向夢宇

(中國船舶集團有限公司第七一○研究所 信息中心，湖北 宜昌 443003)

0 引言

研究方法是學(xué)術(shù)研究成果質(zhì)量的保證，同時也是學(xué)術(shù)研究的發(fā)展動力。任何一門學(xué)科發(fā)展都離不開學(xué)科研究方法的支持，研究方法是一門學(xué)科發(fā)展水平和成熟程度的重要標(biāo)識。但是過去很長一段時間內(nèi)，情報學(xué)研究方法并沒有引起學(xué)術(shù)界的重視，對圖書情報學(xué)研究方法的相關(guān)學(xué)術(shù)論文進行了初步統(tǒng)計，僅發(fā)現(xiàn)200多篇關(guān)于研究方法的情報學(xué)學(xué)術(shù)論文。同時，情報學(xué)是一門綜合性學(xué)科，其特點要求它采用社會科學(xué)、自然科學(xué)和現(xiàn)代信息技術(shù)等各種研究方法，來研究自身發(fā)展過程中出現(xiàn)的矛盾、應(yīng)用過程中出現(xiàn)的問題以及情報學(xué)發(fā)展規(guī)律。情報學(xué)傳統(tǒng)的研究方法包括觀察實驗法、調(diào)查統(tǒng)計法、分析綜合法、數(shù)學(xué)方法和系統(tǒng)方法，它們對于提高圖書情報學(xué)研究水平、加快圖書情報學(xué)的科學(xué)化步伐具有重要意義。任何一門學(xué)科的研究方法都在不斷地發(fā)展，情報學(xué)尚在形成和發(fā)展之中，其方法隨著時間的變化，其多樣性正在增強，因此，有必要對情報學(xué)方法的多樣性以及使用狀況進行分析評價。因此，學(xué)者們通過不同的分析方法對情報學(xué)方法的整體狀況進行不斷地探索，劉寶燕[1]對2005-2008年情報學(xué)研究方法現(xiàn)狀進行了梳理和分析，發(fā)現(xiàn)該階段我國圖書情報方法論體系研究正處于傳統(tǒng)研究方法與引進的人文社會方法和現(xiàn)代科學(xué)研究方法相互整合的階段。并且該階段會持續(xù)一段時間。賈二鵬[2]等通過對11種圖書館學(xué)期刊3年(2006—2008年)刊載學(xué)術(shù)論文研究方法的統(tǒng)計，分析了我國圖書館學(xué)研究方法的運用情況,并提出研究方法應(yīng)多元化發(fā)展，合理的方法體系是多種研究方法的有機結(jié)合與互補，以達到從各個不同的角度對研究對象進行分析。鄒琳等[3]統(tǒng)計了2000-2008年刊載的有關(guān)情報學(xué)研究方法及研究方法應(yīng)用方面的文章,從哲學(xué)方法、一般方法和專門方法三個層次分析情報學(xué)近幾年來方法論研究及應(yīng)用的發(fā)展?fàn)顩r。孫鴻飛等[4]將2008-2012年所有論文信息作為統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用文獻計量學(xué)方法對樣本論文進行分析，發(fā)現(xiàn)近幾年來情報學(xué)研究方法多樣，多種類型方法相結(jié)合，借鑒其他學(xué)科方法，積極使用計算機技術(shù)方法等。張力等[5]以圖書情報學(xué)的10種外文重要期刊和3種中文重要期刊所刊載的論文為樣本集，用等距抽樣方法每年抽取2期為頻次，規(guī)律性讀取2001-2010年論文并歸納論文采用的方法信息，用信息計量法分析中外差異。魏瑞斌[6]對國內(nèi)外相關(guān)研究成果梳理的基礎(chǔ)上,提出一個研究方法創(chuàng)新的分類體系和分析流程。利用內(nèi)容分析方法,選取國內(nèi)181篇共詞分析論文進行實證研究。儲荷婷[7]對2001-2010年發(fā)表于國際圖書館情報學(xué)三大主要期刊的共1 162篇學(xué)術(shù)論文進行了定量和定性分析,其結(jié)果表明,圖書館情報學(xué)界的學(xué)者所使用的研究方法在數(shù)量和種類上都超越以往。

