李舒平，何燕

（1.合肥師范學院圖書館，合肥 230601；2.中國科學技術大學圖書館，合肥 230026）

1 研究理論基礎

1.1 可視化分析

可視化是一種分析方法，主要應用于海量數(shù)據(jù)分析，可輔助人工操作將數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，并做出完整的分析圖表。目前國內(nèi)文獻計量學領域主要的可視化分析工具是陳超美團隊的CiteSpace 軟件，主要用來分析外文數(shù)據(jù)庫。本文利用中國知網(wǎng)系統(tǒng)自帶的可視化分析，工具來對數(shù)據(jù)進行分析可以直接對中文文獻進行可視化分析，但具有一定局限性，限定每次最多可對200 篇文獻進行可視化分析。

1.2 文獻引用與合作

引文概念最早來源于加菲爾德（James Abram Garfield），1963 年提出引文可以用來評價期刊文獻的質(zhì)量，盡管這一概念在實際使用過程中，由于引用的語言環(huán)境和引用主觀因素等而存在缺點，就像加菲爾德本人評價的那樣，盡管評價方法簡單粗暴，但卻能便捷的給出答案，目前仍然是重要的評價期刊和論文質(zhì)量的有效方法。

1963 年，普賴斯（Price）[1]在Small Science，Big Science一書中率先提出科研合作的概念，并首先研究了無形學院的科研合作相關問題。美國社會學家Zuckerman［2,3］等的研究表明，如果科學活動處于快速發(fā)展階段的話，那么科研合作無論是規(guī)模還是范圍都將快速增加。持功能主義觀點的學者Ziman［4］認為，科研合作被作為一種科研政策工具，奧爾森指出，兩種情況下的合作，一方承擔更多成本而開展的合作，原因是存在額外的選擇性激勵［5］?？蒲泻献鞯膭訖C多個層面：共享科研的設備、資金、治理和知識等類資源［6］，使得科研資源能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢互補，是當代大科學發(fā)展及學科交叉背景的必然趨勢，這樣也能鞏固科學家之間的社會關系，建立更加牢固的科學共同體［7］。

1.3 關鍵詞中心性

中心性是社會關系網(wǎng)絡中非常重要的一個指標，而中介中心性通常指社會關系網(wǎng)絡中位于任意兩個點的最短距離上點，這個點通常能過控制其他點之間的聯(lián)系程度。本文中的關鍵詞中介中心性指利用中國知網(wǎng)檢索的某篇高質(zhì)量論文具有影響其他關鍵詞的關鍵詞，這種關鍵詞往往具有核心關鍵詞的作用。

2 國內(nèi)圖情領域二十五年研究熱點和趨勢的可視化的分析

2.1 數(shù)據(jù)樣本采集

基于引文理論，如果一篇文獻被引頻次越高，表明該文獻的質(zhì)量越高。本文利用CNKI 中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，按照影響因子從高到低順序選取了9 種期刊。中國圖書館學報（綜合影響因子：8.019）、情報理論與實踐（綜合影響因子：2.623）、圖書情報知識（綜合影響因子：2.795）、圖書情報工作（綜合影響因子：2.632）、情報科學（綜合影響因子：2.430）、情報雜志（綜合影響因子：2.310）、圖書與情報（綜合影響因子：3.264）、情報資料工作（綜合影響因子：2.764）和現(xiàn)代情報（綜合影響因子：2.435）。為了有效探究國內(nèi)圖書情報領域過去二十五年的前沿研究發(fā)展規(guī)律，本文以五年為一個時間段，從1998—2022年五個時間段進行選取高質(zhì)量期刊論文，即選取每個時間段高被引頻次的論文進行分析，檢索時間段分別設定為1998.1.1—2002.12.31、2003.1.1—2007.12.31、2008.1.1—2012.12.31、2013.1.1—2017.12.31、2018.1.1—2022.12.31，同時由于利用中國知網(wǎng)自身的可視化分析功能，每次最多只能分析200篇文獻，所以依次選取五個時間段被引頻次排序前200 的論文，進行可視化分析，同時為了對同一個時間段的不同質(zhì)量論文進行橫向?qū)Ρ确治?，進而選取了2018—2022年時間段被引頻次為201～400 的200 篇論文，作為與同時間段被引頻次排序前200的論文進行對比。

