國(guó)內(nèi)近十年Folksonomy領(lǐng)域研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)張叢昱

摘 要 論文旨在使用SATI、SPSS等軟件對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中2006-2015年國(guó)內(nèi)folksonomy領(lǐng)域發(fā)表的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行共詞分析，以期發(fā)現(xiàn)十年間國(guó)內(nèi)folksonomy研究的熱點(diǎn)與趨勢(shì)，通過(guò)提取該領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞，在構(gòu)建相異矩陣的基礎(chǔ)上開(kāi)展聚類分析和多維尺度分析，進(jìn)而研究各高頻關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在關(guān)系，最終歸納出folksonomy研究的七個(gè)主題：與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信息組織體系的融合、folksonomy知識(shí)發(fā)現(xiàn)、社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)、Web2.0下的folksonomy應(yīng)用、與本體的融合、標(biāo)簽云導(dǎo)航與標(biāo)簽推薦、folksonomy在高校圖書(shū)館中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞 大眾分類法 高頻關(guān)鍵詞 標(biāo)簽 共詞分析

分類號(hào) G254

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2016.07.022

Research Hotspots and Trends in the Field of Folksonomy in Recent Ten Years in China

Zhang Congyu， Zhang Yunzhong

Abstract This paper conducts a co-word analysis of papers published between 2006 and 2015 in CNKI database in the research field of domestic folksonomy by using SATI， SPSS and such kinds of software. By extracting high-frequency keywords in the field and conducting cluster analysis and multiple dimension analysis on the basis of constructing the dissimilarity matrix， the internal relationship among the high-frequency keywords is explored and seven hot topics of the research in the field of folksonomy are concluded， which are the integration of folksonomy and traditional internet information organization system， knowledge discovery in folksonomy， social tagging system， the application of folksonomy in Web2.0， the integration of folksonomy and ontology， the tag cloud navigation and tag recommendation， the application of folksonomy in college libraries.

Keywords Folksonomy. High-frequency keywords. Tag. Co-word analysis.

Folksonomy是Web2.0環(huán)境下一種新的網(wǎng)絡(luò)資源組織方法，它于2004年由著名信息學(xué)者Thomas Vander Wal首次提出[1]， Vander Wal稱其為一種“自下而上的社會(huì)分類法”。與傳統(tǒng)的分類方法不同，folksonomy的分類由用戶自主完成，用戶可以根據(jù)自己的分類標(biāo)準(zhǔn)和分類習(xí)慣，以標(biāo)簽的形式對(duì)資源進(jìn)行分類，這種簡(jiǎn)單、靈活的分類方法一段時(shí)間內(nèi)被廣泛應(yīng)用于社會(huì)服務(wù)性網(wǎng)站中[2]。相比之下，國(guó)內(nèi)研究則起步較晚，2006年初國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)期刊上出現(xiàn)了首篇folksonomy相關(guān)研究論文[3]。Folksonomy一經(jīng)引入，就引起了國(guó)內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注。如今，我國(guó)對(duì)folksonomy的研究已有十年，在這期間人們不僅感受并利用了folksonomy的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)了其固有的一些缺陷，對(duì)folksonomy的研究視角也隨著認(rèn)識(shí)的不斷深化發(fā)生了相應(yīng)的轉(zhuǎn)變。在此背景下，本文擬以CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中2006年至2015年十年間folksonomy研究領(lǐng)域的期刊論文為對(duì)象，利用SATI、SPSS19.0等工具，通過(guò)共詞分析法，探討國(guó)內(nèi)folksonomy領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)及研究趨勢(shì)，以期為今后folksonomy領(lǐng)域的研究提供啟示。