綜上所述，結(jié)合情報學(xué)方法的交叉性，以及情報學(xué)研究領(lǐng)域的時效性，本文對2012-2016年文獻進行調(diào)查抽取分析樣本，利用一般統(tǒng)計分析、聚類分析、時序分析和網(wǎng)絡(luò)分析方法對情報學(xué)方法的多樣性以及使用情況進行評價，主要通過對情報學(xué)方法使用行為進行研究以達到方法評價的目的。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文采集的數(shù)據(jù)主要來源于期刊論文，期刊論文是一個學(xué)科核心技術(shù)方法研究成果的結(jié)晶，能夠代表一個學(xué)科的發(fā)展前沿。但是，每一種期刊帶有偏向性，有的偏向理論創(chuàng)新，有的偏向技術(shù)方法革新，基于此，采集《圖書情報工作》期刊相關(guān)數(shù)據(jù)作為本次研究的基礎(chǔ)，此期刊收錄的論文范圍廣泛且影響力較強，覆蓋了理論與技術(shù)相關(guān)論文，符合本文研究的需要。此外，《圖書情報工作》摘要是格式化的包括論文研究方法，方便數(shù)據(jù)項的提取。由于研究方法隨時間在演變，本文數(shù)據(jù)收集2012-2016年共五年范圍的論文作為數(shù)據(jù)記錄。

數(shù)據(jù)采集的基本順序為：①文獻基本信息導(dǎo)入，包括論文篇名、研究主題、發(fā)表時間、論文研究方法；②通過論文摘要對全文研究方法進行獲??；③通過論文題目以及論文主要內(nèi)容對摘要中的研究方法進行確認(rèn)或者補充。

對知網(wǎng)中導(dǎo)出文獻信息進行初步清洗，除去書評、會議通知、征文通知等非學(xué)術(shù)論文后共得到865篇學(xué)術(shù)論文。通過閱讀文獻摘要信息，確定在整個研究過程中所使用的研究方法如表1所示。

表1 部分樣本論文研究方法

1.2 研究方法

本文利用文獻計量方法對采集到的865篇文獻進行統(tǒng)計分析，為了解2012-2016年情報學(xué)研究方法的發(fā)展情況和趨勢，使用SPSS等統(tǒng)計軟件對研究方法使用頻數(shù)以及分布進行分析。通過使用raipminder分析工具對2012-2016年情報學(xué)研究方法進行聚類分析，以發(fā)現(xiàn)研究方法的使用特征。為了解情報學(xué)研究方法2012-2016年的演變和發(fā)展，本文對采集的方法使用數(shù)據(jù)進行了時序分析。通過上述多種研究方法的應(yīng)用，以揭示2012-2016來我國情報學(xué)研究方法應(yīng)用和演變過程。

本文對數(shù)據(jù)的聚類分析主要采用K-Means算法，K-Means算法是典型的基于距離的非層次聚類算法，在最小化誤差函數(shù)的基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)劃分為預(yù)定的類數(shù)K，采用距離作為相似性的評價指標(biāo)，即認(rèn)為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。對于連續(xù)屬性，要先對各屬性值進行零-均值規(guī)范，再進行距離的計算。K-Means聚類算法中，一般需要度量樣本之間的距離、樣本與簇之間的距離以及簇與簇之間的距離。度量樣本之間的相似性最常用的是歐幾里得距離、曼哈頓距離和閔可夫斯基距離；樣本與簇之間的距離可以用樣本到簇中心的距離d(ei,x)；簇與簇之間的距離可以用簇中心的距離d(ei,ej)。用p個屬性來表示n個樣本的數(shù)據(jù)矩陣如下：

本次聚類分析采用了歐幾里得距離進行樣本數(shù)據(jù)距離的計算公式如下：

2 結(jié)果分析

2.1 統(tǒng)計分析

根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在我國圖書情報學(xué)應(yīng)用研究中，使用頻率前20的方法占總方法數(shù)的84.98%，也就是說此20種方法代表了我國情報學(xué)研究方法的主流。

