고화 (endogenous consolidation)와 외생적 확산 (exogenous diffusion)을 구분할 수 있는 모델이 필요합니다. OpenAlex의 양자 컴퓨팅 개념 하위 트리를 사용하여, 우리는 시간적으로 분해된 개념 공생 네트워크 (concept co-occurrence network)를 구축하고, 각 개념 쌍을 상류 인용 계보 (upstream citation lineage)와 하류 확산 (downstream diffusion)을 통해 추적합니다. 우리는 분포 및 다양성 인식 특징 (distributional and diversity-aware features)을 사용하여 네 가지 결과물, 즉 내생적 강화 (endogenous reinforcement), 외생적 확산 (exogenous diffusion), 이들의 비율, 그리고 확산 엔트로피 (diffusion entropy)를 예측하도록 LightGBM 모델을 학습시킵니다. 과학적 지식 체계의 전반적인 출판 성장세를 통제한 후, 주요 양자 컴퓨팅 벤치마크에서 내생적 강화는 대체로 예측 불가능한 것으로 나타났습니다. 반면, 외생적 확산과 엔트로피는 강력하게 예측 가능하며 ($R^2$ 최대 0.78), SHAP 분석에서 보여지듯 상류 이질성 (upstream heterogeneity), 인용 폭 (citation breadth), 그리고 분포 분산 (distributional dispersion)에 의해 주도됩니다. 로보틱스 (robotics), 첨단 재료 (advanced materials), 신경 임플란트 (neuro implants)에 대한 재현 실험 결과, 외생적 확산이 모든 분야에서 최상위 순위의 예측 대상임을 확인하였으며 ($R^2_{test} ext{ } ext{약 } 0.60 ext{-}0.87$), 신경 임플란트에서는 내생적 예측 가능성이 현저히 상승하여 ($R^2_{test} = 0.83$), 양자 컴퓨팅의 비대칭성이 균일하게 일반화되지 않음을 보여줍니다. 사례 연구에 따르면, 급격한 엔트로피 증가는 새로운 개념적 프런티어의 개방과 일치하는 반면, 엔트로피의 붕괴는 기술적 수렴 (technological convergence) 또는 패러다임 교체 (paradigm displacement)를 신호합니다. 이러한 결과는 개념적 확산이 의미론적 및 인용 환경에 내재된 안정적인 구조적 규칙성에 의해 지배됨을 입증합니다. 교차 도메인 수용의 초기 다양성 기반 신호를 식별함으로써, 이 접근 방식은 빠르게 진화하는 연구 분야에서 예측적 계량과학 (anticipatory scientometrics), 기술 예측 (technology foresight), 그리고 혁신 지향적 정책 분석을 위한 확장 가능한 토대를 제공합니다.