2012—2018年國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)學(xué)科熱點(diǎn)可視化分析*

張 蒙 劉春艷

（黑龍江大學(xué)信息管理學(xué)院 黑龍江哈爾濱 150080）

國家社會科學(xué)基金（以下簡稱“國家社科基金”）是于1986年由國務(wù)院批準(zhǔn)設(shè)立的。能夠成功申報(bào)國家社科基金的學(xué)科項(xiàng)目研究都代表了我國社會科學(xué)研究領(lǐng)域的最高層次和水平。1991年，我國國家社科基金開始將“圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)”學(xué)科設(shè)立為一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科，成為了現(xiàn)有的26類學(xué)科中的一門單獨(dú)學(xué)科。1994年又將其列為國家社科基金資助學(xué)科，這充分說明了“圖書情報(bào)與檔案管理”（以下簡稱“圖情檔”）學(xué)科在整個(gè)學(xué)科領(lǐng)域研究中占據(jù)了重要地位[1]。本文將從可視化角度出發(fā)，利用生成知識圖譜的方法來直觀展示近10年圖情領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及熱點(diǎn)，以期幫助學(xué)者更準(zhǔn)確地把握和分析本學(xué)科的立項(xiàng)特點(diǎn)和資助重點(diǎn)。

1 文獻(xiàn)綜述

近幾年，很多學(xué)者針對國家社科基金圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)立項(xiàng)信息進(jìn)行現(xiàn)狀剖析和熱點(diǎn)研究。趙蓉英等人對我國圖情檔學(xué)科2001—2012年間的國家社科基金與國家自然科學(xué)基金的申報(bào)項(xiàng)目進(jìn)行對比分析，認(rèn)為該學(xué)科正處于蓬勃發(fā)展的階段，但是發(fā)展的過程中存在較為明顯的地區(qū)、機(jī)構(gòu)以及個(gè)人差異，基金項(xiàng)目高度集中于高等院校以及學(xué)科帶頭人當(dāng)中；學(xué)科研究主題穩(wěn)中求新，在重視傳統(tǒng)研究的同時(shí)把握不斷涌現(xiàn)的新熱點(diǎn)[2]。李英同樣以國家社科基金與國家自然科學(xué)基金為研究對象，對其在2009—2013年間的內(nèi)容特征等方面進(jìn)行系統(tǒng)分析比較，認(rèn)為近年來該學(xué)科研究趨勢將圍繞Web2.0、信息資源建設(shè)、用戶信息行為等主題開展[3]。柴歡、阮建海闡釋了2013—2017年圖情檔學(xué)科科研立項(xiàng)的基本情況，發(fā)現(xiàn)該學(xué)科在這5年的整體研究上呈現(xiàn)以下幾個(gè)特點(diǎn)：以圖書館為核心的研究始終是該學(xué)科重點(diǎn)關(guān)注的主題，學(xué)科國際化發(fā)展和圖情機(jī)構(gòu)的數(shù)字化創(chuàng)新服務(wù)是學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題；以大數(shù)據(jù)環(huán)境為背景的相關(guān)研究成為研究的重要領(lǐng)域；古籍整理與文獻(xiàn)研究在研究層面上更為深刻和細(xì)化[4]。

上述學(xué)者所作的分析大多采取文字描述和統(tǒng)計(jì)圖表形式展示，未有人將國家社科基金項(xiàng)目的數(shù)據(jù)信息展示為可視化知識圖譜，且少有人將分析的時(shí)間跨度放在最近幾年間（2012—2018年）。本文研究的一大創(chuàng)新點(diǎn)就在于突破了Citespace只能做現(xiàn)成數(shù)據(jù)庫中的文獻(xiàn)計(jì)量的限制，對作為非文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的國家社科基金項(xiàng)目的標(biāo)題進(jìn)行可視化分析。

2 研究設(shè)計(jì)與研究方法

2.1 主要步驟

在國家社科基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫中檢索出符合時(shí)間、學(xué)科類別要求的項(xiàng)目標(biāo)題；爬取標(biāo)題信息，生成文本；應(yīng)用ROST CM 6軟件對已爬取生成的文本信息進(jìn)行分詞處理；將分詞處理后的文本轉(zhuǎn)化為Citespace可識別的格式；使用Citespace軟件繪制可視化知識圖譜并對研究熱點(diǎn)進(jìn)行分析。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文在國家社科基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫中爬取2012—2018年立項(xiàng)學(xué)科為“圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)”的項(xiàng)目標(biāo)題等相關(guān)信息，共得到1 000條項(xiàng)目信息，并獲取了每個(gè)項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人姓名、職稱、所在地區(qū)等相關(guān)信息。

