馬小燕　鄭曉齊

摘要：長期以來，高等教育文獻研究范式以思辨性描述為主。近幾年，計量理念與技術出現并廣泛應用于高等教育文獻研究中，為過去單一思辨分析無法解決的問題提供了新的研究思路。引入之初，確實給人以耳目一新的感覺。但隨著研究的深入，尤其是文獻可視化分析熱潮的不斷高漲，引用相關概念混淆不清、表述不規(guī)范，專業(yè)名詞性術語運用不準確，研究樣本的統(tǒng)計口徑難以理清，研究對象的獨特性易被淹沒等問題逐漸涌現，需要引起重視。未來該領域研究的立足點要端正：計量分析的意義在于采用一種新的語言對問題進行重新描述，而不是對問題的解釋，高等教育文獻研究需要“計量”但不能唯“計量”，不論是哲學思辨還是知識計量都只是手段，研究的重點應始終放在對問題進行合情合理的深度理論辨析上。

關鍵詞：高等教育;文獻研究范式;歷程;問題;反思

一、前言

在高等教育領域，傳統(tǒng)文獻①研究范式以思辨性描述為主。隨著文獻的持續(xù)激增、計算機系統(tǒng)功能的日益強大以及軟件的不斷成熟，計量分析出現并廣泛應用于高等教育文獻研究中，越來越多的學者開始采用計量科學領域數理統(tǒng)計的方法對高等教育文獻研究問題進行量化描述和評價?；蚶密浖M行數據采集與挖掘，或利用數學模型進行計算，將文獻中有意義的文本和符號轉變?yōu)榭陀^、可測量的數據，進行信息的深入挖掘，為過去單一思辨分析無法解決的問題提供了新的研究思路。但計量分析在文獻研究領域顯示出獨特價值的同時，問題也不斷涌現，卻少有學者關注?；诖?，本文在嘗試梳理高等教育文獻研究范式發(fā)展脈絡的基礎上，對計量分析在實際應用過程中涌現的突出問題進行整理，以期為今后的相關研究提供必要的指導和借鑒，進而推動高等教育文獻研究由局部知識創(chuàng)造向系統(tǒng)知識體系構建邁進。

二、發(fā)展階段

（一）前期思辨性描述的研究范式

思辨性描述是一種以經驗為本的研究范式，主要基于研究者的主觀經驗，以個體能夠尋找到的相關文獻資料為對象，通過梳理總結文獻的基本觀點，以明確今后的研究方向。[1]2011年以前，思辨性描述是高等教育文獻研究最主要的研究范式。同現在盛行的計量分析對象源于系統(tǒng)抽樣的樣本選擇，或是突破樣本選擇限制進行大數據抓取不同，思辨分析的研究者在進行文獻資料的選擇時，傾向于易做深入研究的小樣本，而且選擇的動機主要源于研究者是否能夠準確判斷一篇文獻的研究價值，并適當做出取舍。因此，思辨分析對文獻資料的數量特征和完整程度要求不高，只要某一文獻中包含著所研究主題的重要思想和內容，便滿足了研究的要求，通常不會從形式上進行研究的大樣本選擇。[2]

此外，研究過程雖然不排除進行一些簡單必要的數量分析，但思辨性描述更注重對文獻內容本身進行分析，而非文獻內外部結構的解讀。研究者傾向于運用邏輯推理探索文獻之間的邏輯關系，發(fā)現特殊性，并對其進行解釋說明，重點在探索研究領域的客觀規(guī)律，而不是它們的數量關系，因此，研究比較靈活，對研究過程的規(guī)范程度沒有硬性規(guī)定，這通常被看作是一種人文社會科學的主觀研究范式。[3]

這種研究范式對研究者本人的學術素養(yǎng)和眼光要求較高。研究者需要對相關文獻進行廣泛閱讀，在浩如煙海的資料中，找到有價值的內容，并將其進行合理的概括總結，才能形成一篇好的研究綜述。對于長期學習某一個學科，對該領域發(fā)展狀況十分熟悉，并且有很好專業(yè)訓練和專業(yè)洞察能力的人，這種文獻梳理方式是合適的。對文獻的搜集與研究，本領域的大家，他們甚至不需要對文獻逐一梳理，就能洞見研究主題的現狀和發(fā)展趨勢，揭示出發(fā)展方向，進而對問題產生高瞻遠矚式理解和把握。但對于剛進入某研究領域的新手，如果采用這種文獻研究方式，短期內很難明了研究的重點。[4]此時，計量分析便應運而生。

