陳麗煙

(福建對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易職業(yè)技術(shù)學(xué)院　信息技術(shù)系，福建　福州　350016)

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國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究進(jìn)展的統(tǒng)計(jì)分析及關(guān)鍵詞可視化

陳麗煙

(福建對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息技術(shù)系，福建福州350016)

以CNKI收錄類別為CSSCI來源期刊為范圍，收集2005—2014十年內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究文獻(xiàn)的題錄信息，從統(tǒng)計(jì)學(xué)和可視化兩個(gè)視角進(jìn)行了系統(tǒng)綜合分析。首先運(yùn)用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法，從作者發(fā)文量、被引頻次和作者合作度等三個(gè)方面客觀分析了近十年來我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的現(xiàn)狀；其次采用了可視化分析的思想，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法和Ucinet工具，對(duì)高頻次關(guān)鍵詞進(jìn)行了可視化分析，從中心性和凝聚子群角度直觀準(zhǔn)確揭示出近十年來我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的研究重點(diǎn)、研究熱點(diǎn)和研究態(tài)勢(shì)。

競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)；CSSCI；統(tǒng)計(jì)；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；中心性

競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)作為情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要概念，還沒有形成統(tǒng)一化的明確定義。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)既是一個(gè)產(chǎn)品，也是一個(gè)過程[1]。在20世紀(jì)50年代，美國(guó)率先開展了現(xiàn)代意義上的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)活動(dòng)[2]，80年代以后，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)逐步發(fā)展為一項(xiàng)獨(dú)立職能，并向技術(shù)、方法及應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展。我國(guó)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的有組織的理論與實(shí)踐研究起始于20世紀(jì)90年代，眾多學(xué)者開始競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的相關(guān)研究，出現(xiàn)了大量的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)。為了梳理競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究脈絡(luò)，有部分學(xué)者應(yīng)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)，從不同側(cè)面對(duì)不同時(shí)期我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究進(jìn)展進(jìn)行了分析[3～7]。統(tǒng)計(jì)分析方法可以準(zhǔn)確地揭示一個(gè)學(xué)科或知識(shí)域在一定時(shí)期的發(fā)展，具有較好的優(yōu)越性，但是無法較為形象、準(zhǔn)確地把握學(xué)科的研究熱點(diǎn)和發(fā)展態(tài)勢(shì)。因此為了科學(xué)揭示競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的態(tài)勢(shì)，通過從統(tǒng)計(jì)學(xué)和可視化分析兩個(gè)角度進(jìn)行系統(tǒng)全面分析，分析2005—2014年十年期間競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的新進(jìn)展和新情況，為后續(xù)深入研究提供參考。

一、數(shù)據(jù)來源及研究方法

以中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)來源期刊(CNKI)為數(shù)據(jù)源，檢索條件是篇名當(dāng)中包括“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”，時(shí)間范圍是2005—2014年(檢索時(shí)間截止到2014年12月31日)，來源期刊選擇CSSCI。選擇CSSCI來源期刊的原因是CSSCI來源期刊的遴選遵循文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)規(guī)律，篩選出的期刊在學(xué)術(shù)界具有較強(qiáng)的代表性和權(quán)威性，被CSSCI來源文獻(xiàn)引用說明該文獻(xiàn)具有一定的理論與實(shí)踐價(jià)值[8]。利用上述檢索途徑，初次檢索到943篇文獻(xiàn)，文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析和可視化分析的研究均基于2005—2014年這十年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

在研究方法上主要采用統(tǒng)計(jì)分析方法和可視化分析方法。其主要步驟是首先對(duì)檢索到的論文信息進(jìn)行“導(dǎo)出參考文獻(xiàn)”等規(guī)范化處理，然后把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成編碼為ANSI的TXT格式，以便書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)提取。數(shù)據(jù)處理完畢，啟動(dòng)書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)，新建項(xiàng)目，提取文檔，選擇相關(guān)的分析數(shù)據(jù)，提取每篇文章需要分析的信息作為分析對(duì)象，用SPSS等軟件進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)處理及定量分析?？梢暬治龇椒ň褪菍⑽墨I(xiàn)信息經(jīng)過計(jì)算機(jī)處理過后的中間數(shù)據(jù)或者結(jié)果數(shù)據(jù)，以圖形或者圖像的形式比較直觀的呈現(xiàn)出來。對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的高頻次關(guān)鍵詞的分析就是應(yīng)用這種方法來分析，從而揭示出其規(guī)律。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析主要利用Ucinet6軟件工具，此工具它以直觀的可視化形式展示社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中各點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系，可以繪制出我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，并進(jìn)行分析。

