開濱

〔摘 要〕本文采用學(xué)科交叉指數(shù)及科學(xué)疊加圖可視化技術(shù)對我國CSSCI數(shù)據(jù)庫中4種情報學(xué)的核心期刊2006-2015年刊載的13 098篇文獻進行分析，用以揭示我國情報學(xué)學(xué)科交叉性的特征及變化。結(jié)果表明，被引學(xué)科的頻率分布符合冪律分布，10年間我國情報學(xué)與國內(nèi)外人文社會科學(xué)領(lǐng)域及自然科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)系非常密切；其中國內(nèi)外人文社會科學(xué)領(lǐng)域的被引學(xué)科的數(shù)量變化不大，而國內(nèi)外自然科學(xué)領(lǐng)域的被引學(xué)科數(shù)量增長較為明顯；國內(nèi)外被引學(xué)科主要集中在與圖情學(xué)相鄰近的幾個核心學(xué)科中，且國內(nèi)外學(xué)科交叉性呈現(xiàn)出了相反的變化趨勢，但總體變化并不明顯；具體來看，國內(nèi)的圖情學(xué)、新聞與傳播學(xué)等學(xué)科以及國外的圖情學(xué)、計算機科學(xué)—交叉應(yīng)用、跨學(xué)科等學(xué)科等具有學(xué)科交叉性背景的學(xué)科的比例在不斷增加。

〔關(guān)鍵詞〕情報學(xué)；學(xué)科交叉；Rao-Stirling指數(shù)；科學(xué)疊加圖

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.12.025

〔中圖分類號〕G250.252 〔文獻標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）12-0144-10

〔Abstract〕This paper analyzed 13098 articles from 4 core journals of the information science in China from 2006 to 2015 in the CSSCI database in order to reveal the characteristics of the discipline using interdisciplinary index and science overlay map visualization technology.The results showed that the frequency of discipline sources was in accordance with the power-law distribution，the relationship between information science and humanities and social science field and natural science field was very close in domestic and international in the past 10 years；The number of cited subjects in humanities and social science had not changed greatly，but the number of cited subjects in natural science had increased markedly；The cited disciplines domestic and international focused on several core disciplines which close to the information science and library science，and the interdisciplinary domestic and international showed the opposite trend，but the change was not obvious；Specifically，the proportion of domestic subjects such as information science and library science，news and communication science and international subjects such as information science & library science，computer science，interdisciplinary applications，multidisciplinary sciences had been increasing.

〔Key words〕information science；interdisciplinary；Rao-Stirling index；science overlay maps

