陳小瑩，艾金勇

（1.西藏民族大學信息工程學院 陜西咸陽 712082；2.西藏民族大學圖書館 陜西咸陽 712082）

一、引 言

藏文信息處理是中文信息處理的一個分支，是一門與計算機、語言學、信息學、認知心理學等領域相關的綜合性學科，是計算機理論與技術在藏文文本上的處理技術，其主要處理對象是藏文文字，是推動藏區(qū)信息化建設的主要理論來源。隨著國家對藏區(qū)信息化基礎建設加大投入力度以及藏區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展，藏區(qū)群眾的信息化需求也大大提高，藏文信息研究進度也成為相關政府與社會各個層面高度關注的問題。針對信息化發(fā)展的整體需求，各研究機構(gòu)和研究人員從藏文信息處理的各方面開展了一系列持續(xù)深入的多元化的研究。

隨著藏區(qū)信息化發(fā)展的需求多樣化和各種信息處理技術的持續(xù)推動，藏文信息領域研究者也需要根據(jù)當前藏文信息領域發(fā)展需求適時調(diào)整研究方向以適應這種變化，然而當前關于藏文信息領域研究情況總結(jié)分析的文章大都以文獻綜述的形式出現(xiàn)，缺乏對該領域研究內(nèi)容和研究學者關系等關聯(lián)特征進行直觀性和全面性的梳理。基于此，本文計劃通過社會網(wǎng)絡分析理論結(jié)合信息可視化技術，對近十年（2009-2019）我國“藏文信息處理”領域的研究內(nèi)容，以CSSCI期刊和中文核心期刊刊載論文為縮影，將不同形式的數(shù)據(jù)、信息、計量圖形等作為研究對象，通過知識圖譜的形式展示出藏文信息處理領域重點研究內(nèi)容、各研究內(nèi)容和對象之間關聯(lián)情況及各階段研究的熱點主題，基于展示內(nèi)容進一步分析揭示學科研究者之間的合作研究趨勢和關注重點，以期對藏文信息研究領域未來的研究方向提供導向和信息支持。

二、數(shù)據(jù)來源與分析方法

（一）數(shù)據(jù)來源

領域核心期刊是學科發(fā)展前沿知識和重要觀點發(fā)表的主要陣地，其基本能夠代表學科領域的發(fā)展方向，而且對于學科發(fā)展具有較大的影響力，對于研究學科發(fā)展趨勢具有一定的代表性[1]。因此本文分析對象為核心期刊論文，分析數(shù)據(jù)選定中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，主要檢索來自于EI來源期刊、中文核心、CSSCI和CSCD類別的期刊，搜索文獻時間限定在2009-2019年，設定檢索詞為“藏文”or“藏語”進行文獻查找，文獻獲取時間為2019年8月18日。將所有滿足條件的文獻屬性導出后，首先針對關鍵屬性信息不全、非學術類文獻進行了刪除，然后人工篩選并剔除非藏文信息研究方向的文獻，最終得到高質(zhì)量文獻375篇。

（二）研究方法

本文利用excel工具對CNKI導出的375篇文獻的題錄數(shù)據(jù)進行整理，分別從文獻的時間分布、核心作者分布及合作特征、發(fā)表期刊類型和機構(gòu)分布特征等四個方面深入探討。在挖掘獲取文獻的深層次信息特征基礎上，基于社會網(wǎng)絡分析軟件UCINET軟件和文獻計量分析軟件VOSviewer，綜合運用社會網(wǎng)絡分析和聚類分析等方法，通過作者和機構(gòu)合作關系網(wǎng)絡、領域研究關鍵詞共現(xiàn)等視角展開分析，繪制完成領域核心研究者和研究機構(gòu)的可視化知識圖譜，從而揭示出藏文信息研究領域發(fā)展現(xiàn)狀和研究進展，并最終實現(xiàn)對整個研究領域的發(fā)展特征和學科發(fā)展趨勢的分析預測。

三、我國藏文信息研究的特征分析

（一）我國藏文信息研究的時間分布

在研究時間分布特征時，由于2019年文獻統(tǒng)計僅僅只有半年，因此在論文數(shù)量統(tǒng)計時未計入其中，在2009-2018年間藏文信息研究領域共計發(fā)表高質(zhì)量論文356篇，按年度節(jié)點升序排列結(jié)果見圖1。