二、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的統(tǒng)計(jì)分析

1.作者發(fā)文量分析

在科學(xué)研究當(dāng)中，發(fā)文量的多少可以衡量一位學(xué)者在該領(lǐng)域的影響力。因此，作者發(fā)文量的分析是一個(gè)主要方向。在統(tǒng)計(jì)的946篇文章中，其中涉及作者1 829人，將發(fā)文量達(dá)6篇及以上的作者統(tǒng)計(jì)。由統(tǒng)計(jì)分析得知，處于金字塔頂端的核心作者如王知津，彭靖，張玉峰等均為情報(bào)學(xué)研究領(lǐng)域造詣?shì)^深的學(xué)者。而其中王知津教授是我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究領(lǐng)域的知名專家，同時(shí)也是情報(bào)方法論建設(shè)和應(yīng)用的主要發(fā)起人。

2.被引頻次分析

論文的被引用情況通常可以反映出該論文與現(xiàn)階段研究熱點(diǎn)的相關(guān)性，同時(shí)還能體現(xiàn)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，是一種尊敬前人著作權(quán)的行為。論文被引頻次的多少，反映了其在同行中的影響力大小。通過統(tǒng)計(jì)分析得出競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)中被引次數(shù)排名前10名的文獻(xiàn)如表1，其中被引次數(shù)最多的是包昌火等學(xué)者的《發(fā)展中的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)》，被引頻次高達(dá)62次，由此可以看出近年來研究基礎(chǔ)主要為情報(bào)系統(tǒng)技術(shù)的開發(fā)。其次被引用較多的是彭靖里等人的《競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)中人際網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的理論研究》，被引頻次為56次，這是一個(gè)新的情報(bào)研究分支，或許會(huì)成為將來的研究熱點(diǎn)。表1中的篇名可反映出近十年來情報(bào)的相關(guān)研究多為理論性研究，而且發(fā)文年代久遠(yuǎn)，因此可以作為本領(lǐng)域的基礎(chǔ)。

表1　近10年中競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)論文被引頻次前10的統(tǒng)計(jì)

表2　2005-2014年中競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)中作者合作統(tǒng)計(jì)

表3　近10年競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)論文中關(guān)鍵詞頻次在20次以上統(tǒng)計(jì)

圖1　共詞網(wǎng)絡(luò)圖

3.作者合作度分析

隨著研究的深入，作者就作者合作度和合作率兩個(gè)角度進(jìn)行了分析。其中，合作度=作者總數(shù)/論文總數(shù)，合作率=合作論文數(shù)/論文數(shù)*100%(這里均指一定時(shí)期內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的作者數(shù)和論文數(shù))。分析近十年來競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究領(lǐng)域作者的合作度及合作率(表2)，合作度數(shù)值區(qū)間為1.73—2.12。平均值為1.93，并呈逐年上升趨勢(shì)。合作率區(qū)間為53.03%—75.27%，平均值為63.26%，也穩(wěn)步上升。這表明我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究領(lǐng)域已經(jīng)形成了較為專業(yè)的研究隊(duì)伍，學(xué)者之間能夠良好合作。

三、基于關(guān)鍵詞的可視化分析

關(guān)鍵詞是著者為了表達(dá)文獻(xiàn)主題而添加的自然語言詞匯。關(guān)鍵詞能夠科學(xué)反映出文獻(xiàn)的研究特征。關(guān)于同一主題領(lǐng)域的論文，作者會(huì)采用相同的關(guān)鍵詞，而這些關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在一些文獻(xiàn)中稱為關(guān)鍵詞共現(xiàn)，于是眾多關(guān)鍵詞共現(xiàn)形成了關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[9]。從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法的角度來看，關(guān)鍵詞屬于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，關(guān)鍵詞共現(xiàn)表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系。關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次以及是否共現(xiàn)代表了關(guān)鍵詞在共詞社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的地位和角色。因此我們可以采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法(SNA)的原理和方法進(jìn)行共詞分析從而通過關(guān)鍵詞間的聯(lián)系，可揭示出某一領(lǐng)域主題研究的內(nèi)涵和規(guī)律[10]。我們采用Ucinet6.0軟件的繪圖功能，將0—1二值矩陣轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)圖(如圖1)，在這個(gè)圖中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)關(guān)鍵詞，他們之間的連線表示存在關(guān)系。

