姚小嬌（上海立信會計(jì)學(xué)院圖書館，上海201620）

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我國財(cái)經(jīng)類高校近10年圖書情報(bào)學(xué)研究熱點(diǎn)分析

姚小嬌
（上海立信會計(jì)學(xué)院圖書館，上海201620）

[摘要]利用SPSS軟件，對財(cái)經(jīng)類高校近10年（2004~2013）發(fā)表的圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行共詞分析，并借助聚類分析研究各熱點(diǎn)關(guān)鍵詞之間的關(guān)系，探討財(cái)經(jīng)類高校圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

[關(guān)鍵詞]財(cái)經(jīng)類高校圖書情報(bào)學(xué)研究熱點(diǎn)共詞分析聚類分析

[分類號]G350

20世紀(jì)90年代以來，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，我國的圖書情報(bào)事業(yè)也發(fā)生了根本性的變化。筆者對財(cái)經(jīng)類高校近10年（2004~2013）發(fā)表的圖書情報(bào)學(xué)文獻(xiàn)做了較為全面、系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，并通過共詞分析方法對該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究成果和研究熱點(diǎn)進(jìn)行了探討，以期從比較科學(xué)、量化的角度揭示財(cái)經(jīng)類高校圖書情報(bào)事業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。

共詞分析方法屬于內(nèi)容分析方法的一種，其原理主要是對一組詞兩兩統(tǒng)計(jì)它們在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)，對這些詞進(jìn)行聚類分析，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[1]。筆者采用共詞分析法分析財(cái)經(jīng)類高校近10年圖書情報(bào)學(xué)研究熱點(diǎn)，主要包括4個(gè)步驟：①確定財(cái)經(jīng)類高校圖書情報(bào)學(xué)研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞；②建立高頻關(guān)鍵詞的共詞矩陣；③選取聚類分析方法對建立的共詞矩陣進(jìn)行分析；④對得到的結(jié)論做進(jìn)一步的分析。

1數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理

1.1數(shù)據(jù)的獲取

以中國教育統(tǒng)計(jì)網(wǎng)公布的全國49所公辦財(cái)經(jīng)類本科高校為研究對象，然后在CNKI中檢索49所財(cái)經(jīng)類高校在最近10年（2004~2013）發(fā)表的圖書情報(bào)學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)，得到符合要求的文獻(xiàn)6163篇，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，其中有49篇文獻(xiàn)沒有關(guān)鍵詞，因此筆者以6114篇文獻(xiàn)為分析對象，得到關(guān)鍵詞8010個(gè)，共計(jì)頻次22936次，平均每篇論文3.75個(gè)關(guān)鍵詞。

為了規(guī)范和統(tǒng)一關(guān)鍵詞的取詞，對關(guān)鍵詞做了如下處理：①對于同義不同名的關(guān)鍵詞進(jìn)行合并，比如“大學(xué)圖書館”“高校圖書館”合并為“高校圖書館”；“大專院?！薄案叩葘W(xué)?！薄案咝！薄案叩仍盒！焙喜椤案叩仍盒！?；“Lib 2.0”“圖書館2.0”合并為“圖書館2.0”；“IC”“信息共享空間”合并為“信息共享空間”；“因特網(wǎng)”“Internet”“互聯(lián)網(wǎng)”合并為“互聯(lián)網(wǎng)”；“信息素質(zhì)”“信息素養(yǎng)”合并為“信息素養(yǎng)”；“虛擬參考咨詢”“數(shù)字參考咨詢”合并為“數(shù)字參考咨詢”等。②去除一些無益于主題研究的關(guān)鍵詞，如“問題”“策略”“措施”“發(fā)展趨勢”等。

為突出主題，采用詞頻g指數(shù)方法篩選高頻關(guān)鍵詞。詞頻g指數(shù)定義為：某一個(gè)研究主題關(guān)鍵詞的數(shù)量分值為g，當(dāng)且僅當(dāng)此研究主題的關(guān)鍵詞總量N中有g(shù)個(gè)關(guān)鍵詞其累計(jì)出現(xiàn)頻次不少于g2次。而g+1個(gè)關(guān)鍵詞其累計(jì)出現(xiàn)頻次少于（g+1）2次。楊愛清對詞頻g指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證分析，并與齊普夫第二定律的選詞結(jié)果進(jìn)行比較，得出g指數(shù)選詞結(jié)果很好地滿足二八定律，同時(shí)對主題詞進(jìn)行聚類分析得到良好的結(jié)果[2]。運(yùn)用詞頻g指數(shù)方式，得到90個(gè)高頻關(guān)鍵詞。

