朱亞駿，陳 茫

(1.桂林理工大學(xué) 博文管理學(xué)院; 2.桂林理工大學(xué) 商學(xué)院，廣西 桂林 541004)

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界圍繞“智慧服務(wù)”這一新興的研究主題，無(wú)論是在實(shí)踐應(yīng)用領(lǐng)域，還是理論研究領(lǐng)域，都開始展開了深入的研究，形成了不少有價(jià)值的研究成果。然而，通過(guò)文獻(xiàn)的梳理與分析不難發(fā)現(xiàn)：①國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的相關(guān)研究，大多是選取某一單一研究視角，對(duì)智慧服務(wù)進(jìn)行描述性的文獻(xiàn)回顧，抑或是進(jìn)行定性與定量的分類研究；②已有研究梳理文獻(xiàn)的范圍較局限、數(shù)量相對(duì)較少，并沒有從宏觀層面，呈現(xiàn)智慧服務(wù)研究的主題熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)；③鮮有學(xué)者綜合運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量、知識(shí)圖譜和對(duì)比分析相結(jié)合的方法，對(duì)國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究的研究概況、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)行深入的剖析。

綜上所述，為了整體把握該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)與趨勢(shì)，清晰地描繪“智慧服務(wù)”研究的可視化知識(shí)圖譜；筆者綜合運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量研究、關(guān)鍵詞共詞分析、知識(shí)圖譜可視化等實(shí)證研究方法，對(duì)近30年來(lái)國(guó)內(nèi)相關(guān)的研究文獻(xiàn)，進(jìn)行全面的梳理與分析。通過(guò)知識(shí)圖譜繪制、高頻關(guān)鍵詞分析、階段熱點(diǎn)趨勢(shì)探討和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)判讀等相結(jié)合，分析和提煉智慧服務(wù)研究的整體概貌、知識(shí)圖譜和熱點(diǎn)趨勢(shì)，以期對(duì)國(guó)內(nèi)今后的理論研究和實(shí)踐創(chuàng)新，提供一定的參考與借鑒。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)均來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫(kù)。為了保證數(shù)據(jù)能反映研究?jī)?nèi)容，設(shè)置的檢索詞為“智慧服務(wù)”，檢索路徑為“主題詞檢索”，文獻(xiàn)類型為“期刊文獻(xiàn)”，檢索時(shí)間為“不限～2017年”，導(dǎo)出的參考文獻(xiàn)格式為“Refworks”格式。運(yùn)用科技文本挖掘軟件——CiteSpace V，進(jìn)行輔助的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)預(yù)處理，最終得到608篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，以此作為樣本分析的數(shù)據(jù)源。

1.2 研究方法

本研究選用文獻(xiàn)計(jì)量、共詞分析，并借助科技文本挖掘及可視化軟件——CiteSpace，以關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)研究文獻(xiàn)的特征繪制國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，用圖形可視化的方式，立體呈現(xiàn)該學(xué)科領(lǐng)域研究的概況、熱點(diǎn)和趨勢(shì)。其中：①文獻(xiàn)計(jì)量法。文獻(xiàn)計(jì)量法是以已有文獻(xiàn)作為研究對(duì)象，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，對(duì)文獻(xiàn)的內(nèi)容進(jìn)行計(jì)量分析，找出文獻(xiàn)中的隱藏關(guān)系和規(guī)律，把握研究的主題和熱點(diǎn)，展望相關(guān)研究領(lǐng)域的趨勢(shì)動(dòng)態(tài)等；它是當(dāng)今社會(huì)中，進(jìn)行科學(xué)研究和分析的一門重要科學(xué)[1]。②共詞分析法。共詞分析法，即利用相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中的“詞對(duì)”和其間的親疏關(guān)系，來(lái)探尋和揭示所代表相關(guān)研究的熱點(diǎn)、主題、趨勢(shì)等的結(jié)構(gòu)變化，它是一種基于內(nèi)容分析的研究方法[2]，包括關(guān)鍵詞共現(xiàn)、主題詞共現(xiàn)、標(biāo)題詞共現(xiàn)等。③CiteSpace可視化。CiteSpace是由美國(guó)德雷塞爾大學(xué)教授陳超美等研發(fā)的一款高效而實(shí)用的文獻(xiàn)計(jì)量可視化分析軟件，它基于JAVA平臺(tái)，能夠有效實(shí)現(xiàn)中外文文獻(xiàn)的共詞分析、共引分析、合作分析等功能[3,4]。與其他可視化軟件相比，它更具數(shù)據(jù)處理方便、可視化效果理想、知識(shí)圖譜容易解讀等優(yōu)勢(shì)。