1.競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞

高頻次關(guān)鍵詞代表著關(guān)鍵詞的重要程度越高，在其領(lǐng)域研究中受到的關(guān)注度也高。表3列出了近十年競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域研究中頻次在20次以上的關(guān)鍵詞。

從表3可以看出，除了“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”以外，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、情報(bào)研究、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)、信息、知識(shí)頻次較高，說明這些領(lǐng)域是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的重要方面。我們可以將這些關(guān)鍵詞粗略分成如下幾大類：競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)理論層面主要有知識(shí)、信息、專利、人際網(wǎng)絡(luò)等，實(shí)踐層面有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)技術(shù)研究領(lǐng)域有競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)、動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)等。高頻次關(guān)鍵詞也顯示出了一些新的研究領(lǐng)域，如反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、圖書競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等。同時(shí)這些高頻次關(guān)鍵詞也說明了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的研究由理論層面逐漸向?qū)嵺`層面發(fā)展。

2.中心性分析

中心性分析是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的重要方法，主要用來分析個(gè)人或組織在網(wǎng)絡(luò)中所處的地位，它主要包括中心度和中心勢(shì)兩個(gè)指標(biāo)。個(gè)體中心度是指?jìng)€(gè)體處于網(wǎng)絡(luò)中心的程度，是對(duì)個(gè)體行動(dòng)者權(quán)力的量化分析，中心度又分為點(diǎn)度中心度、中間中心度和接近中心度；而中心勢(shì)指數(shù)描述的是點(diǎn)間的差異度，是對(duì)群體權(quán)力的量化分析，中心勢(shì)也分為點(diǎn)度中心勢(shì)、中間中心勢(shì)和接近中心勢(shì)。我們利用Ucinet的分析功能得出競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的中心性數(shù)據(jù)(表4)。在該表中關(guān)鍵詞的序號(hào)是根據(jù)關(guān)鍵詞的頻次來排列的。

表4　競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)論文高頻關(guān)鍵詞中心度和中心勢(shì)

(1)點(diǎn)度中心度分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度是指與其直接相連的其他點(diǎn)的個(gè)數(shù)，其值越大，代表該節(jié)點(diǎn)越接近處于“中心”地位。在高頻關(guān)鍵詞分析中，點(diǎn)度中心度反映的是其與其他詞共現(xiàn)的次數(shù)，數(shù)值越大說明這個(gè)關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞的直接聯(lián)系越緊密，越重要。通過分析發(fā)現(xiàn)，圖書館競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的點(diǎn)度中心度最大，說明它在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究領(lǐng)域中最活躍。結(jié)合我們的統(tǒng)計(jì)分析，近十年我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域研究，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注圖書館在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)中的作用。另外網(wǎng)絡(luò)、可視化分析、專利、系統(tǒng)建設(shè)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的點(diǎn)度中心度也比較高，這表示在近十年來它們相關(guān)的研究是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的重點(diǎn)內(nèi)容，同時(shí)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)、信息、知識(shí)等關(guān)鍵詞的點(diǎn)度中心度較低，這表示雖然它們出現(xiàn)的頻率較高，但是與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系較弱，無法形成一個(gè)整體研究框架。

(2)中心勢(shì)分析

中心勢(shì)分點(diǎn)度中心勢(shì)和中間中心勢(shì)。其中點(diǎn)度中心勢(shì)主要用來描述網(wǎng)絡(luò)圖的整體中心性，中間中心勢(shì)表示的是在中間中心度最高節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)中心度的差距，它的數(shù)值越大，表示網(wǎng)絡(luò)的中心勢(shì)越高，也就是說這個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以被劃分為多個(gè)小團(tuán)體。如表4所示， 這些關(guān)鍵詞的中間中心勢(shì)都偏低，說明競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)關(guān)鍵詞不容易形成小團(tuán)體，這也進(jìn)一步說明近十年來競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的內(nèi)容不集中，較為分散。

