秦東方 陳必坤

（鄭州大學(xué)信息管理系，河南 鄭州 450001）

趨勢分析是指在海量資源以及大量用戶使用記錄的基礎(chǔ)上，針對某一主題或關(guān)鍵詞進行的時間序列統(tǒng)計[1]。趨勢分析的關(guān)鍵點在于時間序列統(tǒng)計，事物是隨著時間的推移進行演變。趨勢分析的內(nèi)涵可以從形式和內(nèi)容兩方面理解：形式上是主題的時間軌跡，內(nèi)容上是通過主題相關(guān)知識點之間的時間演化關(guān)系預(yù)測未來動向。趨勢分析工具指實現(xiàn)趨勢分析功能的工具，通常以軟件形式出現(xiàn)。根據(jù)其數(shù)據(jù)源及用戶群體的不同，可分為學(xué)術(shù)趨勢分析工具和大眾趨勢分析工具。學(xué)術(shù)趨勢分析工具基于學(xué)術(shù)文獻及研究人員使用記錄且目標(biāo)用戶主要是研究人員，大眾趨勢分析工具主要基于社會信息和大眾用戶使用記錄且目標(biāo)用戶是大眾。

1 常見趨勢分析工具概述

1.1 學(xué)術(shù)趨勢分析工具

目前已經(jīng)有成型的專業(yè)型學(xué)術(shù)趨勢分析工具，用戶通過簡單輸入關(guān)鍵詞就能實現(xiàn)相應(yīng)的趨勢分析功能。此外，對于綜合性的學(xué)術(shù)分析工具，用戶對初步的分析結(jié)果再次進行時間序列統(tǒng)計后也能實現(xiàn)趨勢演變功能，故稱其為輔助型學(xué)術(shù)趨勢分析工具。

1.1.1 專業(yè)型

1.1.1.1 CNKI學(xué)術(shù)趨勢

CNKI學(xué)術(shù)趨勢是依托于CNKI中國知識資源總庫中的海量文獻和千萬用戶的使用情況提供的學(xué)術(shù)趨勢分析服務(wù)。通過“學(xué)術(shù)關(guān)注指數(shù)”和“用戶關(guān)注指數(shù)”進行分析。學(xué)術(shù)關(guān)注度是以CNKI知識資源總庫中與關(guān)鍵詞最相關(guān)的文獻數(shù)量為基礎(chǔ)，統(tǒng)計關(guān)鍵詞做為文獻主題出現(xiàn)的次數(shù)，形成的學(xué)術(shù)界對某一學(xué)術(shù)領(lǐng)域關(guān)注度的量化表示。用戶關(guān)注指數(shù)是以用戶在CNKI系列數(shù)據(jù)庫中所下載文章的數(shù)量為基礎(chǔ)，統(tǒng)計關(guān)鍵詞做為主題的文章被下載的次數(shù)，形成的用戶對某一學(xué)術(shù)領(lǐng)域關(guān)注度的量化表示[2]。

1.1.1.2 萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺知識脈絡(luò)beta

為某一知識點在不同年代畫出一張知識網(wǎng)絡(luò)圖，不同年代的網(wǎng)絡(luò)圖按順序鏈接起來，形成某一知識點在不同年代的知識網(wǎng)絡(luò)形狀演變脈絡(luò)圖，簡稱為知識脈絡(luò)。該系統(tǒng)基于萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺收錄的海量文獻資源，通過基于共詞網(wǎng)絡(luò)和引文網(wǎng)絡(luò)的分析方法，對知識脈絡(luò)服務(wù)進行了完整實現(xiàn)[3]。

1.1.2 輔助型

1.1.2.1 ThomsonReuters的ResultsAnalysis和ESI(v2.3)

Results Analysis工具基于Thomson Reuters公司的Web of Science平臺，用戶只要進入檢索結(jié)果頁面，點擊右邊操作欄中“分析檢索結(jié)果”或“創(chuàng)建引文報告”便可進入相應(yīng)的分析系統(tǒng)[4]?！胺治鰴z索結(jié)果”中的“出版年代分析”以及“創(chuàng)建引文報告”中的引文報告便是簡單形式的趨勢分析。

ESI基于ISI Web of Knowledge平臺，由引文排位 （Citation Rankings）、高被引論文 （Most Cited Papers）、引文分析 （Citation Analysis）和評論報道（Commentary）四部分構(gòu)成[5]。其趨勢分析內(nèi)容主要包括兩個方面：一是ESI時間演變圖，二是研究前沿（Research Fronts）。

1.1.2.2 Elsevier的Refine Results和Scival Spotlight

Refine Results基于Engineering Village平臺，其原理與Web of Science平臺的Results Analysis相同，細化分析項目有：作者、機構(gòu)、受控詞、分類、出版年等[6]。與Results Analysis不同，Refine Results列表中的各項內(nèi)容均可實現(xiàn)跨項組合瀏覽，比如要了解檢索結(jié)果中的某位作者某年文獻情況時，可以在作者和年代項中同時選擇，該記錄會在顯示頁面中出現(xiàn)[7]。通過跨項組合“出版年”和其他任一項目，均可實現(xiàn)簡單的趨勢分析。