（二）計量分析的萌芽和發(fā)展

高等教育文獻計量分析是指用計量的方式對高等教育文獻信息進行客觀、系統(tǒng)的量化描述。在計量分析視域下，研究者不是憑經驗，而是按照一定規(guī)則和操作步驟對文獻信息進行處理。文獻就是樣本對象，研究過程就是將文獻資料轉變成數據，進行數量關系的探究和計算分析，以形成對某一問題總體認識的過程。這通常被看作是一種自然科學的客觀研究范式。

計量分析在高等教育文獻研究中的最初應用主要停留在文獻外部信息的統(tǒng)計上，如作者、機構、影響力、科研產出等。隨著研究的深入，有學者開始融合數學工具對文獻的內部信息進行分析，出現對文獻主題詞和關鍵詞數目與頻次的量化統(tǒng)計，以及對文獻內容的數學模型分析、矩陣分析、網絡分析等，知識的數學化成為該階段發(fā)展的主要特征。[5]經常使用的軟件與工具有EXCEL、SPSS以及MATLAB等。

相較于傳統(tǒng)的哲學思辨研究，這種借助計算機的計量分析，收集的文獻信息數據全面、準確，分析的速度更快。對某一主題的文獻研究不再停留于過去概念分歧的咬文嚼字上，而是采用計量方法揭示出文獻內外部信息中的各種特征和規(guī)律，用重復可驗證的形式來表達相關命題。一種全新的研究范式出現在高等教育文獻研究中，使該領域諸多問題有了新的解決路徑，數量的概念在研究中進一步深化，為今后更深更廣的研究奠定了條件和基礎。[6]

不過，需要注意的是，雖然這一階段的計量分析方法和技術在高等教育文獻研究中取得了一些成果，但此時的研究比較分散，規(guī)模不大。前期因為技術和方法的限制，研究大多局限于文獻外部信息的收集、整理和統(tǒng)計，后期由于計算和使用的復雜，計量分析技術并沒有被大多數學者所熟悉和采用。因而，總體上，此時的計量分析在高等教育文獻研究中的應用并不十分普遍。

（三）計量分析的普及應用

隨著計量軟件的不斷成熟，尤其是以CiteSpace為代表的文獻可視化工具的出現，不需要進行復雜的數學計算，只需將文獻數據按照軟件規(guī)定的要求格式化，并依據相關步驟進行參數設置，軟件就可以自動進行數據的分析與整理。這種類似于傻瓜相機的操作，簡單易學，迅速被研究者熟悉掌握，并運用在高等教育文獻研究中。突破過去對文獻信息的知識單元進行或簡單或復雜的數學統(tǒng)計和模型計算，采用動態(tài)網絡分析的可視化技術，可以將知識信息的動態(tài)結構和發(fā)展脈絡通過軟件更加簡單、直觀地呈現出來[7]，高等教育文獻計量研究開始朝著個性化、模型化和智能化的方向發(fā)展。

CiteSpace、Vosviewer、BibExcel等免費開放的可視化軟件成為該領域研究創(chuàng)新的核心動力，促進了高等教育文獻計量研究基礎支撐的變化及研究方法的改進。[8]研究主題上突破了問題綜述性分析，擴展到期刊評測、學科比較等方面;研究類項上不僅可以進行作者、機構、發(fā)表期刊等外部信息的可視化分析，還可以基于關鍵詞共現頻次挖掘出研究主題的熱點，通過知識圖譜的聚類分析、突現詞的探索、時區(qū)圖、時間線圖的轉變，展示出若干年來某主題衍生、滲透與擴散的發(fā)展軌跡以及研究前沿的漸強漸弱趨勢。計量分析在高等教育研究中扮演著越來越重要的角色，高等教育文獻計量研究出現前所未有的活躍局面。利用CNKI的高級檢索功能，輸入檢索條件：主題詞=文獻計量∪科學計量∪信息計量∪知識圖譜∪情報計量，文獻分類目標限定為高等教育，該研究領域呈現的具體典型特征如下。

