(武漢大學(xué)信息管理學(xué)院 湖北武漢 430072)

1 引言

隨著數(shù)據(jù)密集型、數(shù)據(jù)驅(qū)動的科研成為新的科研方式，科學(xué)數(shù)據(jù)的管理和共享迅速得到了國內(nèi)外圖書情報界、信息科學(xué)和其他學(xué)科領(lǐng)域的高度重視。王巧玲等從時間、主題和期刊等方面對我國科學(xué)數(shù)據(jù)共享研究的論文進(jìn)行了計量分析，〔1〕姜曉虹梳理了科學(xué)數(shù)據(jù)研究的進(jìn)程，并提出了現(xiàn)階段研究存在的問題與不足以及未來重點關(guān)注的方向。〔2〕這些研究對了解科學(xué)數(shù)據(jù)研究的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢及其研究進(jìn)程和結(jié)構(gòu)有較大的參考價值，但他們均利用頻次對文獻(xiàn)數(shù)量、作者、主題、機(jī)構(gòu)、來源期刊等進(jìn)行統(tǒng)計描述，缺乏基于內(nèi)容的分析，在考察科學(xué)數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀，尤其是對于當(dāng)前科學(xué)數(shù)據(jù)的研究主題和熱點的揭示存在一定的局限性。

共詞分析法屬于內(nèi)容分析方法的一種，其原理是對一組詞兩兩統(tǒng)計它們在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)，以此為基礎(chǔ)對這些詞進(jìn)行聚類分析，從而反映出這些詞之間的親疏關(guān)系，進(jìn)而分析這些詞所代表的學(xué)科和主題的結(jié)構(gòu)變化，鑒別某一學(xué)科或主題的主要知識結(jié)構(gòu)和研究熱點?！?〕研究借助SPSS統(tǒng)計分析軟件，采用共詞分析方法探討當(dāng)前科學(xué)數(shù)據(jù)的研究主題，并結(jié)合文獻(xiàn)梳理主要的研究內(nèi)容，旨在更加完整、客觀地展示科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和結(jié)構(gòu)。

2 研究設(shè)計

2．1 數(shù)據(jù)來源

研究所使用的數(shù)據(jù)來自CNKI全文數(shù)據(jù)庫，為了盡可能地保證查全率，檢索主題為“科學(xué)數(shù)據(jù)”或“科研數(shù)據(jù)”的相關(guān)文獻(xiàn) (精確匹配)，時間設(shè)定為2003年至2013年(檢索時間為2014年1月13日)，共獲得2221條記錄。剔除與主題不符、重復(fù)刊載的論文和會議文獻(xiàn)，有效記錄為582條，下載相應(yīng)的題錄數(shù)據(jù)，采用共詞分析法，分三個階段進(jìn)行研究。

2．2 研究過程

2．2．1 統(tǒng)計高頻詞和構(gòu)造共詞矩陣

第一，關(guān)鍵詞的預(yù)處理。抽取題錄數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞，在詞頻統(tǒng)計之前進(jìn)行關(guān)鍵詞的消歧處理，如將“data curation”中文譯名統(tǒng)一為“數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)”。第二，統(tǒng)計關(guān)鍵詞頻次和構(gòu)建共詞矩陣。利用EXCEL統(tǒng)計分析功能統(tǒng)計關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次，并截取頻次不小于5的48個關(guān)鍵詞作為科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究方向和熱點的高頻關(guān)鍵詞。高頻詞不足以概括該領(lǐng)域的研究主題，需要兩兩統(tǒng)計這48個高頻詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次，利用EXCEL構(gòu)造共詞矩陣。

2．2．2 基于共詞矩陣的因子分析

在共詞矩陣的基礎(chǔ)上，利用SPSS軟件進(jìn)行因子分析，進(jìn)而展示該領(lǐng)域的研究主題和結(jié)構(gòu)。因子分析的目標(biāo)是用盡可能少的因子去描述眾多的指標(biāo)或要素之間的聯(lián)系，根據(jù)相關(guān)性大小把研究對象的變量分組，使相關(guān)性比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子?！?〕因子分析中，為消除共詞頻次差異的影響，首先根據(jù)相關(guān)性將48×48的共詞矩陣轉(zhuǎn)化成斯皮爾曼相關(guān)矩陣。在此基礎(chǔ)上，利用主成分分析法(Principal Components)、協(xié)方差矩陣(Covariance Matrix)和平均正交旋轉(zhuǎn)方法(Equamax)進(jìn)行因子分析，得到主成分列表，并根據(jù)各主成分內(nèi)因子載荷的分布情況結(jié)合文獻(xiàn)內(nèi)容對主成分進(jìn)行命名。