情報學(xué)是一門交叉性非常強的學(xué)科，國內(nèi)外眾多學(xué)者從不同角度出發(fā)進行了深入研究。早在1968年，Brok就通過研究指出情報科學(xué)是一門交叉性的學(xué)科，其知識來源非常廣泛且與眾多學(xué)科如數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)、計算機技術(shù)、運籌學(xué)、平面藝術(shù)學(xué)、通信學(xué)、圖書館學(xué)、管理學(xué)等有關(guān)[1]，Al-Sabbagh在其1987年的博士學(xué)位論文中分析了JASIS期刊1975-1985年文章中的參考文獻，發(fā)現(xiàn)被引用的出版物來源于各種學(xué)科，其中計算機科學(xué)、圖情學(xué)被引用的最為頻繁，特別是計算機科學(xué)的引文被引用頻次有上升趨勢，而圖情學(xué)的頻次則產(chǎn)生了下降[2]，Mu-Hsuan Huang通過直接引用分析和作者合著兩種方式對情報學(xué)的交叉性進行了研究，結(jié)果表明情報學(xué)的學(xué)科交叉程度呈現(xiàn)出增長趨勢，作者合作方面的學(xué)科交叉性的增長更為明顯[3]。更多的學(xué)者是將圖書館學(xué)和情報學(xué)結(jié)合起來進行分析的，如Buttlar的引文分析研究針對的是61種圖情學(xué)期刊的論文，結(jié)果揭示了圖情學(xué)的研究者經(jīng)常引用來自于圖情學(xué)、教育學(xué)、計算機科學(xué)、醫(yī)療、醫(yī)藥學(xué)、社會學(xué)、通信學(xué)以及商務(wù)學(xué)等學(xué)科[4]，Yu-Wei Chang等使用3種計量學(xué)方法對圖情學(xué)的交叉性進行了研究，結(jié)果表明圖情學(xué)的研究者最長引用本領(lǐng)域內(nèi)的文獻，且直接引用得到的學(xué)科交叉程度最高，而作者合作得到的學(xué)科交叉程度最低[5]。國內(nèi)方面，孫海生等基于引文分析、共詞分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，選擇計算機科學(xué)、科學(xué)學(xué)兩個學(xué)科，對情報學(xué)學(xué)科交叉知識引用情況進行實證研究，結(jié)果中給出了情報學(xué)與計算機科學(xué)、科學(xué)學(xué)之間的關(guān)聯(lián)及共同領(lǐng)域[6]。崔斌等基于文獻分類號對情報學(xué)的學(xué)科交叉特征進行了分析，給出了我國情報學(xué)在期刊、作者、關(guān)鍵詞方面的學(xué)科交叉屬性[7]。馬費城等對我國人文社科領(lǐng)域的23個學(xué)科的多樣性進行了研究，并對我國圖情學(xué)的跨學(xué)科性進行了分析，將我國23個人文社會科學(xué)領(lǐng)域?qū)W科劃分為6個多樣性水平，其中圖情學(xué)處于較低的水平[8]。迄今為止還未有學(xué)科從引文分析角度對我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性進行研究，本文擬通過引文分析對我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性進行研究，通過研究本文試圖解決下列問題：endprint

①10年間我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性具有怎樣的總體特征？

②10年間我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性變化情況如何？

③10年間我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性過程中具體有哪些學(xué)科產(chǎn)生了怎樣的變化？

1 研究說明

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中國社會科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫（CSSCI）中的4種情報類核心期刊中包含的論文，這4種期刊包括情報學(xué)報、情報雜志、情報理論與實踐、情報科學(xué)，發(fā)文時間從2006-2015年，文獻類型為論文，檢索時間截止到2016年6月30日，共計檢索得到13 098篇文獻。

1.2 學(xué)科范圍的選擇

本文對我國情報學(xué)與國內(nèi)外其他學(xué)科的學(xué)科交叉性進行研究，因此首先需要界定本文中的學(xué)科范圍，通過比對國內(nèi)外權(quán)威數(shù)據(jù)庫，最終將學(xué)科范圍設(shè)定如下：國內(nèi)方面，人文社會科學(xué)領(lǐng)域以CSSCI包含的學(xué)科為準(zhǔn)，自然科學(xué)領(lǐng)域以CSCD包含的學(xué)科為準(zhǔn)，CSSCI和CSCD構(gòu)成了國內(nèi)的全領(lǐng)域?qū)W科；國外方面，人文社會科學(xué)領(lǐng)域以SSCI包含的學(xué)科為準(zhǔn)，自然科學(xué)領(lǐng)域以SCI包含的學(xué)科為準(zhǔn)，SSCI和SCI構(gòu)成了國外的全領(lǐng)域?qū)W科，下文中所指的國內(nèi)外全領(lǐng)域?qū)W科即為上述所指。

1.3 學(xué)科交叉性指數(shù)的選擇

研究事物的多樣性有很多指標(biāo)，較為常見的有COC指數(shù)、布里淵指數(shù)、Shannon指數(shù)、Rao-Stirling指數(shù)等，由于Rao-Stirling指數(shù)能夠通過多樣性對論文的知識來源多樣性進行更加綜合全面的分析，因此本文采用Rao-Stirling指數(shù)作為學(xué)科交叉性的指標(biāo)，該指數(shù)公式如下：

