【英文標(biāo)題】Review and Evaluation of Knowledge Mapping Research in China: 2004-2010
【作者簡(jiǎn)介】湯建民，男，1967年生，浙江樹(shù)人大學(xué)科學(xué)計(jì)量學(xué)研究中心主任、教授，杭州310015；余豐民，1976年生，浙江樹(shù)人大學(xué)圖書(shū)館副研究館員，杭州310015
【內(nèi)容提要】 文章綜合運(yùn)用詞頻統(tǒng)計(jì)、共詞分析及可視化技術(shù)等文獻(xiàn)計(jì)量方法，分析了國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜研究的整體現(xiàn)狀，包括論文的總量分布、發(fā)表期刊分布、作者分布、機(jī)構(gòu)分布、基金資助分布及論文研究熱點(diǎn)等，并綜合歸納了論文研究的主要內(nèi)容。在此基礎(chǔ)上，對(duì)該研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題進(jìn)行了綜述和評(píng)估，并提出了相應(yīng)的對(duì)策。
This paper combines word frequency analysis, co-word analysis and visualization to demonstrate the general situation of knowledge mapping study in China. The authors discuss the distribution of papers, published journals, authors, organizations and funds as well as the focus of the existing papers and sum up main contents of the study. On this basis, the paper reviews and evaluates the status of the research and its existing problems, puts forward relevant counter-measures.
【關(guān) 鍵 詞】知識(shí)圖譜/文獻(xiàn)計(jì)量/可視化/詞頻統(tǒng)計(jì)/共詞分析mapping of knowledge/bibliometric/visualization/word frequency statistics/co-words analysis
1、研究目的和意義
知識(shí)圖譜（Mapping of Knowledge）是顯示科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形[1]，是當(dāng)今科學(xué)計(jì)量學(xué)、信息計(jì)量學(xué)、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)以及情報(bào)計(jì)量學(xué)等學(xué)科共同關(guān)注的前沿學(xué)術(shù)領(lǐng)域之一。由于知識(shí)圖譜方法能較直觀(guān)地解讀人類(lèi)知識(shí)，有利于隱性知識(shí)的挖掘，目前已被廣泛應(yīng)用于人文社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)領(lǐng)域。
有關(guān)知識(shí)圖譜的由來(lái)，陳悅博士和劉則淵教授認(rèn)為，科學(xué)知識(shí)圖譜的產(chǎn)生同繪圖學(xué)和地圖學(xué)有一定關(guān)系[1]。據(jù)有關(guān)文獻(xiàn)介紹，早在20世紀(jì)70年代，美國(guó)國(guó)家基金會(huì)就出版了關(guān)于科學(xué)基金的地理分布報(bào)告，這被認(rèn)為是國(guó)外最早研究知識(shí)地圖的文獻(xiàn)之一[1]。此后，知識(shí)地圖在大量基于數(shù)據(jù)庫(kù)的繪制工具推動(dòng)下，突破了僅描述知識(shí)地理分布的局限，逐漸發(fā)展成為內(nèi)涵更加豐富的知識(shí)圖譜。2003年，美國(guó)科學(xué)院組織的“知識(shí)圖譜測(cè)繪”（Mapping Knowledge Domains）大會(huì)的召開(kāi)則標(biāo)志著專(zhuān)家們對(duì)知識(shí)圖譜繪制開(kāi)始了大規(guī)模的深入研究。在該會(huì)議上，來(lái)自不同領(lǐng)域的專(zhuān)家發(fā)表了20多篇學(xué)術(shù)論文，介紹了有關(guān)知識(shí)圖譜的最新研究成果[1]。自此以后，知識(shí)圖譜領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究逐漸興起。
在國(guó)內(nèi)（大陸地區(qū)），大連理工大學(xué)是較早地（約2004年）從科學(xué)計(jì)量學(xué)的視角引進(jìn)“科學(xué)知識(shí)圖譜”方法的研究機(jī)構(gòu)，他們?cè)诖祟I(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)展了大量研究并取得了較為豐富的成果，為推動(dòng)國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的研究做出了很大的貢獻(xiàn)[2]。在他們的影響下，國(guó)內(nèi)參與該領(lǐng)域研究的人員和研究機(jī)構(gòu)、發(fā)表的論文和應(yīng)用的領(lǐng)域越來(lái)越多，呈現(xiàn)出日益繁榮的局面。但是，由于國(guó)內(nèi)開(kāi)展這方面研究的時(shí)間不長(zhǎng)，誤用、錯(cuò)用、盲目使用等情況也時(shí)有出現(xiàn)，并已經(jīng)引起有關(guān)學(xué)者的一些疑問(wèn)和憂(yōu)慮[3]。我們認(rèn)為，基于近年知識(shí)圖譜領(lǐng)域的已有研究，分析其現(xiàn)狀、明確其問(wèn)題、考察其趨勢(shì)、提出其對(duì)策，即對(duì)該領(lǐng)域的已有研究進(jìn)行一次“科學(xué)學(xué)”視角的回顧性、反思性考察研究已經(jīng)提上日程。
