基于知識圖譜的智慧圖書館發展動態和主題探析

摘要：文章以北大核心和CSSCI收錄的近5年智慧圖書館領域的文獻作為數據來源，以期從宏觀上把握國內智慧圖書館領域的研究狀況，為進一步研究提供參考。運用知識圖譜可視化方法，采用SATI，Ucinet，Excel等研究工具，分析并揭示了國內智慧圖書館領域的研究現狀、研究熱點及發展趨勢。研究發現：年度文獻發布量呈增長趨勢；核心機構之間的合作較為松散，存在較大合作空間；圍繞智慧圖書館的研究熱點主要有智慧圖書館、智慧服務、人工智能等?；诩夹g、智慧服務、發展與建設、智慧館員的智慧圖書館研究將成為未來的研究主題與發展趨勢。

關鍵詞：智慧圖書館；知識圖譜；共詞分析；社會網絡分析

中圖分類號：G250.7;G353.1 文獻標志碼：A

0 引言

信息時代賦予了圖書館新的職能和使命，圖書館形態正在由數字圖書館、智能圖書館向智慧圖書館轉變。智慧圖書館以物聯網、區塊鏈、大數據等新興技術為基礎，結合圖書館的專業化管理，通過對用戶和環境的智能感知，為用戶提供精準、個性化的知識服務，打造用戶所需要的特色文化空間和智能共享空間，是虛擬化與實體空間有機融合的圖書館形態［1］。

《“十四五”文化和旅游發展規劃》提出，“十四五”時期要加快公共數字文化建設，統籌推進智慧圖書館體系建設，并詳細闡明建設目標內容［2］。由此可見，智慧圖書館已受到政府和相關部門的高度重視，因此，國內關于智慧圖書館的研究現狀是值得探討的問題。本文基于知識圖譜可視化的相關理論和方法，對智慧圖書館領域進行定量和定性分析，將作者、機構等知識單元作為研究對象，以期對智慧圖書館研究領域的發展動態和研究主題有明確的認識，為以后的研究提供參考。

1 數據來源、研究方法與研究工具

1.1 數據來源

本研究采用北大核心和CSSCI期刊庫的數據，時間范圍限定在2018—2022年，以“主題=智慧圖書館”為檢索式進行精確檢索，剔除綜述、會議等噪聲文獻，共得到國內相關文獻檢索記錄623條，將檢索記錄以Endnote的格式進行保存。

1.2 研究方法與工具

知識圖譜是將復雜知識領域通過數據挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制顯示出來，揭示知識領域動態發展規律的現代理論，為學科研究提供切實、有價值的參考［3］。共詞分析以文獻集中共現的詞對為統計對象，統計文獻集的關鍵詞之間在同篇文獻中兩兩共現的頻次，構建由詞對關聯所形成的共詞網絡，關鍵詞就是網絡中的結點，網絡中關鍵詞間的遠近可以反映主題內容的親疏［4］。社會網絡分析方法將網絡中高頻關鍵詞間關聯密切而聚合成的次級團體結構稱之為凝聚子群，可以呈現網絡中高頻關鍵詞的聚類，展現某領域的研究熱點和主題結構［5］。本研究利用SATI，Ucinet，Excel等工具繪制研究機構合作圖譜、高頻關鍵詞共現聚類圖譜等智慧圖書館研究的知識圖譜，以揭示智慧圖書館的發展現狀，探索其研究熱點、研究主題以及發展趨勢。

2 國內智慧圖書館研究的整體發展狀況

文獻的年度分布可以反映一個研究領域的發展狀況和活躍程度。為反映各年度文獻數量分布情況，本研究對近5年發表的智慧圖書館領域的文獻進行了統計分析，如圖1所示?？梢钥闯?，隨著時間的推移，智慧圖書館的研究數據呈現上升的趨勢。

在這5年內，智慧圖書館領域在北大核心和CSSCI上的總發文量為623篇。根據分布圖可將這5年分為3個階段。第1階段，2018—2019年間，智慧圖書館的發文數量增長趨于平緩，說明業界對智慧圖書館的研究較穩定，研究方向也趨于穩定。第2階段，2019—2021年間，發文數量呈一個快速上升的趨勢，于2021年達到5年內的峰值170篇，表明智慧圖書館的研究受到重視，有一部分學者在該領域進行了深入研究并取得一定的成果。第3階段，從2022年開始，學者對該領域的研究已經比較成熟，但發文量有所下降。

3 國內智慧圖書館的主體分析

3.1 核心作者

3.2 主要研究機構

主要研究機構為發文頻次較高的研究機構。統計 "分析得出，在這5年期間，為智慧圖書館研究領域做出過貢獻的研究機構有495所，如圖3所示，發文量位居前3位的機構和頻次分別為南京大學信息管理學院37篇、武漢大學信息管理學院25篇、南京大學圖書館21篇。根據統計分析的結果，頻次為1的研究機構有360所，說明在智慧圖書館研究領域中發表在北大核心和CSSCI上的文章并不多，且研究該領域的機構大多是圖書館、信息管理學院等專業性研究機構。