在情報學(xué)的應(yīng)用研究中使用最多的是文獻調(diào)研法，占應(yīng)用研究方法的14.5%；其次使用較多的是案例分析法，占應(yīng)用研究方法的13.5%；排在第三位的是比較研究方法，占應(yīng)用研究方法的10.7%；按照使用比例的高低，其他應(yīng)用研究方法依次是實證研究、問卷調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查、定量研究、實驗法、調(diào)查研究、訪談法、統(tǒng)一分析，計量分析，可視化方法，這10種應(yīng)用方法所占比例均在10%以下。我國情報學(xué)研究仍然繼承圖書館學(xué)的以文獻研究為中心的理論方法，此外情報學(xué)學(xué)科較其他學(xué)科更加接近實際應(yīng)用，案例分析也是其常使用的方法。隨著時代的發(fā)展以及“互聯(lián)網(wǎng)+”，大數(shù)據(jù)等技術(shù)的融入，情報學(xué)研究方法呈現(xiàn)多樣化的發(fā)展趨勢，從表2也能發(fā)現(xiàn)方法數(shù)量較多且具體某一個研究方法的最高占比未超過15%。

表2 我國情報學(xué)主流方法

將得到的所有數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計生成如圖的柱狀圖，如圖1所示。從整體上看，整個圖形呈前高后低的“斷崖式”降低，形同尾狀。按照這種百分率從大到小排序，研究應(yīng)用方法的使用頻率的分布情況，可以發(fā)現(xiàn)其基本符合長尾理論,即情報學(xué)研究的主流研究方法的使用比例較高，非主流方法的使用比例相對較低，但是非主流的研究方法增加了情報學(xué)研究方法的多樣性。小眾的研究方法就有獨特的個性，對于解決特定的研究問題具有針對性，能起到意想不到的效果，因此情報學(xué)領(lǐng)域的各種研究方法均具有其獨特的生命力，這種呈尾狀的發(fā)展?fàn)顟B(tài)同時體現(xiàn)了情報學(xué)方法的成長過程，基礎(chǔ)性、成熟的理論方法正在支撐著情報學(xué)學(xué)科的發(fā)展，尾部的非主流研究方法中有著大量的生力軍，為情報學(xué)學(xué)科發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

圖1 應(yīng)用研究方法柱狀圖

2.2 聚類分析

鑒于情報學(xué)研究方法的多樣性以及個別方法的特殊性，本文將從兩個方面對情報學(xué)研究方法的使用特征進行分析研究，借助于聚類分析方法的可視性特征對方法的使用規(guī)律以及使用特征進行深入地研究。本文將從研究方法的使用頻數(shù)和方法的合作性兩個方面展開研究，方法的使用頻次說明了該方法的流行性和可用性的強弱，方法的合作性主要是指一種方法與其他方法組合使用的性能，即同一篇文檔中與其中一種方法共同使用的方法數(shù)目，合作數(shù)的高低代表此方法的開放性也成為開放數(shù)。隨著科技的進步一項研究需要多種研究方法來解決，方法的開放性決定了該方法的發(fā)展?jié)摿涂沙掷m(xù)能力。本文的部分研究方法使用特征數(shù)據(jù)如表2所示。根據(jù)這些數(shù)據(jù)從兩個方面對研究方法進行數(shù)據(jù)的分析，分析情報學(xué)研究方法的價值及其評價。

本文采用K-Means聚類算法，設(shè)定聚類個數(shù)K為3，距離函數(shù)默認(rèn)為歐氏距離。執(zhí)行K-Means聚類算法輸出的結(jié)果(見表3)。

表3 情報學(xué)研究方法使用特征數(shù)據(jù)

為了更加直觀的了解研究方法的分布趨勢，以下是繪制的不同方法分群的概率密度函數(shù)圖，通過這些圖能直觀地比較不同方法群的特征，由于分群1樣本數(shù)較少不具備繪制函數(shù)圖的條件，本文只繪制了分群2和分群3(見圖2)。

從聚類結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)情報學(xué)研究方法使用既具有特殊性也具有多樣性，特殊性主要表現(xiàn)在圖書館的傳統(tǒng)方法仍然占據(jù)著主要的領(lǐng)軍作用，但是科學(xué)是發(fā)展的，情報學(xué)也不例外，一些新興的方法正在走向成熟。即從數(shù)據(jù)上看，分群1樣本數(shù)占4.9%，但是其聚類中心使用頻數(shù)很高，這些方法是主流的研究方法。

