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3.3生成共引矩陣

直接將Thomson Data Analyzer的共現(xiàn)矩陣（CooccurenceMatrix）功能用于 “CitedAuthors”字段，得到30位作者的共引次數(shù)矩陣（表3）。

3.4轉(zhuǎn)換為相關(guān)矩陣

本例采用共引分析中使用最多的Pearson系數(shù)將原始共引次數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換為相關(guān)矩陣。將共引次數(shù)矩陣導(dǎo)入SPSS，選擇Analyze-Correlate-Bivariate即可轉(zhuǎn)換為相關(guān)矩陣（表4）。

3.5數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析

將相關(guān)矩陣作為源數(shù)據(jù)，選擇Analyze-Classify-Hierarchical ClusterAnalysis進(jìn)行聚類，其中類間距離選擇Ward’s方法，變量間距離選用歐氏距 離平方（Squared Euclideandistance）；選擇Analyze-Scal-MultidimensionalScaling(Alscal)進(jìn)行MDS分析。得到的分析結(jié)果如下，并根據(jù)聚類分析結(jié)果將 MDS中的散點圈成點群。

4.結(jié)果分析

   根據(jù)聚類分析和MDS分析，并結(jié)合30位作者的研究方向，可以將情報學(xué)分為兩大部分：計量學(xué)研究（包括文獻(xiàn)計量、科學(xué)計量、信息計量和網(wǎng)絡(luò)計量）和信息檢索，分別處于MDS的左右側(cè)。計量學(xué)研究又分為上下兩部分，上方以文獻(xiàn)計量、網(wǎng)絡(luò)計量研究為主，其中包括引文分析理論與方法在科學(xué)交流與傳播方面的應(yīng)用，下方則以科學(xué)計量指標(biāo)在科學(xué)政策與管理上的應(yīng)用為主。信息檢索領(lǐng)域也分為兩部分：右上Salton、Baezayates、Robertson以實驗型檢索研究為主，右下方兩小塊則以實踐型檢索和用戶理論研究為主。

    通過以上聚類、MDS的分析結(jié)果，并輔以學(xué)科背景知識進(jìn)行綜合分析知，當(dāng)前情報學(xué)研究的學(xué)科結(jié)構(gòu)和知識基礎(chǔ)仍然以文獻(xiàn)、計量學(xué)研究和信息檢索為主，但在局部地區(qū)研究熱點逐步轉(zhuǎn)移，研究人員的研究方向也在變化，如計量學(xué)研究領(lǐng)域出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)研究熱點。本實證研究也進(jìn)一步驗證了共引分析在分析學(xué)科結(jié)構(gòu)、學(xué)科發(fā)展動態(tài)方面的有效性。

三、對案例中所運用的共引分析法進(jìn)行評價

1.共引分析法存在的不足

    共引分析作為一種分析方法，除了存在引文分析所固有的缺陷外，自身還存在一些問題，主要有以下幾方面：1）數(shù)據(jù)搜集過程煩瑣且費時，搜集好的數(shù)據(jù)還需要轉(zhuǎn)化成統(tǒng)計工具或可視化工具所需要的形式，還沒有專門的軟件工具能夠?qū)⒋诉^程程序化。2）相似性的計算問題。相似性計算方法眾多，每種方法都適于何種情況，哪種方法測度更準(zhǔn)確，這些還都有待商榷。3）共引分析的數(shù)據(jù)源一般都來自ISI，但I(xiàn)SI中只對參考文獻(xiàn)中的第一作者進(jìn)行標(biāo)注，為了方便起見，傳統(tǒng)的ACA都是針對第一作者進(jìn)行的共引分析研究，但隨著合著文獻(xiàn)的日益增多，這種第一作者的共引分析無疑會使分析結(jié)果在一定程度上失真。4）用共引分析進(jìn)行科學(xué)前沿和熱點分析，由于分析時對高被引的論文進(jìn)行聚類，而一些新出現(xiàn)的研究領(lǐng)域，因為太新可能在分析時還未被高被引，因此，分析結(jié)果可能會漏掉一些研究前沿領(lǐng)域。

2.共引分析法的發(fā)展趨勢

（1）綜合多種分析方法。例如研究前沿和熱點分析時，將共引分析結(jié)果和文獻(xiàn)耦合、共詞聚類、詞頻統(tǒng)計等方法的分析結(jié)果加以比較分析；揭示科學(xué)結(jié)構(gòu)時，將共引分析與共詞分析相結(jié)合，分析結(jié)果會更準(zhǔn)確可靠。

（2）不斷融入新的技術(shù)。由最初借用多維尺度技術(shù)進(jìn)行降維，到現(xiàn)在PFNETS替代Pearson相關(guān)系數(shù)，引入SOM、LSI技術(shù)等。隨著各種技術(shù)的發(fā)展，共引分析中不斷融入其他學(xué)科新的技術(shù)，真可謂吸眾家之長為我所用。

（3）用于網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)研究。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，站點的鏈接關(guān)系類似于文獻(xiàn)的引用關(guān)系，因此將共引分析方法移植到網(wǎng)絡(luò)站點共引研究，成為網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)研究中的一種分析方法。

（4）不斷探究共引分析中的一些細(xì)節(jié)問題。這其中包括相似性計算方法的優(yōu)化，如何對合著文獻(xiàn)進(jìn)行所有作者的共引分析等。

四、心得體會

 共引分析通過統(tǒng)計研究對象之間形成的相對位置信息和相互關(guān)系的親疏程度，并對這些信息用學(xué)科專業(yè)知識加以解釋和分析判斷，從而揭示研究對象的規(guī)律，預(yù)測其發(fā)展趨勢，為信息分析、管理、預(yù)測提供科學(xué)的依據(jù),運用此方法對情報學(xué)中的一些現(xiàn)象、問題進(jìn)行研究將大有裨益。