2．2．3 研究結(jié)果的分析和討論

通過因子分析獲得了國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究論文關(guān)鍵詞的聚類結(jié)果，結(jié)合相關(guān)主題的文獻(xiàn)對研究結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的闡釋說明，確定我國科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究主題和結(jié)構(gòu)，并深入分析相關(guān)主題的研究內(nèi)容。

3 研究的主要發(fā)現(xiàn)

3．1 獲取的高頻關(guān)鍵詞和構(gòu)造的共詞矩陣

通過對582篇文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，共獲取1193個關(guān)鍵詞。按照詞頻由高到低進(jìn)行排序，并截取詞頻不小于5的48個高頻關(guān)鍵詞作為共詞分析的基礎(chǔ)(如表1)?？梢钥闯?，科學(xué)數(shù)據(jù)共享和科學(xué)數(shù)據(jù)是出現(xiàn)最為頻繁的關(guān)鍵詞，其頻次遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于排在第三的元數(shù)據(jù)。

表1 國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)研究論文的高頻關(guān)鍵詞(頻次＞4)

將48個高頻關(guān)鍵詞兩兩組合，統(tǒng)計其在582篇文獻(xiàn)中共現(xiàn)的次數(shù)，形成48×48的共詞矩陣，如表2所示(版面所限，只列出共詞矩陣的局部)。由于科學(xué)數(shù)據(jù)共享本身出現(xiàn)的頻次遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他關(guān)鍵詞，因此，科學(xué)數(shù)據(jù)共享與其他關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中共現(xiàn)的概率也是最高的。

表2 國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)研究論文高頻詞的共詞矩陣(部分)

3．2 因子分析結(jié)果

通過因子分析，最終可得到主成分列表(如表3)。圖1中列出了部分主成分，它們按特征根從大到小排列，放棄特征值小于1的主成分，前8個主成分解釋了總變量的89．893%，其中僅前3個主成分的信息解釋量就達(dá)到了63．914%。表3顯示了因子載荷大于0．5的關(guān)鍵詞在8個因子(主成分)中的分布情況。

表3 因子數(shù)與涵蓋的信息量

表4 因子分析確定的科學(xué)數(shù)據(jù)研究主題結(jié)構(gòu)

結(jié)合表3和表4，因子分析的結(jié)果如下:

(1)因子命名。大部分關(guān)鍵詞都?xì)w于相應(yīng)的因子，只有1個關(guān)鍵詞——云計算，由于其載荷系數(shù)小于0．5而未能參加分類，說明這一關(guān)鍵詞代表的主題較新，還沒有很好地同其他研究方向相結(jié)合。根據(jù)因子載荷大于0．7就對因子解釋有幫助的原則，〔5〕并綜合因子中其他關(guān)鍵詞的屬性，筆者給8個因子依次命名為:科學(xué)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)共享平臺、科學(xué)數(shù)據(jù)組織與分類、科學(xué)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)與服務(wù)、科學(xué)數(shù)據(jù)整合、科學(xué)數(shù)據(jù)政策與開放獲取、科學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)、科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘、科學(xué)數(shù)據(jù)管理(見表4)。

(2)關(guān)鍵詞跨區(qū)分布情況。共有4個關(guān)鍵詞跨區(qū)分布。因子1和因子7中同時出現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享平臺，因子3和因子8中同時出現(xiàn)了科學(xué)數(shù)據(jù)管理，因子1和因子3中同時出現(xiàn)了數(shù)據(jù)服務(wù)，因子3和因子5中同時出現(xiàn)了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。這表明了上述的兩兩因子包含的內(nèi)容相互滲透和交叉，有一定的相關(guān)性。