通過(guò)查閱文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)，除了任紅娟、張志強(qiáng)已經(jīng)對(duì)國(guó)外知識(shí)圖譜的研究狀況進(jìn)行了文獻(xiàn)計(jì)量分析[4]，以及廖勝姣[5]、秦長(zhǎng)江[6]、梁秀娟[7]等對(duì)國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜方法的研究作了一些定性為主的綜述外，到目前為止，還沒(méi)有文獻(xiàn)對(duì)國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜領(lǐng)域的所有研究論文進(jìn)行過(guò)系統(tǒng)的、定量為主的綜述，特別是沒(méi)有對(duì)2009年，2010年的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行過(guò)綜述和評(píng)估，而這兩年又恰是國(guó)內(nèi)發(fā)表知識(shí)圖譜論文數(shù)量激增、最能反映國(guó)內(nèi)目前研究水平的一個(gè)時(shí)間段。鑒于此，本文擬為彌補(bǔ)此缺憾而作。本文研究的主要內(nèi)容是：國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜領(lǐng)域的研究總體上達(dá)到什么樣的程度，主要的研究機(jī)構(gòu)有哪些，主要的研究學(xué)者有哪些，近年的研究熱點(diǎn)是什么，存在的問(wèn)題主要有哪些，今后的發(fā)展趨勢(shì)怎樣等，以期對(duì)該領(lǐng)域相關(guān)研究工作的進(jìn)一步開(kāi)展能有所幫助。
2、研究方法與數(shù)據(jù)收集
學(xué)術(shù)期刊作為科研成果的重要發(fā)布渠道，是科研工作者的首選，因此本文選擇國(guó)內(nèi)收錄期刊較全的數(shù)據(jù)庫(kù)——CNKI中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)作為數(shù)據(jù)源。
為盡量收齊樣本，本文確立了“先粗后精、先大后小”的取樣策略。具體方法是：先選擇“知識(shí)圖譜”、“知識(shí)地圖”、“可視化”和“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析”等作為檢索詞，以“篇名或關(guān)鍵詞”為途徑分別進(jìn)行檢索，檢索時(shí)間為2004-2010年，共檢索出6641條記錄（檢索時(shí)間：2011年2月20日），輸出的題錄字段有“篇名、作者、作者單位、關(guān)鍵詞、基金項(xiàng)目、摘要、刊名、發(fā)表年、第一作者”共9項(xiàng)。由于絕大多數(shù)論文并非屬于文獻(xiàn)（科學(xué)）計(jì)量學(xué)知識(shí)圖譜研究領(lǐng)域，為此又對(duì)這些論文進(jìn)行嚴(yán)格的人工篩選，最后確認(rèn)264篇論文作為本文文獻(xiàn)計(jì)量研究的數(shù)據(jù)樣本。
本文研究的主要方法是：先用詞頻統(tǒng)計(jì)以及基于共詞分析的可視化知識(shí)圖譜等文獻(xiàn)計(jì)量方法研究論文的產(chǎn)出結(jié)構(gòu)和研究熱點(diǎn)，然后通過(guò)逐篇閱讀重要論文，運(yùn)用內(nèi)容分析法來(lái)分析論文的主題、內(nèi)容、方法和研究進(jìn)展等，最后歸納分析得出結(jié)論。
3、論文產(chǎn)出結(jié)構(gòu)分析
3.1論文總量分布
對(duì)264篇論文的年度分布統(tǒng)計(jì)表明，最早的相關(guān)論文是2004年由中山大學(xué)信息管理系胡利勇和陳定權(quán)發(fā)表在《情報(bào)雜志》第11期的《引文分析可視化研究》。該文認(rèn)為，引文網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)聚類(lèi)的分析方法，用直觀(guān)的網(wǎng)絡(luò)圖形式顯示出來(lái)。很明顯，文中的“網(wǎng)絡(luò)圖”便是后來(lái)稱(chēng)為科學(xué)知識(shí)圖譜的一種。2005年，該領(lǐng)域論文共有6篇，其中大連理工大學(xué)的陳悅和劉則淵合著的《悄然興起的科學(xué)知識(shí)圖譜》一文在國(guó)內(nèi)首次使用了“科學(xué)知識(shí)圖譜”一詞。2006年以后，論文數(shù)量有較快的增長(zhǎng)，到2010年已達(dá)到年發(fā)文百篇以上的規(guī)模（因CNKI數(shù)據(jù)錄入有滯后現(xiàn)象，實(shí)際數(shù)量應(yīng)該超過(guò)100篇）。
3.2發(fā)表期刊分布