1.發(fā)展迅猛

如圖1所示，2010年以前，計量分析應用于高等教育文獻研究的成果稀少且分散，2010年以后，尤其是以CiteSpace為代表的可視化軟件應用后，大量研究者使用計量學領域業(yè)已成熟的可視化軟件與技術解決高等教育文獻研究中遇到的問題，成果呈指數倍增，雖然在2017年偶有波折，但從萌芽期迅速完成了向高速發(fā)展的普及應用期過渡的整體趨勢明顯。這是高等教育文獻計量研究發(fā)展的一個顯著特點。

2.長于宏觀指導，偏重應用研究

高等教育文獻計量研究傾向于通過大量全面的計量分析，尋找文獻情報的分布特征，探討其體系結構，從非體系的數量關系中尋找規(guī)律。這種從整體著眼的研究邏輯決定了運用計量分析進行文獻研究得出的結論和建議往往是宏觀指導性的。此外，高等教育文獻研究自引入計量分析初始，就偏重于計量方法、軟件、工具的技術應用。檢索發(fā)現目前僅有兩篇理論探討類型的論文：蔡建東教授于2013年發(fā)表的《教育理論研究的量化與技術化路徑》[9]，郭文斌老師于2015年發(fā)表的《關鍵詞共詞分析法：高等教育研究的新方法》[10]。但二者也僅是從理論層面介紹了計量分析方法的具體用途，并結合實例展示了計量軟件的使用情況，其理論研究深度還有待挖掘，這正是本文所關注和研究的內容。

3.有學術嗅覺敏銳的典型研究團體

圖2顯示出高等教育文獻計量研究發(fā)文量排名前十的機構，排名第一的大連理工大學，較之其他團體，有明顯的發(fā)文優(yōu)勢。大連理工大學歷來有計量分析的傳統(tǒng)，早在2005年，就成立了WISE實驗室，信息可視化軟件CiteSpace的開發(fā)者陳超美教授作為大連理工大學長江學者講座教授，率領WISE實驗團隊率先在中國應用和推廣CiteSpace知識可視化技術，同時致力于網絡計量學、信息計量學、科學計量學和經濟計量學的研究，為計量分析的推廣和應用分享出大量學習資料和培訓機會。[11]基于網絡分析的可視化知識圖譜軟件在計量學科領域初興起的時候，以劉則淵、侯劍華、姜春林為代表的諸多大連理工大學的學者就將其借鑒到高等教育文獻研究領域，顯示出敏銳的研究嗅覺。

4.可視化軟件里尤其偏愛CiteSpace

目前學術界常見的科技文本挖掘及可視化軟件已經有三十多種。在上述檢索結果中并入檢索條件：全文=CiteSpace，如圖3所示，CiteSpace在高等教育文獻計量分析中使用率達到22%，是近幾年使用率最高的計量軟件。該軟件功能強大，集過去諸多功能于一身。網絡中的節(jié)點可以代表關鍵詞、作者、機構;連線代表節(jié)點之間的連接關系;常用的指標有：度、中心度、密度、連通性、中心性、中介中心性、小團體、聚類系數。[12]該軟件以獨到的視覺思維方式直接顯示出科學知識的發(fā)展過程與結構關系[13]，繪制的知識圖譜具體形象，便于理解和接受，在可視化軟件中脫穎而出，被研究者廣泛使用。

5.研究選題進一步拓寬，研究水平較以往有很大提高

過去高等教育文獻研究的選題方向多圍繞某一主題進行文獻綜述性分析。計量分析引入后，選題方向更加寬廣，信息挖掘的科技文本類型更加多樣：高等教育核心期刊的評測分析，高等教育學科比較分析，高等教育政策、工作報告、大學建設方案、大學章程、大學校訓、使命陳述等文本分析。

目前已基本實現了對承載著思想理論的文獻資料和中外數據庫信息的計量分析，近兩年研究對象又有了新發(fā)展，擴展到高等教育網絡頁面載體知識的信息數據分析。較典型的研究有華東師范大學宋齊明博士2018年發(fā)表的論文——《勞動力市場需要什么樣的本科畢業(yè)生——基于近14萬條招聘信息的量化分析》[14]。文中，作者把某大型招聘網站平臺某一天發(fā)布的招聘信息當作研究樣本，使用網絡爬蟲軟件，抓取到14萬條招聘信息，通過內容分析，將這些信息進行整理和編碼，轉化為可以量化的數據，以此為基礎，明確了雇主在招聘過程中對本科畢業(yè)生能力素質需求的現狀和特征。這種對網絡頁面信息的數據分析在計量學領域發(fā)展已較為成熟，但在高等教育領域，研究還不多見。