1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

本文主要研究目的是依托國(guó)內(nèi)期刊回顧folksonomy在我國(guó)的研究現(xiàn)狀，主要關(guān)注公開(kāi)發(fā)表于期刊的文獻(xiàn)，而相關(guān)專著、會(huì)議論文、學(xué)位論文等不在本文考察之列。本文選定CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)作為所需的文獻(xiàn)來(lái)源，在專業(yè)檢索中以KY='folksonomy'+'社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)'+'社會(huì)化標(biāo)注'+'大眾分類法'+'分眾分類法'+'社會(huì)標(biāo)簽'+'自由分類法'+'標(biāo)簽云'+'網(wǎng)絡(luò)標(biāo)注'+'大眾標(biāo)注'為檢索表達(dá)式，檢索時(shí)間限定為2006年至2015年，并在檢索結(jié)果中將學(xué)科領(lǐng)域精煉到工程科技Ⅰ類、工程科技Ⅱ類、社會(huì)科學(xué)Ⅰ類、社會(huì)科學(xué)Ⅱ類、計(jì)算機(jī)軟件及應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、圖書(shū)情報(bào)與數(shù)字圖書(shū)館、檔案與博物館、經(jīng)濟(jì)管理科學(xué)等幾個(gè)領(lǐng)域中，最終得到310條文獻(xiàn)記錄。去掉重復(fù)文獻(xiàn)、不相關(guān)文獻(xiàn)以及無(wú)關(guān)鍵詞的文獻(xiàn)，最終得到符合要求的文獻(xiàn)294篇。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，得到關(guān)鍵詞497條，共計(jì)詞頻1172次。在統(tǒng)計(jì)高頻關(guān)鍵詞時(shí)，本文做了如下處理（見(jiàn)表1）：①合并具有相同含義的關(guān)鍵詞，例如將自由分類法、大眾分類法、分眾分類、分眾分類法、大眾分類、自由分類、社會(huì)分類法、公眾分類法、大眾化分類等合并為folksonomy；②剔除與研究目的無(wú)關(guān)的關(guān)鍵詞，例如研究進(jìn)展、網(wǎng)站、服務(wù)等關(guān)鍵詞。經(jīng)過(guò)合并與篩選，最終得到關(guān)鍵詞82條。由普賴斯公式（m=0.749×nmax，nmax代表最高頻關(guān)鍵詞的詞頻，m代表核心關(guān)鍵詞的的詞頻）計(jì)算得出詞頻大于或等于10的核心關(guān)鍵詞，共計(jì)10個(gè)。

10個(gè)關(guān)鍵詞顯然不足以用來(lái)研究folksonomy在我國(guó)的研究現(xiàn)狀。最終本文根據(jù)實(shí)際情況，選擇詞條4頻次為閥值，共選取43個(gè)關(guān)鍵詞為我國(guó)folksonomy研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞，如表2所示。

本文使用文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具SATI為共現(xiàn)矩陣生成的輔助工具。該統(tǒng)計(jì)分析軟件可以實(shí)現(xiàn)對(duì)文獻(xiàn)題錄信息處理，同時(shí)還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換、字段信息的抽取、詞條頻次的統(tǒng)計(jì)和知識(shí)單元共現(xiàn)矩陣等的構(gòu)建[4]。本文將中國(guó)知網(wǎng)的檢索結(jié)果以ENDNOTE格式導(dǎo)出，將導(dǎo)出的文件導(dǎo)入SATI，并對(duì)文章的關(guān)鍵詞進(jìn)行抽取，對(duì)抽取出的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析后，在原始的ENDNOTE格式的文件中，人工對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行上述合并、刪除等篩選處理，將處理后的結(jié)果再次導(dǎo)入SATI，抽取關(guān)鍵詞字段，選擇Co-Occurrence Matrix（Dissimilarity）選項(xiàng)，設(shè)定ROWS/COLS選項(xiàng)知識(shí)單元數(shù)為43，生成43×43高頻關(guān)鍵詞相異矩陣，見(jiàn)表3。