表1　　　高頻關(guān)鍵詞表

續(xù)表

1.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理

由于這些關(guān)鍵詞都是財(cái)經(jīng)類高校圖書情報(bào)學(xué)文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次最高的詞，因此它們從較大程度上能代表當(dāng)前財(cái)經(jīng)類高校圖書情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)。但由于某一研究熱點(diǎn)會涉及許多相關(guān)知識和其他熱點(diǎn)，并且不同作者對于關(guān)鍵詞的確定也不一致，因此還需要進(jìn)一步反映這些高頻詞之間的關(guān)系。利用計(jì)算機(jī)自編程序?qū)Ω哳l詞進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建了90×90的共詞矩陣，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行聚類分析。

表2　共詞矩陣（部分）

為了消除頻次懸殊造成的影響，采用Ochiia系數(shù)將共詞矩陣轉(zhuǎn)換為相似矩陣，其計(jì)算公式為：A、B兩詞的Ochiia系數(shù)=（A、B兩詞共同出現(xiàn)的次數(shù)）/A詞出現(xiàn)的次數(shù)*B詞出現(xiàn)的次數(shù)）[3]，從而得到相似矩陣，如表3所示。相似矩陣中的數(shù)字表明的是數(shù)據(jù)間的相似性，數(shù)字的大小表明了相應(yīng)兩個(gè)關(guān)鍵詞之間的距離遠(yuǎn)近，數(shù)值越大則表明關(guān)鍵詞之間的距離越近，相似度越大；反之，相似度越小[4]。由于聚類分析需要使用相異矩陣，用1減去相似矩陣中的數(shù)據(jù)，就得到相異矩陣，如表4所示。

表3　相似矩陣（部分）

表4　相異矩陣（部分）

2熱點(diǎn)關(guān)鍵詞的共詞分析

共詞聚類分析是共詞分析中常用的一種方法，在共詞分析的基礎(chǔ)上，以共詞出現(xiàn)的頻率為分析對象，利用聚類的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，把眾多分析對象之間錯綜復(fù)雜的共詞網(wǎng)狀關(guān)系簡化為數(shù)目相對較少的若干類群之間的關(guān)系并直觀地表示出來的聚類的過程[5]。

以相異矩陣數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過SPSS軟件并采用系統(tǒng)聚類方法，對90個(gè)高頻詞進(jìn)行聚類，在閾值15.50處一共聚成10大類，根據(jù)涵蓋的高頻詞賦予其相應(yīng)名稱，聚類結(jié)果見表5。

表5　聚類結(jié)果

續(xù)表

3研究結(jié)論及建議

結(jié)合高頻關(guān)鍵詞的共詞分析和聚類分析結(jié)果，對我國財(cái)經(jīng)類高校近10年圖書情報(bào)學(xué)的研究情況有了一個(gè)整體性的把握，其研究熱點(diǎn)主要包括10個(gè)方面。

①網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下高校圖書館服務(wù)相關(guān)研究，包含“學(xué)科館員、學(xué)科服務(wù)、信息服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、高校圖書館、參考咨詢、數(shù)字參考咨詢、服務(wù)模式”8個(gè)關(guān)鍵詞。服務(wù)是圖書館永恒的話題和研究重點(diǎn)。近10年關(guān)于服務(wù)的研究重點(diǎn)主要偏重于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下高校圖書館的學(xué)科服務(wù)、參考咨詢服務(wù)等內(nèi)容。

②高校圖書館網(wǎng)絡(luò)服務(wù)相關(guān)研究，包含“管理、電子閱覽室、服務(wù)、圖書館、高等院校、網(wǎng)絡(luò)、信息”7個(gè)關(guān)鍵詞，主要研究高等院校圖書館電子閱覽室管理等網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)。

③信息時(shí)代圖書館員繼續(xù)教育相關(guān)研究，包括“圖書館員、繼續(xù)教育、信息時(shí)代、館員素質(zhì)”4個(gè)關(guān)鍵詞。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，要求圖書館員不斷學(xué)習(xí)來提高自身素質(zhì)以更好地服務(wù)于讀者。

④圖書館知識管理與人文服務(wù)相關(guān)研究，包含“知識管理、知識服務(wù)、圖書館管理、人本管理、人文關(guān)懷”等17個(gè)關(guān)鍵詞。不僅研究圖書館知識管理與服務(wù)創(chuàng)新，同時(shí)也強(qiáng)調(diào)了圖書館需要人本管理、以人為本，達(dá)到圖書館建設(shè)的可持續(xù)發(fā)展。