2.3 研究方法

（1）文獻(xiàn)計(jì)量法。文獻(xiàn)計(jì)量法是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的定量分析方法研究文獻(xiàn)的基本特征，如文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間、來源期刊、論文作者職稱與所在機(jī)構(gòu)、項(xiàng)目基金等有關(guān)信息，從而了解文獻(xiàn)的數(shù)量關(guān)系、分布結(jié)構(gòu)及規(guī)律[5]。

（2）Citespace可視化分析軟件。使用Citespace工具的各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者一直以來進(jìn)行的都是文獻(xiàn)或?qū)＠?jì)量，如對中國知網(wǎng)、WOS數(shù)據(jù)庫中的文獻(xiàn)研究熱點(diǎn)、研究前沿和研究趨勢進(jìn)行探索。在本文研究中主要使用該軟件關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析以及時(shí)區(qū)圖等功能，在對生成的圖譜的解讀中主要針對高頻節(jié)點(diǎn)、聚類知識群、時(shí)區(qū)圖的演進(jìn)特征、圖譜的基本圖例進(jìn)行說明。

（3）ROST ContentMining知識處理與內(nèi)容挖掘軟件。ROST CM是由沈陽教授團(tuán)隊(duì)研發(fā)編碼的輔助人文社科研究的數(shù)字化計(jì)算平臺。該平臺可以提供網(wǎng)站分析、字頻與詞頻統(tǒng)計(jì)、情感分析、流量分析、共現(xiàn)分析等一系列功能。在本文的研究中主要使用該軟件的分詞輔助功能。

3 研究過程與分析

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

關(guān)鍵詞是一個(gè)項(xiàng)目研究的核心概括，對項(xiàng)目標(biāo)題關(guān)鍵詞進(jìn)行分析可以對項(xiàng)目內(nèi)容和主題窺探一二。一個(gè)項(xiàng)目標(biāo)題中所包含的幾個(gè)關(guān)鍵詞一定存在著某種關(guān)聯(lián)，而這種關(guān)聯(lián)可以用共現(xiàn)的頻次來表示。文本數(shù)據(jù)所代表學(xué)科中各主題之間的關(guān)系通常是利用匯集關(guān)鍵詞或?qū)γ~短語共同出現(xiàn)的情況來確定。本文統(tǒng)計(jì)1 000條標(biāo)題名稱的關(guān)鍵詞兩兩出現(xiàn)在同一標(biāo)題的頻次，形成一個(gè)由這些詞對關(guān)聯(lián)所組成的共詞網(wǎng)絡(luò)。

將分析時(shí)間設(shè)定為2012—2018年；Note Type選擇Keyword；統(tǒng)計(jì)每一年度共現(xiàn)頻次最高50個(gè)關(guān)鍵詞，連線強(qiáng)度選擇Cosine。得到國家社科基金的圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)的關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。

從圖1中可以看出有下面幾組共現(xiàn)呈現(xiàn)較明顯：圖書館與閱讀推廣、社會教育、開放數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)輿情、用戶個(gè)性化推薦服務(wù)、競爭情報(bào)；信息資源與元數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、一體化等。圖中圓圈大小代表的是關(guān)鍵詞頻次，頻次越大，圓圈越大（注意并不是中心性大小）。顯而易見，圖書館、大數(shù)據(jù)、信息資源、公共圖書館、高校圖書館等關(guān)鍵詞圓圈較大，即在國家社科基金項(xiàng)目標(biāo)題中出現(xiàn)的頻次較高。以上這些關(guān)鍵詞處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置，其他關(guān)鍵詞是圍繞他們輻射開的。

圖1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

這一點(diǎn)也可以通過頻次中心性表格來進(jìn)行驗(yàn)證，如表1所示。表1顯示了國家社科基金立項(xiàng)課題的高頻關(guān)鍵詞與中心性，由此可以看出在國家社科基金項(xiàng)目中頻次較前的關(guān)鍵詞，如“圖書館”“大數(shù)據(jù)”出現(xiàn)頻次分別達(dá)到129次和71次，兩者的中心性分別為0.28和0.15；其次是“公共圖書館”“高校圖書館”“數(shù)據(jù)庫”“互聯(lián)網(wǎng)”出現(xiàn)的頻次也比較高；再次是“閱讀推廣”“安全觀”“網(wǎng)絡(luò)輿情”“云計(jì)算”“開放數(shù)據(jù)”，最后頻次較低的有“開放數(shù)據(jù)”“跨學(xué)科”“web”等。一般認(rèn)為，頻次和中心性的值大，說明該關(guān)鍵詞在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中處于中心位置，且在知識結(jié)構(gòu)演變中占據(jù)重要地位[6]。

