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近五年来图书情报学研究热点与前沿的可视化分析-基于13种高影响力外文源刊的计量研究（下） 3.2 研究热点分析词频分析法是利用能够解释或表达文献核心内容的关键词或主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来确定该领域研究热点和发展动向的文献计量方法。由于一篇文献的关键词或主题词是文章核心内容的浓缩和提炼，因此，如果某一关键词或主题词在其所在领域的文献中反复出现，则可反映出该关键词或主题词所表现的研究主题是该领域的研究热点。CiteSpace即是基于词频分析法的原理统计关键词或主题词的出现频次，以及不同关键词或主题词之间共现的频次，并以可视化的方法将关键词或主题词的频次大小和聚类关系清晰地展示出来，从中我们分析得出某一研究领域的研究热点。表4是由CiteSpace统计得出的部分高频关键词以及中心度较高的关键词，图1是CiteSpace所生成的研究热点视图，即高频关键词聚类图。表4 高频关键词和高中心性关键词排名高频关键词高中心性关键词关键词名称频次关键词名称中心性1science306knowledge management0.632model243science0.63impact233networks0.64technology226information-technology0.415systems221management0.416performance200systems0.347information194institutional theory0.38information-technology177technology acceptance model0.299knowledge154impact0.2410management153organizations0.21点的中心性是一个用以量化点在网络中地位重要性的图论概念。中间中心性是常用来进行中心性测度的指标，它是指网络中经过某点并连接这两点的最短路径占这两点之间的最短路径线总数之比12。中间中心性高的点往往位于连接两个不同聚类的路径上，用来确定群体的算法就是利用这个特点来区分网络中的聚类13。中心性测量为发现不同学科或者领域的连接点或进化网络中的支点提供了一种计算方法。CiteSpace能够自动生成关键词的共现网络，计算每一关键词的中心性，并对部分高频关键词进行聚类。高中心性关键词即为连接不同研究领域的关键点，为使用户更容易辨认这些关键点，CiteSpace在视图中将高中心性的关键词用紫色光圈突出显示。图1 近五年来图书情报学研究热点视图图1中，每一个节点代表一个关键词，节点的大小表示关键词出现频次的高低，节点之间的连线表示关键词之间的共现关系，两个节点之间的连线越粗表示两个关键词共现频次越高。带有紫色光圈的节点具有较高的中心性，与其他节点之间存在着较为紧密的联系，是连接不同研究领域或主题的关键点。图1中节点较大的以及带有紫色光圈的关键词与表1中所列出的高频关键词和高中心性关键词是一一对应的。图1将热门关键词、关键词之间的共现关系、关键词的聚类关系以知识图谱的形式清晰而又准确地展示出来，明显的视图效果使我们能够快速地识别出少数具有较强解释意义的关键点，通过关键点分析，我们不仅能够找出研究热点，而且能够发现一些传统词频分析法所不能体现出的新的现象和规律。从图1中我们看到，整个视图可以分成三个较大的聚类，各个聚类的研究主题分别为技术、管理和计量，表明近五年来国际范围内图书情报学研究呈现出技术、管理和计量三大维度。右侧聚类中的节点大多都与计量学有关，包括h指数（h-index/hirsh-index）、引文分析（citation analysis/citation）、文献计量（bibliometrics）、排名（ranking）、计量指标（indicators）等关键词。中间聚类中的节点大多与管理有关，包括知识管理（knowledge-management）、管理（management）、绩效（performance）、创新（innovation）、组织（organizations）等。位于视图左上方的聚类可以看作是技术主题，其核心由与技术有关的关键词组成，包括技术（technology）和信息技术（information-technology）；四周分布的一些较小的节点是技术在各个领域的应用，包括检索（retrieval）、电子商务（electronic-commerce/e-commerce）、用户行为研究（behavior）等关键词。3.2.1 计量维度定量化研究一直是情报学发展的重要方向和必然趋势之一，只有加强情报学的定量化研究，才能不断提高其科学性和准确性，才能确立和提高它在整个科学体系中的学科地位。早在19世纪80年代，著名情报学家布鲁克斯14指出：“情报学如果不实现定量化，它将是一堆支离破碎的技艺，而不会成为科学。”