經(jīng)統(tǒng)計(jì)，264篇論文分別發(fā)表在90種期刊上，其中發(fā)表1篇論文的有52種，發(fā)表2篇的有18種，發(fā)表3篇的有5種，發(fā)表4篇及以上的共有15種。表1列出了發(fā)表論文數(shù)在3篇及以上的期刊。由表1可以看出，這些期刊絕大多數(shù)屬于圖書(shū)情報(bào)及科技管理領(lǐng)域期刊，并以核心期刊居多，而且也不乏像《中國(guó)圖書(shū)館學(xué)報(bào)》、《情報(bào)學(xué)報(bào)》、《科學(xué)學(xué)研究》、《科研管理》等國(guó)家一級(jí)學(xué)術(shù)期刊。
對(duì)90種期刊的所屬領(lǐng)域大致歸類(lèi)，我們還發(fā)現(xiàn)，知識(shí)圖譜研究論文主要發(fā)表在圖書(shū)情報(bào)類(lèi)和科技管理類(lèi)期刊中，其次是一些高校的學(xué)報(bào)，見(jiàn)表2。值得注意的是：教育學(xué)領(lǐng)域期刊也占到了全部期刊類(lèi)別的12%強(qiáng)，發(fā)表的論文數(shù)量則超過(guò)了5%，這說(shuō)明，教育學(xué)科已成為知識(shí)圖譜方法的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。
3.3作者分布
經(jīng)統(tǒng)計(jì)，264篇論文中共有合著論文195篇，合著率高達(dá)73.8%；共有作者595人次，篇均作者數(shù)達(dá)到2.2人（見(jiàn)表3）。
如果在統(tǒng)計(jì)中不分作者排名情況，把所有作者都統(tǒng)計(jì)在內(nèi)，那么264篇論文共有作者327位，其中發(fā)表論文在6篇及以上的作者有16位，除浙江樹(shù)人大學(xué)的湯建民、武漢大學(xué)的馬費(fèi)成和河北大學(xué)的陳蘭杰外，其余13位均來(lái)自大連理工大學(xué)。
如果單純按第一作者統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)共有159位不同作者，其中發(fā)表1篇論文的作者有125位，發(fā)表2篇的作者有9位，發(fā)表3篇的作者有7位，發(fā)表4篇的作者有8位，發(fā)表5篇及以上的作者有10位。表4列出了發(fā)表論文在5篇及以上的10位高產(chǎn)作者及其所在機(jī)構(gòu)。由表可見(jiàn)，大連理工大學(xué)在前10名中占了7席，可見(jiàn)其研究力量的強(qiáng)大。
3.4機(jī)構(gòu)分布
經(jīng)統(tǒng)計(jì)，第一作者所在機(jī)構(gòu)共有82家，其中高校系統(tǒng)75家，科學(xué)院、情報(bào)所系統(tǒng)6家，還有一家是高等教育學(xué)會(huì)?？梢?jiàn)，知識(shí)圖譜的研究力量主要集中在高校。表5列出了11個(gè)發(fā)表論文在4篇及以上的機(jī)構(gòu)。
由表5可知，大連理工大學(xué)的研究成果數(shù)量遙遙領(lǐng)先，約占全部論文的1/3，不愧為國(guó)內(nèi)“知識(shí)圖譜”研究的先行者。
另外，如果進(jìn)一步結(jié)合表5的“第一作者人數(shù)”進(jìn)行考察，則可以發(fā)現(xiàn)：各研究機(jī)構(gòu)的論文發(fā)表篇數(shù)與第一作者人數(shù)大多是相對(duì)均衡的，但浙江樹(shù)人大學(xué)的7篇論文全是由其科學(xué)計(jì)量學(xué)研究中心主任湯建民教授一人所發(fā)，顯示出該機(jī)構(gòu)的第一作者人數(shù)明顯偏少，說(shuō)明其成員的研究力量還沒(méi)有很好地發(fā)揮出來(lái)，今后應(yīng)加大人才培養(yǎng)力度。
3.5基金資助分布
264篇論文中共有139篇論文受到239個(gè)基金項(xiàng)目資助（有些論文擁有不止一項(xiàng)基金），占論文總量的52.9%，總篇均資助達(dá)0.9項(xiàng)，這是一個(gè)非常高的基金資助率。其中，國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金和自然科學(xué)基金達(dá)到106項(xiàng)，占全部基金項(xiàng)目的45%；教育部、省級(jí)和校級(jí)課題也不在少數(shù)；部分論文還參與了國(guó)際合作，見(jiàn)圖1?？梢?jiàn)，知識(shí)圖譜領(lǐng)域已經(jīng)成為一個(gè)從國(guó)家到地方、從政府到高校都比較重視和關(guān)注的研究領(lǐng)域。
4、研究論文的內(nèi)容分析
4.1論文研究熱點(diǎn)分析
4.1.1關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)
按關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)264篇論文中共有關(guān)鍵詞1094個(gè)，篇均關(guān)鍵詞約4個(gè)。為了準(zhǔn)確反映論文研究的主題，我們把一些意義相同或相近的關(guān)鍵詞進(jìn)行一定的歸整，如把“CiteSpaceⅡ”統(tǒng)一修改為“CiteSpace”，把“科學(xué)知識(shí)圖譜”和“可視化圖譜”統(tǒng)一為“知識(shí)圖譜”，等等。最后我們得到了頻次在7次及以上的前20個(gè)關(guān)鍵詞，見(jiàn)表6。綜觀(guān)這20個(gè)高頻關(guān)鍵詞，大致可以發(fā)現(xiàn)：論文的研究熱點(diǎn)主要在于通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、共詞分析、同被引分析、聚類(lèi)分析等科學(xué)計(jì)量學(xué)和文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，利用CiteSpace等可視化軟件，研究各學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和研究前沿，選擇的數(shù)據(jù)源主要有CSSCI等。