2.2 數(shù)據(jù)基本情況的可視化分析

對五個時間段的文獻數(shù)和被引數(shù)等基本數(shù)據(jù)指標進行分析（見表1）。2003 到2007 年這個時間段的文獻篇數(shù)最多，為15 294 篇；2018 到2022 年這個時間段的文獻篇數(shù)最少，為8 356 篇；總被引數(shù)為2008 到2012 年時間段最高為35 807；總下載數(shù)2013 到2017 年最高為1 198 506；篇均被引數(shù)2008到2012 年時間段最高為179.04；篇均下載數(shù)2013到2017 年最高為5 992.53。從1998 到2022 年的25年間，下載被引比呈下降趨勢，表明論文被下載下來之后，會被更加嚴格的進行篩選是否能作為研究參考依據(jù)。

表1 各時間段的基本指標分析表

2.3 來源、基金和機構(gòu)分布的可視化分析

文章進而對9種期刊高質(zhì)量論文的期刊來源分布、基金分布、機構(gòu)分布等進行分析（見表2）。從表2中來源分布可見，高質(zhì)量的論文里，《情報雜志》和《情報科學》這兩本期刊占比最大，除了1998—2002年這個時間段，《中國圖書館學報》期刊占最大比重為49%之外，其他時間段幾乎都是《情報雜志》期刊占比最大。

表2 來源分布、基金分布和機構(gòu)分布

在基金分布方面，高質(zhì)量論文主要來源于國家社會科學和自然科學基金資助項目的成果產(chǎn)出，而且從1998到2022年5個時間段有逐漸增加的趨勢，占比分別為2.5%、8%、16.5%、21.25%、27%，2018—2022 被引頻次201～400 的文獻進行分析，基金占比更達到31%。從機構(gòu)分布可知，武漢大學發(fā)表高質(zhì)量論文具有學術共同體話語權的絕對優(yōu)勢。

2.4 作者合作網(wǎng)絡分析

通過對圖情領域25 年高質(zhì)量論文的作者合作可視化數(shù)據(jù)進行分析，得到作者合作網(wǎng)絡情況分析詳見表3。從表3 可見，高質(zhì)量論文的合作情況并不顯著，每個時間段的合作組數(shù)都不超過10%，兩個單位的合作組數(shù)不超過5%，三個單位的合作組數(shù)最高2008—2012 年時間段的3.5%?？梢妶D書情報領域的高質(zhì)量論文合作偏低，表明圖書情報領域的資源分布不盡均衡，少數(shù)單位例如武漢大學、北京大學、南京大學等，這樣的單位具有絕對的資源優(yōu)勢，掌握著話語權，很少需要其他單位的智力資源等的優(yōu)勢互補，而其他需要合作的單位由于不能提供資源互換的優(yōu)勢，導致難以與優(yōu)勢單位進行合作，加劇了該學科領域發(fā)展的馬太效應（matthew effect）。

表3 作者合作網(wǎng)絡情況分析

3 文獻共引和關鍵詞共現(xiàn)的可視化分析

3.1 文獻共引網(wǎng)絡分析

對圖情領域9種期刊二十五年高質(zhì)量論文文獻共引網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行可視化分析，得到文獻共引網(wǎng)絡分析表4，從中可見，共引的組數(shù)呈現(xiàn)逐段增加的趨勢，分別為16 組、22 組、42 組、44 組和55 組。共引純外文文獻組數(shù)從2008—2012年時間段開始出現(xiàn)，并一直保持穩(wěn)定。本組文獻篇數(shù)和共引文獻篇數(shù)都幾乎呈逐段增加的趨勢，自引形成的共引組數(shù)每段都很低，共引外文文獻篇數(shù)從2008—2012年時間段開始有明顯提升。