表1 高頻關(guān)鍵詞詞頻中心性表

3.2 聚類圖

如圖2所示，我們可以清晰地看到原本的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)聚成了幾個(gè)不規(guī)則區(qū)域，每個(gè)區(qū)域都對應(yīng)一個(gè)標(biāo)簽。其中，第一大聚類（#0）共包含21個(gè)立項(xiàng)標(biāo)題，S值為0.879，LLR算法得到的聚類命名結(jié)果為“圖書館”；第二大聚類（#1）共包含19個(gè)立項(xiàng)標(biāo)題，S值為0.914，LLR算法得到的聚類命名結(jié)果為“大數(shù)據(jù)”；第三大聚類（#2）共包含14個(gè)立項(xiàng)標(biāo)題，S值為1，LLR算法得到的聚類命名結(jié)果為“公共圖書館”；第四大聚類（#3）共包含12個(gè)立項(xiàng)標(biāo)題，S值為0.921，LLR算法得到的聚類命名結(jié)果為“信息資源”；第五大聚類（#4）共包含12個(gè)立項(xiàng)標(biāo)題，S值為0.951，LLR算法得到的聚類命名結(jié)果為“數(shù)字化”；第六大聚類（#5）共包含7個(gè)立項(xiàng)標(biāo)題，S值為0.914，LLR算法得到的聚類命名結(jié)果為“高校圖書館”；第七大聚類（#6）共包含6個(gè)立項(xiàng)標(biāo)題，S值為0.867，LLR算法得到的聚類命名結(jié)果為“社會化”。

圖2 主題聚類圖

從圖2中我們可以看到聚類較明顯的有7類，分別是圖書館、大數(shù)據(jù)、公共圖書館、信息資源、數(shù)字化、高校圖書館、社會化。順序編碼是從0到6，編碼數(shù)字越小，聚類中包含的關(guān)鍵詞越多，每個(gè)聚類是由多個(gè)緊密相關(guān)的詞組成的。

3.3 時(shí)區(qū)圖

圖3顯示了國家社科基金項(xiàng)目標(biāo)題關(guān)鍵詞變化的時(shí)區(qū)圖，其中節(jié)點(diǎn)大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次的高低，第一次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞會體現(xiàn)在具體的時(shí)間區(qū)間上，如果之后立項(xiàng)項(xiàng)目出現(xiàn)相同的關(guān)鍵詞，只會在第一次出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)上體現(xiàn)。從圖3中可以看出，2012年出現(xiàn)的關(guān)鍵詞較多，包含圖書館、公共圖書館、信息資源、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)輿情、高校圖書館、云計(jì)算等。從2013年開始，國家社科基金中新的標(biāo)題關(guān)鍵詞的出現(xiàn)呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢。但這并不代表圖情檔學(xué)科領(lǐng)域研究熱點(diǎn)主題有所變少，也不代表研究方向趨向于單一化。2013年主要出現(xiàn)的關(guān)鍵詞是大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、個(gè)性化、社會化、引文分析、知識庫等；2014年至2018年間出現(xiàn)了跨學(xué)科、閱讀推廣、人工智能、國家安全觀等關(guān)鍵詞。

圖3 時(shí)區(qū)圖

通過關(guān)鍵詞的時(shí)區(qū)圖展現(xiàn)，可以了解不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)上國家社科基金中圖情檔學(xué)科立項(xiàng)出現(xiàn)的新變化。通過對立項(xiàng)信息的把握，利于為該學(xué)科發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)借鑒和立項(xiàng)參考。根據(jù)時(shí)區(qū)圖顯示可以看出：跨學(xué)科、人工智能、閱讀推廣和安全觀這四個(gè)關(guān)鍵詞在圖中的圓圈較小，出現(xiàn)與發(fā)展的時(shí)間較短，但這恰恰是圖情領(lǐng)域未來一段時(shí)間的學(xué)科研究關(guān)注點(diǎn)。

4 研究結(jié)論

4.1 高頻熱點(diǎn)主題分析

（1）圖書館的熱點(diǎn)主題研究。圖書館的相關(guān)研究一直都是圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)學(xué)科領(lǐng)域在國家社科基金中立項(xiàng)的選題熱點(diǎn)。從上述圖表可以看出“圖書館”幾乎是每一年度的高頻關(guān)鍵詞，那么可以將其看作是該學(xué)科領(lǐng)域的核心關(guān)鍵詞。該學(xué)科對圖書館的相關(guān)研究主要集中在圖書館社會教育職能的發(fā)揮、圖書館用戶服務(wù)、館藏資源建設(shè)、數(shù)字圖書館建設(shè)等內(nèi)容，且又將研究范圍細(xì)化為高校圖書館和公共圖書館兩大類，將關(guān)注點(diǎn)延伸至基層、偏遠(yuǎn)地區(qū)的圖書館建設(shè)與開發(fā)以及完善社會弱勢群體的閱讀服務(wù)等。