布鲁克斯的这一重要学术思想已被越来越多的学术界同仁所认识，定量化研究的趋势不断增加，近年来计量学，包括文献计量、科学计量、信息计量和网络计量，已经成为一个日渐成熟的研究领域。正如上文统计得出的，图书情报学领域一半多的高产作者和高被引作者都从事于计量学研究，可见该研究领域汇集了一大批杰出的专家学者，例如Glanzel、Leydesdorff、Egghe、Rousseau、Garfield等人。这些学者都具有扎实的数理知识基础，熟悉定量化研究方法，长期致力于科学计量学和信息计量学研究。近年来，科学计量学、信息计量学和网络计量学领域的研究非常活跃，涌现出一大批优秀的专家学者和研究成果，在推动图书情报学分支学科信息计量学发展的同时，也使得图书情报学研究定量化的趋势进一步加强。从近五年图书情报学研究热点视图中我们清晰地看到，计量学已经成为图书情报学中相对独立的一个研究领域，并且已经成为与技术和管理并列的三大研究维度之一。3.2.2 管理维度图书情报学作为一个多科学交叉融合的边缘学科，管理学是其主要的上位学科之一，因此，图书情报学与管理学存在着天然的亲缘关系。从近五年图书情报学研究热点视图中我们看到，管理维度仍然是国际范围内图书情报学研究的重点，只不过在新的历史条件下有关管理问题的研究有了进一步的深化和拓展。由表4和图1可知，管理主题之下，知识管理、绩效、创新、组织管理等关键词频率较高，其中知识管理的中心性最高，说明图书情报学研究的管理主题围绕知识管理逐渐向绩效管理、创新管理、组织管理等领域拓展。从图1中我们还看到，技术维度和管理维度联系非常紧密，两个维度之下的关键词呈现出交叉融合的特征。管理维度之下的许多研究主题都需要借助于信息技术来实现，技术维度之下的研究则主要是为管理活动服务，二者相辅相成、互为促进，共同推动着整个图书情报学研究领域的发展。信息系统研究是一个连接管理和技术的关键点，在图1中，信息系统（systems/information systems）是一个介于技术主题和管理主题的“两栖”关键词：在技术维度之下，信息系统研究主要侧重于先进信息系统的开发和优化，而在管理维度之下，信息系统研究则更加关注先进信息系统在各种管理活动中的应用。3.2.3 技术维度在图书情报学研究领域，技术主题占据着非常重要的地位。从表4和图1中我们看到，与技术相关的关键词，例如技术、信息技术、模型（model）等，出现频次和中心性都很高。众所周知，情报学自诞生之日起就与技术结下了不解之缘，布什所提出的借助于计算机技术实现情报存储和检索的“Memex”构想可以视作是现代情报学诞生的标志。与情报学不同，传统的图书馆学研究有着浓厚的人文传统，但在本次研究中我们发现，随着现代信息技术在图书馆管理和服务中的广泛应用，图书馆学也越来越重视技术方面的研究，图书馆学和情报学之间的差异进一步缩小，呈现出一体化的发展态势。从本次词频统计和可视化分析的结果来看，整个图书情报学领域普遍呈现出重视技术的研究特征。布什在其诚若所思一文中所勾勒出的蓝图，为情报学、图书馆学、档案管理以及计算机科学、人工智能、超文本等学科技术指引了发展方向，同时也引领着情报学及其技术的发展进入新的纪元15。进入21世纪之后，图书情报学研究也迈入了新的历史时期，尽管技术维度仍然是图书情报学的研究重点之一，但相关研究已经不再是对技术本身的研究，而是更加注重于先进技术在不同领域的应用。从近五年图书情报学研究热点视图中我们看到，在技术和信息技术两个节点周围，分布着众多分支节点，包括模型、知识、检索、行为、电子商务等关键词。说明近年来，图书情报学技术维度之下的研究已经深入到有关模型开发、信息检索、用户行为研究、电子商务应用等主题，并且呈现出较强的知识化特性。3.3 研究前沿分析对于学科前沿的追踪有利于学术共同体更好地把握学科发展的趋势以及未来研究的方向，因此，图书情报学领域的专家历来非常重视学科前沿的分析和预测，并且在用于辨别和追踪学科发展前沿的定量方法方面已经做了大量的研究工作。其中，克林伯格16。提出的突变检测算法可以用于检测一个学科内研究兴趣的突然增长。尽管这个算法原本是用来检测某个词的突然出现，但也适用于时间序列的多词专业术语和文章的引文分析。在CiteSpace中，研究前沿是基于从题目、摘要、系索词和文献记录的标识符中提取出的突变专业术语（burst terms）而确定的。在本次研究中，我们选择节点类型为关键词，共探测到2171个突变专业术语，将显示类型选择为“time zone”，生成近五年图书情报学研究前沿术语表（表5）和前沿视图（图2）。