SciVal Spotlight基于龐大的科學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫Scopus，使用共引分析和創(chuàng)新的可視化分析技術(shù)，從不同角度分析某個機構(gòu)內(nèi)部相互關(guān)聯(lián)的科研工作，這些工作體現(xiàn)了機構(gòu)獨特并且核心的競爭力，或者可以說是該機構(gòu)占領(lǐng)先地位的 “獨特競爭優(yōu)勢”[8]。SciVal Spotlight工具的 “TABLE”,“MAP”,“MATRIX”和“DETAILS”四個項目均可實現(xiàn)趨勢分析功能。

1.2 大眾趨勢分析工具

1.2.1 Google趨勢

Google趨勢是Google實驗室推出的一種產(chǎn)品。通過Google趨勢，可以看到全世界對所選擇主題的關(guān)注度，還可顯示主題在Google新聞報道中出現(xiàn)的頻率，以及最經(jīng)常搜索它們的地理區(qū)域[9]。

1.2.2 百度指數(shù)

百度指數(shù)是以百度網(wǎng)頁搜索和百度新聞搜索為基礎(chǔ)的免費海量數(shù)據(jù)分析服務(wù)，用以反映不同關(guān)鍵詞在過去一段時間里的“用戶關(guān)注度”和“媒體關(guān)注度”?？梢园l(fā)現(xiàn)、共享和挖掘互聯(lián)網(wǎng)上最有價值的信息和資訊，直接、客觀地反映社會熱點、網(wǎng)民的興趣和需求[10]。

2 常見趨勢分析工具比較研究

學(xué)術(shù)趨勢分析工具包括3個子系統(tǒng)：數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)，統(tǒng)計分析子系統(tǒng)、結(jié)果顯示子系統(tǒng)[1]。大眾趨勢分析工具的結(jié)構(gòu)與其相近，主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)源的不同。筆者則主要從以上三點出發(fā)對常見趨勢分析工具進行比較研究（見表1）。

ESI(v2.3)和Scival Spotlight的趨勢分析范圍僅限于機構(gòu)、國家、著者、期刊四方面；其他分析工具能夠分析任意有效關(guān)鍵詞，范圍廣泛，其中CNKI學(xué)術(shù)趨勢和萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺知識脈絡(luò)beta學(xué)術(shù)趨勢分析功能較強，Web of Science平臺的Results Analysis和Engineering Village平臺的Refine Results的學(xué)術(shù)趨勢分析功能簡單，而Google趨勢和百度指數(shù)大眾趨勢分析功能強但是在學(xué)術(shù)性方面只具有有限參考性。

3 實例分析

筆者選取“數(shù)字圖書館”、“Digital Library”兩個關(guān)鍵詞對以上趨勢分析工具進行測試（時間為2010年9月13日凌晨），比較其不同功能特點。為了使測試過程富有條理性，筆者根據(jù)工具的特征將其分為三組。

3.1 CNKI學(xué)術(shù)趨勢和萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺知識脈絡(luò)beta

選取關(guān)鍵詞“數(shù)字圖書館”。前者的學(xué)術(shù)關(guān)注度折線圖展現(xiàn)了1996—2008年以來數(shù)字圖書館的研究軌跡，其中2002—2008文章數(shù)量最多；用戶關(guān)注度折線圖展現(xiàn)了2007年8月—2008年12月以來用戶對數(shù)字圖書館的關(guān)注軌跡，其中2007年10月、2008年1月和4月關(guān)注最多；另外該分析工具還列出了數(shù)字圖書館的高頻文章、歷史事件、相關(guān)作者、相關(guān)期刊等。后者的折線圖展示了1998到2010年以來數(shù)字圖書館的研究軌跡，其中2002—2006命中文獻數(shù)量最多；其中“數(shù)字圖書館”的相關(guān)關(guān)鍵詞在不同年份的頻次不同，比如“傳統(tǒng)圖書館”、“元數(shù)據(jù)”頻次逐步減少，“信息服務(wù)”頻次逐漸增加，“知識產(chǎn)權(quán)”頻次保持平衡，通過這些頻次變化規(guī)律可以推斷數(shù)字圖書館的研究熱點變化狀況。

二者均顯示在2002—2006之間有關(guān)數(shù)字圖書館的文章數(shù)量最多，學(xué)術(shù)關(guān)注度高；不同的是前者顯示了一年多中用戶的使用情況，后者從深層次揭示了數(shù)字圖書館的研究熱點變化情況。

