摘 要：對國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)領域文獻進行統(tǒng)計計量分析，主要是為掌握該領域的研究現(xiàn)狀、相關熱點和未來趨勢。運用Excel和SATI等軟件，對中國知網(wǎng)（CNKI）收錄的2010～2020年關聯(lián)數(shù)據(jù)的期刊文獻從年度發(fā)文分析、核心作者候選人及核心作者確認、來源期刊、研究熱點和研究趨勢等進行了分析，探討了當前圖情領域關聯(lián)數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，目前研究重點為關聯(lián)數(shù)據(jù)的社會化應用方面，研究關注度日益增高，研究空間較大，值得廣大研究者關注。

關鍵詞：關聯(lián)數(shù)據(jù);文獻計量;熱點分析

關聯(lián)數(shù)據(jù)（Linked data）的概念是互聯(lián)網(wǎng)之父Tim Berners-Lee在2006年的語義網(wǎng)項目會議上首次提出，他指出“關聯(lián)數(shù)據(jù)”是語義網(wǎng)的一種表現(xiàn)形式。其主要以HTTP URI方式表達和存取資源，并通過統(tǒng)一資源標識符來描述發(fā)布、共享以及連接互聯(lián)網(wǎng)，從而提供數(shù)據(jù)、信息和知識的方法。

圖情領域?qū)τ陉P聯(lián)數(shù)據(jù)的引入是2008年，Brooks，Terrence A在電子期刊發(fā)文，正式在圖情領域引入了Linked open data的概念;隨后在2009年Bradley在紙質(zhì)期刊上發(fā)文并闡述了Linked data的相關內(nèi)容;同年，國內(nèi)圖情領域的學者姚小樂、劉煒等將關聯(lián)數(shù)據(jù)（Linked data）一詞正式引入國內(nèi)，關聯(lián)數(shù)據(jù)研究在行業(yè)內(nèi)開始風靡。

關聯(lián)數(shù)據(jù)在圖書館學、情報學、信息管理學等多個學科領域具有很大的應用和研究價值。本研究擬采用文獻計量方法，對我國在2010～2020年間關于關聯(lián)數(shù)據(jù)領域的相關文獻進行研究現(xiàn)狀、主要研究力量和熱點方面的分析，旨在對國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)領域的研究現(xiàn)狀做出總結(jié)，同時為相關的研究人員提供一些參考。

一、數(shù)據(jù)來源與分析方法

本文將運用文獻計量的方法，對國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)研究文獻進行分析，以中國知網(wǎng)（CNKI）的中國學術期刊網(wǎng)絡出版總庫中的相關文獻作為來源，以“主題”為檢索項，檢索式為：主題=“關聯(lián)數(shù)據(jù)”O(jiān)R主題=“l(fā)inked data”，檢索年限為2010～2020年，檢索時間為2021年1月1日。通過對檢索結(jié)果剔除重復和非相關文獻后得到有效文獻413篇。

二、我國圖情領域關聯(lián)數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀

1.年度發(fā)文分析

在一定程度上，發(fā)文的數(shù)量可以反映出某領域?qū)W術研究水平和發(fā)展速度，2010～2020年，國內(nèi)共發(fā)論文413篇。國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)研究文獻主要以年為單位描述其在時間上的分布（如圖1所示），根據(jù)數(shù)據(jù)分析可知，2010～2020年國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)領域的研究大致上可以分為四個階段：

一是研究初始階段（2013年以前），從國內(nèi)外對關聯(lián)數(shù)據(jù)的關注開始，關聯(lián)數(shù)據(jù)的概念從產(chǎn)生到引入圖情研究領域，與圖情領域的研究深入滲透，這一時期的發(fā)文量呈穩(wěn)定增長態(tài)勢。

二是研究平穩(wěn)階段（2013～2014年），這一時期相關研究進入平穩(wěn)時期，主要原因可能是受資金、技術等因素的制約，此階段的文獻量出現(xiàn)停滯甚至倒退的情況。

三是研究爆發(fā)階段（2014～2016年），上一階段的制約增長因素取得突破，相關發(fā)文出現(xiàn)爆發(fā)增長的現(xiàn)象。

四是研究相對成熟階段（2016～2018年），此時期，發(fā)文量的增長率逐漸變小，其曲線也相對變得平緩，主要體現(xiàn)了文獻壽命長、文獻質(zhì)量對后期研究發(fā)展貢獻大的特點。在2018年以后，該領域的發(fā)文量增長再次呈下降趨勢，停滯現(xiàn)象再現(xiàn)的同時，突破也在形成。