2 高頻關(guān)鍵詞共詞分析

2.1 聚類分析

共詞分析需要用到多種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，聚類分析是其核心方法之一。基于關(guān)鍵詞的聚類分析依照“物以類聚”的思想[5]，本文運(yùn)用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件，導(dǎo)入表3所示的相異矩陣，選擇系統(tǒng)聚類，聚類方法為組內(nèi)聚類，得到聚類分析樹(shù)狀圖。

根據(jù)系統(tǒng)聚類樹(shù)狀圖，經(jīng)過(guò)比較分析，本文認(rèn)為在閥值為23.5處將聚類分析的結(jié)果分為7個(gè)類團(tuán)較為合適，見(jiàn)圖1。類團(tuán)一主要包括folksonomy、標(biāo)簽、信息組織、本體等9個(gè)關(guān)鍵詞；類團(tuán)二主要包括知識(shí)發(fā)現(xiàn)、形式概念分析、知識(shí)管理等4個(gè)關(guān)鍵詞；類團(tuán)三主要包括社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)、信息檢索、語(yǔ)義標(biāo)簽等8個(gè)關(guān)鍵詞；類團(tuán)四主要包括Web2.0、OPAC、社會(huì)性軟件、Wiki等8個(gè)關(guān)鍵詞；類團(tuán)五主要包括語(yǔ)義標(biāo)注、本體構(gòu)建、Web3.0等4個(gè)關(guān)鍵詞；類團(tuán)六主要包括標(biāo)簽云、個(gè)性化推薦、標(biāo)簽推薦等5個(gè)關(guān)鍵詞；類團(tuán)七主要包括聚類、高校圖書(shū)館、經(jīng)典扎根理論等5個(gè)關(guān)鍵詞。

2.2 多維尺度分析

多維尺度分析也是共詞分析法的核心內(nèi)容之一[6]。本文將表2所示的相異矩陣導(dǎo)入SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件，運(yùn)用多維尺度分析工具（multidimensional scale， ALSCAL），對(duì)高頻關(guān)鍵詞的相異矩陣進(jìn)行二維尺度分析，得到可視化結(jié)果。

根據(jù)多維尺度分析的結(jié)果，folksonomy領(lǐng)域的研究可大致分為六個(gè)區(qū)域，見(jiàn)圖2。區(qū)域一包括folksonomy、標(biāo)簽、信息構(gòu)建等14個(gè)關(guān)鍵詞；區(qū)域二包括知識(shí)發(fā)現(xiàn)、形式概念分析等8個(gè)關(guān)鍵詞；區(qū)域三包括社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)、語(yǔ)義標(biāo)簽、推薦算法等7個(gè)關(guān)鍵詞；區(qū)域四包括豆瓣網(wǎng)、Wiki等5個(gè)關(guān)鍵詞；區(qū)域五包括本體構(gòu)建、標(biāo)簽本體、Web3.0等6個(gè)關(guān)鍵詞；區(qū)域六包括高校圖書(shū)館、經(jīng)典扎根理論、數(shù)字圖書(shū)館3個(gè)關(guān)鍵詞。

3 研究結(jié)論及探討

本文根據(jù)2006年至2015年國(guó)內(nèi)folksonomy領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)高頻關(guān)鍵詞的聚類分析圖和多為尺度分析圖，結(jié)合表2所示的高頻關(guān)鍵詞詞表，對(duì)目前國(guó)內(nèi)folksonomy領(lǐng)域的研究情況進(jìn)行分析，最終確定了7大類主題。