表4 文獻共引網(wǎng)絡分析

同時對五個時間段文獻的被引頻次分別進行排序，并把每個時間段被引頻次最大節(jié)點的文獻按照五個時間段的先后順序從下往上進行排序，并整合成圖1。從中可見，1998—2002 年參考文獻最大的三個節(jié)點文獻依次是《項目風險管理》（被引頻次2 877）《傳播學原理》（被引頻次2 009）《生態(tài)學基礎》（被引頻次1 221）三本專著；2003—2007年參考文獻最大的三個節(jié)點文獻依次是《層次分析法引論》（被引頻次6 743）《普通語言學教程》（被引頻次4 533）《文獻計量學》（被引頻次2 162）三本專著；2008—2012 年參考文獻最大的三個節(jié)點文獻依次是《情感化設計》（被引頻次6 134）Perceived Usefulness,Perceived Ease of Use,and User Acceptance of Informatin Technology（被引頻次5 234）《網(wǎng)絡共和國》（被引頻次：4407）三本專著；2013-2017 年參考文獻最大的三個節(jié)點文獻依次是Econimic Action and Social Structure：The Problem of Embeddedness（被引頻次6 326）期刊論文、Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use，and User Acceptance of Information Technology（被引頻次5 234）《CiteSpace 知識圖譜的方法論功能》（被引頻次5 144）；2018—2022年參考文獻最大的三個節(jié)點文獻依次是Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use，and User Acceptance of Information Technology（被引頻次5 234）專著、Evaluating Strucrural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error（被引頻次：2 792）期刊論文、On the evaluation of structural equation models（被引頻次2 713）期刊論文。

圖1 五個時間段被引最大節(jié)點文獻排序圖

3.2 各時間段關鍵詞總體分析

為了得到圖情領域25 年研究熱點和趨勢的詳盡信息，對可視化的關鍵詞信息進行提取和分析整理，得到關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡分析表5，從中可見，1998—2002 年時間段，國內(nèi)學者最關注的熱點主要包括：信息資源和共享、信息技術和信息需求、知識管理、信息管理；同時也開始關注：信息計量學、統(tǒng)計分析、情報科學、情報學研究、引文分析；并關注圍繞數(shù)字圖書館的知識管理；并隨著網(wǎng)絡服務的興起，也開始關注“信息安全”相關問題。

表5 關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡分析

2003—2007年時間段，延續(xù)了前面五年1998—2002年的關注熱點，“信息需求、高校圖書館發(fā)展趨勢、信息資源共享及信息技術發(fā)展、信息管理”等問題依然是國內(nèi)學者的研究熱點；并且知識產(chǎn)權相關的“專利申請、專利文獻、專利信息、專利權人”等問題開始受到學者的關注，并開始關注“圖書館員、工作滿意度”，及“信息素質(zhì)能力”相關問題。

2008—2012 年時間段，“專利信息、專利質(zhì)量、專利權人”等問題持續(xù)被關注，同時引文分析和輿情分析成為當時關注的兩大熱點范疇。圍繞引文分析開展的工作主要為“引文分析、共詞分析；信息服務、信息需求、數(shù)字圖書館、用戶服務”；圍繞“輿情分析”開展的工作主要為“意見領袖、指標體系、影響因素”。

2013—2017年時間段，隨著大數(shù)據(jù)時代到來的理論認知，國內(nèi)學者開始關注數(shù)據(jù)模型、可視化分析和數(shù)字圖書館相關問題，網(wǎng)絡輿情也依然是重要的關注熱點，并且隱私保護等大數(shù)據(jù)時代出現(xiàn)的問題也被更多關注。同時跟網(wǎng)絡伴生的在線課程和創(chuàng)客空間等也被關注。

2018—2022年時間段，人工智能以及智慧圖書館相關問題被廣泛關注，各類突發(fā)事件、網(wǎng)民、輿情、社交媒體、意見領袖等方面的問題依然是研究熱點。