圖1：2009-2018年間藏文信息領域研究文獻年度分布統(tǒng)計

文獻數(shù)量的年度分布特征展示該領域研究的歷時特性，圖1中線性回歸趨勢線表明，在2009年-2018年間我國藏文信息領域研究成果數(shù)總體來說保持增長趨勢。圖中可以看出在2015年藏文信息研究成果最多，這可能與藏文信息處理方向的博士點申請有關，在這一年關于藏文信息研究的成果最多達到58篇，2015年也是藏文信息研究領域成果的轉(zhuǎn)折點，2015年之前的2009-2014年期間年均發(fā)文量為30篇，2015年之后三年間發(fā)文量較之前有所提升，年均發(fā)文量達到40篇。從圖中也可以看出在藏文信息領域總體發(fā)文量不高，年發(fā)文量相對比較平穩(wěn)發(fā)展。

（二）核心作者及合作特征分析

1、核心作者分析

通過對發(fā)文作者分析，可以了解藏文信息學科的主要研究者即為核心作者，作者研究成果數(shù)也基本能反映出作者在該學科的影響力。為精確找到藏文信息學科的主要研究者，本文對搜集的所有文獻的所有作者進行整體分析，分析得知在2009-2019年間從事藏文信息研究的專家學者發(fā)表的375篇核心期刊文獻，涉及作者449位，所有學者中成果最多的是于洪志，研究成果有24篇。

普賴斯定律指出：杰出科學家中一位最低產(chǎn)作者發(fā)表的論文數(shù)量，等于最高產(chǎn)科學家發(fā)表的論文數(shù)的平方根的0.749倍[2](P194)。依據(jù)此定律得到學科核心作者的最少成果數(shù)為m，m=0.749（Nmax）0.5，其中Nmax是學科領域最高產(chǎn)學者的成果數(shù)，因此藏文信息學科核心作者最低成果數(shù)取最大臨近m的整數(shù)即為4，所以研究成果數(shù)在4篇以上的學者均為藏文信息學科的主要研究者，在2009-2019年間主要研究者有48位（見表1），約占作者總數(shù)的10.7%。

表1：2009-2019年間我國藏文信息研究領域核心作者信息

由表1可以看出，這些核心作者在統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)發(fā)文時間都是在2009年前后，研究持續(xù)時間長，因而在領域內(nèi)有比較大的影響力。由統(tǒng)計結(jié)果分析，藏文信息領域的核心作者在2009-2019年間總發(fā)文量為257篇，發(fā)文總數(shù)為該領域所有核心文章數(shù)量的68.53%，該領域中10.6%的核心作者發(fā)表了超過一半比例的核心論文，這也符合美國著名的科學史學家普賴斯（Price D.S.）提出的論斷，即為同一主題中約占10%的科學家在一生中所發(fā)表的論文數(shù)量集合占該主題下所有論文的一半[3]。這種現(xiàn)象表明在藏文信息研究領域已經(jīng)形成了穩(wěn)定的、具有實力的核心作者群，核心作者在該領域中研究持續(xù)時間長、發(fā)文量高、學術影響力較大。

2、核心作者的合作特征分析

對于篩選出的48位核心作者，根據(jù)作者之間合作的次數(shù)，構(gòu)建表示作者合作關系的共現(xiàn)矩陣，然后將矩陣導入UCINET軟件進行分析，最終得到藏文信息研究領域核心作者合作關系網(wǎng)絡圖（見圖2）。