1.4 研究思路

本文通過引文分析對我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性進行研究，其中涉及到學(xué)科交叉性指數(shù)的計算及學(xué)科交叉性可視化的展示，其中學(xué)科交叉性指數(shù)的計算具體指Rao-Stirling指數(shù)的計算，學(xué)科交叉性可視化的展示具體指科學(xué)疊加圖的制作，為了實現(xiàn)這兩個目的，采用如下思路：

①全領(lǐng)域?qū)W科范圍內(nèi)相似性矩陣的構(gòu)造；

②根據(jù)學(xué)科相似性矩陣，對學(xué)科進行因子分組；

③根據(jù)學(xué)科相似性矩陣及因子分組，對科學(xué)疊加圖的基礎(chǔ)圖進行構(gòu)造；

④選擇情報學(xué)4種期刊為研究樣本，對情報學(xué)的學(xué)科交叉性進行探究。

1.4.1 全領(lǐng)域?qū)W科范圍內(nèi)學(xué)科相似性矩陣的構(gòu)造

為了計算Rao-Stirling指數(shù)，我們需要得到學(xué)科i和學(xué)科j的相似性程度，由于國外學(xué)者Leydesdorff已經(jīng)對國外的全領(lǐng)域?qū)W科（SSCI和SCI）范圍內(nèi)的科學(xué)疊加圖的制作過程進行了研究，其中就包括224個SSCI和SCI學(xué)科之間的相似性矩陣，因此我們可以直接進行使用[10]。下面我們對國內(nèi)的全領(lǐng)域?qū)W科（CSSCI和CSCD）范圍內(nèi)的學(xué)科相似性矩陣進行構(gòu)造，方法如下：首先構(gòu)造80個學(xué)科之間的引文矩陣，接下來將引文矩陣導(dǎo)入SPSS中進行余弦相似性分析即可得到相似性矩陣，該相似性矩陣為對稱矩陣，對角線上的數(shù)值均為1，代表學(xué)科與自身相似性完全一致，學(xué)科i和學(xué)科j的相似性數(shù)值介于0和1之間，表示兩個學(xué)科之間的相似性程度，數(shù)值越大說明兩學(xué)科之間的相似性程度越高。

1.4.2 根據(jù)學(xué)科相似性矩陣，對學(xué)科進行因子分組

為了可視化顯示學(xué)科交叉性，我們需要對各全領(lǐng)域?qū)W科進行分組，這樣有助于將小的單一學(xué)科整合為大的聚類學(xué)科群，便于圖像的解讀。由于國外學(xué)者Leydesdorff已經(jīng)對國外的全領(lǐng)域?qū)W科（SSCI和SCI）范圍內(nèi)的制作過程進行了研究，其中就包括224個SSCI和SCI學(xué)科的因子分組，因此我們可以直接進行使用[10]。下面我們對國內(nèi)的全領(lǐng)域?qū)W科（CSSCI和CSCD）范圍內(nèi)的80個學(xué)科進行因子分組，方法為將1.4.1中得到的國內(nèi)的全領(lǐng)域?qū)W科（CSSCI和CSCD）范圍內(nèi)的學(xué)科相似性矩陣導(dǎo)入SPSS中進行因子分析，由于實際不同的分組方案會產(chǎn)生不同的分組結(jié)果，我們通過對不同分組方案進行綜合調(diào)整分析，最終采用了8個因子分組的方案。

