屈聞聰，劉 博

(人民交通出版社股份有限公司，北京 100011)

1 引 言

隨著智慧城市(Smart City)建設(shè)的不斷推進，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System，ITS)得到了長足的發(fā)展，ITS相關(guān)的基礎(chǔ)理論和應(yīng)用技術(shù)不斷革新。因此，有必要對智能交通系統(tǒng)的最新研究進展進行分析。

當(dāng)前廣泛應(yīng)用的ITS由多個子系統(tǒng)構(gòu)成，智能交通管理系統(tǒng)、智能公交系統(tǒng)、交通信息服務(wù)系統(tǒng)、智能交通安全系統(tǒng)等等，其涵蓋的相關(guān)理論與基礎(chǔ)多種多樣。在信息技術(shù)迅速發(fā)展的今天，各種信息的獲取、分析和處理變得愈發(fā)便捷，人類所擁有的知識也正以幾何級數(shù)高速增長和膨脹。有人估計，全世界的知識在1900年是每30年翻一番，在1970年是每7年翻一番，在1999年是1年半翻一番，而到2010年則是不到一天之內(nèi)翻一番。與此同時，日益浩繁的知識庫卻似乎成為難以穿越的知識沼澤，想要從中摸索道路、尋找真正需要的知識反而變得困難。因此，尋找一個有效的數(shù)據(jù)分析方式具有非常重要的意義。

科學(xué)知識圖譜(Mapping Knowledge Domains)是進行信息分析的有效手段之一，目前已成為各領(lǐng)域研究的新熱點?？茖W(xué)知識圖譜采用可視化技術(shù)分析當(dāng)前現(xiàn)有信息資源及其載體，分析挖掘科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的研究信息以及它們之間的相互聯(lián)系，并將關(guān)系圖譜用可視化的方式顯示，是用于描繪某一研究領(lǐng)域科學(xué)知識的發(fā)展演進與學(xué)科結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形。它將抽象的數(shù)據(jù)映射到二維或者三維的界面上，以圖形、圖像的形式從宏觀和微觀的層次展示一個學(xué)科的全貌、細節(jié)以及發(fā)展主題，幫助人們?nèi)娴貙徱曇粋€學(xué)科的體系結(jié)構(gòu)，學(xué)科發(fā)展的重點、學(xué)科研究的熱點以及學(xué)科未來的趨勢等信息，為學(xué)科建設(shè)和學(xué)科戰(zhàn)略制定提供切實有益的參考。近年來涌現(xiàn)了如Timeriver、時序可視圖(a temporal graph visualization)、VxInsight等基于引文和被引文獻的可視化分析系統(tǒng)，Drexel 大學(xué)的華人學(xué)者陳超美開發(fā)的JAVA 程序 CitespaceⅡ也是其中之一。

本文采用文獻計量學(xué)的方法對近10年來Web of Science數(shù)據(jù)庫中智能交通系統(tǒng)的眾多文獻進行分析。首先，闡述了數(shù)據(jù)來源與研究方法；然后，進行研究機構(gòu)與研究者合作網(wǎng)絡(luò)分析；接著，完成知識基礎(chǔ)與研究前沿分析；最后，給出結(jié)論。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

為保證原始數(shù)據(jù)全面、準確并具有較高解釋度，以Web of Science數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，在數(shù)據(jù)庫中以主題詞“Intelligent Transportation System”(最后更新時間為2018年5月20日)進行檢索，選擇學(xué)科類別Transportation(交通)對結(jié)果進行精煉，并將文獻類型限定為“Article(文章)”，共獲得5725篇文獻，也即交通領(lǐng)域中以“智能交通系統(tǒng)”為主題的論文成果，其時間跨度為1963～2018。從中選取2009～2018年發(fā)表的文獻，進一步將數(shù)據(jù)精簡為4 204條。可見近10年來發(fā)表的論文數(shù)量達到論文總數(shù)的73.4%，足以證明領(lǐng)域內(nèi)知識的增長速度。這些文獻被引次數(shù)總計25 025次，去除自引的被引頻次總計22 433次，其h-index為57，表明其中有57篇文獻被引用至少57次。由圖1可見，在國際學(xué)術(shù)圈中關(guān)于智能交通系統(tǒng)的研究愈發(fā)豐富。

圖1 近年來關(guān)于智能交通系統(tǒng)的論文發(fā)表

3 研究機構(gòu)與研究者合作網(wǎng)絡(luò)分析

3.1 研究機構(gòu)