三、問題與反思

高等教育文獻計量是對過去單一思辨分析充滿研究者主觀判斷且缺乏事實基礎的不滿中興起的[15]，強調量化程度決定了研究的科學程度。不可否認，計量分析強調的研究標準化、精確化，嚴謹的邏輯推理，客觀的研究結論，正是高等教育文獻研究所追求的目標[16]。但計量分析的進入是否使文獻研究真正達到了“科學化”水平？現在還不能做出肯定的結論，其中存在的一些問題需要引起重視。

（一）部分研究存在描述不規(guī)范、不準確的現象

計量分析的引入，在充實高等教育學方法論體系的同時，也出現“前規(guī)范時期”研究過于泛化的趨勢，即不考慮高等教育的學科語境，直接將計量學科常用的術語搬來，結果出現對某些基本概念認識不一，專業(yè)名詞性術語表述和使用不準確等問題。

1.概念混用：文獻計量學？科學計量學？信息/情報計量學？

同樣是對文獻的內外部特征進行計量分析，研究設計思路相同，使用的計量軟件也相同，但在方法描述上，有研究“采用文獻計量學的方法”[17]，有研究使用“科學計量學的方法”[18]，有研究同時出現“利用文獻計量法”“運用科學計量方法”[19]，還有少部分研究使用“情報學”“情報計量學”，這些表述多出現在標題、摘要及關鍵詞等顯要位置，但很多學者在使用時并沒有進行特別說明，大多是看別人怎樣用，自己也就這樣用了。在高等教育文獻研究中，這種運用是否恰當，是否需要進行統(tǒng)一規(guī)范？本文嘗試在此進行說明。

文獻計量學、科學計量學以及情報/信息計量學概念在產生之初，關于其內涵的界定與理清，在情報學領域已經引發(fā)過若干次大的國際國內討論，直到現在，三者的概念仍然沒有統(tǒng)一，國際情報學領域甚至將其稱為“巴比倫混亂”。[20]著名科學計量學家蔣國華教授和情報學家邱均平教授曾經在各自專門的著作和文章中對這些概念進行過區(qū)分，結果也并不一致，概念間存在著重疊交叉的學科脈絡關系。從研究對象、研究主題、研究內容、研究方法、數據來源、主要計量指標來看[21]，現有高等教育文獻計量研究成果對上述幾大概念分別均有涉及，因此，并不能統(tǒng)一規(guī)定哪類研究必須使用哪個固定的計量概念。盡管如此，基于目前高等教育研究的應用范圍和技術來看，分析過程一般只會涉及到某一種計量學科的概念。也就是說，一般情況下，在高等教育文獻計量的應用型研究中，方法層面的表述不應該同時出現兩種或以上不同計量學科的名稱。未來學者們在使用計量學科的概念時，首先要明確這些概念的涵義，并在此基礎上審慎使用，切不可人云亦云。

2.概念表述不規(guī)范

不少研究的開頭都有這樣的描述：“針對過去文獻研究中定性分析的不足，本文使用定量研究……”這種將使用了計量分析的研究描述為定量研究的主張有待商榷。區(qū)別于情報學領域經常使用“定量研究”“定量化管理”“定量依據與支持”等字眼來描述研究的進展，在高等教育學語境下，學者應謹慎使用這些概念術語。

定量研究是一種需要研究假設的驗證性分析范式，完整規(guī)范的定量研究需要理論作支撐。計量分析盡管列出了統(tǒng)計數據、表格，并以這些量化資料為依據提出了自己的觀點和結論，但這并不能被視為定量研究。因為這種研究只是對于數據的說明，雖然可以表現具體數據之間的關系，作者基于此可以進行清晰的量化描述性分析、可驗證的判斷以及趨勢性預測，但這種研究沒有理論假設作前提，目的并不是建立定量研究要達到的因果關聯的理論解釋，且關注的重點是文獻的特征描述以及不同類項間可能存在的相關性，是一種“量化而非定量”的研究，在社會科學領域通常被定義為“事后解釋性文本”。[22][23]