3.1 folksonomy與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信息組織體系的融合研究

聚類分析圖中的類團(tuán)一與多維尺度分析圖中的區(qū)域一關(guān)鍵詞有很高的重合度，結(jié)合兩部分的關(guān)鍵詞，確定主題一為folksonomy與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信息組織體系的融合。該主題共包含9個(gè)關(guān)鍵詞，主要有folksonomy、標(biāo)簽、信息組織等，占總頻次的92.64%。該主題聚焦的要點(diǎn)包括：（1）folksonomy對(duì)傳統(tǒng)信息組織理論的補(bǔ)充。folksonomy的出現(xiàn)，將自由靈活、集體智慧、動(dòng)態(tài)迅速、成本低廉的優(yōu)勢(shì)帶入了傳統(tǒng)信息組織體系，極大程度上改善了傳統(tǒng)信息組織必須依靠專家、構(gòu)建及維護(hù)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的困境，為傳統(tǒng)信息組織體系注入了新活力。（2）folksonomy與傳統(tǒng)分類法的異同及互補(bǔ)。folksonomy與傳統(tǒng)分類法（如分類詞表和主題詞表）既有共同點(diǎn)，又存在差異性，各具優(yōu)劣，且在構(gòu)建、維護(hù)等環(huán)節(jié)存在互補(bǔ)性，該類研究中有代表性的是建立folksonomy與傳統(tǒng)分類法的映射關(guān)系，利用folksonomy遴選標(biāo)簽進(jìn)而構(gòu)建詞表[7]。（3）folksonomy對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源分類及導(dǎo)航理論的推進(jìn)。標(biāo)簽云圖的出現(xiàn)和應(yīng)用極大程度上改良或替代了Web1.0時(shí)代依托網(wǎng)絡(luò)信息門戶、網(wǎng)絡(luò)主題指南作為網(wǎng)絡(luò)資源導(dǎo)航的主流模式。folksonomy與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信息組織體系的融合，并不是相互替代的關(guān)系，而是互補(bǔ)與集成的關(guān)系。兩者融合的過(guò)程也歷經(jīng)了異同分析階段、互補(bǔ)吸納階段，正在趨向于集成及一體化的階段。

3.2 folksonomy中知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究

依照聚類分析圖中的類團(tuán)二，參考多維尺度分析圖中的區(qū)域二，本文將該主題稱為folksonomy中知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究。該主題共包含4個(gè)關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞的詞頻位次整體比較靠前，其中詞頻較高的有知識(shí)發(fā)現(xiàn)、形式概念分析，占總頻次的60.87%。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的理論與技術(shù)有多種，形式概念分析法是近年來(lái)知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究中重要的技術(shù)方法。圖2中關(guān)鍵詞“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”與“形式概念分析”距離較近即是最好的佐證。此方面研究的核心內(nèi)容主要體現(xiàn)在：（1）語(yǔ)義知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究。利用知識(shí)發(fā)現(xiàn)相關(guān)理論與方法，挖掘和揭示標(biāo)簽間隱含的概念關(guān)系，提高folksonomy語(yǔ)義精確度和豐富度，具有代表性的研究是利用概念格對(duì)關(guān)聯(lián)標(biāo)簽進(jìn)行聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)標(biāo)簽間的“語(yǔ)義關(guān)聯(lián)詞”和“語(yǔ)義下位詞”的關(guān)系[8]。（2）用戶知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究。該研究主要包括用戶行為發(fā)現(xiàn)與用戶偏好發(fā)現(xiàn)兩個(gè)方面。通過(guò)研究用戶的行為，捕捉用戶的偏好，進(jìn)而為標(biāo)簽推薦、導(dǎo)航等功能提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，更好地幫助用戶實(shí)現(xiàn)知識(shí)管理，代表性的研究是構(gòu)建基于形式概念分析的用戶行為發(fā)現(xiàn)模型，以探究folksonomy用戶行為中隱含的個(gè)性知識(shí)和共性知識(shí)[9]。除形式概念分析法外，知識(shí)發(fā)現(xiàn)的技術(shù)和方法還有很多種，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、粗糙集理論等，有學(xué)者還通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，量化了標(biāo)簽間的語(yǔ)義距離[10]。跨folksonomy平臺(tái)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)及各種知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論與方法之間的相互結(jié)合和補(bǔ)充使用將是一段時(shí)間內(nèi)該主題研究的趨勢(shì)。