1.4.3 根據(jù)學(xué)科相似性矩陣及因子分組，對科學(xué)疊加圖的基礎(chǔ)圖進行構(gòu)造

在將全領(lǐng)域?qū)W科進行分組后，即可構(gòu)造科學(xué)疊加圖?？茖W(xué)疊加圖作為一種全新的可視化手段，可以從宏觀上直觀地顯示出各個學(xué)科之間的關(guān)系及其變化過程[11]。要制作科學(xué)疊加圖，首先要進行全領(lǐng)域科學(xué)基礎(chǔ)圖的構(gòu)造，基礎(chǔ)圖即為全領(lǐng)域所有學(xué)科之間引用關(guān)系的宏觀圖，國外學(xué)科的基礎(chǔ)圖為224個SSCI和SCI學(xué)科之間的關(guān)系圖，國內(nèi)學(xué)科的基礎(chǔ)圖為80個CSSCI和CSCD學(xué)科之間的關(guān)系圖。在得到基礎(chǔ)圖的基礎(chǔ)上，可以將具體的研究案例投射到基礎(chǔ)圖上，最終得到具體某一研究案例的科學(xué)疊加圖，在基礎(chǔ)圖和科學(xué)疊加圖的可視化過程中，我們采用Pajek軟件進行顯示。

由于國外學(xué)者Leydesdorff已經(jīng)對國外的全領(lǐng)域?qū)W科（SSCI和SCI）范圍內(nèi)的科學(xué)疊加圖的制作過程進行了研究，其中就包括224個SSCI和SCI學(xué)科的基礎(chǔ)圖，因此我們可以直接進行使用[10]。下面我們對國內(nèi)的全領(lǐng)域?qū)W科（CSSCI和CSCD）范圍內(nèi)的基礎(chǔ)圖進行構(gòu)造，方法為根據(jù)1.4.1中得到的國內(nèi)的全領(lǐng)域?qū)W科（CSSCI和CSCD）范圍內(nèi)的學(xué)科相似性矩陣得到80個學(xué)科之間的net引用關(guān)系文件，根據(jù)1.4.2中得到的學(xué)科的分組得到80個學(xué)科之間的clu分組關(guān)系文件。需要說明的是，在反復(fù)權(quán)衡準(zhǔn)確性和可讀性后，net引用關(guān)系文件中相似性閾值的最小值設(shè)置為0.1，這樣做既能夠保留絕大多數(shù)重要的引用關(guān)系，同時對于圖像具有較好的可視性，最后將net文件和clu文件導(dǎo)入pajek中即得到國內(nèi)的全領(lǐng)域?qū)W科（CSSCI和CSCD）范圍內(nèi)的基礎(chǔ)圖。

1.4.4 選擇情報學(xué)4種期刊為研究樣本，對情報學(xué)的學(xué)科交叉性進行探究

在前面3步的基礎(chǔ)上，選擇情報學(xué)的4種期刊作為具體案例進行探究，包括被引學(xué)科分布分析、學(xué)科交叉性指標(biāo)分析、科學(xué)疊加圖分析以及核心學(xué)科變化趨勢分析。其中被引學(xué)科分布分析用來解決 “10年間我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性具有怎樣的總體特征？”這一問題；學(xué)科交叉性指標(biāo)分析用來解決“10年間我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性變化情況如何？”這一問題；科學(xué)疊加圖分析及核心學(xué)科變化趨勢分析用于解決“10年間我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性過程中具體有哪些學(xué)科產(chǎn)生了怎樣的變化？”這一問題。endprint

2 結(jié)果及分析

2.1 被引學(xué)科分布分析

2.1.1 被引學(xué)科頻率分布

為了探究我國情報學(xué)學(xué)科來源分布的特征，我們在SPSS中對所有被引學(xué)科的頻次進行擬合，圖1、圖2分別顯示了國內(nèi)被引學(xué)科和國外被引學(xué)科的曲線擬合，兩幅圖中左圖為普通坐標(biāo)下的頻率曲線擬合，右圖為雙對數(shù)坐標(biāo)下的頻率曲線擬合，可以看出兩種頻率的曲線擬合均符合冪函數(shù)分布，擬合曲線的相關(guān)系數(shù)分別為：0.969和0.935，說明擬合效果非常好。證明了我國情報學(xué)的學(xué)科來源在頻率上符合冪律分布，也就是說我國情報學(xué)的眾多被引學(xué)科中，存在比例很少但頻次巨大的核心學(xué)科，這部分核心學(xué)科與我國情報學(xué)的關(guān)系非常密切，而大部分學(xué)科的頻次都非常低，屬于被引學(xué)科中的邊緣學(xué)科。