圖1 國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)領域年度發(fā)文趨勢圖

2.核心研究作者分析

（1）核心作者候選人的確定

作者發(fā)文量可揭示作者對該領域研究的持續(xù)性、深度及貢獻大小。核心作者候選人需要綜合考慮該作者的發(fā)文量以及文獻被引量，從而避免單一指標偏頗問題。因此，本文針對入選核心作者的標準為最低發(fā)文量和最低被引量。文中主要借鑒普賴斯定律來確定這兩個數(shù)值，符合兩個標準之一的作者就可以作為核心作者候選人。

在檢索得到的413篇關聯(lián)數(shù)據(jù)文獻中，一共有作者528名（包括第二、第三等合著作者），通過EXCEL軟件進行相關統(tǒng)計，根據(jù)普賴斯定律所提出的計算公式進行統(tǒng)計：

其中為該領域發(fā)文最多作者的論文數(shù)量，而M為該領域核心作者的最低發(fā)文量。為所有作者中累積被引頻次最大值，為高產(chǎn)作者累積被引頻次最小值。通過計算得出M的值約等于2.900，因此目前在國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)研究領域，發(fā)文量在3篇以上的作者可以入圍核心研究作者候選人，的值約等于20.621，所以在該領域文獻累積被引頻次在21次及以上的作者可入圍該領域的核心研究作者候選人。核心作者候選人需要滿足兩個條件中任意一個即可。在對上述滿足兩個標準之一的作者進行統(tǒng)計和人工查重之后，本文確定的我國關聯(lián)數(shù)據(jù)核心作者候選人共為123位。

（2）核心作者測評

對于某研究領域核心作者可通過綜合指數(shù)法確定，綜合指數(shù)法是一種以正負均值為基準，將每項指標折算指數(shù)后匯總為綜合指數(shù)，然后按照數(shù)值大小對該對象進行排序和評價的方法。它表達了不同計數(shù)單位的兩個或多個指標的綜合水平，值最大為最優(yōu)，大者為佳。

發(fā)文指標指的是核心作者候選人的發(fā)文指數(shù)水平，發(fā)文平均數(shù)指的是左右核心作者候選人計算所得的平均發(fā)文量。本文中2010～2020年關聯(lián)數(shù)據(jù)領域中123位核心作者候選人共發(fā)文360篇，本文中，發(fā)文平均指數(shù)。

而被引指標指的是核心作者候選人所著文獻量被引指數(shù)，被引平均數(shù)指的是所有核心作者候選人文獻量的平均被引頻次，本文中2010～2020年關聯(lián)數(shù)據(jù)領域中的123位核心作者候選人發(fā)文被引頻次計算后可得為8766次，人均發(fā)文被引平均指數(shù)。

本文將引用鐘文娟學者用來測評核心作者的指標：發(fā)文量和被引量。發(fā)文量代表了作者對研究領域的重要性，被引頻次代表了作者的學術影響力，同時本文將發(fā)文量和被引頻次這兩項指標的權(quán)重比例設為0.5∶0.5。按照下文所述計算核心研究作者候選人的綜合指數(shù)：

在上述公式中，指的是第i位作者的綜合指數(shù)，指第i位核心作者候選人的發(fā)文量，表示第i位候選人的被引頻次。運用綜合指數(shù)法對2010～2020年我國關聯(lián)數(shù)據(jù)方面的123位核心作者候選人的綜合學術水平值進行計算可得，綜合學術水平值≥100的候選人共有29個（如表1所示），這29位作者即為2010～2020年我國關聯(lián)數(shù)據(jù)研究領域的核心作者。其中，綜合指數(shù)位列第一的是劉煒，綜合指數(shù)約為754。根據(jù)普賴斯定律可得，當核心作者發(fā)文量占該領域總發(fā)文量的50%及以上時，便形成該領域的核心作者群。通過對相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)計可得，關聯(lián)數(shù)據(jù)領域核心作者候選人共計發(fā)文221篇，占關聯(lián)數(shù)據(jù)領域相關發(fā)文數(shù)的53.51%，已經(jīng)達到普賴斯定律的形成條件，因此我國關聯(lián)數(shù)據(jù)領域已形成相對較為穩(wěn)定的核心作者群。