3.3 社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)的研究

聚類分析圖中的類團(tuán)三與多維尺度分析圖中的區(qū)域三關(guān)鍵詞有很高的重合率，本文將該主題稱為社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)的研究。該主題共包含8個(gè)關(guān)鍵詞，主要有社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)、資源聚合、語(yǔ)義標(biāo)簽、信息檢索等，占總頻次的72.55%。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)該主題的研究主要集中在社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)的資源聚合方面。目前社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)資源聚合的研究主要從深度聚合和廣度聚合兩個(gè)方向進(jìn)行。深度聚合一般是指從系統(tǒng)中資源的內(nèi)部特征出發(fā)對(duì)資源的語(yǔ)義聚合，通常采用本體、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等工具增強(qiáng)社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)資源間的語(yǔ)義關(guān)系，提高資源的可檢索性[11]。廣度聚合是從系統(tǒng)中資源的外部特征出發(fā)，采用計(jì)量方法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法從資源的機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)、作者關(guān)聯(lián)、文獻(xiàn)關(guān)聯(lián)及資源網(wǎng)絡(luò)密度、資源網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度等維度挖掘資源間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)資源聚合[12]。除此之外，社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)中信息檢索的研究也受到了廣泛的關(guān)注，即通過(guò)增強(qiáng)標(biāo)簽間的語(yǔ)義提高社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)的查全率、查準(zhǔn)率等信息檢索的能力，代表性的研究是通過(guò)改進(jìn)標(biāo)簽-資源矩陣權(quán)重計(jì)算算法，利用潛在語(yǔ)義分析技術(shù)提高社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)簽語(yǔ)義檢索效率[13]。社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)領(lǐng)域研究仍將圍繞實(shí)現(xiàn)資源深度聚合和廣度聚合兩個(gè)維度及對(duì)聚合結(jié)果的可視化展示展開(kāi)。另外，如何實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的資源聚合與導(dǎo)航將是該領(lǐng)域下一階段的研究熱點(diǎn)。

3.4 Web2.0環(huán)境下folksonomy的應(yīng)用研究

該主題主要依照聚類分析圖中的類團(tuán)四，參考多維尺度分析圖中的區(qū)域二與區(qū)域四得出。該主題共包含8個(gè)關(guān)鍵詞，主要有Web2.0、OPAC、受控詞表、社會(huì)性軟件、Wiki、Ajax、豆瓣網(wǎng)，占總頻次的92.45%。該主題下研究的熱點(diǎn)包括：（1）Web2.0環(huán)境下folksonomy在圖書(shū)館2.0特別是OPAC2.0中的應(yīng)用。OPAC2.0是Web2.0下社會(huì)化了的OPAC，folksonomy與OPAC2.0結(jié)合的主要方式是用戶可以為搜索到的資源設(shè)置標(biāo)簽，在標(biāo)簽設(shè)置的過(guò)程中可以通過(guò)參照人工編制的受控詞表來(lái)增強(qiáng)標(biāo)簽的準(zhǔn)確性。另外，OPAC系統(tǒng)還可與社會(huì)標(biāo)簽網(wǎng)站相融合從而構(gòu)建立體的檢索模型，在提高檢索效率的同時(shí)增強(qiáng)用戶間的互動(dòng)[14]。（2）Web2.0典型技術(shù)（如社會(huì)性軟件、Ajax、Wiki等）對(duì)folksonomy應(yīng)用與推廣的支撐。學(xué)者普遍認(rèn)為Wiki與folksonomy的產(chǎn)生可以很好地滿足Web2.0相互協(xié)作、共同參與的理念，而社會(huì)性軟件則是Web2.0時(shí)代folksonomy技術(shù)應(yīng)用的平臺(tái)[15]。（3）Web2.0下國(guó)內(nèi)folksonomy應(yīng)用或?qū)嶒?yàn)研究多以豆瓣網(wǎng)為實(shí)驗(yàn)素材展開(kāi)實(shí)證研究或案例分析。該主題下的相關(guān)研究帶有濃厚的實(shí)踐色彩，未來(lái)的研究熱點(diǎn)也會(huì)隨著folksonomy實(shí)踐與應(yīng)用的不斷拓展而涌現(xiàn)。

