基于CiteSpace的國內(nèi)知識圖譜研究

［摘要］ 運(yùn)用文獻(xiàn)資料調(diào)研、知識可視化、詞頻分析等方法，對我國2005-2012年2月間發(fā)表的225篇知識圖譜相關(guān)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，結(jié)果認(rèn)為國內(nèi)知識圖譜研究的發(fā)文量呈快速增長趨勢，學(xué)術(shù)共同體的規(guī)模不斷擴(kuò)大；相關(guān)研究的期刊分布、機(jī)構(gòu)分布、作者分布等均呈現(xiàn)出相對聚集與高度離散并存的非均衡性特征；知識圖譜理論研究重點(diǎn)集中在知識圖譜的概念、類型、功能、理論依據(jù)、構(gòu)建技術(shù)與方法等方面，應(yīng)用研究范圍較為廣泛。

［關(guān)鍵詞］ 知識圖譜 CiteSpace 共引分析 共現(xiàn)分析 詞頻分析

知識圖譜是在引文分析理論和信息可視化技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新興研究領(lǐng)域。它將復(fù)雜的科學(xué)知識領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計(jì)量和圖形繪制，以可視化的方式顯示科學(xué)知識的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系，揭示科學(xué)知識及其活動規(guī)律，展現(xiàn)知識結(jié)構(gòu)關(guān)系與演進(jìn)規(guī)律[1]。2005年，大連理工大學(xué)的陳悅、劉則淵教授將其引入國內(nèi)并迅速掀起了相關(guān)研究的熱潮。廖勝姣[2]、梁秀娟[1]、魏瑞斌[3]等分別從不同的角度對國內(nèi)知識圖譜的研究狀況進(jìn)行了分析，得出了一些有益的結(jié)論。CiteSpace是由大連理工大學(xué)長江學(xué)者講座教授、美國德雷克塞爾大學(xué)華人學(xué)者陳超美博士及其研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的在科學(xué)文獻(xiàn)中識別與可視化科學(xué)研究新趨勢與新動態(tài)的Java應(yīng)用程序，已成為信息分析領(lǐng)域中影響力較大的信息可視化軟件，目前已升級為3.1.R1版本。本文利用CiteSpaceⅡ軟件繪制2005年以來國內(nèi)知識圖譜研究文獻(xiàn)的科學(xué)知識圖譜，以可視化的方式揭示我國知識圖譜研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，可為國內(nèi)同領(lǐng)域?qū)W者的科研選題、規(guī)劃與管理提供學(xué)術(shù)參考。

1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文以中國期刊網(wǎng)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)總庫為數(shù)據(jù)源，檢索策略為：數(shù)據(jù)庫=中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫、中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫、中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫；檢索詞=題名或關(guān)鍵詞中包含“知識圖譜”；發(fā)表時間和出版文獻(xiàn)來源均為默認(rèn)；檢索時間=2012.2.24；共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)229篇，剔除書評等條目，共檢索到文獻(xiàn)225篇。

本研究借助于代表科學(xué)計(jì)量學(xué)最新發(fā)展、由陳超美博士開發(fā)的信息可視化軟件CiteSpaceⅡ進(jìn)行科學(xué)知識圖譜的繪制。該軟件運(yùn)行于Java平臺，是一種適合進(jìn)行多元、分時、動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的可視化知識分析工具[4]。

2 國內(nèi)知識圖譜研究的時空分布特征分析

2.1 國內(nèi)知識圖譜研究的時間分布特征分析

研究成果的歷時性變化趨勢可從一個側(cè)面反映研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，為此，我們對國內(nèi)知識圖譜研究的年度發(fā)文量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，如圖1所示：