3.期刊貢獻度分析

依據(jù)布拉德福定律可知，刊載某研究領域等量論文的期刊數(shù)量，如果按照遞減的順序進行排序，那么這些期刊區(qū)可以分為核心區(qū)、相關區(qū)和非相關區(qū)，其期刊數(shù)量關系是1：n：n2（n>1）。把關聯(lián)數(shù)據(jù)研究領域413篇相關論文所屬期刊進行統(tǒng)計去重后排序，可以得到刊載這些期刊的數(shù)量為65種，前16種期刊共計發(fā)文240篇，占關聯(lián)數(shù)據(jù)領域全部期刊發(fā)文量的58%。其中，圖書情報領域的期刊占絕大多數(shù)。《圖書情報工作》發(fā)文量最多，共計39篇。經(jīng)過計算后發(fā)現(xiàn)，2010～2020年我國關聯(lián)數(shù)據(jù)研究領域核心區(qū)、相關區(qū)和非相關區(qū)的期刊數(shù)量都符合布拉德福定律。最終，確定核心區(qū)的期刊數(shù)量為3種，核心區(qū)該領域的相關論文刊載量為94篇，相關區(qū)期刊數(shù)量為13種，期刊的實際分布情況如圖2所示。

4.關鍵詞分析

探究學科熱點比較常用的方法是對關鍵詞詞頻的統(tǒng)計，主要是對出現(xiàn)頻次較高的關鍵詞進行統(tǒng)計分析以確定某領域的研究熱點。本文通過SATI對關聯(lián)數(shù)據(jù)領域的735個關鍵詞進行統(tǒng)計分析，在人工合并同義、近義詞，刪除無實際意義的詞匯后，將關鍵詞按頻次降序排序（如表2所示）。

由該表可見，除“關聯(lián)數(shù)據(jù)”為中心詞外，“數(shù)字圖書館”“語義網(wǎng)”“本體”“書目數(shù)據(jù)”“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡”“元數(shù)據(jù)”“知識組織”“開放數(shù)據(jù)”“知識服務”等關鍵詞出現(xiàn)的頻次較高，因此這些關鍵詞是關聯(lián)數(shù)據(jù)領域研究熱點。

經(jīng)過內(nèi)容分析發(fā)現(xiàn)國內(nèi)關聯(lián)數(shù)據(jù)研究的主題大致可以歸納為3個方面。

（1）關聯(lián)數(shù)據(jù)領域的基礎理論研究

這些文獻主要對關聯(lián)數(shù)據(jù)的概念、基本原則、相關模型、具體應用和前景挑戰(zhàn)等方面進行研究。其主要探究了關聯(lián)數(shù)據(jù)的基本概念以及在國內(nèi)外該技術的應用實現(xiàn)情況，逐步對信息生命周期各階段關聯(lián)數(shù)據(jù)角色定位展開研究。

（2）關聯(lián)數(shù)據(jù)的技術和工具研究

主要集中在對關聯(lián)書目信息處理技術、方法和工具方面。較多立足于關聯(lián)數(shù)據(jù)的描述、組織、存儲、轉(zhuǎn)化、發(fā)布、檢索等進行研究，從關聯(lián)數(shù)據(jù)的語義描述、組織、發(fā)布到檢索使用的工具，到解決關聯(lián)數(shù)據(jù)的管理、重用、共享和交互等方面的研究。目前，較多與數(shù)字人文領域交叉融合，對數(shù)字人文的相關項目進行關系數(shù)據(jù)的描述和處理。

（3）關聯(lián)數(shù)據(jù)的應用研究

在圖情領域（指圖書館、檔案館、博物館等）的資源與服務上，主要集中在數(shù)字圖書館、知識服務、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)字人文領域。通過對信息資源的創(chuàng)建、組織和發(fā)布使用的技術或工具，來引導應用的發(fā)展。同時，涵蓋了網(wǎng)絡資源的管理和服務，如開放政府、門戶導航等。其他如名稱規(guī)范、語義出版和可視化領域，較為獨特的有機構(gòu)評價、學者和學術關系發(fā)現(xiàn)、家譜等領域。這一類的研究已經(jīng)拓展到地理學、經(jīng)濟學、管理學、醫(yī)學等相關領域，社會化應用趨勢明顯。

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（作者單位：西南大學計算機與信息科學學院）

作者簡介：賈婧怡（1996-），女，漢族，河南洛陽人，碩士研究生，研究方向：數(shù)字保存。