姚燕麗，王 珊

(1.廣西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院(廣西交通運輸學(xué)校)，廣西 南寧 530000；2.南京大學(xué)信息管理學(xué)院，江蘇 南京 210008)

1 背景

我國近20年內(nèi)大型且有較大影響力的突發(fā)公衛(wèi)事件有2003年在廣東首發(fā)，并快速擴(kuò)散至東南亞乃至全球的嚴(yán)重急性呼吸綜合癥——非典；2013年在上海、安徽兩地率先發(fā)現(xiàn)，是全球首次發(fā)現(xiàn)的新亞型流感病毒——H7N9型禽流感；2019年年底發(fā)生，2020年年初開始席卷全球，影響呼吸系統(tǒng)功能甚至危及生命的新冠肺炎疫情等[1]。這些突然爆發(fā)、不明原因的群體性疫病，對公眾健康、社會穩(wěn)定和民生發(fā)展都造成了重大影響。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，各級圖書館在信息技術(shù)支持、用戶驅(qū)動下，也逐步從原先的缺乏共建共享意識等情況[2]轉(zhuǎn)變到近年來積極開展各種形式的閱讀推廣和個性化服務(wù)等，如對突發(fā)公共衛(wèi)生事件中新信息服務(wù)體系的研究[3]。在此大背景下，筆者對近20年內(nèi)圖情學(xué)者在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的研究進(jìn)行可視化分析，探尋新信息服務(wù)體系脈絡(luò)。

2 數(shù)據(jù)采集與研究方法

鑒于筆者研究對象是基于發(fā)生在我國國內(nèi)近20年的三次大型公共衛(wèi)生事件，我國學(xué)者的相關(guān)研究已頗為豐富，因此筆者選擇CNKI期刊數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，以“SU=公共衛(wèi)生OR疫情OR COVID-19OR新冠OR SARS OR非典OR H7N9 OR禽流感”為檢索策略，限制文獻(xiàn)學(xué)科為信息科技中的“圖書情報與數(shù)字圖書館學(xué)”，得到1,605條檢索結(jié)果。如下頁圖1所示，虛線表示相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)，宏觀上呈上升趨勢，說明圖情學(xué)科對突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關(guān)研究正逐年增多；實線表示實際發(fā)文數(shù)，發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)從2019年起呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，2019年正是新冠爆發(fā)元年，這意味著此次新冠在圖情領(lǐng)域引發(fā)了非常強(qiáng)烈的關(guān)注。剔除期刊會議征稿、卷首語、科研機(jī)構(gòu)介紹以及署名無作者等的條目及不相關(guān)條目，筆者將數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace5.8.R3進(jìn)行去重處理，最終得到實驗數(shù)據(jù)1,505條。

3 多層可視化分析

3.1 首層可視化分析

為了更加深入了解突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下圖情學(xué)科研究主題的可視化研究，筆者選擇“Keyword”作為字節(jié)類型進(jìn)行首層可視化分析。該網(wǎng)絡(luò)包括338個節(jié)點和330條連線，密度為0.0058。將關(guān)鍵詞按照被引頻次排序后，筆者選取共現(xiàn)頻次前四十的關(guān)鍵詞構(gòu)成高頻關(guān)鍵詞表，由于共現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞中出現(xiàn)了“圖書館”“新冠肺炎”“公共衛(wèi)生”和“疫情”，與檢索策略重合，無特殊研究意義，因此順延至44位關(guān)鍵詞，見表1。