圖1 國內(nèi)知識圖譜研究文獻(xiàn)增長趨勢

我國知識圖譜研究始于2005年，這是一個新興的研究領(lǐng)域。陳悅、劉則淵共同署名發(fā)表于《科學(xué)學(xué)研究》2005年第2期的《悄然興起的科學(xué)知識圖譜》[5]一文是目前能檢索到的國內(nèi)第一篇知識圖譜研究的相關(guān)文獻(xiàn)，堪稱國內(nèi)知識圖譜研究的開山之作。該文在介紹有關(guān)科學(xué)知識圖譜基本概念的基礎(chǔ)上，從數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)格式及存取、數(shù)據(jù)分析算法、可視化和互動設(shè)計(jì)等方面闡述了有關(guān)科學(xué)知識圖譜繪制的最新進(jìn)展，并展望了其應(yīng)用前景。隨后的2006年、2007年文獻(xiàn)量表現(xiàn)出緩慢增長的特點(diǎn)。從2008年開始，國內(nèi)知識圖譜研究快速發(fā)展，2011年發(fā)文量達(dá)到了97篇，呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展、方興未艾之勢。

一個研究領(lǐng)域的迅速發(fā)展，不僅表現(xiàn)為研究成果的不斷涌現(xiàn)，同時也表現(xiàn)為學(xué)術(shù)共同體規(guī)模的持續(xù)壯大。2005年國內(nèi)從事知識圖譜研究的科研人員僅有陳悅和劉則淵兩人，隨后逐年增長。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，至2012年2月份，共有274人發(fā)表過相關(guān)研究成果，累計(jì)343人次。短短7年多的時間，知識圖譜研究學(xué)術(shù)共同體的規(guī)模成長了137倍，表征著國內(nèi)知識圖譜研究欣欣向榮的發(fā)展態(tài)勢，如圖2所示：

圖2 國內(nèi)知識圖譜研究學(xué)術(shù)共同體規(guī)模變動趨勢

2.2 國內(nèi)知識圖譜研究的空間分布特征分析

為更清晰地揭示我國知識圖譜研究的發(fā)展?fàn)顩r，我們對研究成果的期刊分布、機(jī)構(gòu)分布、作者分布等空間特征進(jìn)行了分析。

2.2.1 國內(nèi)知識圖譜研究的機(jī)構(gòu)分布特征 我國從事知識圖譜研究的科研人員共分布在59個研究機(jī)構(gòu)（以機(jī)構(gòu)主名稱計(jì)算，如大連理工大學(xué)的各院系及研究所統(tǒng)一合并為大連理工大學(xué)，中國科學(xué)院系統(tǒng)內(nèi)各機(jī)構(gòu)統(tǒng)稱為中國科學(xué)院），其中發(fā)文量6篇以上的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)有10家（見表1），主要是大學(xué)和科研院所。大連理工大學(xué)以65篇的發(fā)文量名列榜首，武漢大學(xué)以27篇緊隨其后，明顯高于其他研究機(jī)構(gòu)，表明這兩所大學(xué)是當(dāng)前國內(nèi)知識圖譜研究的重要基地。表1中所列10家研究機(jī)構(gòu)共發(fā)文161篇，占全部相關(guān)文獻(xiàn)量的71.56%，而其他49家研究機(jī)構(gòu)的發(fā)文量僅占28.44%，呈現(xiàn)出國內(nèi)知識圖譜研究力量分布的非均衡性特征。

表1 國內(nèi)知識圖譜研究的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)

2.2.2 國內(nèi)知識圖譜研究的期刊分布特征 國內(nèi)知識圖譜研究成果主要刊載于58種期刊，發(fā)文量在6篇以上的期刊共8種，分別為《圖書情報工作》（17篇）、《情報雜志》（14篇）、《情報科學(xué)》（13篇）、《現(xiàn)代情報》（11篇）、《科學(xué)學(xué)研究》（10篇）、《情報理論與實(shí)踐》（9篇）、《科技管理研究》（7篇）和《大連理工大學(xué)學(xué)報》（6篇），說明這8種期刊對知識圖譜相關(guān)研究具有較強(qiáng)的發(fā)文偏好，是展示國內(nèi)知識圖譜研究成果的重要舞臺。8種期刊共刊載知識圖譜研究文獻(xiàn)87篇，占相關(guān)研究文獻(xiàn)總量的38.67%，其余50種期刊的載文量約占61.33%，期刊分布呈現(xiàn)為相對集中與高度離散并存的特征。

2.2.3國內(nèi)知識圖譜研究的作者分布特征 一個學(xué)科的發(fā)展離不開科研工作者的辛勤奉獻(xiàn)，特別是高產(chǎn)作者的貢獻(xiàn)不可磨滅。2005年以來，國內(nèi)從事過知識圖譜研究的科研人員共有274人，發(fā)文量在6篇以上的高產(chǎn)作者有10人（見表2），他們可以被稱為國內(nèi)知識圖譜研究各領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。