4.1.2作者—關(guān)鍵詞共現(xiàn)的可視化分析
更進(jìn)一步，我們可以通過(guò)基于共詞的可視化分析來(lái)繪制出研究知識(shí)圖譜的知識(shí)圖譜。在這里，為了顯示出作者和關(guān)鍵詞的關(guān)系，我們?cè)谥R(shí)圖譜中加入了第一作者的元素參與共現(xiàn)，同時(shí)，為了使作者與關(guān)鍵詞在知識(shí)圖譜上有所區(qū)別，又在作者前面加了“#”符號(hào)。筆者認(rèn)為，“知識(shí)圖譜”作為一個(gè)最高頻的關(guān)鍵詞，與其他關(guān)鍵詞（或作者）共現(xiàn)的次數(shù)太多，不利于圖譜的識(shí)別和解讀，因此去掉了該詞參與共現(xiàn)。圖譜繪制的方法是：先計(jì)算出所有關(guān)鍵詞及作者的詞頻，選擇其中詞頻≥3的關(guān)鍵詞（或作者）84個(gè)（25位作者和59個(gè)關(guān)鍵詞，去掉了“知識(shí)圖譜”）進(jìn)行共現(xiàn)運(yùn)算，設(shè)定的共現(xiàn)次數(shù)≥3；然后用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek繪制出有關(guān)知識(shí)圖譜研究的作者一關(guān)鍵詞共現(xiàn)的知識(shí)圖譜，見(jiàn)圖2。
在圖2中，頂點(diǎn)大小表示關(guān)鍵詞（或作者）詞頻的高低，連線(xiàn)粗細(xì)表示共現(xiàn)次數(shù)的多少?？梢园l(fā)現(xiàn)，有近一半的作者及大部分的關(guān)鍵詞之間是沒(méi)有連線(xiàn)的，即它們沒(méi)有同時(shí)與其他的作者或關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在3篇及以上的論文中。這從另一方面表明，有關(guān)知識(shí)圖譜研究的熱點(diǎn)還是比較集中的，主要分布在“（信息）可視化”、“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析”、“科學(xué)計(jì)量學(xué)”、“CiteSpace”、“共詞分析”及“知識(shí)地圖”等主題上。
由圖2可以比較直觀(guān)地得知，與“科學(xué)計(jì)量學(xué)”相關(guān)（共現(xiàn)3次及以上）的作者有6位（侯海燕、王淇、陳立新、許振亮、湯建民、梁永霞），是數(shù)量最多的，其次是與“可視化”有關(guān)的作者有5位，兩者擁有共同的研究者是陳立新和許振亮；與各關(guān)鍵詞相連最多的作者是“陳蘭杰”與“湯建民”，他們都擁有4個(gè)關(guān)鍵詞，其次是“馬費(fèi)成”、“房宏君”等，他們有3個(gè)關(guān)鍵詞相連。在圖2中還可以解讀出如下信息：王淇研究的重點(diǎn)是對(duì)體育科學(xué)的科學(xué)計(jì)量學(xué)分析；湯建民主要是在科學(xué)（文獻(xiàn)）計(jì)量學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件及方法進(jìn)行共詞分析和研究；陳蘭杰主要通過(guò)信息可視化軟件CiteSpace研究某些學(xué)科的研究熱點(diǎn)及前沿；馬費(fèi)成主要研究在知識(shí)管理領(lǐng)域如何用知識(shí)地圖（或概念地圖）進(jìn)行知識(shí)評(píng)價(jià)；姜春林研究的數(shù)據(jù)（或?qū)ο螅┲饕獊?lái)源于CSSCI；康宇航則主要對(duì)跟蹤技術(shù)的可視化進(jìn)行了研究。
4.2論文研究的主要內(nèi)容
通過(guò)關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)及共現(xiàn)分析，我們大致可以直觀(guān)地了解知識(shí)圖譜領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，但更詳細(xì)準(zhǔn)確的分析顯然需要通過(guò)閱讀論文的摘要和正文來(lái)獲取。經(jīng)過(guò)閱讀，大致歸納出了知識(shí)圖譜研究的主要內(nèi)容。
4.2.1知識(shí)圖譜的相關(guān)概念與理論研究
這方面論文的主要目的是為了普及知識(shí)圖譜知識(shí)，推廣其應(yīng)用研究。主要論文有《悄然興起的科學(xué)知識(shí)圖譜》[1]、《科學(xué)知識(shí)圖譜應(yīng)用研究概述》[5]、《知識(shí)圖譜——信息管理與知識(shí)管理的新領(lǐng)域》[6]、《科學(xué)知識(shí)圖譜研究綜述》[7]、《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的情報(bào)學(xué)應(yīng)用研究》[8]、《科學(xué)知識(shí)圖譜的發(fā)展歷程》[9]、《論學(xué)科知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)》[10]、《科學(xué)知識(shí)圖譜——科學(xué)計(jì)量學(xué)的新領(lǐng)域》[11]等。
4.2.2知識(shí)圖譜的可視化方法、技術(shù)及軟件研究