圖1 檢索所得文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)折線圖

表1 主題可視化研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次前44位的關(guān)鍵詞表

由于筆者是將“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”作為主要研究主題，因此表1中與這兩項相關(guān)的詞語較多。此外，“應(yīng)急服務(wù)”“疫情防控”“應(yīng)急管理”和“應(yīng)急情報”等詞排名較前，說明對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的防控和應(yīng)急處理是學(xué)者們的研究熱點和重點；“知識圖譜”“可視化”“主題模型”“因子分析”等說明研究人員采用了數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)模型等信息技術(shù)研究方法；“閱讀推廣”“線上服務(wù)”“閱讀療法”和“全民閱讀”等表示在疫情下圖書館通過提供閱讀的方式緩解疫情下大眾焦慮心情并舒緩壓力。根據(jù)對表1的分析，筆者從“疫情防控”“研究方法”和“全民閱讀”三個方面進(jìn)行二層可視化分析，探求該領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)文規(guī)律并提出相應(yīng)建議。

3.2 二層可視化分析

3.2.1 疫情防控分析。在首次檢索的基礎(chǔ)上，筆者添加主題“應(yīng)急管理”和“疫情防控”在結(jié)果中繼續(xù)檢索，得到353條檢索記錄，將所得數(shù)據(jù)用CiteSpace5.8.R3進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)得到下頁圖2，并用中國知網(wǎng)的可視化分析功能導(dǎo)出期刊分類圖譜，見下頁圖3。由圖2可知，“疫情防控”的重點是控制“突發(fā)事件”和做好“應(yīng)急管理”，在必要情況下還可采取“全民閱讀”措施提升群眾的心理健康水平。不同人群的防護(hù)行為及意識也有不同，如：城鎮(zhèn)居民的防護(hù)意識普遍高于農(nóng)村居民，可能與城鎮(zhèn)居民獲取和接受信息更加快速有關(guān)[4]，面對此類情況更要提供針對性管理和服務(wù)。筆者根據(jù)圖3列出了圖情類學(xué)者在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中疫情防控主題研究內(nèi)容發(fā)文量前20名期刊，見下頁表2。

圖2 “疫情防控”關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖3 “疫情防控”文獻(xiàn)發(fā)文量前20期刊分類圖

表2 “疫情防控”發(fā)文量排名前20的期刊分類

3.2.2 研究方法分析。在首次檢索的基礎(chǔ)上，筆者添加主題“數(shù)學(xué)建?！薄爸黝}模型”和“知識圖譜”在結(jié)果中繼續(xù)檢索，得到93條文獻(xiàn)記錄，將所得數(shù)據(jù)用CiteSpace5.8.R3進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)得到下頁圖4，并用中國知網(wǎng)的可視化分析功能導(dǎo)出期刊分類圖譜，見下頁圖5。如圖4所示，在對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的研究中使用最多的方法就是“知識圖譜”“文獻(xiàn)計量”和“可視化”，還有利用“主題模型”進(jìn)行“主題聚類”。此外，研究人員還會利用社交媒介如微博等進(jìn)行心理研究、獲取健康教育等。另外，文獻(xiàn)計量學(xué)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的方法，定量分析一切知識載體的交叉學(xué)科[5-6]，其應(yīng)用十分廣泛，如確定核心文獻(xiàn)、評價出版物、設(shè)計更經(jīng)濟(jì)的情報系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)以及提高情報處理效率等。筆者根據(jù)圖5列出了圖情類學(xué)者在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中研究方法主題研究內(nèi)容發(fā)文量前20名的期刊，見下頁表3。整體上看，涉及期刊發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)都只有1～2本，這可能因這類論文體裁以綜述類為主，限制了其發(fā)文數(shù)。因此，筆者拓展了檢索條件，選取發(fā)文量排名前兩位的C刊，基于知網(wǎng)期刊中將20年來有關(guān)數(shù)學(xué)模型、知識圖譜、可視化等研究方法的刊發(fā)總數(shù)進(jìn)行研究，可知兩本期刊相關(guān)方法的發(fā)文數(shù)在2010—2017年間都有十多篇文獻(xiàn)發(fā)表，但2018年后數(shù)量降為個位數(shù)，由此推測這類研究方法已非常成熟，用該類方法進(jìn)行一些主題研究在投稿時不占優(yōu)勢。