(3)關(guān)鍵詞的因子載荷系數(shù)為負(fù)的分布情況。共有2個關(guān)鍵詞的因子載荷系數(shù)為負(fù)，分別為“數(shù)據(jù)集成”(系數(shù)為-0．588)和“關(guān)聯(lián)規(guī)則”(系數(shù)為 -0．584)，同相應(yīng)的因子構(gòu)成負(fù)相關(guān)關(guān)系，一般對此類因子不予考慮。例如，在因子3中的“關(guān)聯(lián)規(guī)則”是負(fù)值，這表明關(guān)于科學(xué)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)與服務(wù)的研究可能涉及關(guān)聯(lián)規(guī)則方面的問題，但還是比較少。

4 討論

本部分結(jié)合關(guān)鍵詞詞頻和因子分析的結(jié)果，確定了科學(xué)數(shù)據(jù)研究的8大主題。從數(shù)據(jù)庫中獲得相關(guān)主題文獻(xiàn)的全文，通過深入分析文獻(xiàn)內(nèi)容，剖析這些主題的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)，進(jìn)而探討目前國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)研究所呈現(xiàn)出的特征。

4．1 研究分布的8大主題

4．1．1 科學(xué)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)共享平臺

國內(nèi)對科學(xué)數(shù)據(jù)共享的研究主要涉及以下4方面:①科學(xué)數(shù)據(jù)共享的動力分析。如張晉朝采用問卷調(diào)查方法，通過結(jié)構(gòu)方程模型分析了影響我國高?？蒲腥藛T科學(xué)數(shù)據(jù)共享意愿的關(guān)鍵因素?！?〕②圖書館、科研機(jī)構(gòu)等機(jī)構(gòu)參與科學(xué)數(shù)據(jù)共享。如黃筱瑾等探討了研究型圖書館與科學(xué)數(shù)據(jù)共享的關(guān)系，指出不同類型圖書館應(yīng)根據(jù)自身的服務(wù)能力及服務(wù)對象的需求提供不同類型的科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)?！?〕③不同技術(shù)在科學(xué)共享中的應(yīng)用，包括本體、元數(shù)據(jù)、網(wǎng)格等。如李麗亞等構(gòu)建了基于Ontology的數(shù)據(jù)共享檢索體系，并實現(xiàn)了簡單的語義查詢功能?！?〕④科學(xué)數(shù)據(jù)共享的模式和實踐。如左建安和陳雅提出了大數(shù)據(jù)環(huán)境下科學(xué)數(shù)據(jù)共享的4種模式:國家政策驅(qū)動、部門之間交換、企業(yè)發(fā)展帶動以及國際組織參與?！?〕

科技部在2002年和2003年分別啟動的“國家科學(xué)數(shù)據(jù)共享工程”和“國家基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)”項目，引發(fā)了科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺建設(shè)與研究的熱潮。地球、氣象、林業(yè)、水利、機(jī)械、資源環(huán)境等不同學(xué)科和專業(yè)領(lǐng)域的學(xué)者均探討了相應(yīng)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)共享平臺中數(shù)據(jù)資源建設(shè)、數(shù)據(jù)資源分類與編碼、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)匯交、網(wǎng)站總體設(shè)計、平臺的架構(gòu)與實現(xiàn)、互操作等問題。如諸云強等基于Java EE環(huán)境，研制開發(fā)了分布式地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)跨部門、跨系統(tǒng)的部署?！?0〕

4．1．2 科學(xué)數(shù)據(jù)組織與分類

科學(xué)數(shù)據(jù)分類與組織是科學(xué)數(shù)據(jù)管理、集成和服務(wù)的基礎(chǔ)。早期的研究主要包括元數(shù)據(jù)和XML等數(shù)據(jù)標(biāo)引技術(shù)、分類和編碼體系以及傳統(tǒng)的信息組織方法的應(yīng)用。如耿慶齋等提出了多維組合的水利科學(xué)數(shù)據(jù)分類體系結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了由科學(xué)屬性、獲取方法、數(shù)據(jù)載體和時空定位組成的多維水利科學(xué)數(shù)據(jù)分類體系，并對其進(jìn)行了規(guī)范化的編碼設(shè)計?！?1〕

隨著對語義網(wǎng)技術(shù)研究的深入，數(shù)據(jù)資源的組織方法不再僅僅從數(shù)據(jù)資源的表面特征入手，而是逐漸深入至數(shù)據(jù)資源的概念和語義，出現(xiàn)了一些基于本體、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、生命周期的數(shù)據(jù)組織的理論與方法。如房小可指出圖書館可以從實體命名、實體資源描述框架描述、實體關(guān)聯(lián)胡和實體的發(fā)布等方面構(gòu)建科學(xué)數(shù)據(jù)的組織模型?！?2〕