3.5 folksonomy與本體的融合研究

聚類分析圖中的類團(tuán)五與多維尺度分析圖中的區(qū)域五關(guān)鍵詞有很高的重合率，本文稱該主題為folksonomy與本體的融合。該主題共包含標(biāo)簽本體、Web3.0、語(yǔ)義標(biāo)注、本體構(gòu)建4個(gè)關(guān)鍵詞。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)該主題的研究起步較晚，根據(jù)詞頻也可以推斷出該主題的研究尚未成熟。folksonomy與本體的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)使二者能夠更好地迎合Web3.0時(shí)代的需要[16]。該主題下的研究方向主要有兩個(gè)：（1）folksonomy向本體的融合。其核心的研究?jī)?nèi)容是利用folksonomy時(shí)效性強(qiáng)、成本低廉、簡(jiǎn)單靈活等優(yōu)點(diǎn)，從folksonomy中抽取本體概念輔助本體的構(gòu)建，以彌補(bǔ)本體構(gòu)建過(guò)程中更新緩慢、成本高昂、靈活性差等缺點(diǎn)。最新的研究進(jìn)展是有學(xué)者利用形式概念分析法對(duì)主題詞表和folksonomy融合的數(shù)據(jù)集構(gòu)建本體[17]。（2）本體向folksonomy的融合。其核心的研究?jī)?nèi)容是將現(xiàn)有本體映射到folksonomy的標(biāo)簽中，彌補(bǔ)folksonomy結(jié)構(gòu)中語(yǔ)義模糊的不足[18]，或者利用標(biāo)簽本體控制用戶的標(biāo)注行為，規(guī)范標(biāo)注活動(dòng)。本方向一方面將著眼于自動(dòng)或半自動(dòng)地從folksonomy標(biāo)簽集中抽取概念和概念關(guān)系以促進(jìn)folksonomy向本體的融合，另一方面將不斷探索建立二者映射關(guān)系的高效、簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的方法，以促進(jìn)folksonomy向本體的融合。

3.6 標(biāo)簽云導(dǎo)航與標(biāo)簽推薦研究

根據(jù)聚類分析圖中的類團(tuán)六并參考多維尺度分析圖，該類團(tuán)下的關(guān)鍵詞間的內(nèi)在關(guān)系主要聚焦在標(biāo)簽云導(dǎo)航與標(biāo)簽推薦相關(guān)方面，該主題共包含5個(gè)關(guān)鍵詞，詞頻較高的關(guān)鍵詞有標(biāo)簽云、個(gè)性化推薦、標(biāo)簽推薦，占總頻次的75%。該主題下的研究方向主要包括：（1）基于標(biāo)簽云圖的資源導(dǎo)航。通過(guò)探究標(biāo)簽云的可視化效果對(duì)用戶使用情況的影響來(lái)調(diào)整標(biāo)簽云的屬性，提高標(biāo)簽云的易用性，實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽云的可視化導(dǎo)航，從而有效地幫助用戶查找和發(fā)現(xiàn)感興趣的資源。（2）標(biāo)簽個(gè)性化推薦。標(biāo)簽推薦所采用的方式，多從用戶、資源、標(biāo)簽間的三元關(guān)系切入，探究用戶標(biāo)簽標(biāo)注過(guò)程中的認(rèn)知心理和行為特征，為用戶提供個(gè)性化的推薦。國(guó)內(nèi)標(biāo)簽推薦相關(guān)技術(shù)的研究大多集中在計(jì)算機(jī)及系統(tǒng)工程領(lǐng)域，該領(lǐng)域下協(xié)同過(guò)濾等技術(shù)與其他新技術(shù)的結(jié)合，以及如何提高推薦系統(tǒng)的推薦功能，將是標(biāo)簽推薦主題下的研究趨勢(shì)。