3.2.3 全民閱讀分析。在首次檢索的基礎(chǔ)上，筆者添加主題“線上服務(wù)”“閱讀療法”和“全民閱讀”在結(jié)果中繼續(xù)檢索，得到檢索結(jié)果共144條文獻(xiàn)記錄，將所得數(shù)據(jù)用CiteSpace5.8.R3進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)得到下頁圖6，并用中國知網(wǎng)的可視化分析功能導(dǎo)出期刊分類圖譜，見下頁圖7?！按髮W(xué)生”是出現(xiàn)在圖6中的唯一研究對象，這可能源于研究者主要出自高校，因此高校學(xué)生群體也更易被研究者所關(guān)注。另外，圖6中還出現(xiàn)了諸如“應(yīng)急機(jī)制”“應(yīng)急服務(wù)”等詞匯，說明在各種突發(fā)公共衛(wèi)生事件的壓力下，利用微信等網(wǎng)絡(luò)平臺推(發(fā))疫情信息，實現(xiàn)全民閱讀也是一種很好的應(yīng)急措施，可以舒緩因疫情引發(fā)的心理焦慮和壓力[7-8]。筆者根據(jù)圖7列出了圖情類學(xué)者在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中全民閱讀主題研究內(nèi)容發(fā)文量前20名期刊，見下頁表4。從表4可知，刊發(fā)的期刊更偏向圖書館學(xué)期刊，研究內(nèi)容多為疫情背景下閱讀療法的服務(wù)情況及應(yīng)急服務(wù)對策[9-10]，以及突發(fā)公共衛(wèi)生事件下高校圖書館推廣閱讀療法的新路徑、新方式[11-12]。

圖4 “研究方法”關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖5 “研究方法”文獻(xiàn)發(fā)文量前20期刊分類圖

表3 “研究方法”發(fā)文量排名前20的期刊分類

圖6 “全民閱讀”關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

4 分析與對策

4.1 對圖情類科研人員的研究分析與對策

4.1.1 對疫情防控方面的分析。為了避免人員因大量聚集可能導(dǎo)致的交叉感染，全國各類圖書館在疫情防控期間先后實施閉館策略，并暫停線下活動；與之相反的是線上信息需求增多，各種“停課不停學(xué)，離校不離教”的通知導(dǎo)致圖書館數(shù)字資源遠(yuǎn)程登錄量暴增，很多數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)也紛紛降低，因同一時間段訪問人數(shù)過多但沒有好的應(yīng)急處理方案，導(dǎo)致出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫登錄不了、文獻(xiàn)下載過慢等問題，大大影響了用戶體驗[13]。

4.1.2 對研究方法方面的分析。結(jié)合表1和表3，可以發(fā)現(xiàn)目前圖情學(xué)科中研究突發(fā)公共衛(wèi)生事件下各項研究所用到的方法比較單一，大部分采用“知識圖譜”“可視化”“主題模型”等技術(shù)，其他具體的數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計分析方法運用得較少，這會導(dǎo)致研究結(jié)果無法屏蔽因方法本身的缺陷造成的結(jié)果偏差。同時，因一些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集困難，論文缺少數(shù)據(jù)支撐，使研究者更偏向于一些定性分析。研究方法的不足和研究數(shù)據(jù)的缺失使圖情領(lǐng)域?qū)W者在研究突發(fā)公共衛(wèi)生事件現(xiàn)狀時分析不夠全面，亟須進(jìn)一步豐富和完善。

