基于共詞聚類分析的國外知識密集服務研究熱點分析

閆莉莉++程剛

〔摘要〕以Web of Science中所有數據庫2005-2014年的數據作為統計來源，對其進行計量分析，找出高頻關鍵詞，運用關鍵詞共詞分析，利用文獻計量軟件Bibexcel生成高頻關鍵詞共詞矩陣，結合Netdraw繪制關鍵詞網絡可視圖，借助SPSS進行聚類分析、多維尺度分析，探究高頻關鍵詞存在的內在聯系，分析近十年來知識密集服務領域中的研究現狀和發展趨勢，以期為后續研究提供參考。

〔關鍵詞〕知識密集服務；知識密集服務業；共詞分析；社會網絡分析；聚類分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.08.005

〔中圖分類號〕G250252〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2015）08-0022-06

1數據來源及研究方法

11數據來源

在Web of Science所有數據庫中，以（主題=“Knowledge Intensive Business Services”OR 主題=“Knowledge Intensive Services”）為檢索式，檢索起始年限為2005年，終止年限為2014年，實施檢索時間為2015年4月，進行精準匹配，總共檢索出1 270篇相關文獻，去除無關鍵詞和重復文獻，得到有效文獻1 015篇。本文以這1 015篇文獻為研究對象，抽取年代、關鍵詞等字段，進行統計、可視化分析。

12數據研究方法

121關鍵詞共詞分析

關鍵詞共詞分析方法主要來源于較成熟的文獻計量方法，從共被引和引文耦合概念中衍生出來，也就是說，當能夠被用來表達某個專業領域研究趨勢或者研究主題的兩個關鍵詞同時出現在同一篇文獻中時，這兩個關鍵詞之間肯定存在著一定的內在關系，并且，兩個關鍵詞同時出現的次數越多，這種關系也就越密切，兩者之間的距離也就越近。利用多元統計方法中的因子分析、聚類分析及多維尺度分析等，可以根據關鍵詞中的距離，對知識密集服務領域研究中的重要關鍵詞或主題詞進行相應分類，從而歸納出研究熱點、結構與和范式。

122社會網絡分析

社會網絡分析方法是在社會計量學中首次提出的，它是一種交叉學科，受多種學科的共同影響。社會網絡分析主要思想是把社會結構看成一個網絡，網絡中的連線表示網絡中各個成員之間的聯系。社會網絡分析主要關注各個節點之間的聯系，很少聚焦于個體的特征，并把共同體視為個人的共同體，就是視為人們在日常生活中所建立、維護并應用的個人關系的網絡。

本文對文獻中的關鍵詞進行抽取處理，找出知識密集服務領域文獻中的高頻關鍵詞，然后利用高頻關鍵詞構建高頻關鍵詞共現矩陣，最后，利用聚類分析方法和多元統計分析方法對共現矩陣進行聚類和區域劃分，相互之間相似度較大、距離較近的關鍵詞將被分在一個區域，它們代表的研究方向是一致的。然后處在不同區域內的關鍵詞則代表著不同的研究主題。

2015年8月第35卷第8期現？代？情？報Journal of Modern InformationAug，2015Vol35No82015年8月第35卷第8期基于共詞聚類分析的國外知識密集服務研究熱點分析Aug，2015Vol35No82實證分析

21文獻發表年代分布

本文選取2005-2014年間公開發表在Web of Science所有數據庫上，有關知識密集服務的1 015篇文獻為研究對象，對這些文獻進行了年代分析，繪制了相應的時間分布圖，如圖1所示。2005年及2006年以知識密集服務為題的文獻幾乎持平，數量相對較少，可見此時知識密集服務還沒引起國外學者的足夠關注。隨后文獻數量呈現明顯的攀升趨勢，尤其2007-2008年文獻數量激增，從54篇增長到了96篇，并在2013年達到一個頂峰，說明知識密集服務已經激起了學者的研究熱情，日益成為學術界關注的熱點之一。2013-2014年文獻數量小幅下降，這表明知識密集服務領域的研究在逐漸成熟，并向深層次的細化方向拓展。

22高頻關鍵詞統計分析

不同的文獻表述同義關鍵詞可能不太一樣，因此，本文對部分近義詞、同義詞進行了相應的合并處理，如將Knowledge Intensive Business Service、KIBS合并為KIBS；Knowledge Intensive Service、Knowledge-Intensive Service和KIS合并為Knowledge Intensive Service；將Ontologies、Ontology合并為Ontology等等。使用Bibexcel軟件統計文獻關鍵詞出現的次數超過7的有47個，然后對這47個關鍵詞進行相應的統計分析，去除高頻關鍵詞“KIBS”和“Knowledge Intensive Service”，剩下的45個關鍵詞確定為知識密集服務領域研究的高頻關鍵詞，其在一定程度上能很好地反映該學科領域的研究主題和熱點（如表1）。