2.1.2 被引學(xué)科總體分布

學(xué)科總體分布包括10年間我國情報學(xué)的學(xué)科來源總體數(shù)量分布和前20位主要學(xué)科列表，分別見表1、表2所示。從表1可以看出，CSSCI學(xué)科和SSCI學(xué)科的學(xué)科覆蓋率較為接近，分別為86.96%和85.96%，而CSCD學(xué)科和SCI學(xué)科的學(xué)科覆蓋率較為接近，分別為78.95%和79.10%。4種學(xué)科覆蓋率數(shù)值均較大，說明我國情報學(xué)與國內(nèi)外人文社會科學(xué)領(lǐng)域及自然科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)系均非常密切，非常廣泛地從各類學(xué)科中吸收知識。同時4種學(xué)科的覆蓋率差別并不是特別明顯，說明了我國情報學(xué)具有十分強的人文社會科學(xué)和自然科學(xué)的交叉屬性。

表2列出了10年間我國情報學(xué)學(xué)科來源中排名前20位的學(xué)科，從國內(nèi)學(xué)科來看，圖書館、情報與文獻學(xué)（以下簡稱為圖情學(xué)）排名第一，且比率達到了62.39%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他學(xué)科，這是由于情報學(xué)本身屬于圖情學(xué)的緣故，說明我國情報學(xué)主要從我國圖情學(xué)中吸收知識。接下來的兩大學(xué)科分別為管理學(xué)（16.49%）和自動化技術(shù)、計算機技術(shù)（10.26%），說明我國情報學(xué)與這兩個學(xué)科具有非常近的學(xué)緣關(guān)系。同時經(jīng)濟學(xué)（2.16%）、新聞學(xué)與傳播學(xué)（1.85%）、教育學(xué)（1.01%）等也占有一定的比率。從國外學(xué)科來看，比率最大的前3位學(xué)科分別為管理學(xué)、圖情學(xué)、商務(wù)學(xué)，讓我們頗感意外的是，排名首位的不是圖情學(xué)，而是管理學(xué)，說明了10年間我國情報學(xué)對于國外管理學(xué)的知識吸收超過了圖情學(xué)。之后的計算機學(xué)科的幾個子學(xué)科如計算機科學(xué)—信息系統(tǒng)、計算機科學(xué)—跨學(xué)科應(yīng)用、計算機科學(xué)—人工智能也占有較大的比率。綜合比較來看國內(nèi)外學(xué)科前20位中，國內(nèi)的8個學(xué)科與國外的16個學(xué)科具有相同或相似的學(xué)科背景，說明了我國情報學(xué)國內(nèi)外主要學(xué)科來源具有一定的重合性。

2.2 學(xué)科交叉性指標(biāo)分析

2.2.1 被引學(xué)科數(shù)量

10年間我國情報學(xué)國內(nèi)外被引學(xué)科數(shù)量變化趨勢見圖3、圖4所示。圖3可以看出，CSSCI中學(xué)科數(shù)量介于17～20個之間，總體變化不大，CSCD中學(xué)科數(shù)量介于16～32個之間，前期和后期出現(xiàn)了較為明顯的變化，中期則變化不大，說明我國情報學(xué)對于國內(nèi)人文社會科學(xué)學(xué)科的覆蓋面總體變化不大，對于國內(nèi)自然科學(xué)學(xué)科的覆蓋面則出現(xiàn)了階段性的變化。圖4可以看出，SSCI中學(xué)科數(shù)量介于28～44個之間，總體上變化也不太大，SCI中學(xué)科數(shù)量介于46～108個之間，變化較為顯著，說明我國情報學(xué)對于國外人文社會科學(xué)學(xué)科的覆蓋面總體變化不大，對于國外自然科學(xué)學(xué)科的覆蓋面則產(chǎn)生了較大的變化?？傮w來看，10年間我國情報學(xué)的國內(nèi)外人文社會科學(xué)領(lǐng)域中學(xué)科豐富程度變化不大，而對于國內(nèi)外自然科學(xué)領(lǐng)域中學(xué)科豐富程度總體處于增長狀態(tài)，特別是2008-2009年階段、2013-2014年階段對國內(nèi)CSCD學(xué)科庫中學(xué)科的知識吸收以及2007-2009年階段、2011-2014年階段對國外SCI學(xué)科庫中學(xué)科的知識吸收均出現(xiàn)了明顯的增長趨勢。