從合作關系網(wǎng)絡圖中可以看出，藏文信息研究領域作者合作關系存在4種典型的合作網(wǎng)絡：（1）孤立型網(wǎng)絡：即為與其他核心作者沒有合作發(fā)文，從實驗數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)共有7名作者屬于這種情況。對于這7名作者在全部實驗數(shù)據(jù)中分析發(fā)現(xiàn)，其與其他非核心作者存在合作情況，但是與核心作者之間無合作，這7名核心作者雖然也有較多研究成果出現(xiàn)，但是與其他主要研究者之間基本沒有合作情況；（2）雙核型網(wǎng)絡：指兩名作者之間合作發(fā)文單獨形成的子網(wǎng)絡。圖中瞿靄堂和勁松兩位作者合作形成雙核型網(wǎng)絡，且兩人之間合作較為頻繁；（3）核心型網(wǎng)絡：這種網(wǎng)絡中存在有一個或兩個重要的節(jié)點，他們與其他的節(jié)點均有連接，是網(wǎng)絡連通的核心節(jié)點。比如以龍從軍為中心的6人合作團隊，其他5人均與龍從軍有過合作；還有以于洪志和何向真為核心的9人合作團隊，于洪志和何向真與團隊其他成員均有合作關系，兩位作者之間也存在合作關系；（4）橋梁型網(wǎng)絡：指多個子網(wǎng)絡通過一個或兩個節(jié)點連接起來，這些網(wǎng)絡中不存在絕對的核心，所有的節(jié)點都不存在與其他節(jié)點完全連通的情況。如以格桑多吉、尼瑪扎西、歐珠、珠杰、扎西加為代表的13人網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，格桑多吉是連接兩個子網(wǎng)的關鍵節(jié)點。例如才讓加、華卻才讓和孫茂松為代表的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中才讓加是連接兩個子網(wǎng)的關鍵節(jié)點。

圖2：2009-2019年間我國藏文信息研究領域核心作者合作關系網(wǎng)絡圖

進一步分析藏文信息學科核心作者合作關系圖，發(fā)現(xiàn)存在以下問題：（1）各核心作者形成的團隊之間合作程度不高，網(wǎng)絡圖呈現(xiàn)分散狀態(tài)，各子網(wǎng)之間連通性不強，學科整體合作不夠。（2）各子網(wǎng)內(nèi)部學者合作程度也有較大差異。合作團隊內(nèi)部并不是所有作者都存在合作關系，在合作團隊內(nèi)部有些成員之間合作較多，有些合作較少甚至沒有合作。例如，在以格桑多吉、尼瑪扎西、歐珠、珠杰、扎西加為代表的合作團隊內(nèi)，高定國、多拉與團隊其他成員之間沒有合作關系，只與扎西加存在合作關系，而扎西加則同時與團隊其他多個成員之間具有連接關系，可以看出，我國藏學信息學科核心成員之間合作程度不高，核心團隊之間和核心團隊內(nèi)部都有潛在合作關系存在。

我國藏文信息研究領域核心作者合作網(wǎng)絡圖的合作密度僅為0.1746，這也從數(shù)據(jù)上證明藏文信息學科主要研究者之間合作程度不高，缺乏整體連通性，因此該領域研究者之間在將來的研究中具有很大的合作發(fā)展?jié)撃堋?/p>

（三）我國藏文信息研究發(fā)表期刊類型研究

期刊作為研究成果的主要載體，是學術成果交流的重要平臺，某一領域核心期刊的文獻是當時該學科領域研究狀況的整體呈現(xiàn)，對發(fā)表期刊的分析，有利于了解該學科整體的發(fā)文分布情況。對藏文信息研究領域載文量排名前10位的期刊整體分析后發(fā)現(xiàn)，在計算機信息處理、民族類和綜合學報類的核心期刊上發(fā)文數(shù)量較多，375篇核心文獻刊載在84種期刊雜志上，載文量前10位的期刊發(fā)文量合計為231篇（見表2），占文獻總量的61.6%，說明這類期刊是藏文信息研究成果的重要文獻來源，也表明藏文信息學科文獻發(fā)表的期刊范圍較窄，且數(shù)量不多。

表2：2009-2019年間我國藏文信息研究文獻發(fā)表的期刊（發(fā)文量10篇以上）

（四）我國藏文信息研究的機構(gòu)分布特征

1、機構(gòu)發(fā)文情況分析

期刊論文發(fā)文機構(gòu)名稱存在一級機構(gòu)和二級機構(gòu)等不同表述形式，而二級機構(gòu)相對成果較少且種類較多，不具有可比性，因此統(tǒng)一處理署名機構(gòu)為一級機構(gòu)，處理方式主要包括以下三種：（1）所有機構(gòu)名稱均保留一級單位名稱，剔除原有的二級機構(gòu)名稱；（2）對于同一機構(gòu)的不同名稱，統(tǒng)一以最近文獻名稱表示；（3）合作論文為同一機構(gòu)，發(fā)文機構(gòu)只寫一個。