由表1可知，（1）近十年來，知識密集服務研究的文獻中較多關注的是知識。知識管理出現頻次為78次，僅次于知識密集服務業，且知識管理、知識、知識轉移、知識共享和知識經濟的總頻次達129次，一直是知識密集服務的研究熱點；（2）有關服務方面的研究也很多，如服務、服務創新、服務業、Web服務等，這表明，在知識密集服務的研究中，服務也是學者關注的重點；（3）創新的研究也相對較多，如創新、服務創新、創新政策等，體現了創新在知識密集服務領域研究中的重要性；（4）企業、教育類的研究也受到了重視，說明國外對知識密集服務分研究已經涉及了社會、教育兩個層次，拓展了研究范圍；（5）網格計算、云計算等技術方面的研究也得到了比較廣泛的關注；（6）可持續發展、競爭力、生產力等方面的關注，體現了知識密集服務研究的重要作用。endprint

23高頻關鍵詞詞頻分析

雖然高頻關鍵詞在一定程度上反映了知識密集服務的研究熱點，但僅靠頻次分析，并不能完全反應關鍵詞之間的關系，因此，本文對表1中的高頻關鍵詞進行關鍵詞共詞分析。在分析之前，首先對關鍵詞中的“KIBS”和“Knowledge Intensive Service”進行剔除，然后依據高頻關鍵詞之間在同一篇論文中出現的頻次，形成了45×45的高頻關鍵詞共詞矩陣（如表2）。該矩陣比較直觀的顯示出了知識密集服務的研究熱點，主對角線數據表示高頻關鍵詞的出現次數，而非主對角線數據為關鍵詞同時出現在同一文獻中的頻次。

高頻關鍵詞共現矩陣表現出的只是一種表象，這是因為關鍵詞共現次數的多少，主要取決于關鍵詞自身出現的次數，如果關鍵詞之間詞頻相差太大，共現矩陣中顯示的數據就會相差很遠。為了真正的揭示高頻關鍵詞之間存在的共現關系，本文對共詞矩陣進行相應的標準化，消除因關鍵詞之間差異所造成的影響，即借助Spearman系數將高頻關鍵詞共現矩陣轉換成相應的相關系數矩陣，用1減去該矩陣中的每個數據，得到相異矩陣，如表3。

為了更加明顯的呈現知識密集服務領域高頻關鍵詞之間的內在關系，需要借助關鍵詞共現網絡圖譜，將共現網絡可視化。本文將表2的關鍵詞共詞矩陣復制到Ucinet軟件，形成以##h為擴展名的文件，然后借助Netdraw繪制出關鍵詞共現網絡圖，如圖2。

在高頻關鍵詞共現網絡分析中，節點代表高頻關鍵詞，節點越大，表明關鍵詞點度中心性越大，與其共現的關鍵詞也越多；節點之間的連線代表兩個關鍵詞之間的共現情況，連線越粗，表明關鍵詞之間共現次數越多，關系越密切。由圖2可知，創新、知識管理、知識、服務、服務創新及專業服務企業位于共現網絡的中間位置，節點較大，構成了研究熱點的主題；知識管理與創新，服務與創新，服務與衛生保健等之間的連線相對較粗，關系較為緊密，這在一定程度上顯示了知識密集服務領域的研究趨勢。

24高頻關鍵詞聚類分析

為了明顯地劃出高頻關鍵詞的聚類群體，借助SPSS20軟件，對關鍵詞之間的相異矩陣進行多維尺度分析，得到相應的可視化圖譜，綜合運用因子分析方法和聚類分析方法，將可視化圖譜中的數據進行歸類，如圖3。

由圖3可知，本文將45個高頻關鍵詞劃分成了A、B、C、D、E、F6個聚類群體。

（A）知識密集服務在醫學、教育學中的應用。如Yuzhuo[3]等（2015）探討了在中國區域的創新系統中，培養知識密集型集群需要大學生扮演什么角色。（B）知識密集服務的服務類型及作用。如Benot[4]等（2013）研究了知識密集服務與企業可持續發展之間的關系。（C）知識密集服務對企業的影響。如Miozzo[5]等（2005）探討了知識密集服務對企業創新所具有的影響；Ghasem[6]等（2013）認為在知識密集服務業務中，可以通過準確地調整業務的結構關圖2高頻關鍵詞共現網絡圖譜

圖3高頻關鍵詞多維尺度分析圖

系和特定的業務策略可以提高企業的關系績效和整體性能；Carmona-Lavado[7]等（2013）深刻探討了人力資本對知識密集服務業創新的影響。（D）知識密集服務內容及相關理論。如Guy[8]等（2007）認為知識密集服務的基本且關鍵性的特征是知識的開發及共享。Zieba[9]（2014）研究了知識密集服務企業知識管理創新性的兩個關鍵影響因素，即管理者的領導和支持及激勵性的實踐。（E）知識密集服務質量評價及模式研究。如Amara N[10]等（2009）研究了知識密集服務的創新模式；Jeongsoo Lee[11]（2011）分析了基于本體論的企業知識密集服務過程中人的行為模型。（F）知識密集服務技術及系統。如Woitsch[12]等（2002）構建了分布式服務的知識密集服務系統架構；Lchen[13]等（2008）研究了如何利用網格技術Ontology設計方法建立知識服務體系。