在CiteSpaceⅡ中將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點類型設(shè)置成“Institution”和“Country”，生成了國家與機構(gòu)合作的科學(xué)知識圖譜，共選擇出116個國家或研究機構(gòu)及它們之間的138條連線。如圖2所示，節(jié)點間的連線表明了合作關(guān)系，年輪狀圓圈表征了歷年來的論文被引的情況，紫色圓環(huán)表示了被引數(shù)量的激增(burst)。圖中可見，中國和美國近十年來研究實力呈現(xiàn)迅速增強的態(tài)勢，英國、西班牙、法國、德國等隨后。各國的研究力量統(tǒng)計信息如表1所示。

圖2 智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的國家與研究機構(gòu)合作圖譜

表1 各國研究力量統(tǒng)計

在中國的研究機構(gòu)中，北京交通大學(xué)、中國科學(xué)院、上海交通大學(xué)和清華大學(xué)在領(lǐng)域內(nèi)的影響力相對較大，美國則以加州大學(xué)伯克利分校和華盛頓大學(xué)的成果最為突出。值得注意的是，清華大學(xué)和加州大學(xué)伯克利分校之間的合作較為緊密。

3.2 研究者合作網(wǎng)絡(luò)

利用軟件選擇出288位研究者并生成他們之間的108條連線，形成所示的研究者合作網(wǎng)絡(luò)知識圖譜。

出現(xiàn)的作者姓名字體越大表明著作數(shù)量越多，作者間的連線表顯示了合作關(guān)系。以國際研究工作者為例，自西班牙馬德里大學(xué)的Milanes Vicente，Perez Joshue和Onieva Enrique等人密切合作。此外，來自日本名古屋電器工業(yè)公司的Yamada Muneo，來自陶宛維爾紐斯科技大學(xué)的Jarasuniene Aldona等人各自與不同合作者共同發(fā)表了較多的成果。

4 知識基礎(chǔ)與研究前沿分析

“研究前沿”(Research Front)的概念最早在1965年由普賴斯(Price)提出，這一概念被用來描述某個科學(xué)研究領(lǐng)域的研究前沿的動態(tài)本質(zhì)。他認為某個領(lǐng)域的研究前沿是由科學(xué)家積極引用的文章所體現(xiàn)的。他在研究中發(fā)現(xiàn)，在新發(fā)表的論文中，30%的被引文獻為近6年內(nèi)的新論文，對最近論文相對集中的高頻引用現(xiàn)象則反映了當(dāng)前的研究前沿動態(tài)。

本文選取的研究對象文獻總計對1 685篇文獻施引，去除自引總計1 614篇。運用CiteSpaceⅡ?qū)Ψ治鰧ο蟮年P(guān)鍵詞共現(xiàn)進行分析，并對引文進行作者共引、文獻共引、期刊共引分析，以揭示研究前沿的知識基礎(chǔ)。

4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

利用CitespaceⅡ共篩選出141個節(jié)點關(guān)鍵詞及它們之間的387條連線，并進行聚類分析。

其中紅色文字為程序通過計算抽象出的不同聚類簇的研究主題，反映了當(dāng)前智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的主要研究熱點，例如：城市交通(Urban Transport)、自組織網(wǎng)絡(luò)(Ad Hoc Networks)、彈性交通(Flexible Transport)、模糊系統(tǒng)(Fuzzy System)、動態(tài)分段(Dynamic Segmentation)、超分辨(Super resolution)等等。此外，可持續(xù)發(fā)展、交通與環(huán)境、交通安全、車聯(lián)網(wǎng)等主題也受到關(guān)注。關(guān)鍵詞的演變反映出近年來本領(lǐng)域研究者的關(guān)注點更多地轉(zhuǎn)向交通與圖像處理、地理信息系統(tǒng)、城市環(huán)境等相關(guān)學(xué)科的交叉領(lǐng)域，并充分認識到智能交通系統(tǒng)對于改善城市人居環(huán)境、建設(shè)智慧型城市的重要意義。

4.2 作者共引分析

利用CitespaceⅡ進行作者共引分析，選擇出248位研究者并生成他們之間的276條連線。

其中顯示了作者的共被引關(guān)系及聚類分析結(jié)果，同一色塊內(nèi)的作者的文章具有一定相似性，紅色文字為經(jīng)程序計算抽象出的不同聚類簇的研究主題，例如：Perez Joshue和Milanes Vicente的研究體系主要集中在交通控制、自動駕駛等領(lǐng)域；濟州國立大學(xué)的Lee Junghoon和Park Gyung-Leen等人在電動汽車、汽車租賃等方面做出較為廣泛的研究，為相關(guān)領(lǐng)域奠定良好基礎(chǔ)；Kamijo Shunsuke 、Jaillet Patrick等在車輛無線傳感器方面成果頗豐；Tian Bin和Zhu Fenghua等在車輛檢測等方面做出一定貢獻；Rodrigues Joel J.P.C.和Kumar Neeraj等對車輛自組織網(wǎng)絡(luò)進行了研究。