經(jīng)過標準化處理后發(fā)現(xiàn)：在2009-2019年藏文信息研究領域核心文獻作者來自于96家機構(gòu)，其中有12家機構(gòu)發(fā)文量在10篇以上，其中西藏大學發(fā)文71篇，青海師范大學發(fā)文60篇，西北民族大學發(fā)文57篇，中國社會科學院發(fā)文35篇，中央民族大學發(fā)文35篇，中國科學院發(fā)文28篇，上海師范大學發(fā)文18篇，西藏民族大學發(fā)文15篇，西南民族大學發(fā)文13篇，中國人民大學發(fā)文13篇，青海民族大學發(fā)文10篇，西南交通大學發(fā)文10篇。結(jié)果顯示，發(fā)文機構(gòu)中發(fā)文量10篇以上的機構(gòu)中只有中國科學院和中國社會科學院為非高校機構(gòu)，其他機構(gòu)均為高校，且大部分為民族類高?；蛎褡宓貐^(qū)高校，這說明我國藏文信息研究仍以高校為主，他們是我國藏文信息理論研究的主體。

2、機構(gòu)合作特征分析

圖3：2009-2019年我國藏文信息研究機構(gòu)合作關系網(wǎng)絡圖

圖3是剔除僅有1篇文獻的研究機構(gòu)之后剩余機構(gòu)之間合作關系的可視化表示形式，機構(gòu)合作網(wǎng)絡圖密度只有0.1732，說明各機構(gòu)之間合作程度也不高，從實驗數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有8家機構(gòu)基本與其他機構(gòu)沒有合作關系，均是內(nèi)部成員之間的合作關系，圖中沒有顯示。其余各機構(gòu)之間都有直接或間接的關聯(lián)關系，這些機構(gòu)之間以青海師范大學、西藏大學、中央民族大學和西北民族大學為連接點分別關聯(lián)起來，其他機構(gòu)相互之間的直接合作研究較少，但是有共同的合作者，這也說明這些機構(gòu)是可以直接合作形成研究成果的，青海師范大學、西藏大學、中央民族大學和西北民族大學是藏文信息學科研究的主要機構(gòu)。

四、我國藏文信息研究的熱點分析

相關學科領域內(nèi)的研究成果可以反映出該研究領域的發(fā)展軌跡，通過對于該領域主要成果的研究與分析，可以得到該學科領域中的研究主題，進一步探測分析該學科領域的發(fā)展動向和研究前沿問題。關鍵詞作為能表達文獻成果核心內(nèi)容的重要屬性，是論文主要內(nèi)容的精煉描述，因此可以利用學科領域內(nèi)的高頻關鍵詞分析該領域的研究熱點。

（一）研究總體趨勢

文中通過分析確定2009-2019年藏文信息研究領域的核心研究成果的高頻關鍵詞，根據(jù)各個關鍵詞之間的關系，確定出藏文信息研究的熱點領域和重要主題。首先利用endnote工具將從CNKI數(shù)據(jù)中導出的375篇文獻的題錄數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成VOS-viewer可以使用的RIS格式，然后在構(gòu)建關鍵詞共現(xiàn)視圖時主要選擇表意性較強的關鍵詞，剔除如“算法”“特點”“總數(shù)”等指代不明、區(qū)分度不高的詞語，此外，因為檢索詞為“藏文”和“藏語”，所以在構(gòu)建關鍵詞圖譜時也剔除掉，同時針對“分詞”和“藏文分詞”“語音”和“藏文語音”等相似關鍵詞進行了合并，最終得到關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜（見圖4）。

由圖4可見，我國自2009年以來藏文信息研究圍繞“漢藏語”“語音”“分詞”“中文信息處理”“藏文信息處理”“語言接觸”等關鍵詞圍繞藏語的語音、語法、文字展開全面、多維度的研究。總體而言，藏文信息研究是在全國網(wǎng)絡化、信息化以及智能化發(fā)展的推動下，由用戶需求為主導的藏族文化社會生活中所涉及的語言文字各方面的綜合性研究。藏文信息研究領域的熱門關鍵詞分布特征表明，出現(xiàn)5次以上的關鍵詞有25個，這些關鍵詞包含有語言接觸、語音、音節(jié)、詞語、語料庫等藏文信息處理的多種研究視角，這些也表明藏文信息研究者圍繞藏文信息處理開展了多層次多元化的綜合性研究(見表3)。