有關(guān)可視化方法的研究論文主要有《基于SOM聚類(lèi)的文本挖掘知識(shí)展現(xiàn)可視化研究》[12]、《基于專(zhuān)利引文的技術(shù)跟蹤可視化研究——共引、互引、他引、自引》[13]、《可視化同被引分析技術(shù)綜述》[14]、《信息可視化的發(fā)展趨勢(shì)研究》[15]、《多元統(tǒng)計(jì)與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法在知識(shí)圖譜應(yīng)用的實(shí)證研究》[16]、《用信息可視化方法分析科研領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r》[17]、《兩種方法構(gòu)建的作者共引知識(shí)圖譜的比較研究》[18]、《科技文本的可視化分析研究》[19]、《可視化數(shù)據(jù)探索及其應(yīng)用》[20]等。
軟件在知識(shí)圖譜的可視化過(guò)程中無(wú)疑起著至關(guān)重要的作用，這方面的文章主要有《CiteSpaceⅡ：科學(xué)文獻(xiàn)中新趨勢(shì)與新動(dòng)態(tài)的識(shí)別與可視化》[21]、《引文編年可視化軟件HistCite介紹與評(píng)價(jià)》[22]、《Pajek在情報(bào)學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)可視化研究中的應(yīng)用》[23]、《社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與可視化工具NetDraw的應(yīng)用案例分析》[24]、《CSSCI數(shù)據(jù)導(dǎo)入Bibexcel實(shí)現(xiàn)共現(xiàn)矩陣的方法及實(shí)證研究》[25]等。
4.2.3知識(shí)圖譜在學(xué)科前沿和研究熱點(diǎn)分析中的應(yīng)用
知識(shí)圖譜方法在研究某學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)等方面已有了較多的研究成果，這部分論文占了絕大多數(shù)。如《近10年我國(guó)情報(bào)學(xué)研究領(lǐng)域主要作者和論文的可視化分析——基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的探討》[26]、《基于Web of Science的國(guó)際ERP研究熱點(diǎn)與研究前沿的信息可視化分析》[27]、《破產(chǎn)法研究國(guó)際前沿的可視化分析》[28]、《近5年我國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)研究熱點(diǎn)可視化分析》[29]、《力學(xué)各分支學(xué)科研究前沿和發(fā)展趨勢(shì)的可視化分析》[30]、《國(guó)際納米科技前沿領(lǐng)域研究熱點(diǎn)圖譜分析》[31]、《我國(guó)工商管理研究的知識(shí)來(lái)源與結(jié)構(gòu)——基于文獻(xiàn)計(jì)量法的分析》[32]等。
4.2.4知識(shí)圖譜在期刊評(píng)價(jià)與研究中的應(yīng)用
知識(shí)圖譜在對(duì)期刊的研究熱點(diǎn)、研究趨勢(shì)及學(xué)術(shù)影響力等方面的研究也有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，這方面的論文主要有《期刊文獻(xiàn)計(jì)量與知識(shí)圖譜對(duì)《情報(bào)科學(xué)》的解讀》[33]、《基于知識(shí)圖譜的美國(guó)《科學(xué)哲學(xué)》研究前沿和熱點(diǎn)探討》[34]、《《高等教育研究》研究熱點(diǎn)及其知識(shí)基礎(chǔ)圖譜分析》[35]、《科學(xué)技術(shù)學(xué)期刊群的可視化分析》[36]、《期刊共引分析及可視化實(shí)證研究——以圖書(shū)情報(bào)學(xué)研究為例》[37]、《學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的文獻(xiàn)計(jì)量及可視化分析》[38]等。
4.2.5知識(shí)圖譜在作者合著網(wǎng)絡(luò)研究中的應(yīng)用
通過(guò)合作網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜繪制，可以直觀(guān)地識(shí)別出較大規(guī)模的合作團(tuán)隊(duì)和團(tuán)隊(duì)組成結(jié)構(gòu)，可以認(rèn)知區(qū)域間和機(jī)構(gòu)間的科研合作水平，從而對(duì)科研管理提供依據(jù)。該方面的論文主要有《中國(guó)科學(xué)計(jì)量學(xué)國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)研究》[39]、《國(guó)內(nèi)教育學(xué)科論文合著情況研究——1998-2007CSSCI文獻(xiàn)計(jì)量和作者合作圖譜分析》[40]、《學(xué)術(shù)研究團(tuán)隊(duì)的可視化識(shí)別及評(píng)估方法研究：以科學(xué)學(xué)研究領(lǐng)域?yàn)槔穂41]、《EAMOLA成員科研合作行為的網(wǎng)絡(luò)可視化研究》[42]、《基于CSCD和SCI的跨省區(qū)科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)可視化分析》[43]、《社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在圖情領(lǐng)域合著關(guān)系的實(shí)證研究》[44]、《基于文獻(xiàn)計(jì)量的卓越科研機(jī)構(gòu)描繪方法研究——以國(guó)內(nèi)教育學(xué)科為例》[45]等。