1.3 研究流程

本文的研究思路遵循提出問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的研究主線；研究流程的示意圖，如圖1所示。具體為：確定研究問(wèn)題→進(jìn)行文獻(xiàn)檢索→確定樣本數(shù)據(jù)→判斷研究范圍→研究分析→研究結(jié)論。研究分析由文獻(xiàn)計(jì)量、知識(shí)圖譜繪制與熱點(diǎn)趨勢(shì)分析等部分組成。

2 國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究概況的文獻(xiàn)計(jì)量

2.1 時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)

圖1 研究流程

2.2 期刊分布統(tǒng)計(jì)

表1為國(guó)內(nèi)發(fā)文量前10位的期刊分布統(tǒng)計(jì)表。①?gòu)钠诳l(fā)文量來(lái)看，全部期刊共發(fā)文85篇占14%，核心期刊共計(jì)發(fā)文48篇占7.90%；這表明，該研究已形成重要的期刊群，并且已成為核心期刊的重要主題之一。②從期刊類型來(lái)看，該研究受到圖書情報(bào)、信息科學(xué)、旅游管理、城市建設(shè)等諸多期刊的廣泛關(guān)注，并且形成了以圖書情報(bào)學(xué)科領(lǐng)域期刊為主，其他學(xué)科領(lǐng)域期刊多元化的研究態(tài)勢(shì)。

圖2 國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究領(lǐng)域的發(fā)文時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)

2.3 學(xué)科分布統(tǒng)計(jì)

表2為國(guó)內(nèi)發(fā)文量前10位的學(xué)科分布統(tǒng)計(jì)表。數(shù)據(jù)顯示：①相關(guān)文獻(xiàn)共涉及40多個(gè)學(xué)科；其中，圖書情報(bào)221篇、信息經(jīng)濟(jì)76篇、計(jì)算機(jī)63篇、經(jīng)濟(jì)管理49篇、旅游48篇等居于前列，分別占36.35%、12.50%、10.36%、8.06%和7.89%；②從研究狀況統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，智慧服務(wù)研究已引起眾多學(xué)科的普遍關(guān)注，形成了以圖書情報(bào)、信息經(jīng)濟(jì)、計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)等為核心，其他學(xué)科百花齊放的新格局。

3 國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究的知識(shí)圖譜繪制

3.1 關(guān)鍵詞共詞分析

通過(guò)高頻關(guān)鍵詞的判別分析，能初步實(shí)現(xiàn)研究熱點(diǎn)的劃分。首先，根據(jù)Donohue的研究確定高頻詞的閾值，并進(jìn)行高頻詞和低頻詞的判斷。通過(guò)高頻關(guān)鍵詞的共詞網(wǎng)絡(luò)分析和聚類，能清晰地繪制智慧服務(wù)研究的知識(shí)圖譜，探析研究的主體熱點(diǎn)和趨勢(shì)。接下來(lái)，筆者對(duì)獲取的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類處理，計(jì)算高頻關(guān)鍵詞兩兩之間的共現(xiàn)次數(shù)并形成關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣。

表1 發(fā)文量前10位的期刊分布統(tǒng)計(jì)

表2 發(fā)文量前10位的學(xué)科分布統(tǒng)計(jì)