⑤數(shù)字圖書館知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)研究，包含“數(shù)字圖書館、云計(jì)算、著作權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)”4個(gè)關(guān)鍵詞。數(shù)字圖書館一直是近年來的研究熱點(diǎn)，而在數(shù)字圖書館的建設(shè)中往往會涉及知識產(chǎn)權(quán)問題，解決不好版權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)問題會影響數(shù)字圖書館的規(guī)模化發(fā)展；同時(shí)也著重研究了近幾年非常熱門的云計(jì)算問題。

⑥圖書館聯(lián)盟資源共建共享相關(guān)研究，包含“信息資源、共建共享、圖書館聯(lián)盟、知識共享、資源共享”5個(gè)關(guān)鍵詞。隨著信息資源的日益增長，每個(gè)圖書館購買或擁有的資源是有限的，因此圖書館聯(lián)盟的建立顯得尤為重要，可以更大程度地發(fā)揮信息資源的使用效益。趙雯媛[6]經(jīng)過分析得出我國圖書館聯(lián)盟的研究主要集中在圖書館建設(shè)與管理的理論、圖書館聯(lián)盟的概論性研究、高校圖書館聯(lián)盟、國外圖書館聯(lián)盟的研究、數(shù)字圖書館聯(lián)盟的研究等方面。

⑦圖書情報(bào)學(xué)相關(guān)研究，包含“圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)”兩個(gè)關(guān)鍵詞。主要研究圖情學(xué)基礎(chǔ)理論，集中在圖情學(xué)研究對象、學(xué)科結(jié)構(gòu)、學(xué)科體系等內(nèi)容的探討。

⑧圖書館2.0與網(wǎng)絡(luò)信息資源檢索相關(guān)研究，包含“Web2.0、圖書館2.0、信息檢索、搜索引擎、元數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息資源、電子資源、利用率”8個(gè)關(guān)鍵詞。信息技術(shù)的更新?lián)Q代帶動了圖書館各項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展，如元數(shù)據(jù)、Web2.0技術(shù)等都應(yīng)用到圖書館的日常工作中，同時(shí)研究了網(wǎng)絡(luò)信息資源的檢索及利用問題。

⑨數(shù)字化、個(gè)性化服務(wù)相關(guān)研究，包含“個(gè)性化服務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘、競爭情報(bào)、特色數(shù)據(jù)庫、數(shù)字化、信息需求、信息共享空間”等31個(gè)關(guān)鍵詞。圖書館要真正做到“以讀者為中心”，勢必要求圖書館以讀者的需求為導(dǎo)向提供服務(wù)，因此個(gè)性化服務(wù)便成為工作重點(diǎn)；同時(shí)，信息時(shí)代數(shù)字化服務(wù)也成為研究熱點(diǎn)，如數(shù)據(jù)挖掘、特色數(shù)據(jù)庫、開放存取、信息共享空間等內(nèi)容。

⑩大學(xué)生信息素養(yǎng)教育相關(guān)研究，包含“大學(xué)生、信息素養(yǎng)、信息素養(yǎng)教育、素質(zhì)教育”4個(gè)關(guān)鍵詞。信息素養(yǎng)是一種對信息社會的適應(yīng)能力，加強(qiáng)信息素養(yǎng)教育，可以使大學(xué)生能夠有效、高效地獲取和利用信息。

以上是本研究得出的我國財(cái)經(jīng)類高校近10年圖書情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)，但同時(shí)本研究也存在著一定的局限性。首先，由于缺乏標(biāo)準(zhǔn)主題詞表，因此對關(guān)鍵詞的著錄不完全規(guī)范，使得關(guān)鍵詞表存在一定偏差。其次，關(guān)于高頻關(guān)鍵詞的篩選也是一個(gè)值得探討的問題，需要我們在今后做進(jìn)一步的研究。

參考文獻(xiàn)：

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[3]李綱，吳瑞.國內(nèi)近十年競爭情報(bào)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)分析[J].情報(bào)科學(xué)，2011（9）：1289-1293.

[4]馬費(fèi)成，宋恩梅，張勤.IRM-KM范式與情報(bào)學(xué)發(fā)展研究[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2008：214．

[5]鐘偉金，李佳，楊興菊.共詞分析法研究（三）——共詞聚類分析法的原理與特點(diǎn)[J].情報(bào)雜志，2008（7）：118-120.

[6]趙文媛.中國圖書館聯(lián)盟研究近況[J].圖書館學(xué)刊，2009 （8）：1-4.

姚小嬌女，1986年生。碩士，助理館員。研究方向：信息計(jì)量學(xué)。

收稿日期：（2014-09-26；責(zé)編：張欣。）