表5 近五年出现的研究前沿术语术语术语（频次）术语（频次）2006Model（243）Technology（226）Systems（221）Performance（200）Information-technology（177）Knowledge（154）Management（153）Innovation（115）2007Implementation（75）Adoption（69）Patterns（66）2010h-index（63）citation-analysis（51）ranking（50）citation（49）index（41）citations（40）2008Journals（98）Decision-making（54）2009Hirsh-index（13）System-development（12）Bibliometric-indicators（12）图2 近五年图书情报学研究前沿视图表5列出了20062010年图书情报学研究前沿术语及其频次，图2是近五年图书情报学研究前沿的时区视图。该视图共包含67个节点（关键词），节点的大小同样表示关键词的频次，从中我们能够探测到近年来图书情报学的研究前沿和发展趋势。从视图中我们看到近五年图书情报学研究大致经历了三个时期，即2006年的繁荣期，20072009年的稳定期，2010年新一轮繁荣的孕育期。下面我们对三个时期的研究前沿及热点分别进行分析说明，并以此预测2010年以后图书情报学研究的发展趋势。3.3.1 图书情报学研究繁荣期（2006）从表5和图1中我们发现，大量的高频关键词聚集到2006年这一时区，说明2006年是图书情报学研究的繁荣期。模型、系统、技术、绩效、知识、管理、创新等热门关键词都是在这一时期出现的，并且以信息系统和模型的开发利用为核心，图书情报学领域的技术与管理实现了完美的融合。3.3.2 图书情报学研究稳定期（20072009）2007年“信息技术”这一关键词的频次骤减，“应用”、“吸收”、“模式”三个关键词却在这一时区显得非常醒目，说明2007年开始图书情报学领域的研究重点已从对技术本身的研究转移到信息技术的吸收和应用研究。2008年，“期刊”、“关注”和“决策”三个关键词频次较高，说明图书情报学的研究依然非常重视应用研究。2009年几乎没有特别醒目的热门关键词。尽管“h指数”、“文献计量指标”、“引文分析”等关键词已经开始出现，但频次很低，可以看作是为2010年计量学的兴起做铺垫。与2006年相比，20072009年热门关键词的数量和频次锐减，可以看作图书情报学进入了相对稳定的发展时期。尽管从表面来看这一时期的研究相对比较沉寂，但实质上是图书情报学研究的深化期和升华期。图书情报学研究实现了从技术到应用的升华，研究主题更加集中，研究内容也更加深入。3.3.3 新一轮繁荣的孕育期（2010）2010年图书情报学研究主题出现了显著转变，通过表5和图4我们看到，在2010年时区内，计量学一支独秀，成为图书情报学领域最具活力和潜力的研究主题。我们在web of science中采集数据时数据库更新时间为2010年5月，也就是说本次研究的数据样本中只收录了2010年前5个月所发表的学术论文。但从统计结果看，在不足半年的时间内“引文分析”、“h指数”等关键词已经具有了较高的出现频次。“文献计量学”这一关键词的频次不高，但中心性很高，说明传统的文献计量学不再是研究热点，但仍然占据着重要地位，成为连接各个计量学主题的纽带。依据近五年图书情报学研究前沿视图所呈现出的特征和规律，以及对以上三个时期研究主题的分析和把握，我们可以大胆地预测，计量学将会引领一次新的研究高潮，图书情报学研究即将进入新一轮的繁荣期。在这一时期，定量化研究将成为主要的研究视角，引文分析、h指数、评价等主题会成为图书情报学研究的前沿。马克思认为：“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”定量化研究趋势的不断增强，在一定程度上证明了图书情报学的学科发展也已经开始趋于成熟和完善。4 结论本文选取了图书情报学专业13种高影响力期刊在20062010年间刊载的3881篇论文为研究样本，借助于CiteSpace软件对近五年来图书情报学研究现状、热点和前沿进行了可视化分析。通过相关的统计数据以及知识图谱，分别从高影响力作者、研究热点和研究前沿三个方面进行了分析，并得出以下研究结论：首先，我们从发文量和被引频次两个角度分析了近年来图书情报学研究领域的高影响力作者，找出Glanzel、Leydesdorff、Egghe等几位具有国际知名度的专家学者。这些研究者在图书情报学研究领域表现得极为活跃，不仅推动了图书情报学学科的发展和进步，而且在一定程度上引领着未来图书情报学的研究方向和趋势。在对近五年图书情报学领域高产作者前10名和高被引作者前10名进行分析之后发现，一半多的高产作者和高被引作者都从事计量学研究。这一发现也恰好可以解释为什么近年来图书情报学研究会呈现出浓厚的定量化研究趋势。其次，通过高频关键词的聚类分析，我们发现近五年国际范围内图书情报学呈现出计量、管理、技术三个研究维度。在计量维度之下，引文分析、h指数以及计量指标等主题成为研究热点。在管理维度之下，以知识管理为核心的管理类研究主题得到了进一步深化和拓展，绩效、创新、质量等问题成为近年管理维度之下的研究重点。在技术维度之下，研究重点已不再局限于对技术本身的研究，而是逐渐转向信息技术的应用，其中模型和知识的开发利用是技术维度之下的研究重点。