圖7 “全民閱讀”文獻(xiàn)發(fā)文量前20期刊分類圖

表4 “全民閱讀”發(fā)文量排名前20的期刊分類

4.1.3 對全民閱讀方面的分析。近年來，隨著信息技術(shù)的快速普及和發(fā)展，“全民閱讀”成為圖書館提供的一種日趨成熟的服務(wù)。從圖6可知，“閱讀療法”結(jié)合“線上交流”可以在突發(fā)公共衛(wèi)生事件時利用在線學(xué)習(xí)的方式，通過推廣閱讀為大眾進(jìn)行良性的心理疏導(dǎo)和及時的信息通報，這對于民眾積極抗疫、防疫具有非常重要的作用。但是，現(xiàn)有國內(nèi)研究中相關(guān)發(fā)文數(shù)不多，且在特定研究對象中只針對大學(xué)生群體[14]，未見針對其他特定群體進(jìn)行的專門研究。

4.2 對圖情類科研人員提出的對策

4.2.1 疫情防控方面的對策。為了應(yīng)對突發(fā)事件，圖書館員應(yīng)積極響應(yīng)國家應(yīng)急預(yù)案，出臺各種應(yīng)對措施，如：中國傳媒大學(xué)圖書館采取了“館、部、室”三級工作運行機(jī)制，并實行輪崗制以降低人員流動，從而降低感染風(fēng)險[15]。此外，為了便于科研人員獲取信息，各圖書館可以提供電話、郵箱、公眾號、QQ群、微博等多種方式維系業(yè)務(wù)聯(lián)系，同時選擇VPN系統(tǒng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程資源訪問。

4.2.2 研究方法方面的對策。運用不同的研究方法可以得出不同維度的結(jié)論，激發(fā)學(xué)者的創(chuàng)新思維。目前，圖情領(lǐng)域用到的信息分析技術(shù)非常多樣且成熟，如：SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、用戶畫像、區(qū)塊鏈等新型技術(shù)在圖情學(xué)科很多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，采集全面科學(xué)的數(shù)據(jù)可以使研究結(jié)果更科學(xué)、更精準(zhǔn)。針對數(shù)據(jù)采集困難的問題，筆者建議可以通過一些官方網(wǎng)站采集，如統(tǒng)計局、科技局、衛(wèi)健委等機(jī)構(gòu)的門戶網(wǎng)站都有權(quán)威數(shù)據(jù)供大眾免費下載；借助一些爬蟲軟件，爬取一些授權(quán)網(wǎng)站的后臺數(shù)據(jù)。在當(dāng)前科研大背景下，很多單位也非常愿意與科研工作者合作，通過項目合作、共同申報的方式，學(xué)者也可以獲取到第一手?jǐn)?shù)據(jù)資料。

4.2.3 全民閱讀方面的對策。突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下，不同的社會群體在事件爆發(fā)期、蔓延期、衰退期等不同演化時期會表現(xiàn)出不同的心理狀態(tài)[16]。因此，圖情學(xué)科研究人員可以針對不同時期、不同特定群體進(jìn)行閱讀療法研究，大大提高閱讀療法的可用性和有效性。在“全民閱讀”基礎(chǔ)理論和方法學(xué)研究之外，如能從具體的計算機(jī)信息技術(shù)，如推廣平臺的搭建、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)開發(fā)、特定信息精準(zhǔn)推送數(shù)學(xué)模型構(gòu)建等方面的研究成果，對圖情學(xué)科讀者而言可能會更具吸引力。

5 結(jié)語

為探索國內(nèi)圖情學(xué)科的研究者在突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下的研究熱點，筆者以近二十年國內(nèi)爆發(fā)的三次大型公共衛(wèi)生事件中，隸屬“圖書情報與數(shù)字圖書館學(xué)”學(xué)科的所有文獻(xiàn)進(jìn)行首層可視化分析，歸類得出“疫情防控”“研究方法”和“全民閱讀”三大類。在此基礎(chǔ)上，筆者又進(jìn)行了二層可視化分析，進(jìn)一步得出各主題下現(xiàn)有發(fā)文整體情況，針對目前存在的研究空白，為該領(lǐng)域內(nèi)學(xué)者提供一種未來的研究思路和方向，以期為圖情學(xué)科在突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下更好、更及時地提供信息服務(wù)打下扎實的理論根基和實踐技能。