4．1．3 科學(xué)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)與服務(wù)

國外圖書情報界對數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)(Data Curation，DC)的研究涉獵較廣，從其歷史背景、概念界定、戰(zhàn)略規(guī)劃的制定、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、關(guān)鍵技術(shù)到相關(guān)法律制定等都作了很多探索性研究與實踐。〔13〕然而，DC在國內(nèi)圖書情報界還是一個新興的研究領(lǐng)域，目前還沒有相關(guān)實踐探索，理論研究主要集中在:①國外的機(jī)構(gòu)、組織及高校圖書館等有關(guān)DC的會議、培訓(xùn)、項目和實踐活動及其最新進(jìn)展。②國內(nèi)圖書館可開展的DC服務(wù)，包括數(shù)據(jù)保存、數(shù)據(jù)共享和教育培訓(xùn)等服務(wù)類型，分析開展此項服務(wù)面臨的問題，并提出相應(yīng)的對策?！?4〕③在國內(nèi)實施DC的方法和途徑，包括制定明確的DC規(guī)劃和發(fā)展策略、培訓(xùn)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)人才、完善高校圖書館數(shù)字資源長期保存機(jī)制等?！?5〕

隨著科學(xué)研究逐漸向數(shù)據(jù)密集型科研轉(zhuǎn)變，科研信息服務(wù)也由傳統(tǒng)的文獻(xiàn)服務(wù)轉(zhuǎn)向科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)。國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)研究主要關(guān)注以下3個方面:①科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)的內(nèi)容與方式。主要包括數(shù)據(jù)存儲與發(fā)布服務(wù)、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與獲取服務(wù)、數(shù)據(jù)管理規(guī)劃服務(wù)、數(shù)據(jù)分析服務(wù)、數(shù)據(jù)引用服務(wù)和用戶社區(qū)服務(wù)等?！?6〕②科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)中技術(shù)的應(yīng)用。涉及數(shù)據(jù)共享平臺的構(gòu)建技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲、訪問和獲取技術(shù)、SOA技術(shù)、語義集成技術(shù)、云計算和虛擬化技術(shù)等。③圖書館參與科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)。研究主要包括科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)引發(fā)的圖書館未來發(fā)展定位、戰(zhàn)略規(guī)劃問題、圖書館參與科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)的角色定位、圖書館可提供的科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)方式及基于科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)的信息素養(yǎng)教育等?！?7〕

4．1．4 科學(xué)數(shù)據(jù)整合

整合集成海量與異構(gòu)的科學(xué)數(shù)據(jù)資源是實現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)管理和共享的基礎(chǔ)。目前在實際應(yīng)用中已經(jīng)形成了一些較為成熟的整合方式，主要包括基于數(shù)據(jù)倉庫和基于中間模式的整合方式。〔18〕隨著數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)倉庫的整合方式有了一些新的發(fā)展，如整合的對象由異構(gòu)數(shù)據(jù)庫向Web數(shù)據(jù)發(fā)展、利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)實現(xiàn)決策服務(wù)等更深層次的服務(wù)?；谥薪槟Ｊ降恼戏绞街饕遣捎弥虚g件，中間件構(gòu)建方法主要有兩種:基于XML和基于語義模型的構(gòu)建?！?9〕基于中介模式的整合方式也有一些新的發(fā)展，如開始利用Web Service、網(wǎng)格中間件等相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)面向服務(wù)的集成整合。另外，為了解決數(shù)據(jù)整合中的語義異構(gòu)問題，研究者開始關(guān)注如何利用具有較強語義概念的本體來解決數(shù)據(jù)整合中的語義不一致的問題。