另外，从近五年图书情报学研究前沿视图上，我们看到管理维度和技术维度之间存在着紧密的交叉融合关系，其中信息系统是联系技术主题和管理主题的关键点。再次，通过研究前沿的分析，我们发现图书情报学定量化研究的趋势不断加强。在研究前沿时区视图上，近五年图书情报学研究呈现出三个发展阶段，每个研究阶段的研究热点各不相同。第一阶段，即2006年，是图书情报学研究的繁荣期，众多的高频关键词都聚集于这一时区，其中技术与管理是这一时期的两大主题，而技术与管理的融合更是该阶段的研究重点。第二阶段，即20072009年，图书情报学研究进入一个相对沉寂的稳定期，在这一阶段图书情报学研究主题也经历了一次升华和深化，研究重心更加面向应用。第三阶段，即2010年，图书情报学研究正在酝酿一场定量化研究的浪潮，以Glanzel、Leydesdorff、Egghe等计量学家为代表，以引文分析、h指数等主题为研究前沿，图书情报学研究即将进入新一轮的繁荣期，图书情报学的学科发展也将随之进入成熟期和完善期。参考文献：1 刘则渊，陈悦，侯海燕科学知识图谱：方法与应用M北京：人民出版社，2008：52 White H D, McCain K W. Visualizing a discipline: An author co-citation analysis of information science, 1972-1995J. Journal of the American Sciety for Information Science, 1998,49 (4): 327-355.3 叶鹰图书情报学前沿研究领域选评J中国图书馆学报，2008（4）：63-704 赖茂生，王琳，李宇宁情报学前沿领域的调查与分析J图书情报工作，2008（3）：6-106 邱均平，侯婕近五年来国外图书馆学情报学论文的计量研究J中国图书馆学报，2008（6）：47-527 邱均平，丁敬达，周春雷1999-2008年我国图书馆学研究的实证分析（上）J中国图书馆学报，2009（5）：72-798 邱均平，丁敬达1999-2008年我国图书馆学研究的实证分析（下）J中国图书馆学报，2009（6）：7987，1189 Chen C. Searching for intellectual turning points: Progressive knowledge domain visualizationC. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 101:5303-5310.10 邱均平，马瑞敏基于CSSCI的图书馆、情报与档案管理一级学科文献计量评价研究J中国图书馆学报，2006（1）：24-2911 Lotka A J. The frequency distribution of scientific productivityJ. Journal of the Washington Academy of Science, 1926, 16 (12): 317-323.12 Freeman L C. Centrality in social networks: Conceptual clarificationJ. Social Network, 1979 (1): 215-239.13 Girvan M, Newman M E J. Community structure in social and biological networksC. Pro. Natl Acad. Sci. USA, 2002 (99): 8271-8276.14 Brookes B C. Towards informetricsJ. Journal of Documentation, 1984,40 (2).15 Pemberton J M, Nugent C R. Information studies: Emergent field, convergent curriculumJ. Journal of Education for Library and Information Science, 1995, 36 (2): 126-138.16 Kleinberg J. Bursty and hierarchical structure in streamsC. Proceedings of the 8th ACMSIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2002:91-101.* 本文系国家自然科学基金项目“基于作者学术关系的知识交流模式与规律研究”（编号：70973093）研究成果之一。：邱均平，武汉大学中国科学评价研究中心教授，博士生导师。通讯地址：武汉珞珈山。邮编：430072；温芳芳，武汉大学信息管理学院2009级博士研究生。通讯地址同上。 -全文完-