表2 國內(nèi)知識圖譜研究的高產(chǎn)作者

國內(nèi)知識圖譜研究也擁有了一些相對穩(wěn)定的科研合作群體，特別是大連理工大學(xué)已形成了以劉則淵、許振亮、侯海燕和陳悅為中心，以葛莉、趙玉鵬、侯劍華、易高峰、欒春娟、王賢文、陳立新、彭緒梅、郭曉川、劉元芳為骨干的研究團(tuán)隊(duì)，是國內(nèi)知識圖譜研究領(lǐng)域的主力軍。同為大連理工大學(xué)的姜春林、李江波、杜維濱、陳玉光合作群體有待于與劉則淵團(tuán)隊(duì)整合，以發(fā)揮集體優(yōu)勢，提高科研產(chǎn)出的效益。其他高產(chǎn)作者的科研合作群體相對較小，如分別以趙蓉英、宗乾進(jìn)等為核心的團(tuán)隊(duì)，發(fā)育尚未成熟。以秦長江、陳蘭杰、王琪、廖勝姣等高產(chǎn)作者為核心的研究群體人員流動較大，尚處于團(tuán)隊(duì)形成過程中。

圖3 國內(nèi)知識圖譜研究領(lǐng)域作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

2.3 國內(nèi)知識圖譜研究的基金資助情況分析

研究有無基金資助，一方面說明研究的層次和質(zhì)量，另一方面蘊(yùn)含著各級科研管理部門對研究領(lǐng)域的重視程度及對未來科研發(fā)展方向的預(yù)期。在檢索到的225篇國內(nèi)知識圖譜研究文獻(xiàn)中，受到國家自然科學(xué)基金資助的31篇，受到國家社會科學(xué)基金資助的21篇，受到高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助的12篇，受到中國博士后科學(xué)基金、國家軟科學(xué)研究計(jì)劃、國家留學(xué)基金、全國教育科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目、國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)、美國福特基金、跨世紀(jì)優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃、中科院知識創(chuàng)新工程基金資助的各1篇，受到省部級基金資助的10篇，共計(jì)82篇，占全部文獻(xiàn)總數(shù)的36.44%。這些數(shù)字說明，國內(nèi)知識圖譜研究成果的層次和質(zhì)量相對較高，同時表明國家各級科研管理部門對知識圖譜研究給予了高度重視，預(yù)示著這是一個極具發(fā)展前景的研究領(lǐng)域。

3 國內(nèi)知識圖譜研究的內(nèi)容分析

學(xué)術(shù)論文的關(guān)鍵詞是論文內(nèi)容的提示符，是作者學(xué)術(shù)思想及學(xué)術(shù)觀點(diǎn)的凝練，也是文獻(xiàn)計(jì)量研究的重要指標(biāo)[6]。它主要來自論文的題目、摘要和正文，關(guān)鍵詞的高頻出現(xiàn)，表征著學(xué)術(shù)共同體對該問題的高度關(guān)注。為此，我們對國內(nèi)知識圖譜研究相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行了詞頻統(tǒng)計(jì)。本數(shù)據(jù)集225篇文獻(xiàn)中共有非重復(fù)性關(guān)鍵詞343個，表3是出現(xiàn)頻次在3次以上的高頻關(guān)鍵詞，圖4為高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。

關(guān)鍵詞是一種未經(jīng)規(guī)范的自然語言，雖然其意義在學(xué)術(shù)共同體內(nèi)已形成相當(dāng)?shù)墓沧R，但由于作者的語言習(xí)慣存在差異，在關(guān)鍵詞標(biāo)注時往往并不完全相同，如知識圖譜與科學(xué)知識圖譜、合作網(wǎng)絡(luò)與合著網(wǎng)絡(luò)等，統(tǒng)計(jì)時我們把意義相同和相近的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次進(jìn)行了合并計(jì)算。此外，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、科學(xué)計(jì)量學(xué)中許多概念的界定較為模糊，其間的關(guān)系錯綜繁雜，如共現(xiàn)分析、共詞分析、共引分析等。為了便于分析，我們在詞頻統(tǒng)計(jì)過程中對相關(guān)詞匯的歸屬進(jìn)行了重新劃分，如凡依據(jù)來源文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)中的可計(jì)量特征建立關(guān)系的分析統(tǒng)稱為共引分析，主要包括文獻(xiàn)共被引、作者共被引、期刊共被引等；凡依據(jù)來源文獻(xiàn)的其他可計(jì)量特征建立關(guān)系的分析統(tǒng)稱為共現(xiàn)分析，主要包括作者共現(xiàn)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)等。