表3 排名前20位的高頻關(guān)鍵詞

利用CiteSpace 的科技本文挖掘及可視化工具，借助高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)的分析功能，發(fā)現(xiàn)608篇文獻(xiàn)中共出現(xiàn)了445不同的關(guān)鍵詞。綜合考慮關(guān)鍵詞的詞義特征和數(shù)量，結(jié)合知識(shí)圖譜清晰呈現(xiàn)所需的關(guān)鍵詞限制，筆者選取了排名前20位的關(guān)鍵詞作為代表，如表3所示。研究發(fā)現(xiàn)，各關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次存在較大額差異性；其中：智慧服務(wù)164次、智慧圖書館84次、物聯(lián)網(wǎng)71次、大數(shù)據(jù)37次、智慧城市37次、智慧旅游19次等，出現(xiàn)得較為頻繁。

3.2 知識(shí)圖譜的繪制

以關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析為基礎(chǔ)，借助CiteSpace V軟件繪制國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究的知識(shí)圖譜，如圖3所示。知識(shí)圖譜能較為直觀地展示該研究領(lǐng)域的整體概貌、關(guān)系結(jié)構(gòu)和熱點(diǎn)趨勢(shì)，以及各研究熱點(diǎn)內(nèi)部的復(fù)雜關(guān)系；反之，這些關(guān)系也體現(xiàn)了知識(shí)融合、學(xué)科融合、技術(shù)融合及多元化的特征。

圖3 國(guó)內(nèi)相關(guān)研究的知識(shí)圖譜(1989年—2017年)

圖3中，關(guān)鍵詞聚類的分布、位置和距離，呈現(xiàn)和代表著國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究的主要熱點(diǎn)和主題。

3.2.1 從熱點(diǎn)分布的來(lái)看，研究呈現(xiàn)中心聚集、外層環(huán)繞的研究格局。①中心部分呈現(xiàn)明顯的聚集效應(yīng)，匯集和疊加明顯、顏色較深；該部分關(guān)鍵詞聚類的代表有“用戶服務(wù)”“圖書館”“城市建設(shè)”“智慧城市”“協(xié)同管理”“RFID”等，這些關(guān)鍵詞也是國(guó)內(nèi)相關(guān)研究一直以來(lái)主流的研究熱點(diǎn)。②外層部分呈現(xiàn)零星的環(huán)形效應(yīng)，聚類分散、顏色較淺；該部分的關(guān)鍵詞聚類的代表有“物聯(lián)系統(tǒng)”“智慧服務(wù)理念”“數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用”“數(shù)值技術(shù)”“網(wǎng)格化”“產(chǎn)業(yè)應(yīng)用”等，這些關(guān)鍵詞反映了國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究熱點(diǎn)表現(xiàn)出主題多元、領(lǐng)域多元和視角多元等特征。