4．1．5 科學(xué)數(shù)據(jù)政策與開放獲取

科學(xué)數(shù)據(jù)的管理和共享需要政策的支持和引導(dǎo)，國外在科學(xué)數(shù)據(jù)政策的制定和研究起步較早。國內(nèi)相關(guān)研究主要側(cè)重于對英、美和澳大利亞等發(fā)達(dá)國家科學(xué)數(shù)據(jù)政策的調(diào)查和分析。從結(jié)構(gòu)層次上看，科學(xué)數(shù)據(jù)政策體系應(yīng)該是由宏觀(國家)、中觀(科研資助機(jī)構(gòu))、微觀(科研機(jī)構(gòu)、高校、出版機(jī)構(gòu)等)層面分別制定的科學(xué)數(shù)據(jù)政策共同組成。從內(nèi)容上看，科學(xué)數(shù)據(jù)政策體系的內(nèi)容至少應(yīng)該涵蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)生與匯交政策、數(shù)據(jù)管理與共享政策、數(shù)據(jù)保管與利用政策、技術(shù)支持政策。裴雷結(jié)合我國科學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)政策進(jìn)行了實證研究，構(gòu)建了上下位政策概念的一致性指標(biāo)測算框架，討論了12個領(lǐng)域數(shù)據(jù)共享政策在吸收、擴(kuò)散和創(chuàng)新過程中的政策文本質(zhì)量，并提出改進(jìn)建議?！?0〕

相關(guān)的科學(xué)數(shù)據(jù)保存和共享政策，極大地促進(jìn)了數(shù)據(jù)的開放獲取。國內(nèi)對科學(xué)數(shù)據(jù)開放獲取的研究主要集中在科學(xué)數(shù)據(jù)公共獲取的障礙、開放科學(xué)數(shù)據(jù)的相關(guān)政策、科學(xué)數(shù)據(jù)的開放注冊和引用、開放科學(xué)數(shù)據(jù)倉儲與數(shù)據(jù)共享平臺等。陳傳夫較早地關(guān)注了科學(xué)數(shù)據(jù)的公共獲取問題，分析了科學(xué)數(shù)據(jù)獲取方面存在的障礙，提出促進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)公共獲取的建議。〔21〕隨后，劉細(xì)文和熊瑞分析了英美以及眾多國際組織與研究機(jī)構(gòu)的開放獲取政策的特點，認(rèn)為其體現(xiàn)出圍繞科學(xué)數(shù)據(jù)交流渠道的各環(huán)節(jié)的特征。〔22〕另外，黃永文等對國外3個開放科學(xué)數(shù)據(jù)倉儲進(jìn)行了介紹和比較，指出唯一標(biāo)識符(DOI)和CC協(xié)議的采用有利于科學(xué)數(shù)據(jù)的開放共享和再利用。〔23〕

4．1．6 科學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)

網(wǎng)格是一個集成的計算和資源環(huán)境，其目標(biāo)是將分布在不同地理位置上的網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、計算資源、存儲、應(yīng)用等在內(nèi)的資源整合成一個無縫的計算環(huán)境。〔24〕科學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)格(SDG)是其在國內(nèi)的主要應(yīng)用。SDG是中科院科研信息化環(huán)境建設(shè)中的一個試點項目，建立在海量數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上，旨在利用網(wǎng)格技術(shù)達(dá)到大規(guī)模、分布、異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源的集成和共享，并以網(wǎng)格服務(wù)的形式提供數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)布、查找和調(diào)用。〔25〕

目前科學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)格以Globus為基礎(chǔ)提供數(shù)據(jù)訪問和統(tǒng)一服務(wù)接口，但本質(zhì)上還是C/S模型，在發(fā)布和發(fā)現(xiàn)服務(wù)上采用集中式模式，對海量數(shù)據(jù)訪問低效，周園春等在結(jié)合P2P特點的基礎(chǔ)上，提出了一種新的數(shù)據(jù)訪問中間件框架，具有可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)訪問高效性等特點。〔26〕另外，科學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)格環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、數(shù)據(jù)資源節(jié)點信任評價系統(tǒng)、信息服務(wù)技術(shù)、分布式查詢處理技術(shù)的關(guān)注也不斷增加。