2.2.2 Rao-Stirling指數(shù)

10年間我國情報學(xué)的Rao-Stirling指數(shù)變化見圖5所示。從數(shù)值來看，國外被引學(xué)科的Rao-Stirling指數(shù)明顯高于國內(nèi)被引學(xué)科的Rao-Stirling指數(shù)，說明我國情報學(xué)的國外學(xué)科知識來源比國內(nèi)學(xué)科知識來源分布上更為均衡和廣泛。是什么導(dǎo)致了外國學(xué)科的學(xué)科交叉性大于國內(nèi)學(xué)科的學(xué)科交叉性呢？根據(jù)表2可以看到，國內(nèi)來源學(xué)科中排名第一的圖情學(xué)的比率高達62.39%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于國外學(xué)科中排名第一的管理學(xué)的17.87%。因此國內(nèi)被引學(xué)科的頻次分布上具有非常明顯的不均衡性，同時由于國外被引學(xué)科的數(shù)量（189個）遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于國內(nèi)學(xué)科的被引數(shù)量（65）個，因此國內(nèi)外被引學(xué)科的豐富程度上也差異巨大。以上兩方面原因使得我國情報學(xué)的國內(nèi)學(xué)科交叉性要明顯低于國外的學(xué)科交叉性。

從變化趨勢來看，國內(nèi)外被引學(xué)科的變化呈現(xiàn)出了截然相反的過程。2006-2010年國外被引學(xué)科的Rao-Stirling指數(shù)處于降低趨勢，2010-2015年國外被引學(xué)科的Rao-Stirling指數(shù)處于增加趨勢。2006-2010年國內(nèi)被引學(xué)科的Rao-Stirling指數(shù)處于增加趨勢，2010-2015年國內(nèi)被引學(xué)科的Rao-Stirling指數(shù)處于降低趨勢。但總體來看，國內(nèi)外兩種被引學(xué)科的學(xué)科交叉性變化并不明顯。

2.3 科學(xué)疊加圖分析

10年間我國情報學(xué)國內(nèi)外被引學(xué)科的科學(xué)疊加圖分別見圖6、圖7所示。圖6可以看出我國情報學(xué)國內(nèi)被引學(xué)科主要集中在與圖情學(xué)相鄰近的范圍內(nèi)，比如管理學(xué)、新聞與傳播學(xué)、自動化技術(shù)、計算機技術(shù)、經(jīng)濟學(xué)、教育學(xué)等學(xué)科中，這一結(jié)果也與之前的分析相吻合。圖7可以看出我國情報學(xué)國外學(xué)科來源同樣集中在管理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、計算機系列學(xué)科、商務(wù)學(xué)等學(xué)科中。10年間我國情報學(xué)國內(nèi)外被引學(xué)科的科學(xué)疊加圖變化過程見圖8、圖9所示，圖8可以看出我國情報學(xué)國內(nèi)被引學(xué)科頻次的變化很小，僅有少量的學(xué)科被引頻次變化較為明顯，如新聞與傳播學(xué)等學(xué)科，說明10年間情報學(xué)與國內(nèi)其他學(xué)科之間的關(guān)系較為穩(wěn)定，對于國內(nèi)核心來源學(xué)科知識的吸收程度趨于穩(wěn)定。圖9可以看出2006-2009年及2009-2012年時間段內(nèi)，情報學(xué)國外被引學(xué)科頻次的增長非常迅速，2012年之后國外被引學(xué)科的頻次已趨于穩(wěn)定。endprint