3.2.2 從知識(shí)群的聚類來(lái)看，該研究呈現(xiàn)六大知識(shí)群。知識(shí)群1：面向核心基礎(chǔ)理論構(gòu)建的研究。知識(shí)群1由“知識(shí)管理”“服務(wù)模式”“協(xié)同管理”“圖書館學(xué)五定律”“信息素養(yǎng)”“政策研究”等關(guān)鍵詞聚類而成。諸如，李春光等[6]，蘇偉等[7]，許正興[8]，烏恩[9]等的研究，探討了服務(wù)要素、服務(wù)機(jī)理、服務(wù)模式等相關(guān)核心的基礎(chǔ)理論。知識(shí)群2：面向多元領(lǐng)域管理實(shí)踐的研究。知識(shí)群2由“智慧圖書館”“智慧城市”“智慧旅游”“城市建設(shè)”“智慧景區(qū)”“電子政務(wù)”等關(guān)鍵詞聚類而成。諸如，程小燕等[10]，景政彬[11]，于長(zhǎng)虹[12]，鄧念國(guó)[13]等的研究，從城市空間、度假旅游、校園服務(wù)、政府管理等不同的實(shí)踐領(lǐng)域，進(jìn)行相關(guān)研究。知識(shí)群3：面向先進(jìn)信息技術(shù)創(chuàng)新的研究。知識(shí)群3由“物聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”“互聯(lián)網(wǎng)+”“云計(jì)算”“RFID”“SOLOMO” “人工智能技術(shù)”等關(guān)鍵詞聚類而成。諸如，朱洪波[14]，陳臣[15]，李玥[16]，謝蓉[17]等的研究，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、SOLOMO等先進(jìn)技術(shù)，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新研究。知識(shí)群4：面向個(gè)性用戶服務(wù)體驗(yàn)的研究。知識(shí)群4由“個(gè)性化服務(wù)”“游客體驗(yàn)”“業(yè)務(wù)協(xié)同”“讀者服務(wù)”“用戶體驗(yàn)”“用戶需求”等關(guān)鍵詞聚類而成。諸如，馬曉亭等[18]，馮巧等[19]，陳峰[20]，馬華[21]的研究，針對(duì)用戶個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)，進(jìn)行相關(guān)的深入研究。知識(shí)群5：面向綜合人員質(zhì)素能力的研究。知識(shí)群5由“智慧館員”“信息素養(yǎng)”“公民科學(xué)素質(zhì)”“服務(wù)能力”“服務(wù)文化”“學(xué)科館員”等關(guān)鍵詞聚類而成。諸如，許春漫等[22]，宋芳[23]，郭召利等[24]，蔡永禮等[25]的研究，分析了隊(duì)伍建設(shè)、智庫(kù)構(gòu)建、專家智慧和服務(wù)能力等要素。知識(shí)群6：其他相關(guān)研究。知識(shí)群6由“后現(xiàn)代主義”“城市地下空間”“城市安全”“零售服務(wù)”“指揮平臺(tái)”“智慧景區(qū)”等關(guān)鍵詞聚類而成。諸如，曹樹金等[26]，韓凝春[27]，魯曉明[28]研究文獻(xiàn)，從城市安全、零售服務(wù)、智慧社區(qū)等視角展開研究；雖然，這些研究不能代表主要的研究熱點(diǎn)，但是，這些核心期刊發(fā)表文獻(xiàn)仍然具有重要的參考價(jià)值。

4 國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究的熱點(diǎn)趨勢(shì)分析

4.1 研究熱點(diǎn)的階段性趨勢(shì)

參考圖2中的階段劃分，利用CiteSpace V軟件繪制和輸出不同時(shí)間階段的高頻關(guān)鍵詞，形成階段性趨勢(shì)變化，如圖4所示。

圖4 國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究的階段性趨勢(shì)變化

從圖4中發(fā)現(xiàn)：①在初步萌芽期(1989年—2004年)，研究熱點(diǎn)的代表關(guān)鍵詞呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)松散和數(shù)量零星的特征；說(shuō)明學(xué)者們已意識(shí)到其研究?jī)r(jià)值，關(guān)注智慧服務(wù)研究，并圍繞其內(nèi)涵、現(xiàn)狀、特點(diǎn)等，嘗試提出和勾勒其初步輪廓。②在穩(wěn)定探索期(2005年—2011年)，研究熱點(diǎn)的代表關(guān)鍵詞呈現(xiàn)出數(shù)量穩(wěn)定增多、網(wǎng)絡(luò)密度大幅提升、研究范圍更加多元，開始匯聚和形成多個(gè)關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)；說(shuō)明研究人員已就智慧服務(wù)研究達(dá)成了初步共識(shí)，開始從不同領(lǐng)域、不用視角、不同內(nèi)容和不同技術(shù)等，全方位開始探索、解讀和分析智慧服務(wù)，并從基礎(chǔ)理論的研究，向工具方法的理性研究轉(zhuǎn)變。③在快速增長(zhǎng)期(2012年—2017年)，研究熱點(diǎn)的代表關(guān)鍵詞呈現(xiàn)出數(shù)量快速增長(zhǎng)和知識(shí)網(wǎng)絡(luò)匯聚的特征，已形成多個(gè)具有代表性的知識(shí)群網(wǎng)絡(luò)，注重理論研究與實(shí)踐研究相結(jié)合、定性研究和定量研究相結(jié)合、國(guó)外經(jīng)驗(yàn)與國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀相結(jié)合；說(shuō)明該階段內(nèi)的智慧服務(wù)研究表現(xiàn)為理論構(gòu)建日趨完善、主題熱點(diǎn)日趨成熟和研究方法日趨多元的特征。

