我國大數據領域研究論文的多維結構分析

□蘇 源 王媛媛

一、引言

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒在其《第三次浪潮》中首次提到“大數據”一詞。在20世紀90年代，“數據倉庫之父”比爾·伊蒙(Bill Inmon)更明確提出了“大數據”的概念，直至2009年，隨著互聯網、物聯網、云計算、三網融合等IT 與通信技術的迅猛發展，信息社會已經進入了大數據(Big Data)時代。大數據改變了人們的思維模式，將數據分析的思想認識從“向后分析”變成了“向前分析”，已經不斷地滲透到各行各業，國內學者對其進行了大量研究，近年來也獲得了很多研究成果，為了更好把握大數據的發展方向，對其研究成果進行分析是很有意義的。

二、數據來源及處理

以“中國知識資源總庫”(CNKI)“中國期刊全文數據庫”為數據源，檢索策略定為:篇名=“大數據”or“海量數據”or“Big Data”or“Extensive Data”OR 關鍵詞=“大數據”or“海量數據”or“Big Data”or“Extensive Data”，檢索時間截止到2013年12月進行研究。對檢索出符合要求的大數據研究文獻4，333 篇進行下載，從目標數據集中去除非研究性文獻、重復文獻、廣告推銷等與大數據研究內容不相關的文獻，對于缺失值較少又可以準確填充的內容進行補充，最終保留了相關文獻2，910 篇，對其進行詳細分析。

三、文獻的多維結構分析

(一)時間維分析。根據表1，大數據研究論文數量整體呈增長趨勢，1985年第一篇有關大數據(海量數據)的研究論文發表于CNKI 期刊網，在2005 ～2009年發展態勢趨于平緩，2009年后增長速度加快，尤其是2013年，數量達到2012年論文的4 倍多，迎來了大數據研究的高潮。由于計算機和移動設備，企業、醫院等信息系統正在持續不斷創造出大量信息，使得處理、分析數據難度增加，吸引了更多學者的研究;國外大數據的研究氛圍與重視程度、各企業之間的競爭，對我國大數據研究起到促進作用;國家政策也起到了推波助瀾的作用，例如2012年12月中國國際經貿大數據研究中心成立等。

(二)期刊維分析。通過分析發現，共有984 種期刊刊載了大數據研究論文，只刊載1 篇論文的期刊共568 種，占到期刊總量的57.72%，可見越來越多的期刊開始關注大數據研究并刊載相關論文，大數據研究正處于迅猛發展階段。刊載大數據研究論文大于10 篇的期刊共有56 種，大數據研究領域33.78%的論文刊載在5.7%的期刊上，期刊比較集中，核心期刊群基本形成。從刊載論文數量排在前十名的期刊來看，大數據研究論文更多地刊載在與計算機、信息有關的期刊上。

表1 大數據研究論文的時間分布

表2 累計刊載論文20 篇及以上的期刊

(三)作者維分析。本文提取第一作者進行分析，領域論文第一作者共2，674 人，如表3 所示，發表量為1 篇的著者數占93.53%，超出了洛特卡定律60.79%的經驗值，而發表量為2 篇的著者人數只占到4.82%，遠遠低于洛特卡定律25%的經驗值。為了解該領域活躍作者，根據普賴斯定律，確定高產作者的計算公式為:

(四)基金維分析。在2，910 篇研究論文中，有基金資助的論文共783 篇，占論文總數的27%，共獲得基金資助1，339項(次)，篇均基金資助0.46 項(次)。根據基金資助級別分成4 大類:國家級、教育部與科學院資助、省部級、其他項目資助，如圖1 所示。通過基金資助，會吸引更多科研人員開展研究，尤其是地理位置偏僻，經濟水平不高，科研資源有限的西北地區。

表3 論文篇數及作者數統計表

表4 領域核心關鍵詞

圖1 領域基金分布圖

四、關鍵詞共詞分析

高頻關鍵詞在一定程度上反映了當前大數據領域的研究熱點，從2，910 篇論文中共提取15，152 個關鍵詞，平均每篇包含5 個關鍵詞。通過內容整理與語言統一，利用普賴斯公式(m=0.749 ×)確定基于詞頻的核心關鍵詞，這里nmax代表最高頻關鍵詞的詞頻，m 代表核心關鍵詞的最低詞頻。經計算，m≈19，所以頻數大于等于19 的關鍵詞為大數據領域的核心關鍵詞，共有56 個，如表4 所示。

圖2 高頻詞共現圖譜

從圖2 可以看出，頻次最多的是“大數據”與“海量數據”，處于邊緣的關鍵詞較多，說明大數據研究范圍很廣，總體上研究熱點集中于大數據挖掘與分析、大數據技術、大數據應用和機遇與挑戰四個方面。

五、結語

通過對大數據領域研究的2，910 篇論文進行收集、整理，利用文獻計量法和共詞分析法，借助Excel 和Ucinet 工具，獲得國內大數據研究的發展態勢，確定重點文獻，了解發文趨勢、作者及基金資助情況，發現該領域重點及熱點問題，為本領域今后的研究工作提供參考和啟示。本文在各維度的分析中缺乏動態的考量，在之后更深入的研究中可以引入。

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