表3：2009-2019年我國藏文信息研究關鍵詞分布特征（頻次5次以上）

圖4：2009-2019年我國藏文信息研究關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜

（二）熱點主題分析

將關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜與文本密度圖譜結(jié)合分析后，發(fā)現(xiàn)關于藏文信息研究主要可以分為四個不同主題:藏語支語法特征主題、藏語語音特征和語音工程的實現(xiàn)方法主題、藏文文本單元的分析處理主題、藏文文本處理其他主題。圍繞這些核心主題，藏文信息學科學者開展了多方面多角度的綜合性研究。

1、藏語支語法特征的分析研究

“藏語支”的詞頻數(shù)為9，與“藏緬語”“漢藏語系”“同源詞”等相關關鍵詞共現(xiàn)。這一主題關注的是藏語語言的發(fā)展演變軌跡和特有的語言現(xiàn)象方面。例如對于代詞化語言這一中國藏緬語言中具有明顯語法結(jié)構(gòu)特征的語言現(xiàn)象的研究，通過對代詞化語言類型學方面的探討，確立了代詞化和代詞化語言在語言識別、方言劃分等方面所起的區(qū)分作用[4]。在研究語言特點的同時，也對于各種語言現(xiàn)象的演變情況以及結(jié)果進行了調(diào)查研究[5]，以及同一語系之間語言接觸對于語言發(fā)展的影響情況研究[6]，這些都是研究藏語語言特征的重要基礎數(shù)據(jù)，這些研究旨在揭示不同語系在發(fā)音、語法上的發(fā)展規(guī)律以及藏語在與同一語系其他語言融合發(fā)展時，其語音、語法甚至在語義上受到的影響，開展藏文信息研究的時候，提前了解藏語所在語系其他語種對于藏語語言本身的影響有利于更好的分析揭示藏語語音、語法的特征變化。

2、藏語語音特征和語音工程的實現(xiàn)方法研究

“語音”作為這一研究主題的核心詞匯，詞頻為11，與“元音”“輔音”“聲調(diào)”“安多藏語”“語言接觸”等關聯(lián)關鍵詞共同出現(xiàn)，這一主題關注點都是圍繞藏語語音展開的。既有利用實驗語音學對于藏語方言區(qū)聲學特征的研究分析[7][8]，也有關于建立用于藏語語音工程的語料庫的方法研究，例如針對藏語聲紋識別和藏語口語的語料庫建設方法的研究[9][10]，更多的研究是關于藏語語音工程的，例如利用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)語音合成和語音識別的方法研究[11][12]，基于語音轉(zhuǎn)換技術結(jié)合面部表情實現(xiàn)的手語到情感語音轉(zhuǎn)換方法的研究[13]。這表明當前藏語語音研究重心在于語音工程的實現(xiàn)上，其他的處理基本上都是特殊語音現(xiàn)象的新分析方式的研究，在藏語語音工程中也呈現(xiàn)出多角度多方法的實驗研究。