5、結(jié)語(yǔ)
通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜研究論文的文獻(xiàn)計(jì)量和內(nèi)容分析，可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論。
?。?）從論文數(shù)量看，呈逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)；從發(fā)表這些論文的期刊看，大部分都發(fā)表在國(guó)家一、二級(jí)核心學(xué)術(shù)刊物中；從作者數(shù)量看，論文的合著率和篇均作者數(shù)均非常高；從基金資助情況看，研究論文受到了各級(jí)基金的廣泛支持，特別是國(guó)家自然科學(xué)和國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目占了近一半。
?。?）大連理工大學(xué)在該領(lǐng)域中處于領(lǐng)先地位，武漢大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院、浙江樹(shù)人大學(xué)、南京大學(xué)、天津師范大學(xué)、河北大學(xué)等在知識(shí)圖譜領(lǐng)域也都有較強(qiáng)的研究實(shí)力?？偟膩?lái)說(shuō)，研究力量主要集中在高校。
?。?）論文研究的主要方法是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、共詞分析、同被引分析、聚類(lèi)分析等，使用最多的可視化軟件是CiteSpace和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek和Netdraw，主要用途是將知識(shí)圖譜應(yīng)用于各學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)及作者合作網(wǎng)的分析。
?。?）從論文研究的主要內(nèi)容看，知識(shí)圖譜領(lǐng)域已形成了一個(gè)從“概念、理論”，到“方法、技術(shù)”、“軟件支撐”，再到“研究應(yīng)用”都有所涉及的研究領(lǐng)域，為后續(xù)更廣泛和更深入研究打下了一定的基礎(chǔ)。
但是，通過(guò)閱讀這些論文，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)，目前有關(guān)知識(shí)圖譜的研究至少還存在以下一些問(wèn)題，需要引起重視。
（1）由于目前國(guó)內(nèi)對(duì)知識(shí)圖譜的研究在整體上仍處于起步階段，因此，從內(nèi)容上看，雖然在理論、方法和應(yīng)用等方面都已有一定數(shù)量的論文，但總體仍表現(xiàn)為“零碎的研究較多、孤證的研究較多，應(yīng)用性的研究較多?；蛘哒f(shuō)，還只有一些散點(diǎn)而沒(méi)有形成系統(tǒng)的網(wǎng)”的特點(diǎn)[2]。因此，我們不僅要繼續(xù)加強(qiáng)知識(shí)圖譜的應(yīng)用研究，同時(shí)還應(yīng)進(jìn)一步重視對(duì)原理與方法本身的研究，以期為知識(shí)圖譜方法的相關(guān)應(yīng)用提供更為堅(jiān)實(shí)的理論支撐。
?。?）大部分論文的數(shù)據(jù)樣本，在選擇上具有很大的隨意性，有些論文甚至沒(méi)有說(shuō)明獲取樣本的具體步驟，而且閾值的選擇也沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)可循，這無(wú)疑會(huì)影響研究結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性和可靠性，必須引起重視。
?。?）對(duì)知識(shí)圖譜方法的理論假設(shè)、關(guān)鍵技術(shù)、自身局限、應(yīng)用現(xiàn)狀和存在問(wèn)題等方面的回顧性、反思性研究還非常缺乏，今后應(yīng)該加強(qiáng)這方面的研究。
?。?）由于知識(shí)圖譜方法對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)性很強(qiáng)，要求也很高，因此應(yīng)進(jìn)一步重視開(kāi)發(fā)適合于各種來(lái)源數(shù)據(jù)庫(kù)所下載的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的軟件，以減少研究人員在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理等方面的時(shí)間和精力。
?。?）從各篇論文的知識(shí)圖譜看，目前對(duì)知識(shí)圖譜的標(biāo)注也很不規(guī)范，建議對(duì)每幅知識(shí)圖譜最好在數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)規(guī)模、可視化軟件、閾值大小等方面進(jìn)行標(biāo)注，以便于其他人在異時(shí)異地的情況下仍能正確地識(shí)別和解讀[2]。
【
參考文獻(xiàn)】
[1]陳悅，劉則淵悄然興起的科學(xué)知識(shí)圖譜[J].科學(xué)學(xué)研究，2005，23(2)：149-154
[2]湯建民.基于中文數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)圖譜繪制方法及應(yīng)用：以創(chuàng)新研究論文的分析為例[M].杭州：浙江大學(xué)出版社，2010.