表3 國內(nèi)知識圖譜研究高頻關(guān)鍵詞

圖4 國內(nèi)知識圖譜研究高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

3.1 知識圖譜的概念

從表3可知，出現(xiàn)頻次最高的是“知識圖譜”一詞，這與本研究收集文獻(xiàn)時的檢索策略有關(guān)。分析相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，其中一部分是對知識圖譜概念的研究（見表4）。

從上述知識圖譜的概念我們發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)相關(guān)研究領(lǐng)域?qū)χR圖譜的定義具有較為廣泛的共識，即它不僅是一種揭示科學(xué)知識發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的圖形，同時也是一種知識發(fā)現(xiàn)的方法。不同之處是表述的詳略程度及強(qiáng)調(diào)的側(cè)重點(diǎn)有所差異，如有的注重它的外部特征（圖形），有的說明了它的學(xué)科基礎(chǔ)（應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、科學(xué)學(xué)、信息科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖形學(xué)等），有的強(qiáng)調(diào)了它的繪制方法（引文分析、共現(xiàn)分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等），等等。知識圖譜研究人員多認(rèn)為它屬于科學(xué)計(jì)量學(xué)的學(xué)科范疇，科學(xué)計(jì)量學(xué)在知識圖譜相關(guān)研究文獻(xiàn)中高頻出現(xiàn)38次不足為奇。但由于科學(xué)計(jì)量學(xué)與文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、信息計(jì)量學(xué)以及新近興起的知識計(jì)量學(xué)在研究對象、方法及理論基礎(chǔ)等方面存在著千絲萬縷的聯(lián)系，因此，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)（11次）、信息計(jì)量學(xué)（6次）、知識計(jì)量學(xué)（4次）等詞匯也在知識圖譜研究成果中頻頻出現(xiàn)。

表4 部分學(xué)者對知識圖譜概念的表述

3.2 知識圖譜繪制技術(shù)與方法

科學(xué)知識圖譜是顯示科學(xué)知識的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形，可視化是繪制圖形的關(guān)鍵技術(shù)，因此，可視化一詞高頻出現(xiàn)55次?？梢暬且环N以圖像或圖形表達(dá)信息、數(shù)據(jù)或知識的技術(shù)，作為一個正式的術(shù)語是1987年在美國國家科學(xué)基金會舉辦的可視化會議上提出的。它最早應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，并形成了可視化研究的一個重要分支——科學(xué)計(jì)算可視化[1]。其研究的子領(lǐng)域主要包括數(shù)據(jù)可視化、信息可視化和知識可視化三個方面?？梢暬募夹g(shù)在人腦與計(jì)算機(jī)之間架起了一座橋梁，緩解了人腦非線性處理與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)線性處理之間的矛盾，它的運(yùn)用能夠增強(qiáng)知識的傳遞與吸收[11]。

知識圖譜的關(guān)鍵技術(shù)最主要的是解決在圖形生成過程中的數(shù)據(jù)降維問題，傳統(tǒng)的映射技術(shù)是多元統(tǒng)計(jì)分析，包括因子分析、多維尺度分析和聚類分析，因此，與多元統(tǒng)計(jì)方法相關(guān)的因子分析（3次）、多維尺度分析（4次）和多元統(tǒng)計(jì)（3次）都出現(xiàn)在了國內(nèi)知識圖譜研究的高頻關(guān)鍵詞之中。我國知識圖譜研究的卓越機(jī)構(gòu)大連理工大學(xué)初始階段的圖譜繪制大多采用多元統(tǒng)計(jì)方法，如侯海燕的《基于知識圖譜的科學(xué)計(jì)量學(xué)進(jìn)展研究》[12]、尹麗春的《科學(xué)學(xué)引文網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)研究》[13]、陳悅的《管理學(xué)學(xué)科演進(jìn)的科學(xué)計(jì)量研究》[14]等。目前比較先進(jìn)的映射技術(shù)有尋徑網(wǎng)絡(luò)、自組織映射、力矢量布局、最小生成樹、三角測量等新的算法[8]。