4．1．7 科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘

科學(xué)數(shù)據(jù)海量增長的態(tài)勢，使得科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)分析、聚類、關(guān)聯(lián)、知識發(fā)現(xiàn)以及趨勢預(yù)測等各項應(yīng)用中變得尤為重要。由于數(shù)據(jù)的高維度、時變、時空相關(guān)等特性，使得現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不能夠完全適應(yīng)這些特性，很多學(xué)者探討如何將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法包括基于決策樹的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、基于遺傳算法的方法、貝葉斯方法、基于粗糙集的方法等應(yīng)用在科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，提高挖掘的效率與精度。另外，針對當(dāng)前對科學(xué)數(shù)據(jù)特征表示的深度不夠問題，孫巍提出了一種基于復(fù)合文本描述的科學(xué)數(shù)據(jù)特征的表示方法，提高了科學(xué)數(shù)據(jù)聚類的效果?！?7〕

4．1．8 科學(xué)數(shù)據(jù)管理

科學(xué)數(shù)據(jù)管理的研究主要集中在:①國外科學(xué)數(shù)據(jù)管理與服務(wù)實踐。如彭建波歸納了北美人文社會科學(xué)數(shù)據(jù)管理典型案例的特點，對我國開展人文社會科學(xué)數(shù)據(jù)管理提出了建議。〔28〕②科學(xué)數(shù)據(jù)管理工具與模式，涉及科學(xué)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)與平臺、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)、科學(xué)數(shù)據(jù)管理的方法與程序和科學(xué)數(shù)據(jù)管理框架等。③科學(xué)數(shù)據(jù)管理政策。主要包括宏觀和微觀兩個層面，宏觀政策為科學(xué)數(shù)據(jù)的管理和共享提供法律上的依據(jù)，〔29〕微觀層面主要體現(xiàn)在組織、機(jī)構(gòu)等的數(shù)據(jù)發(fā)展與管理政策。④科學(xué)數(shù)據(jù)管理的教育與培訓(xùn)。主要是對國外培訓(xùn)項目的介紹，目前國內(nèi)圖書情報專業(yè)課程設(shè)置中還未曾見到與科學(xué)數(shù)據(jù)管理相關(guān)的課程。〔30〕

4．2 研究特點分析

通過因子分析和對文獻(xiàn)內(nèi)容的研究，國內(nèi)學(xué)者對科學(xué)數(shù)據(jù)的研究已經(jīng)形成了相對集中的主題領(lǐng)域，我們可以對科學(xué)數(shù)據(jù)的研究特點做進(jìn)一步的探討。第一，從上述8大主題的研究深度來看，部分主題還停留在基礎(chǔ)理論的研究階段。以科學(xué)數(shù)據(jù)共享主題為例，主要探討了數(shù)據(jù)共享的方法與機(jī)制，并沒有深入探究科研人員對科學(xué)數(shù)據(jù)需求狀況、數(shù)據(jù)共享中利益平衡問題以及科學(xué)數(shù)據(jù)共享中的障礙因素。第二，許多新興主題研究力度不夠，難以單獨形成體系。通過對關(guān)鍵詞的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)“云計算”、“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)”等主題正在逐步成長為新的熱點，但由于關(guān)注度和研究力度不夠，使得他們在共詞分析中只能依附于其他主題。第三，部分研究主題內(nèi)容相互交叉。例如，“科學(xué)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)共享平臺”和“科學(xué)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)與服務(wù)”這兩個主題均涉及到科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)的研究。

5 結(jié)論

研究以近十年國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)研究的582篇文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過共詞分析方法對研究主題和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析，揭示了國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)8大研究主題，分別為科學(xué)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)共享平臺、科學(xué)數(shù)據(jù)組織與分類、科學(xué)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)與服務(wù)、科學(xué)數(shù)據(jù)整合、科學(xué)數(shù)據(jù)政策與開放獲取、科學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)格技術(shù)、科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘、科學(xué)數(shù)據(jù)管理，對了解國內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)研究的關(guān)注主題具有較大的參考價值。需要指出的是，研究尚處于探索性階段，還存在著一些不足。首先，在高頻詞的閾值確定方面，沒有足夠的理論支撐，閾值的確定很大程度上依賴于以往的經(jīng)驗，具有一定的主觀性。其次，所研究的文獻(xiàn)類型為期刊論文，并沒有包括學(xué)位論文等其他文獻(xiàn)，如果將其他類型的文獻(xiàn)統(tǒng)計在內(nèi)，可能會對研究結(jié)論有一定的修正作用。另外，還可以利用CiteSpace等軟件對共引作者、機(jī)構(gòu)等進(jìn)行分析，展示當(dāng)前科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究進(jìn)展和前沿。

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