4.2 關(guān)鍵詞的發(fā)展變化趨勢(shì)

利用CiteSpace V統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞各年的詞頻變化，能探析研究熱點(diǎn)的變化趨勢(shì)。2013年—2017年間關(guān)鍵詞的詞頻變化趨勢(shì)，見表4。

表4 2013年—2017年關(guān)鍵詞的詞頻趨勢(shì)變化

從表4中可知，關(guān)鍵詞的詞頻趨勢(shì)變化可分為4種情況：①詞頻次數(shù)相對(duì)穩(wěn)定(或增幅不大)，呈現(xiàn)平穩(wěn)的趨勢(shì)。諸如，大數(shù)據(jù)、智慧旅游、云計(jì)算、智慧館員等，它們代表一直以來(lái)持續(xù)的研究熱點(diǎn)趨勢(shì)。②詞頻次數(shù)略有起伏，但是整體呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)。諸如，智慧服務(wù)、智慧圖書館、物聯(lián)網(wǎng)等，它們不僅代表一直來(lái)的研究熱點(diǎn)趨勢(shì)，并且未來(lái)很可能是要進(jìn)一步深入研究的領(lǐng)域。③詞頻次數(shù)來(lái)回波動(dòng)，并且波動(dòng)的范圍較大。諸如智慧城市等，雖不能全局的代表研究的熱點(diǎn)趨勢(shì)，但卻能反饋出研究熱點(diǎn)的快速變化，尤其是一些最新出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，很可能是未來(lái)研究前沿的閃現(xiàn)，只是近年來(lái)尚未達(dá)成共識(shí)。④前期詞頻次數(shù)為0次，但是近期突然出現(xiàn)，并呈現(xiàn)激增的趨勢(shì)。諸如“互聯(lián)網(wǎng)+”等，它們代表未來(lái)的熱點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。

5 結(jié)論

筆者借助Citespace V可視化分析軟件，通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量、知識(shí)圖譜和熱點(diǎn)趨勢(shì)分析等，對(duì)國(guó)內(nèi)近30年來(lái)智慧服務(wù)研究的研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)，進(jìn)行深入的實(shí)證分析和研究。研究發(fā)現(xiàn)：①?gòu)难芯扛艣r來(lái)看，時(shí)間分布呈現(xiàn)3個(gè)階段性特征；期刊分布呈現(xiàn)眾多期刊廣泛關(guān)注，圖書情報(bào)學(xué)科領(lǐng)域期刊為主的特征；學(xué)科分布呈現(xiàn)以圖書情報(bào)、信息經(jīng)濟(jì)、計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)等學(xué)科研究為核心，其他學(xué)科研究百花齊放的格局。②從知識(shí)圖譜來(lái)看，各關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次存在較大差異性；研究熱點(diǎn)分布的圖形呈現(xiàn)中心聚集、外層環(huán)繞的研究格局；已形成了6大知識(shí)群。③從熱點(diǎn)趨勢(shì)來(lái)看，該領(lǐng)域的研究表現(xiàn)為明顯的階段性特征；同時(shí)，根據(jù)近年來(lái)的關(guān)鍵詞詞頻趨勢(shì)變化，可以判斷持續(xù)的研究熱點(diǎn)、未來(lái)的研究趨勢(shì)、最新的研究熱點(diǎn)和可能的發(fā)展趨勢(shì)。

總之，通過(guò)本文的文獻(xiàn)計(jì)量分析、知識(shí)圖譜繪制和熱點(diǎn)趨勢(shì)分析，清晰展示了國(guó)內(nèi)智慧服務(wù)研究的研究熱點(diǎn)整體概貌、知識(shí)圖譜和熱點(diǎn)趨勢(shì)；同時(shí)，也希望能借此文，對(duì)日后相關(guān)領(lǐng)域的研究選題、項(xiàng)目申報(bào)和學(xué)科規(guī)劃等，提供些許的借鑒和參考。