3.2 Web of Science平臺的 Results Analysis和Engineering Village平臺的Refine Results

前者輸入“主題=digital library”And“入庫時間= 1985-2010”And“數(shù)據(jù)庫=SCI-Expanded,CPCI-S”，在檢索結(jié)果列表中選擇“分析檢索結(jié)果”和“創(chuàng)建引文報告”項，便可得到不同年份的文獻出版數(shù)趨勢圖和引文次數(shù)趨勢圖；文獻出版數(shù)趨勢圖揭示相關(guān)外文文獻從1999至2010年的研究軌跡，其中2004—2009年文獻數(shù)量最多；引文次數(shù)趨勢圖揭示相關(guān)外文文獻從2001至2010年的被引次數(shù)軌跡，呈逐年上升趨勢。后者輸入“((digital library)WN TI)”，在檢索結(jié)果列表的“Refine Results”中選擇任一項與“Year”組合便可得到相應(yīng)的趨勢圖，最簡單的文獻出版數(shù)趨勢圖揭示了有關(guān)digital library的研究文獻自1973至2010

年的研究軌跡，其中2002—2009年文獻數(shù)量最多。

表1 常見趨勢分析工具比較分析

二者均顯示在 2004—2009年間有關(guān) digital library的文章數(shù)量最多，學(xué)術(shù)關(guān)注度高；不同的是前者有關(guān)于引文次數(shù)的趨勢圖，后者在“Refine Results”中可以組合任意選項的趨勢圖。

3.3 Google趨勢和百度指數(shù)

首先選取關(guān)鍵詞“數(shù)字圖書館”。前者的搜索量指數(shù)從2004到2010年緩緩減少，只是在2009年搜索量在某段時間里出現(xiàn)異常上升。后者的用戶關(guān)注度折線圖展示2006年6月到2010年來用戶對數(shù)字圖書館的關(guān)注軌跡，折線總體起伏很小，只是在2009年某一點出現(xiàn)異常高峰；媒體關(guān)注度折線圖展示2006年6月到2010年來媒體對數(shù)字圖書館的關(guān)注軌跡，2006到2008年關(guān)注最多，從2009年至今關(guān)注度緩慢減少；另外，分析工具還給出了相關(guān)新聞、相關(guān)檢索詞、地區(qū)分布、人群屬性分布等信息。然后選取關(guān)鍵詞 “digital library”。前者的搜索量指數(shù)從2004年至今逐步減少，只是在2007年、2009年搜索量在某段時間里出現(xiàn)異常上升；新聞引用量除了2005年、2009年、2010年初數(shù)量異常高以外，其余整體保持平衡；另外，分析工具還列出了關(guān)鍵詞所在的國家、城市以及語種。后者顯示找不到相關(guān)信息。

二者均顯示大眾用戶在2009年某段時間里對數(shù)字圖書館的關(guān)注很高，其余時間比較平衡，與上述四種趨勢分析工具的分析結(jié)果相似。不同的是前者的附屬功能比后者簡單。

總之，以上六種分析工具共同確認數(shù)字圖書館的研究高峰集中在2004至2009年。不同的是第一組專業(yè)易操作且分析功能較強，第二組需要選定檢索結(jié)果才能進行分析，第三組學(xué)術(shù)性弱僅供有限參考。因此，不同研究人員可以根據(jù)其不同特點進行選擇使用或者結(jié)合使用以上工具。

［1］景民昌,楊波.基于SRW信息源的學(xué)術(shù)趨勢分析系統(tǒng)構(gòu)建［J］.現(xiàn)代情報.2008(3):55-57.

［2］CNKI學(xué)術(shù)趨勢幫助.http://trend.cnki.net/cnkihelp.htm.

［3］王勝海.知識脈絡(luò)分析服務(wù)的研究與實現(xiàn).http://editors.wanfangdata.com.cn/.openaccessperiodical/Details/382a6d30-dc34-4d95-905c-00851a46dce5）.

［4］Web of Science http://apps.isiknowledge.com/WOS_GeneralSearch_input.do?highlighted_tab= WOS&product=WOS&last_prod=WOS&SID= 4CFdBBO2oJiJkBeodDN&search_mode=GeneralSearch.

［5］Essential Science Indicators v2.3 Tutorial.http://science.thomsonreuters.com/tutorials/esi2/index.html.

［6］Engineering Village.http://www.engineeringvillage2.org/controller/servlet/Controller?CID=quickSearch&database=1.

［7］李志勤,叢玲.試析ISI及EI數(shù)據(jù)庫中分析工具的功能.圖書館工作與研究.2008(12):41-43.

［8］SciVal Spotlight手冊.http://china.elsevier.com/ElsevierDNN/Portals/7/SciVal-Spotlight% 208PP.pdf.

［9］關(guān)于 Google趨勢.http://www.google.com/intl/zh-CN/trends/about.html.

［10］百度指數(shù)幫助.http://www.baidu.com/search/index_help.html.

［11］萬方數(shù)據(jù)使用幫助.http://www.wanfangdata.com.cn/Help/index.html.

［12］WebofScie幫助.http://images.isiknowledge.com/WOKRS410B4/help/zh_CN/WOS/h_database.html.

［13］Essential Facts & Update Schedule http://www.in-cites.com/essential-facts.html.

［14] Engineering Village Updates http://www.engineeringvillage2.org/EngineeringVillageHelp/Webhelp/Engineering_Village_Help.htm#Date_Limits.htm.