4.3 文獻共引分析

由CiteSpaceⅡ生成的經(jīng)Pathfinder裁剪的文獻共引科學(xué)知識圖譜中，共選擇出329個節(jié)點及其間的1 110條連線。每一個節(jié)點表示一篇文獻，節(jié)點周圍的年輪狀圓環(huán)各層的厚度與不同年份的引文數(shù)成正比，紫色圓環(huán)表示了被引數(shù)量的激增(burst)。

其中的重要文獻是近十年來本領(lǐng)域重要的知識基礎(chǔ)。其中，以Quddus Mohammed A等人所著論文Currentmap-matchingalgorithmsfortransportapplications:State-of-theartandfutureresearchdirections影響最大。地圖匹配(map-matching)算法是導(dǎo)航系統(tǒng)最重要基礎(chǔ)，該文獻在對地圖匹配算法的主要研究方向進行綜述的基礎(chǔ)上，揭示了當(dāng)前研究的難點和局限性，并指出了歐洲的伽利略(Galileo)系統(tǒng)及歐洲地球同步導(dǎo)航服務(wù)(European Geostationary Navigation Overlay Service)系統(tǒng)的優(yōu)越性及其可能帶來的影響。在此基礎(chǔ)上，Velaga Nagendra R與Quddus Mohammed A等人又對拓撲地圖匹配(tMM)算法進行改進。Buch Norbert作為第一作者寫作的AReviewofComputerVisionTechniquesfortheAnalysisofUrbanTraffic也產(chǎn)生了較大的影響。該論文全面探討和對比了最先進的交通視頻分析技術(shù)，并對未來技術(shù)發(fā)展趨勢進行展望。Min Wanli和Wynter Laura合作撰寫的論文Real-timeroadtrafficpredictionwithspatio-temporalcorrelations揭示了交通流的時空特性及其在新一代的“智慧交通”中的應(yīng)用。Vlassenroot Sven等人通過分析問卷調(diào)查和車載設(shè)備記錄的行駛數(shù)據(jù)，對在比利時測試的智能速度適應(yīng)系統(tǒng)(Intelligent Speed Adaptation System)的應(yīng)用效果進行評價。

4.4 期刊共引分析

研究對象集中共有15 534次有效引文，來自932種期刊或其他類型文獻。其中被引前10%(93種)的期刊中的引文有4 705次，占總引文次數(shù)的30.2%。在CiteSpaceⅡ生成的期刊共引科學(xué)知識圖譜中，共選擇出114種期刊以及期刊之間的308條連線。

其容易看出，高被引期刊主要為智能交通系統(tǒng)的核心期刊，如IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems、TransportationResearchPart-C、TransportationResearchRecord等在交通領(lǐng)域影響較大的期刊，同時也出現(xiàn)了一定數(shù)量通訊、計算機、地理信息等領(lǐng)域的期刊，如IEEETransactionsonVehicularTechnology、LectureNotesinComputerScience等。這些領(lǐng)域均與智能交通有密不可分的關(guān)系，研究者經(jīng)常需要從中汲取必要的知識。

5 結(jié) 論

(1)本文以智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域近十年來在Web of Science數(shù)據(jù)庫中發(fā)表的論文及其引文為研究對象，利用CiteSpaceⅡ軟件，通過可視化技術(shù)對其進行處理，以科學(xué)知識圖譜的形式展現(xiàn)了本領(lǐng)域研究的重要學(xué)術(shù)文獻、學(xué)術(shù)代表人物，對當(dāng)前發(fā)展的知識基礎(chǔ)和發(fā)展趨勢進行了分析。

(2)智能交通作為交通運輸領(lǐng)域的前沿，當(dāng)前的研究方向正在進一步向更多交叉學(xué)科領(lǐng)域擴展，在這個信息化的時代有著廣闊的應(yīng)用前景。我國在智能交通系統(tǒng)的研究雖然起步較晚，但經(jīng)過數(shù)十年來研究者的著力推動，研究實力有了長足的提升，涌現(xiàn)了一批優(yōu)秀的學(xué)術(shù)帶頭人。如今，伴隨智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)等新興產(chǎn)業(yè)的興起，智能交通行業(yè)已經(jīng)成為是目前細分領(lǐng)域中最具前景、政策傾斜最多的行業(yè)之一。雄厚的基礎(chǔ)科研實力將為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的長足發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

(3)目前由于中文引文數(shù)據(jù)庫采用的格式不符合國際通行標準，CitespaceII對中文文獻數(shù)據(jù)庫的支持尚顯不足，在未來的研究中應(yīng)當(dāng)考慮對智能交通系統(tǒng)的中文文獻進行梳理，并與世界研究趨勢加以對比，以便發(fā)現(xiàn)我國相關(guān)研究需要補充完善的方向。