2.4 核心學(xué)科變化趨勢分析

為了進一步更加細(xì)化地探究我國情報學(xué)核心被引學(xué)科的變化趨勢，我們分別取國內(nèi)和國外被引學(xué)科的前10位，對其頻次變化趨勢進行詳細(xì)分析，得到圖10和圖12。圖10中排名前3位的學(xué)科顯示相對清晰，而后面的學(xué)科由于度量的原因無法辨識，因此將4～10位的學(xué)科單獨顯示在圖11中，同理可以從圖12中得到圖13。從圖10可以看出國內(nèi)被引核心學(xué)科中，圖情學(xué)頻次要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他學(xué)科，且該學(xué)科頻次自2010年之后變化幅度較大，總體上處于增長趨勢。之后的管理學(xué)和自動化技術(shù)、計算機技術(shù)兩門學(xué)科，在2008年之前，自動化技術(shù)、計算機技術(shù)頻次高于管理學(xué)的頻次，2008年之后管理學(xué)頻次開始超過自動化技術(shù)、計算機技術(shù)的頻次，并在此之后一直處于第2位。圖11中需要注意的是新聞學(xué)與傳播學(xué)，該學(xué)科從2011年起頻次迅速增長，并最終超過了經(jīng)濟學(xué)。從圖12可以看出國外學(xué)科來源中，管理學(xué)、圖情學(xué)、商務(wù)學(xué)、計算機科學(xué)—信息系統(tǒng)這4門學(xué)科的頻次變化趨勢非常類似，2012年之前，管理學(xué)一直處于領(lǐng)先位置，2012年之后圖情學(xué)的頻次超過了管理學(xué)的頻次躍居首位。圖13中需要注意的是計算機科學(xué)—跨學(xué)科應(yīng)用、跨學(xué)科學(xué)這兩門學(xué)科分別從2011年

起和2013年起頻次迅速增長，而這兩門學(xué)科均屬于交叉性的研究學(xué)科，說明近年來我國情報學(xué)對于國外具有學(xué)科交叉背景的學(xué)科知識的需求開始不斷增長?？傮w來看，近年來我國情報學(xué)對于國內(nèi)的圖情學(xué)、新聞與傳播學(xué)等學(xué)科以及國外的圖情學(xué)、計算機科學(xué)—交叉應(yīng)用、跨學(xué)科學(xué)等具有學(xué)科交叉性背景的學(xué)科的知識需求不斷增強。

3 結(jié)論及思考

3.1 結(jié) 論

1）學(xué)科交叉性的總體特征：我國情報學(xué)學(xué)科來源的頻率分布符合冪律分布，說明我國情報學(xué)的眾多被引學(xué)科中，存在比例很少但頻次巨大的核心學(xué)科，這部分學(xué)科與我國情報學(xué)的關(guān)系非常密切，屬于情報學(xué)學(xué)科來源中的核心學(xué)科。而大部分被引學(xué)科的頻次都非常低，屬于學(xué)科來

源中的邊緣學(xué)科。我國情報學(xué)與國內(nèi)外人文社會科學(xué)領(lǐng)域及自然科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)系非常密切，廣泛地從這兩個領(lǐng)域的眾多學(xué)科中吸收知識，說明我國情報學(xué)具有十分強的學(xué)科交叉性。

2）學(xué)科交叉性變化情況：從學(xué)科豐富程度變化來看，10年間我國情報學(xué)的國內(nèi)外人文社會科學(xué)領(lǐng)域中學(xué)科豐富程度變化不大，而國內(nèi)外自然科學(xué)領(lǐng)域中學(xué)科豐富程度增長較為明顯。從學(xué)科交叉性來看，10年間情報學(xué)國內(nèi)外學(xué)科范圍內(nèi)的學(xué)科交叉性呈現(xiàn)出了相反的態(tài)勢，國外學(xué)科范圍內(nèi)的學(xué)科交叉性先降低后增加，而國內(nèi)學(xué)科范圍內(nèi)的學(xué)科交叉性則先增加后降低，但總體來說國內(nèi)外范圍內(nèi)的兩種學(xué)科交叉性的變化并不明顯。