3、藏文文本單元的分析處理方法研究

藏文篇章分析研究的重要基礎是藏文音節(jié)和詞條的分析，因此在2009-2019年間藏文信息研究者們也對藏文的音節(jié)和詞條的分析處理展開了多方面的研究，在這一主題上的核心詞匯為“分詞”，詞頻為15，其與“拼寫檢查”“格助詞”“藏文音節(jié)”“詞性標注”“自然語言處理”等關聯(lián)關鍵詞共同出現(xiàn)，在這一主題中研究的基礎是對于文字的研究，在音節(jié)處理方面，由于小字符集藏文輸入法的推廣，使得藏文的拼寫檢查成為藏文文字處理的第一步，因此部分研究者主要開展的是藏文拼寫檢查的研究，珠杰等人以藏文語音特性建立的字組織法為依據(jù)，構(gòu)建了基于藏文音節(jié)規(guī)則模型(TSRM)的藏文音節(jié)拼寫檢查算法[14]，色差甲等提出利用音節(jié)向量化的方法構(gòu)建CNN模型，然后在模型訓練的基礎上實現(xiàn)藏文拼寫檢查[15]。此外，針對藏文分詞中出現(xiàn)的各種問題也進行了研究，例如針對藏文文本中存在的緊縮格現(xiàn)象，提出了基于規(guī)則、添加還原法與最大熵模型相結(jié)合的藏文緊縮格識別處理方法[16]；在藏文人名的識別處理上，提出利用條件隨機場算法結(jié)合藏文人名的內(nèi)部特征、上下文信息、并列關系特征進行藏文人名識別算法的研究[17]。在藏文分詞方法上也有很多新方法的融入，例如李博涵等采用多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在以法律文本、政府公文、新聞為主的分詞語料中完成了藏文分詞測試[18]。藏文音節(jié)的處理主要集中在藏文音節(jié)結(jié)構(gòu)的判別上，這是因為當前操作系統(tǒng)中雖然可以實現(xiàn)藏文輸入，但是在藏文輸入時只是各種構(gòu)件的簡單組合，并未考慮藏文字性組織法要求，這就可能造成輸出結(jié)果的不唯一性，甚至出現(xiàn)錯誤的文字，所以近幾年關于這方面的研究相對較多。而對于藏文詞條的研究則重點關注了各種新方法應用于藏文分詞、詞性標注等詞條處理的各個方面。這也說明了在藏文信息處理的基本任務-藏文音節(jié)和藏文詞條的處理上，研究者對于當前的處理結(jié)果依然不太滿意，研究者們依然在不斷進行細節(jié)的完善，相關研究技術依然不太成熟。

4、藏文文本處理其他主題的研究

藏文文本處理其他主題研究的主要詞匯是“中文信息處理”“藏文信息處理”“語料庫”等內(nèi)容，其中“中文信息處理”作為關鍵詞進行的研究主要是早期關于藏語文本語句等方面的綜合性處理方法的研究，當時關于藏文信息處理的研究剛剛開展，各項研究都是基于中文信息處理的方式方法來開展的。而“藏文信息處理”作為關鍵詞主要是針對藏文文本語義關系的分析、藏文web文本的資源挖掘處理、藏文文本的表示、藏文網(wǎng)頁文本的自動分類等方面開展了系列研究，是針對藏文信息研究過程中遇到的具體問題針對某方面開展的系統(tǒng)性的研究，“語料庫”作為關鍵詞進行的研究集中在藏語語料庫的建設加工、標記以及內(nèi)容描述等方面。

五、結(jié) 語

本文通過藏文信息學科的發(fā)文量的可視化分析，發(fā)現(xiàn)藏文信息學科研究成果整體呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，在計算機信息處理、民族類和綜合學報類核心期刊上發(fā)表該學科文獻較多，在學科主要研究者之間已經(jīng)形成了有較多合作關系的小團隊，但是各團隊之間連通性較差，團隊內(nèi)部成員合作程度也不高，呈現(xiàn)出研究機構(gòu)內(nèi)部合作較多，跨機構(gòu)學科研究合作較少，從而導致各團隊研究主題不明確，研究內(nèi)容相對寬泛，研究深度不夠，且研究成果分享程度不高，不利于成果的轉(zhuǎn)化使用。

同時經(jīng)過分析也發(fā)現(xiàn)，藏文信息研究者圍繞各種新技術新需要形成了大量的研究成果，通過引入大量新概念及方法對于藏文信息研究展開了全面深入的研究，這些顯示出國內(nèi)學者在藏文信息研究領域的熱情，藏文信息等相關研究領域已成為我國少數(shù)民族信息化推動者和關注者研究的重點課題并且持續(xù)升溫，但是藏文信息學科領域整體上仍存在研究主題太過寬泛、新技術新方法應用較少、基礎研究相對薄弱、學科研究體系不完善等問題，需要藏文信息研究者要不斷發(fā)現(xiàn)和關注新的研究主題和發(fā)展趨勢，加強研究者之間和研究機構(gòu)的合作共享，完善學科研究體系，共同探索藏文信息研究與民眾需求、新型技術和方法緊密結(jié)合的有效路徑。