3.7 folksonomy在高校圖書(shū)館中的應(yīng)用研究

該主題主要依據(jù)聚類分析圖中的類團(tuán)七和多維尺度分析圖中區(qū)域六中的關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系分析而得出。該主題共包含5個(gè)關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞的詞頻位次不高，可以看出該主題目前尚處于起步階段。高校圖書(shū)館由于能夠在短時(shí)間內(nèi)接觸到各科研領(lǐng)域內(nèi)較新的研究成果，因此高校圖書(shū)館是目前folksonomy應(yīng)用較新的領(lǐng)域。一段時(shí)間以來(lái)，folksonomy在高校圖書(shū)館中使用的具體情況并沒(méi)有得到充分的研究，也沒(méi)有形成系統(tǒng)的理論。基于此，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出使用經(jīng)典扎根理論從不同角度對(duì)folksonomy在高校圖書(shū)館中的應(yīng)用進(jìn)行研究。關(guān)鍵詞“高校圖書(shū)館”與“經(jīng)典扎根理論”在圖2區(qū)域六中距離較近即是對(duì)此最好的體現(xiàn)。近年來(lái)folksonomy在高校圖書(shū)館中的典型應(yīng)用主要體現(xiàn)在：（1）folksonomy版權(quán)問(wèn)題。對(duì)高校圖書(shū)館資源的標(biāo)注行為和標(biāo)簽往往凝結(jié)了標(biāo)注者的智慧，從這個(gè)角度看，folksonomy也會(huì)衍生出保護(hù)標(biāo)簽著作權(quán)的問(wèn)題，代表性的研究是王翠英提出的folksonomy版權(quán)機(jī)制模型[19]。（2）信息服務(wù)問(wèn)題。Folksonomy的引入對(duì)高校圖書(shū)館信息服務(wù)的內(nèi)容、方式、效果均產(chǎn)生了影響，代表性的研究是有學(xué)者從傳播機(jī)制的角度出發(fā)，剖析folksonomy在高校圖書(shū)館信息服務(wù)等方面應(yīng)用的特點(diǎn)及存在的缺陷[20]。

4 結(jié)語(yǔ)

本文在提煉出國(guó)內(nèi)folksonomy研究的43個(gè)高頻關(guān)鍵詞的基礎(chǔ)上，運(yùn)用共詞分析方法，通過(guò)SPSS的聚類分析和多維尺度統(tǒng)計(jì)分析功能，直觀、形象地刻畫(huà)和揭示出十年來(lái)我國(guó)folksonomy領(lǐng)域研究的七個(gè)主題，對(duì)每個(gè)主題的核心研究?jī)?nèi)容及未來(lái)趨勢(shì)分別進(jìn)行了闡述。但本文的研究也存在著一些局限性。國(guó)內(nèi)folksonomy領(lǐng)域研究雖然歷經(jīng)了十年之久，發(fā)文量仍然不大，這對(duì)所提取的高頻關(guān)鍵詞的數(shù)量和詞頻都有影響。盡管本文也做了相應(yīng)的調(diào)整，例如選取4頻次作為詞頻閾值，并結(jié)合核心文獻(xiàn)的內(nèi)容對(duì)研究熱點(diǎn)展開(kāi)了分析和探討，但仍有不完善之處。通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析來(lái)把握f(shuō)olksonomy領(lǐng)域研究熱點(diǎn)仍有待改進(jìn)。

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張叢昱 上海大學(xué)圖書(shū)情報(bào)檔案系情報(bào)學(xué)碩士研究生。上海，200444。

張?jiān)浦?上海大學(xué)圖書(shū)情報(bào)檔案系講師、碩士生導(dǎo)師。上海，200444。

（收稿日期：2016-01-06 編校：陳安琪）