3）具體哪些學(xué)科產(chǎn)生了怎樣的變化：10年間我國情報學(xué)國內(nèi)外學(xué)科來源主要集中在與圖情學(xué)相鄰近的幾個核心學(xué)科中。從國內(nèi)學(xué)科變化來看，我國情報學(xué)與國內(nèi)其他學(xué)科之間的關(guān)系較為穩(wěn)定，說明國內(nèi)學(xué)科的知識來源已趨于穩(wěn)定，而國外學(xué)科的知識來源在前期發(fā)展非常迅速，在2012年之后也逐漸趨于穩(wěn)定。具體來說，10年間我國情報學(xué)對于國內(nèi)的圖情學(xué)、新聞與傳播學(xué)等學(xué)科以及國外的圖情學(xué)、計算機科學(xué)—交叉應(yīng)用、跨學(xué)科學(xué)等學(xué)科的知識來源不斷增長，同時對于國外有學(xué)科交叉背景的學(xué)科的知識需求也開始不斷增長。

3.2 一點思考

關(guān)于本文開頭提出的第2個學(xué)科交叉性變化的問題，國外也有類似的研究，如Porter等在對國外6個學(xué)科的學(xué)科交叉性研究的基礎(chǔ)上，得出了國外學(xué)科在其他單個指標(biāo)（如單一作者論文百分比、篇均作者數(shù)量等）增長趨勢非常明顯而學(xué)科交叉性（Rao-Stirling指數(shù)）增長相對較為緩慢的結(jié)論，關(guān)于兩者發(fā)展趨勢為何不一致作者也進行了研究探討[12]。通過本文的研究我們也發(fā)現(xiàn)了類似的事實，從圖3和圖4中可以看出，10年間我國情報學(xué)國內(nèi)被引學(xué)科的數(shù)量從33個增加到了52個，增長率為57.58%，國外被引學(xué)科的數(shù)量從74個增加到了152個，增長率為105.41%，說明10年間我國情報學(xué)的國內(nèi)外被引學(xué)科（主要指國內(nèi)外自然科學(xué)領(lǐng)域）的豐富程度增長較為明顯，但從圖5來看，我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性增長并不顯著，兩者之間變化趨勢不一致的原因何在？通過綜合考察，我們認(rèn)為原因主要如下：

1）盡管10年間國內(nèi)外被引學(xué)科的數(shù)量（主要指國內(nèi)外自然科學(xué)領(lǐng)域）增長非常明顯，但進一步考察我們發(fā)現(xiàn)10年間國內(nèi)新增的19個學(xué)科和國外新增的78個學(xué)科均屬于距離情報學(xué)較遠(yuǎn)的邊緣學(xué)科，這些被引學(xué)科的出現(xiàn)雖然使得學(xué)科的豐富程度提高了，但由于其被引頻次非常低，因此對于實際的學(xué)科交叉性的影響非常有限。

2）從圖6、圖7、圖8、圖9來看，我國情報學(xué)對于國內(nèi)外學(xué)科的引用主要集中在與情報學(xué)有著密切關(guān)系的核心學(xué)科中，這些核心學(xué)科控制著我國情報學(xué)知識的重要來源，由于從學(xué)科相似性角度來說，這些核心學(xué)科與我國情報學(xué)之間的差異性校對較小，屬于情報學(xué)中的“近親學(xué)科”或“近鄰學(xué)科”，因此使得我國情報學(xué)的學(xué)科來源的多樣性并不高，這就使得我國情報學(xué)的學(xué)科交叉性整體上變化不大。

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（本文責(zé)任編輯：孫國雷）endprint