表4 聚類算法輸出結(jié)果

(a)

(b)圖2 概率密度函數(shù)分群

而聚類群2樣本數(shù)占77.04%，這些方法逐漸走向成熟，并且具有很強的多樣性。分群3樣本數(shù)占18.03%，是情報學(xué)方法生態(tài)系統(tǒng)中有力的后備軍。整的看來，情報學(xué)方法呈現(xiàn)出“橄欖球”狀，其整體處在健康的狀態(tài)。觀察概率密度函數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，分群2中的研究方法頻數(shù)主要集中在41.6附近，開放數(shù)主要集中在9.455附近。分群3中研究方法頻數(shù)主要集中在5.3，開放數(shù)集中在3.255，在此附近的研究方法使用價值較高。

2.3 時序分析

通過從研究方法的整體情況進行了深入分析，本文還將從時間維度對情報學(xué)研究方法的應(yīng)用趨勢進行分析，隨著發(fā)展情報學(xué)研究方法將發(fā)生不斷的變化。由于方法的多樣性，本文選取了使用頻次靠前的部分方法數(shù)據(jù)進行了時序的跟蹤統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)文獻調(diào)研和案例分析是情報學(xué)研究應(yīng)用的主要方法，整體上在5年中呈逐漸上升的趨勢，但是在近兩年有所下降，說明情報學(xué)研究的基礎(chǔ)方法仍然占據(jù)著主要地位，但是隨著新方法新應(yīng)用引入情報學(xué)，他們的主流地位受到了挑戰(zhàn)。對于一些新興的研究方法如網(wǎng)絡(luò)調(diào)查等在近5年內(nèi)呈現(xiàn)上下波動的不定狀態(tài)，說明新興方法在成長過程中仍然受到科學(xué)研究實踐的考驗，是在趨于成熟穩(wěn)定之前的成長過程。對于處于普適的研究方法如實證研究始終處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)，此類方法是情報學(xué)研究普遍使用的一種方法形式，具有很強的生命力。從整體角度分析情報學(xué)研究方法的時序演變過程，2012-2016年方法在波動中呈現(xiàn)上升的趨勢，隨著情報學(xué)研究隊伍的不斷壯大，情報學(xué)研究方法不僅從使用頻次上趨于上升趨勢，而且方法種類也在不斷的豐富(見圖3)。

圖3 重要方法時序分析圖

3 結(jié)語

本文結(jié)合期刊數(shù)據(jù)特點采集了2012-2016年發(fā)表于《圖書情報工作》的部分情報學(xué)方法數(shù)據(jù)，利用SPASS、R語言、rapidminder等數(shù)據(jù)分析軟件對數(shù)據(jù)進行處理和分析，通過統(tǒng)計分析對樣本數(shù)據(jù)進行了整體的分析檢測，通過R語言編譯分析并進行可視化，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)整體呈“長尾理論”圖像走勢，經(jīng)統(tǒng)計前20種方法占據(jù)整體數(shù)據(jù)的84.98%，說明情報學(xué)研究方法已經(jīng)擁有了多樣化的、成熟的方法體系，并且后備方法充足，穩(wěn)定性強。為了更加深入了解情報學(xué)研究方法的分布特征，本文對方法數(shù)據(jù)進行聚類分析，同時提出了開放性指數(shù)來測度各種研究方法的包容性和合作性，包容性強的方法具有很強的生命力，更能夠成為情報學(xué)研究方法的基礎(chǔ)。通過聚類分析發(fā)現(xiàn)情報學(xué)研究方法的使用既具有特殊性也具有多樣性，特殊性主要表現(xiàn)在圖書館的傳統(tǒng)方法仍然占據(jù)著主要的領(lǐng)軍作用，但是促進情報學(xué)發(fā)展的一些新興方法走向成熟。最后，通過時序分析發(fā)現(xiàn)情報學(xué)研究方法中的基礎(chǔ)方法仍然占據(jù)著主要位置，但是有下滑趨勢，新興方法仍然處于成熟前的波動期，而包容性強的方法穩(wěn)定性較強。因此，總的來說，情報學(xué)方法是多樣化的，不斷更替的，處于健康狀態(tài)的方法體系。