從知識圖譜的發(fā)展過程來看，知識圖譜的繪制技術(shù)大體可分為四代。第一代為研究人員手工描畫的各種曲線和圖形；第二代為利用Excel等軟件繪制的各種折線圖、柱狀圖、餅狀圖等；第三代為利用Spss等軟件繪制的多維尺度圖譜；第四代為利用各種專門繪圖軟件繪制的社會網(wǎng)絡(luò)圖譜。因此，社會網(wǎng)絡(luò)分析一詞也高頻出現(xiàn)了16次。目前構(gòu)建知識圖譜常用軟件主要有Vosviever（3次）、Ucinet（3次）、Bibexcel（3次）、CiteSpace（42次）等。特別是美國德雷塞爾大學(xué)的著名信息可視化專家、大連理工大學(xué)長江學(xué)者講座教授、華人學(xué)者陳超美博士于2004年開發(fā)的基于JAVA平臺的CiteSpace軟件，是近些年來國內(nèi)知識圖譜學(xué)術(shù)共同體普遍采用的分析工具，在本文獻(xiàn)集中高頻出現(xiàn)了42次便是明證。

3.3 知識圖譜的功能

知識圖譜是以科學(xué)學(xué)為基礎(chǔ)，涉及應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息科學(xué)及計(jì)算機(jī)科學(xué)諸學(xué)科交叉的領(lǐng)域，是科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的新發(fā)展。[3]隨著統(tǒng)計(jì)分析、引文分析和網(wǎng)絡(luò)分析方法在科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用以及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和可視化技術(shù)的發(fā)展，知識圖譜研究在20世紀(jì)90年代以后得到迅猛發(fā)展。[7]知識圖譜在其發(fā)展過程中，功能也在不斷地豐富和完善。從本數(shù)據(jù)集收集文獻(xiàn)的內(nèi)容框架來看，知識圖譜構(gòu)建的主要目的是要針對不同的分析對象（文獻(xiàn)、期刊、學(xué)科、作者、研究機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞等），運(yùn)用不同的理論方法（共現(xiàn)分析、共引分析、詞頻分析等），借助各種信息處理和可視化工具（Ucinet、CiteSpace等），定性和定量相結(jié)合地展現(xiàn)某學(xué)科（或研究主題）的知識結(jié)構(gòu)、學(xué)緣結(jié)構(gòu)、智力結(jié)構(gòu)的構(gòu)成特點(diǎn)，識別相關(guān)的研究熱點(diǎn)、研究前沿及其演進(jìn)路徑并預(yù)測未來發(fā)展趨勢，分析科研合作網(wǎng)絡(luò)的特征，揭示知識在各學(xué)術(shù)共同體內(nèi)的傳播與流動規(guī)律，進(jìn)而為促進(jìn)科學(xué)發(fā)展、提高科研管理水平提供參考和借鑒。因此，研究熱點(diǎn)（39次）、研究前沿（26次）和合著網(wǎng)絡(luò)（6次）也理所當(dāng)然地出現(xiàn)在國內(nèi)知識圖譜研究的高頻關(guān)鍵詞之列。然而，這些功能需借助不同類型的圖譜來實(shí)現(xiàn)。

3.4 知識圖譜的類型

依據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，知識圖譜可劃分為不同的類型。陳悅等根據(jù)構(gòu)建技術(shù)的不同把科學(xué)計(jì)量分析領(lǐng)域知識圖譜歸結(jié)為傳統(tǒng)計(jì)量圖譜、三維構(gòu)型圖譜、多維尺度圖譜、社會網(wǎng)絡(luò)圖譜、自組織映射圖譜和尋徑網(wǎng)絡(luò)圖譜6種類型。[15]