(3)凝聚子群分析

凝聚子群是指網(wǎng)絡(luò)中某些關(guān)系特別緊密的行動(dòng)者結(jié)合成的次級(jí)團(tuán)體。凝聚子群分析主要研究的是在關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)中有幾個(gè)子群以及它們之間有什么樣的關(guān)系。根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的這些連線，我們可以看到該網(wǎng)絡(luò)內(nèi)關(guān)鍵詞之間的緊密度以及該網(wǎng)絡(luò)的核心關(guān)鍵詞及邊緣關(guān)鍵詞。凝聚子群分析利用Ucinet的n-clique工具，形成競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)關(guān)鍵詞的n-clique聚類圖(圖2)。

圖2　n-clique聚類圖

n-clique是小團(tuán)體內(nèi)某兩點(diǎn)之間有不大于n的距離(小于n)。利用Ucinet6軟件處理圖2相應(yīng)的數(shù)據(jù)得n=2的5個(gè)小團(tuán)。從結(jié)果看,小團(tuán)體的規(guī)模相差不大。由于每?jī)蓚€(gè)關(guān)鍵詞距離不同產(chǎn)生的結(jié)果也不盡相同，有些關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在四個(gè)小團(tuán)體中,如產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)和人際競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等；而案例則只出現(xiàn)在某些團(tuán)體當(dāng)中。圖2可以較為客觀地反映競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域研究?jī)?nèi)容之間的內(nèi)在關(guān)系，如位于圖2下邊的系統(tǒng)建設(shè)、數(shù)據(jù)挖掘等,這些內(nèi)容是當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究中最為基礎(chǔ)的內(nèi)容；而位于圖2最上邊的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、情報(bào)研究、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)等,這些相對(duì)而言是本領(lǐng)域相對(duì)更深入的研究?jī)?nèi)容，而一些新型的分支可能成為將來研究的熱點(diǎn)如人際競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、人際網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等。從下面的聚類圖分析看,這些研究?jī)?nèi)容具有一定的代表性且它們之間有一定的關(guān)系。

凝聚子群密度是測(cè)量小團(tuán)體現(xiàn)象是否嚴(yán)重的指標(biāo)，它的取值范圍為[-1,+1]，越靠近1,表示小團(tuán)體密度越大；越接近-1,意味著小團(tuán)體密度越小；接近0,表明關(guān)系越趨向于隨機(jī)分布。圖2凝聚子群的密度值 -0.283,可見趨向于隨機(jī)分布狀態(tài)也就是說明它們之間的關(guān)系比較松散，這反映了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容方向性不是很強(qiáng)，有必要改變其分散狀態(tài)使其研究更緊密。

四、結(jié)語

我們分別從統(tǒng)計(jì)學(xué)和可視化分析兩個(gè)視角系統(tǒng)全面分析了我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域十年來研究的態(tài)勢(shì)。首先采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析方法，從三個(gè)方面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究特征進(jìn)行了描述統(tǒng)計(jì)分析；其次采用了可視化分析的思想，借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法和工具，從高頻次關(guān)鍵詞的角度進(jìn)行了可視化分析。這兩個(gè)視角較為科學(xué)全面反映出了近十年來我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的進(jìn)展：文獻(xiàn)數(shù)量趨向穩(wěn)定，研究逐步走向成熟；發(fā)文期刊主要集中在圖書情報(bào)類；競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究學(xué)者較多，研究學(xué)者之間有著較強(qiáng)的合作度，并且出現(xiàn)一批領(lǐng)軍人物，這些學(xué)者的研究主題前沿新穎，推動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域向縱深領(lǐng)域發(fā)展。同時(shí)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)仍然是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域研究的主要對(duì)象。近十年來，出現(xiàn)了一些新的研究主題，理論層面主要有知識(shí)、信息、專利、人際網(wǎng)絡(luò)等，實(shí)踐層面有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等。但是這些研究主題影響力較小，與其他主題共現(xiàn)較少，研究比較孤立，沒有形成成熟的研究團(tuán)體群。因此，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的研究需要改變其分散狀態(tài)使其研究更緊密，加強(qiáng)這些層面的研究。

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2016-05-03

福建省中青年教師教育科研項(xiàng)目科技A類項(xiàng)目(JA14402)

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