[3]李佳.共詞聚類(lèi)分析中的主要問(wèn)題和對(duì)策[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2010，29(4)：614-617.
[4]任紅娟，張志強(qiáng)基于文獻(xiàn)計(jì)量的科學(xué)知識(shí)圖譜發(fā)展研究[J]情報(bào)雜志，2009，28(12)：86-90
[5]廖勝姣，肖仙桃.科學(xué)知識(shí)圖譜應(yīng)用研究概述[J]情報(bào)理論與實(shí)踐，2009，32(1)：122-125.
[6]秦長(zhǎng)江，侯漢清.知識(shí)圖譜——信息管理與知識(shí)管理的新領(lǐng)域[J].大學(xué)圖書(shū)館學(xué)報(bào)，2009(1)：30-37，96
[7]梁秀娟.科學(xué)知識(shí)圖譜研究綜述[J].圖書(shū)館雜志，2009，28(6)：58-62.
[8]李曉輝，徐躍權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的情報(bào)學(xué)應(yīng)用研究[J].情報(bào)資料工作，2007(3)：9-13.
[9]陳悅，劉則淵，陳勁，等科學(xué)知識(shí)圖譜的發(fā)展歷程[J].科學(xué)學(xué)研究，2008，26(3)：449-460
[10]顧東蕾.論學(xué)科知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)[J1.圖書(shū)情報(bào)工作，2008，52(9)：32-35，73.
[11]楊國(guó)立，李品，劉竟.科學(xué)知識(shí)圖譜——科學(xué)計(jì)量學(xué)的新領(lǐng)域[J].科普研究，2010，5(4)：28-34.
[12]薛浩，馬靜，朱恒民，等.基于SOM聚類(lèi)的文本挖掘知識(shí)展現(xiàn)可視化研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2009，32(7)：120-123.
[13]康宇航，蘇敬勤.基于專(zhuān)利引文的技術(shù)跟蹤可視化研究——共引、互引、他引、自引[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2009，28(2)：283-289.
[14]陳立新，劉則淵，梁立明可視化同被引分析技術(shù)綜述[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2009，52(11)：22-25，131.
[15]周寧，程紅莉，吳佳鑫.信息可視化的發(fā)展趨勢(shì)研究[J]圖書(shū)情報(bào)工作，2008，52(8)：35-38
[16]沈建通，姚樂(lè)野.多元統(tǒng)計(jì)與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法在知識(shí)圖譜應(yīng)用的實(shí)證研究[J].情報(bào)雜志，2009，28(8)：33-36，20.
[17]于江，黨延忠.用信息可視化方法分析科研領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2009(6)：10-14.
[18]秦長(zhǎng)江.兩種方法構(gòu)建的作者共引知識(shí)圖譜的比較研究[J]情報(bào)科學(xué)，2010，28(10)：1558-1564
[19]任智軍，朱東華，謝菲科技文本的可視化分析研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，9(1)：12-17
[20]余紅梅，梁戰(zhàn)平.可視化數(shù)據(jù)探索及其應(yīng)用[J].情報(bào)科學(xué)，2007，25(4)：599-603.
[21]陳超美，陳悅，侯劍華，等.CiteSpaceⅡ：科學(xué)文獻(xiàn)中新趨勢(shì)與新動(dòng)態(tài)的識(shí)別與可視化[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2009，28(3)：401-421.
[22]李運(yùn)景，侯漢清，裴新涌.引文編年可視化軟件HistCite介紹與評(píng)價(jià)[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2006，50(12)：135-138
[23]孟微，龐景安.Pajek在情報(bào)學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)可視化研究中的應(yīng)用[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2008，31(4).573-575.