根據(jù)圖譜構(gòu)建的對象及理論依據(jù)不同，知識圖譜可分為引文網(wǎng)絡(luò)圖譜、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜（包括作者共現(xiàn)圖譜、關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜等）、共引圖譜（包括文獻(xiàn)共被引圖譜、作者共被引圖譜、期刊共被引圖譜、機(jī)構(gòu)共被引圖譜、學(xué)科共被引圖譜等），因此，與圖譜構(gòu)建理論依據(jù)相關(guān)的關(guān)鍵詞引文分析（9次）、共引分析（33次）、共現(xiàn)分析（39次）也均高頻出現(xiàn)，說明國內(nèi)知識圖譜研究領(lǐng)域構(gòu)建的圖譜大多是以引文、作者、機(jī)構(gòu)、期刊、關(guān)鍵詞（或主題詞）的共現(xiàn)或共引來展開的。

3.5 國內(nèi)知識圖譜研究的應(yīng)用范圍

國內(nèi)知識圖譜研究的應(yīng)用范圍較為廣泛.魏瑞斌根據(jù)文獻(xiàn)的研究內(nèi)容劃分為主題知識圖譜、學(xué)科知識圖譜和其它圖譜[3]。表3顯示，國內(nèi)知識圖譜研究的學(xué)科知識圖譜主要涉及情報學(xué)（6次）、圖書情報學(xué)（3次）、圖書館學(xué)（3次）、檔案學(xué)（3次）、教育經(jīng)濟(jì)學(xué)（3次）、教育技術(shù)學(xué)（3次）、體育科學(xué)（4次）等學(xué)科；主題圖譜主要涉及創(chuàng)業(yè)教育（4次）、創(chuàng)新管理（4次）、技術(shù)創(chuàng)新（4次）、競爭情報（4次）、數(shù)字圖書館（4次）、知識管理（5次）等。

3.6 國內(nèi)知識圖譜研究的數(shù)據(jù)來源與時間跨度

知識圖譜研究的最突出特點(diǎn)之一就是分析數(shù)據(jù)的相對全面性，而分析數(shù)據(jù)收集的全面性與否又與數(shù)據(jù)庫的收錄范圍、建設(shè)質(zhì)量、功能特點(diǎn)及研究人員的檢索策略相關(guān)聯(lián)。綜觀國內(nèi)知識圖譜研究的相關(guān)成果發(fā)現(xiàn)，目前研究數(shù)據(jù)主要來源于國內(nèi)和國外兩大部分。國外數(shù)據(jù)來源最多的是美國科學(xué)情報研究所（ISI）的WOS（Web of Science）數(shù)據(jù)庫，國內(nèi)數(shù)據(jù)來源較多的是南京大學(xué)的中國社會科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫（CSSCI）和中國期刊全文數(shù)據(jù)庫（CNKI）。值得一提的是CSSCI數(shù)據(jù)庫，它不僅收錄文獻(xiàn)質(zhì)量較高，而且具備檢索結(jié)果的套錄功能，特別是其具有可以自動抓取參考文獻(xiàn)的功能（國內(nèi)其他數(shù)據(jù)庫均不具備此功能），為各種共被引分析奠定了基礎(chǔ)，節(jié)約了研究成本，為知識圖譜研究人員所鐘愛，在本數(shù)據(jù)集中高頻出現(xiàn)8次。

由于研究人員的研究目的不同，因此相應(yīng)的檢索策略也存在差異?？傮w來看，構(gòu)建學(xué)科知識圖譜的研究多以本學(xué)科若干種核心期刊名稱為檢索詞，收集其若干年度內(nèi)的全部載文，如侯海燕等以6種科學(xué)學(xué)研究領(lǐng)域國際性代表期刊載文為樣本構(gòu)建了科學(xué)學(xué)知識圖譜[16]，陳悅等以35種工商管理領(lǐng)域頂級期刊為分析對象描畫了管理學(xué)知識圖譜等[17]。構(gòu)建主題知識圖譜的研究多以關(guān)鍵詞或主題詞為檢索對象，如張士靖等[18]以“information literacy”（信息素養(yǎng)）為主題詞在Web of Science數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索，分析了30年來信息素養(yǎng)領(lǐng)域研究的演進(jìn)路徑，構(gòu)建了國際信息素養(yǎng)研究主題知識圖譜，揭示了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與前沿；梁永霞等[19]以“科技政策、科學(xué)技術(shù)政策”等為關(guān)鍵詞在CSSCI數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)文獻(xiàn)，構(gòu)建了國內(nèi)科技政策研究的知識圖譜；等等。