25研究熱點動態演化

為了揭示知識密集服務領域研究主題的動態發展過程，本文將2005-2014年劃分為2005-2009年和2010-2014年兩個時間階段，分階段的對知識密集服務研究熱點進行統計分析，并進行了對比。如圖4、圖5及表4。圖42005-2009年關鍵詞多維尺度分析圖

圖52010-2014年關鍵詞多維尺度分析圖

從圖4、圖5和表4可知，兩個時間段擁有一些相同的研究主題，說明這些研究主題近十年來一直是知識密集服務領域的研究熱點。如知識密集服務對企業的影響，服務類型及相關理論研究、知識密集服務相關技術及系統、相關應用領域等。盡管研究主題內容相同，但文獻研究的側重點已經發生了變化：（1）對于知識密集服務相關技術研究這一主題，前階段側重的是數據挖掘、網格計算等，而后階段主要研究的是當前熱點云計算、空間分析等技術；（2）對于知識密集服務應用領域這一主題，前階段主要側重的是醫學、文化及消費領域，后者側重醫學和教育領域；（3）檢索方式由簡單的信息檢索、語境意識分析服務轉向了更加專業化的服務。另外，兩個階段也存在著不同的研表4知識密集服務研究文獻兩階段主題對比

主題狀態關鍵詞兩階段共同

研究的主題Knowledge Management、Innovation、Service Innovation、Service、Intensive Care、Ontology、Critical Care、Knowledge、Service Industry、Health Care、Knowledge Sharing、Knowledge Transfer、SME、Collaboration、Competitiveness、Design、Performance、Spain、Business Service、R&D Service1階段出現endprint

2階段未出現Children、Context Awareness、Creative Clusters、Culture And Consumption Spaces、Customer、Customization、Data Mining、Decision Informatics、Decision Support System、Diabetes、Distributed Data Mining、E-Government、Grid Computing、Industrial Cluster、Information Retrieval、KISA、Knowledge Based System、Knowledge Service、Modern Service Industry、Modularity、Nursing、Outsourcing、Patient Education、Semantic Matching、Simulation、Strategic Management、Technology Intensive Firms、Triple Helix、Urban Morphology、Web Services1階段未出現

2階段出現Absorptive Capacity、Biodiversity、Case Study、China、Cloud Computing、Ecosystem Service、Education、Entrepreneurship、Evaluation、Globalization、Hospital、Human Capital、Innovation Policy、Innovativeness、Intellectual Capital、Intensive Care Unit、Internationalization、Knowledge Base、Knowledge Economy、Knowledge Exchange、Ontology、Outcome、Productivity、Professional Service、Professional Service Firm、Regions、Social Capital、Spatial Analysis、Survey、Sustainability、Training

究主題，主要體現在以下幾個方面：（1）研究重點由技術性的密集服務轉移到了專業密集服務；（2）創意集群、產業集群等集群研究的關注度逐漸降低；（3）服務質量的評估及創新政策研究的重視程度越來越高。這些主題內容的變化很好地顯示了研究熱點的變化趨勢。

3結語

（1）近十年來，關于知識密集服務研究的文獻數量整體呈現上升趨勢，特別是2007-2008年的上升趨勢尤其明顯，2013年達到波峰后又小幅下降，這表明，知識密集服務日益成為學術界熱切關注的熱點之一，且研究在逐漸成熟，并向深層次的細化方向拓展。

（2）通過高頻關鍵詞的多維尺度分析，將知識密集服務研究主題分為6個聚類群體，各個聚類群體之間均具有一定的聯系，創新、知識管理、知識、服務等位于共現網絡的中間位置，節點較大，構成了研究熱點的主題；知識管理與創新，服務與創新，服務與衛生保健等之間的連線相對較粗，關系較為緊密。

（3）知識密集服務對企業的影響，服務類型及相關理論研究、知識密集服務相關技術及系統、相關應用領域等一直是知識密集服務領域的研究熱點，但是研究側重點已經發生了變化；云計算、服務質量評估、創新策略等方面的研究日益受到重視。

（4）選取出現次數超過7次的為高頻關鍵詞，囊括性、集中性比較適中，但也可能會漏掉代表研究熱點的關鍵詞。運用關鍵詞共詞分析分析知識密集服務的研究熱點，準確性受專業水平、關鍵詞處理過程的影響，因此，筆者的主觀性對研究結果會產生一定的影響。

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（本文責任編輯：郭沫含）endprint