3.專業(yè)名詞性術語運用不準確

研究中混淆了研究策略、具體研究方法和研究技術之間的關系。有研究在開篇就介紹本文使用的是“可視化分析方法”，而有些則介紹“使用的是文獻計量分析方法”，這些表述需進一步厘清?！拔墨I計量分析”是文獻研究策略下一種具體的量化研究方法，因此在文中可以被描述為研究方法。而“可視化”是分析方法下一種專門生成網絡知識圖譜的手段，是對數據進行處理的過程，其準確定位應是一種研究技術。技術與方法是完全不同的兩個概念，要區(qū)別使用，較為準確的說法可以是“可視化（分析）技術”[24]。此外，還存在這樣的描述：“目前……研究的成果中，大多數是以傳統(tǒng)的應用統(tǒng)計學方法或文獻計量分析的方法取得的，筆者使用文獻信息可視化技術對期刊文獻進行知識計量分析……”[25]可視化分析是運用信息可視化軟件對文獻進行分析的一種手段，既可以在應用統(tǒng)計學方法中使用，也可以運用于文獻計量分析方法中。上面的表述將可視化技術獨立于應用統(tǒng)計學和文獻計量學方法之外，顛倒了三者的概念邏輯。

（二）研究樣本的統(tǒng)計口徑難以理清

根據知識發(fā)展的一般規(guī)律，當研究發(fā)展到一定程度，相關學術文獻數量將按指數倍增。在如今的高等教育研究中，某一主題的研究文獻數量往往是相當龐大的，操作中很難實現全部文獻資料的量化分析，因此研究者大多傾向于抽取部分文獻進行研究。到底多少樣本才能解釋清楚研究問題，受研究者個人主觀因素影響，統(tǒng)計時因人而異，沒有統(tǒng)一標準。同一主題的計量分析，有的研究把CNKI全部文獻數據當作研究對象，有的則把發(fā)表在CSSCI期刊上的文獻數據當作研究對象②;若從時間區(qū)間跨度上看，差別更大，1年、3年、5年、10年不等，類似的研究每年層出不窮。但同一主題，統(tǒng)計口徑不同，就可能出現不同的結論，到底哪個研究更可信，很難進行判斷。

為克服傳統(tǒng)抽樣樣本有限的缺陷，有學者引入大數據理念對文獻進行計量分析。突破過去以樣本推斷總體的預測方法，大數據直接對總體進行統(tǒng)計分析。相較于傳統(tǒng)的計量分析，大數據研究不存在樣本，總體就是樣本。[26]理論上，大數據研究從文獻樣本的抽取到數據的運行是可以實現的，但實際操作并不容易，至少使用現今的計量軟件進行超大樣本的分析，有一定難度。以近幾年大熱的CiteSpace為例，筆者曾進行過上萬條數據的分析，遇到的困難有：為使研究結論盡可能精確，數據的清洗需要耗費大量時間（需人工去除廣告、啟事等無關信息）;進行數據分析需要軟件連續(xù)運行幾十個小時甚至更多，數據量越多，運行速度越慢;結果容易出現亂碼，而亂碼出現的原因，往往源于軟件本身，非人力所能控制……這些都會降低研究過程的信效度，從而影響結果的準確性和科學性。

（三）研究對象的獨特性易被淹沒

計量分析通過軟件，以大樣本為基礎，在掌握研究文獻的共性、普遍性和發(fā)展趨勢方面有重要意義。但文獻研究的對象與其他研究不同，每一篇文章都是獨立的個體，有自身獨特的學術價值，彼此之間亦有差異性，單靠統(tǒng)計未必能抓住事物的本質特征。很多大家、名家的觀點極具代表性與可解讀性，這種獨特性并不能做出普遍的概括，也不能與其他流于形式的一般觀點混同。高等教育學領域專家學者的研究成果價值突出，應該重點把握。計量研究用統(tǒng)計量化的方式淹沒了研究對象“質”的差異，經過充分混合個體獨特性“統(tǒng)計研磨機”的加工，這些獨特性往往就消失殆盡了。因此，過分強調量化分析，常常使研究非人本化，不能對研究問題做出真正科學以及符合教育規(guī)律的解釋。[27]

此外，不同文獻對知識的貢獻率以及在研究中的地位和作用不同，這就需要對不同文獻信息的價值進行分析和評判?？茖W測定某研究領域的經典文獻受眾多因素的影響，是一項非常細致、復雜的工作，需要建立文獻的綜合評價指標：相對被引頻次、年平均被引率、不同作者引用率、前三年被引頻次、最大引文年限的被引頻次等，并根據科學裁定的原則，賦予各個指標不同的權重，進行綜合運算后，才能最終確定經典文獻。[28]在高等教育文獻計量分析中，不少研究者根據被引頻次或中介中心性進行經典文獻的評定，這種單因素或簡單多因素的評定方式只要借助軟件就可以得到，較為便捷，但這種確定經典文獻的方式是否具有說服力，有待商榷。