[24]王運(yùn)鋒，夏德宏，顏堯妹.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與可視化工具NetDraw的應(yīng)用案例分析[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2008，18(4)：85-89
[25]姜春林，陳玉光.CSSCI數(shù)據(jù)導(dǎo)入Bibexcel實(shí)現(xiàn)共現(xiàn)矩陣的方法及實(shí)證研究[J].圖書(shū)館雜志，2010，29(4)：58-63，42.
[26]鮑楊，朱慶華.近10年我國(guó)情報(bào)學(xué)研究領(lǐng)域主要作者和論文的可視化分析——基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的探討[J]情報(bào)理論與實(shí)踐，2009，32(4)：9-13，3.
[27]陳蘭杰.基于Web of Science的國(guó)際ERP研究熱點(diǎn)與研究前沿的信息可視化分析[J].科學(xué)與管理，2009(4)：53-55.
[28]羅海山，欒春娟.破產(chǎn)法研究國(guó)際前沿的可視化分析[J].法學(xué)理論，2009(17)：114-116
[29]王君，盧章平近5年我國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)研究熱點(diǎn)可視化分析[J]會(huì)計(jì)之友(中旬刊)，2010(10)：105-108.
[30]陳立新，劉則淵，梁立明.力學(xué)各分支學(xué)科研究前沿和發(fā)展趨勢(shì)的可視化分析[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2009，28(5)：736-744
[31]謝彩霞.國(guó)際納米科技前沿領(lǐng)域研究熱點(diǎn)圖譜分析[J].科技管理研究，2009(9)：21-23，26.
[32]林丹明，梁強(qiáng)，姚明安，等我國(guó)工商管理研究的知識(shí)來(lái)源與結(jié)構(gòu)——基于文獻(xiàn)計(jì)量法的分析[J].汕頭大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版)，2009，25(1)：70-77，96.
[33]姜春林，李江波，杜維濱.期刊文獻(xiàn)計(jì)量與知識(shí)圖譜對(duì)《情報(bào)科學(xué)》的解讀[J].情報(bào)科學(xué)，2009，27(2)：166-174.
[34]趙玉鵬，劉則淵，許振亮.基于知識(shí)圖譜的美國(guó)《科學(xué)哲學(xué)》研究前沿和熱點(diǎn)探討[J]科學(xué)學(xué)研究，2008，26(6)：1168-1173.
[35]易高峰，劉盛博，趙文華.《高等教育研究》研究熱點(diǎn)及其知識(shí)基礎(chǔ)圖譜分析[J].高等教育研究，2009，30(10)：74-80.
[36]胡志剛，侯海燕.科學(xué)技術(shù)學(xué)期刊群的可視化分析[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2009，30(2)：119-123.
[37]趙勇.期刊共引分析及可視化實(shí)證研究——以圖書(shū)情報(bào)學(xué)研究為例[J].圖書(shū)與情報(bào)，2009(3)：89-94.
[38]姜春林，杜維濱，李江波，等.學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的文獻(xiàn)計(jì)量及可視化分析[J].情報(bào)雜志，2009，28(3)：78-84.
[39]侯海燕，劉則淵，赫爾頓·克雷奇默，等.中國(guó)科學(xué)計(jì)量學(xué)國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)研究[J].科研管理，2009，30(3)：172-179.
[40]湯建民國(guó)內(nèi)教育學(xué)科論文合著情況研究——1998-2007CSSCI文獻(xiàn)計(jì)量和作者合作圖譜分析[J].浙江樹(shù)人大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版)，2010，10(5)：55-60.
[41]湯建民.學(xué)術(shù)研究團(tuán)隊(duì)的可視化識(shí)別及評(píng)估方法研究：以科學(xué)學(xué)研究領(lǐng)域?yàn)槔齕J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2010，29(2)：323-330.
[42]歐陽(yáng)霞.EAMOLA成員科研合作行為的網(wǎng)絡(luò)可視化研究[J].圖書(shū)情報(bào)知識(shí)，2006(11)：33-37.
[43]尹麗春，殷福亮，姜春林，等.基于CSCD和SCI的跨省區(qū)科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)可視化分析[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2007，51(8)：62-64，89.
[44]榮先乾，覃桃社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在圖情領(lǐng)域合著關(guān)系的實(shí)證研究[J].圖書(shū)館界，2010(1)：1-5.
[45]湯建民.基于文獻(xiàn)計(jì)量的卓越科研機(jī)構(gòu)描繪方法研究——以國(guó)內(nèi)教育學(xué)科為例[J].情報(bào)雜志，2010，29(4)：5-9，35.
作者：湯建民/余豐民 來(lái)源：《情報(bào)資料工作》2012年01期