（2）大數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)主題研究。“大數(shù)據(jù)”頻次僅次于“圖書館”，也是近幾年國家社科基金的高頻關(guān)鍵詞。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為圖情檔學(xué)科研究，尤其是情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究帶來了研究技術(shù)應(yīng)用、研究思路與 研究環(huán)境的變革，構(gòu)建適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的情報(bào)工作流程以及方法體系，已經(jīng)成為當(dāng)前情報(bào)學(xué)研究的熱點(diǎn)之一[7]。大數(shù)據(jù)環(huán)境帶來的改變不僅是情報(bào)學(xué)研究的對象由“信息”深入到“數(shù)據(jù)”，還有情報(bào)學(xué)和情報(bào)工作概念鏈“數(shù)據(jù)-情報(bào)”環(huán)節(jié)的增加。且在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，“互聯(lián)網(wǎng)”“云計(jì)算”“網(wǎng)絡(luò)輿情”“數(shù)據(jù)挖掘”這些詞匯的高頻出現(xiàn)，說明情報(bào)學(xué)數(shù)據(jù)分析研究的技術(shù)方法也是緊跟時(shí)代發(fā)展腳步的。

（3）信息資源的熱點(diǎn)主題研究。“信息資源”的相關(guān)研究是國家社科基金重點(diǎn)資助的選題之一。信息資源作為一種提高國家競爭力和創(chuàng)新力的重要戰(zhàn)略資源，對信息資源的研究是圖情檔學(xué)科最具活力和影響力的研究重點(diǎn)之一。從立項(xiàng)項(xiàng)目來看，對信息資源的研究包括信息資源的開發(fā)利用、信息資源管理、信息資源共享以及用來支撐信息資源存儲的數(shù)據(jù)庫的建設(shè)；從信息資源分類來看，不僅包括圖書館館藏資源建設(shè)，還有網(wǎng)絡(luò)信息資源挖掘、利用與存儲。除此之外，政府信息資源的共建共享也是研究的熱點(diǎn)。

4.2 學(xué)科未來發(fā)展趨勢分析

（1）大數(shù)據(jù)與人工智能。人工智能是一種新的技術(shù)科學(xué)，是吸收了大量數(shù)據(jù)由人工制造出來應(yīng)用系統(tǒng)用于模擬和拓展人的智能。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，人工智能的發(fā)展使我們在海量數(shù)據(jù)中快速挖掘有效信息并形成知識成為可能。在未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能的持續(xù)發(fā)展會給情報(bào)學(xué)學(xué)科帶來更為豐富完善的研究技術(shù)手段。

（2）跨學(xué)科交叉融合。跨學(xué)科體系的構(gòu)建是情報(bào)學(xué)未來應(yīng)當(dāng)著重思考的問題。各行業(yè)、領(lǐng)域之間技術(shù)、理論的相互聯(lián)系、相互交流利于圖情檔學(xué)科在自有特點(diǎn)的基礎(chǔ)上取長補(bǔ)短，發(fā)展構(gòu)建軍事、安全、科技、國防、醫(yī)療衛(wèi)生、社會經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境、政府決策、歷史文化為一體的學(xué)科體系。

（3）閱讀推廣。為了響應(yīng)國家倡導(dǎo)的“全民閱讀”活動，對于圖書館閱讀推廣的服務(wù)質(zhì)量管理的相關(guān)研究越來越多，如提供個(gè)性化閱讀推薦服務(wù)、關(guān)注讀者閱讀行為與閱讀心理等。尤其是在新媒體環(huán)境下，閱讀推廣策略與活動的變化研究在未來一段時(shí)間會受到越來越多的關(guān)注。

（4）國家安全觀。2017年6月，我國頒布了《中華人民共和國國家情報(bào)法》。這個(gè)法案的頒布為“總體國家安全觀”在圖情領(lǐng)域發(fā)展提供了法律支撐。同年，在南京召開了“情報(bào)學(xué)與情報(bào)工作發(fā)展論壇”，會議達(dá)成“南京共識”。該共識提出情報(bào)工作應(yīng)不遺余力為國謀略，為建設(shè)情報(bào)強(qiáng)國而努力。基于此背景，學(xué)科立足于國家安全觀與軍民融合戰(zhàn)略的相關(guān)研究會成為情報(bào)學(xué)學(xué)科未來發(fā)展的重要領(lǐng)域。