（四）完全的價值中立在文獻研究領域難以成立

價值中立是實證主義的標志，往往不考慮研究者對研究對象的影響，強調對研究對象一視同仁，不會厚此薄彼。計量分析雖然以實證主義為邏輯起點，但在文獻研究領域，由于研究對象的特殊性，價值中立卻很難實現。在此，引用后解釋學中主體與客體的關系試加說明：后解釋學反對主客二分的觀點，認為研究者與被研究者之間是一種互為主體的關系，研究不是主體對客體的客觀認識或說明，而是不同主體在互動過程中達成意義建構的過程，研究者的“先見”、“傾見”在解釋中不僅不可避免，而且是進行理解的必備條件。在文獻研究中，研究者與文獻互為主體，相互滲透。研究者個人的專業(yè)背景、價值觀、知識積累等都在很大程度上影響問題的提出、框架的設計、數據的處理、結論的有意義解釋。因此，完全的價值中立在高等教育文獻研究中是不存在的，研究者與文獻之間不可能如其他實證研究所要求的那樣截然分離。[29][30]

四、總結與展望

早期的高等教育文獻研究，帶有濃重哲學思辨的味道，以觀察、論辯的形式存在。隨著文獻資料的不斷豐富，各種計量軟件的逐漸成熟以及線上數據庫建設的不斷完善，文獻的檢索、收集愈加便利，拒絕形而上思考的實證主義思潮開始流行，傳統(tǒng)思辨性描述的中心地位受到挑戰(zhàn)，數字化為特征的計量分析逐漸走向研究的中心。[31]

計量分析的優(yōu)點不言而喻，但近幾年在高等教育領域，只要進行文獻研究，必然以計量的視角進行切入分析，這種現象值得深思。面對紛繁復雜的高等教育文獻研究問題，計量分析固然有精確化、可驗證的優(yōu)勢，但如果缺乏深層的理性思考，只是機械地移植應用，或只是利用各種看似酷炫的計量工具進行資料的收集和淺顯分析，這種計量研究終會演變成簡單的技術操作，陷入工具至上主義誤區(qū)，其學術價值并不大。同樣，真正的思辨研究需要以深厚的理論修養(yǎng)和豐富的實踐經驗作背景，缺乏其中任何一項，研究都可能淪為拙劣。有些思辨研究僅從個體感性經驗出發(fā)，缺乏對文獻的深刻鉆研，特別是對高等教育發(fā)展的基本規(guī)律認識不足，不能結合發(fā)展中出現的實際問題進行思考，研究結論很容易變成自說自話的感性議論，而不是有深度的思考和論辯，這種思辨研究終會落入俗套。

綜上所述，傳統(tǒng)的思辨研究常被誤解，需要澄清，計量研究還存在迷信，需要以辯證的態(tài)度端正。[32]未來高等教育文獻研究不論以何種方式進行，都需要學者本身具備敏銳的專業(yè)洞察力和扎實深厚的理論素養(yǎng)，以問題為根本出發(fā)點，科學規(guī)劃研究設計，深入挖掘理論解釋的深度，合理構建研究結論的合法性，最終科學揭示出文獻表象背后的內在邏輯機理與規(guī)律。唯有此，才能做出有價值、有深度、有水平的研究，促進高等教育文獻研究朝著正確的方向邁進。

（本文系作者在臺灣中山大學交換學習期間完成）

注釋：

①文獻是通過一定的方法和手段、運用一定的意義表達和記錄體系記錄在一定載體的有歷史價值和研究價值的知識，本文取文獻的廣義概念，即記錄知識的一切載體。

②這里的CSSCI是指在CNKI中選擇的檢索條件是CSSCI，而不是在“CSSCI中文社會科學引文索引”中直接進行檢索?！癈SSCI中文社會科學引文索引”中雖然可以區(qū)分來源期刊和擴展版來源期刊，并且可以在CiteSpace中進行被引文獻的計量分析，但因為該數據庫的數據來源缺失較多，所以使用者稀少，即使在文中出現，也大多作為輔助研究存在。

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（責任編輯 劉第紅）