3.3 關鍵詞演變與趨勢分析

3.3.1 技術本體串聯(lián)的圖書情報領域發(fā)展脈絡

圖書情報領域的發(fā)展受到大數(shù)據(jù)技術科學的重要影響，圖書情報領域圍繞信息相關技術出現(xiàn)了很多研究熱點和主體。例如伴隨信息技術，1998-2002 年數(shù)字圖書館開始被廣泛關注，直到2018 到2022年智慧圖書館的被廣泛關注，都表明計算機本身的技術發(fā)展直接影響了圖書情報領域的發(fā)展趨勢和走向。尤其是人工智能等新技術的興起[8]，更是為圖書情報領域的發(fā)展提供了新的契機，將為圖書館發(fā)展提供新的動力和機遇，也是吸引研究人員關注的話題。

3.3.2 分析工具串聯(lián)的圖書情報領域發(fā)展脈絡

在技術本體的發(fā)展基礎上，出現(xiàn)了各種研究方法，其中最受關注和廣泛利用的方法是文獻計量學、引文分析及可視化分析方法，同時研究者主要通過Spss、Ucinet、CiteSpace 等分析工具軟件對圖書情報領域的研究熱點進行分析[9]。通過以上方法和分析工具，圖書情報領域的研究學者不斷探測研究的趨勢和熱點，從2008到2017年的十年都是研究熱點，傳統(tǒng)的信息服務逐步趨向于轉(zhuǎn)型為知識服務，并開始利用社交媒體工具服務于實踐和探索研究。

圖書情報領域利用分析工具開展學術評價，從時間發(fā)展角度大體分為三個層次的開展評價研究，第一個層面是文獻評價，主要利用引文分析方法，對期刊、論文和專利等文獻進行評價。第二個層面是科研評價：主要包括對研究機構(gòu)、科研團隊及科學家的創(chuàng)新水平和能力進行的學術評價，可以作為文獻評價的延伸，豐富了圖書情報領域的研究層面，也是近年來圖書情報領域的研究熱點。第三個層面是社會熱點評價：主要關注政府等社會熱點話題。

3.3.3 服務職能串聯(lián)的圖書情報領域發(fā)展脈絡

1998-2002年階段開始關注信息檢索和數(shù)字信息問題，逐漸擴展到對信息檢索相關聯(lián)的信息計量學、情報科學等學科的關注，以及對用戶數(shù)字資源建設與數(shù)據(jù)共享等相關問題的關注?；诩夹g和分析工具的發(fā)展，國內(nèi)圖書情報領域的服務方向也不斷拓展。主要包括幾個層面，第一個層面是面對圖書館用戶的服務，利用不斷更新的信息和計算機技術，深入分析用戶的信息潛在需求，并不斷完善圖書館和情報部門的資源建設和服務能力。第二個層面是服務教學科研發(fā)展，尤其是高校和科研院所的圖書館，能否服務好學校的教學和科研需求是對圖書館非常重要的考核指標，也是圖書館發(fā)展的基本職能，圖書情報領域的專家也不斷探索科研發(fā)展對圖書情報的需求。第三個層面是服務政府，隨著網(wǎng)絡輿情、社交媒體和意見領袖等相關問題的研究成為國內(nèi)學術界的新熱點，圖書情報領域?qū)＜覍W者對政府情報信息的關注度逐漸提升。[10]

4 結(jié) 語

本文對圖情領域二十五年研究熱點和趨勢進行了可視化研究。1998—2022 年國內(nèi)圖書情報領域的研究不斷拓展和深化，國內(nèi)圖情學科順應科技的發(fā)展，在學科自身發(fā)展的同時，也不斷提升服務能力，拓展研究方法，提升學科發(fā)展的廣度和深度。從本文的分析可見，國內(nèi)圖情學科的關注熱點越來越聚焦，馬太效應的作用越發(fā)顯著，具有優(yōu)勢的研究單位的研究能力越來越強，沒有優(yōu)勢的研究單位越來越難以跟上發(fā)展的步伐?？蒲泻献鞑伙@著，并以同地域的單位合作為主。

二十五年間，國內(nèi)圖情領域在資源建設基礎上，主要朝著技術本體、分析工具和服務職能三個發(fā)展脈絡進行發(fā)展演化，但各發(fā)展演化路徑不是各自獨立，而是相輔相成，促進圖情學科的不斷發(fā)展。