研究數(shù)據(jù)的時間跨度對知識圖譜的構(gòu)建具有實(shí)質(zhì)性影響，不同時間跨度的數(shù)據(jù)構(gòu)建出的知識圖譜往往具有較大的差異。研究數(shù)據(jù)時間跨度的選擇受科研人員的研究目的、數(shù)據(jù)庫回溯時限以及學(xué)科或主題研究發(fā)展歷史等因素的影響。綜合分析本數(shù)據(jù)集相關(guān)文獻(xiàn)檢索的時間跨度發(fā)現(xiàn)，以揭示某學(xué)科或主題研究演變史為主要研究內(nèi)容的相關(guān)成果，其數(shù)據(jù)檢索的時間跨度往往較大，如張玲玲等[20]對國際遠(yuǎn)程教育的研究，其數(shù)據(jù)時間跨度為41年；而以學(xué)科或主題研究熱點(diǎn)、前沿為主要研究內(nèi)容的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)時間跨度相對較短，有的甚至只有1年，如宗乾進(jìn)等[21]僅以2009年的數(shù)據(jù)展示了國內(nèi)情報學(xué)研究熱點(diǎn)和知識來源譜系；但大多數(shù)研究數(shù)據(jù)的時間跨度都在5-20年之間，其中以10年左右為最，如邱均平等[22]的《1998-2007年我國競爭情報領(lǐng)域論文的計(jì)量規(guī)律研究》、房宏君等[23]的《國際人力資本研究的圖譜可視化分析》，等等。數(shù)據(jù)庫回溯時限也是影響相關(guān)研究數(shù)據(jù)時間跨度的重要因素，如WOS數(shù)據(jù)庫中的SCI文獻(xiàn)可回溯至1899年，SSCI可回溯至1996年，中國期刊全文數(shù)據(jù)庫（CNKI）可回溯至1979年，重慶維普數(shù)據(jù)庫可回溯至1989年，而中國社會科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫（CSSCI）的收錄范圍為1998年至今。

4 結(jié) 論

?我國知識圖譜研究始于2005年， 2008年進(jìn)入快速發(fā)展期，發(fā)文量迅速增長，學(xué)術(shù)共同體規(guī)模不斷擴(kuò)大，呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展、方興未艾之勢。

?國內(nèi)知識圖譜研究的期刊分布、機(jī)構(gòu)分布、作者分布等均呈現(xiàn)出相對集中與高度離散并存的非均衡性特征。

?國內(nèi)知識圖譜理論研究的內(nèi)容主要集中在知識圖譜的概念、類型、功能、理論依據(jù)、構(gòu)建技術(shù)與方法等方面；應(yīng)用研究范圍較為廣泛，學(xué)科圖譜重點(diǎn)涉及情報學(xué)、圖書情報學(xué)、圖書館學(xué)、檔案學(xué)、教育經(jīng)濟(jì)學(xué)、教育技術(shù)學(xué)、體育科學(xué)等學(xué)科；主題圖譜主要涉及創(chuàng)業(yè)教育、創(chuàng)新管理、技術(shù)創(chuàng)新、競爭情報、數(shù)字圖書館、知識管理等研究主題。

?國內(nèi)知識圖譜研究的數(shù)據(jù)來源主要集中于WOS、CSSCI、CNKI等少數(shù)幾個數(shù)據(jù)庫，時間跨度多為10年左右，使用軟件主要有CiteSpace、Ucinet等國外軟件，國內(nèi)相關(guān)軟件的開發(fā)應(yīng)用較為匱乏。

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[23] 房宏君，劉鳳霞.國際人力資本研究的圖譜可視化分析[J].科技管理研究， 2010(18): 147-151.

[作者簡介] 趙丙軍，男，1966年生，博士研究生，副教授，碩士生導(dǎo)師，發(fā)表論文50余篇。

王旻霞，女，1968年生，碩士，館員，發(fā)表論文10余篇。

司虎克，男，1955年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師，館長，發(fā)表論文近100篇。