3.3 主要期刊

期刊論文是科研成果的重要體現方式之一，期刊載文量可以表明該期刊是某些研究領域的主要陣地，分析期刊的分布可以為研究和針對性發文提供參考。通過統計期刊發文的頻次（見圖4）可以得出，近5年，發表智慧圖書館相關研究的期刊共有50個，其中，《圖書館學研究》的頻次最高，達到了80次，其次是《圖書館工作與研究》。

4 國內智慧圖書館的研究熱點和主題分析

4.1 研究熱點分析

4.1.1 高頻關鍵詞確定

剔除無意義的關鍵詞，如應用、策略、對策等，為更好地展現研究的全貌，共有關鍵詞1 209個，總頻次為2 615。本文選取頻次大于7的32個關鍵詞，總頻次為1 156次，如表1所示。

4.1.2 高頻關鍵詞中心性分析

分別計算高頻關鍵詞的共現矩陣的度中心性、接近中心性和中介中心性，如表2所示。

度中心性是刻畫節點中心性最直接的度量指標，表示節點在網絡中所處位置的重要程度。當一個結點與多個結點連接時，則該結點就位于高頻關鍵詞網絡的中心。由表2可以看出，“智慧圖書館”度中心性的值為420，處在網絡的核心位置。度中心性的平均值為30.2，共有10個關鍵詞的度中心性大于該平均值，說明這些關鍵詞處于網絡的重要位置。接近中心性是用來衡量結點與其他結點的最短距離，若一個結點到圖中其他點的總和距離越短，則說明該結點的接近中心性越高，越不受其他點的控制。接近中心性的平均值為93，共有14個關鍵詞的接近中心性小于該平均值，說明這14個關鍵詞的不可控程度較高。中介中心性指的是一個結點充當另外兩個結點橋梁的次數。一個結點充當“中介”的次數越高，它的中介中心性就越大，所處位置也就越重要?！爸腔蹐D書館”中介中心性的值為593，具有最強的影響力。中介中心性的平均值為21.7，共有8個關鍵詞的中介中心性大于該平均值，則這8個關鍵詞處于重要位置，對其他詞的控制力較強。從表2的數據發現，接近中心性與度中心性的前5個有差異，中介中心性與度中心性的前5個完全相同，故綜合考量3個中心性，將表2的15詞作為研究熱點詞。

4.2 智慧圖書館領域研究主題分析

4.2.1 高頻關鍵詞共現聚類圖譜

關鍵詞共現網絡分析就是通過對關鍵詞的分布、聚類、關系等特征的揭示，直觀地顯示出分析對象的主題內容及其關聯關系［6］。結點越大，表明該點處在網絡的重要位置；結點之間的線段越粗，則節點之間的關系越強。與上文分析高頻關鍵詞的中心性相同，對應表2第一列數據，第一列關鍵詞中心性數值越大，在共現網絡中，節點的尺寸就越大，如圖5所示，如智慧圖書館、智慧服務、人工智能、大數據等，說明智慧圖書館領域的研究熱點和研究趨勢主要集中在人工智能、智慧服務等方面。

4.2.2 智慧圖書館領域主題分析

通過對高頻關鍵詞中心性的分析以及共現聚類圖譜的繪制，智慧圖書館領域的文獻主題得到一定程度的呈現，主要歸納為以下4個方面：

（1）基于技術的智慧圖書館研究。智慧圖書館技術是指用于圖書館建設并提升圖書館智慧化程度的信息技術，這方面包含大數據、情境感知等在內的15個關鍵詞，表明國內對于智慧圖書館的研究側重于探索各種智能新興技術的研究，以具體技術研究來進一步推動智慧圖書館建設的宏觀技術應用，如框架、模型和系統的設計。在現今信息爆炸的時代，大數據的特征越來越明顯，利用各種技術對圖書館進行建設，實現圖書館的智慧化程度便成了智慧圖書館領域研究的主要內容之一。

（2）基于發展與建設的智慧圖書館研究。這方面包含智慧空間、閱讀推廣等在內的21個關鍵詞，說明國內對于這方面的研究多、覆蓋面廣，可以分為圖書館轉型、空間再造和閱讀推廣3個方面。開展此方面的研究，可以激勵用戶使用圖書館資源與服務，促進用戶利益的最大化，同時可以推動智慧圖書館的空間建設，實現圖書館資源的市場化。

（3）基于智慧服務的智慧圖書館研究。智慧服務是指圖書館通過分析用戶需求，為用戶提供個性化、精準化的信息推送服務。這方面包含智慧服務、知識服務等13個關鍵詞，偏向于基于技術進行服務創新和服務融合的研究。隨著互聯網的迅速發展，智慧服務的研究內容不斷拓展和延伸，聚焦于服務內容的創新，更加關注用戶的需求及滿意度。開展智慧服務的研究，有助于深層次挖掘用戶需求，實現精準化服務，從而推動圖書館的智慧化進程。

（4）基于智慧館員的智慧圖書館研究。智慧館員是指利用自身專業知識和技能提供個性化增值服務，以此滿足用戶需求的圖書館工作人員。智慧館員作為服務的提供者，其綜合能力在很大程度上決定了服務的智慧化程度［7］。這方面包括館員和智慧館員2個關鍵詞，說明目前國內對于智慧館員的相關研究較為缺乏，未來應多開展此方面的研究，為館員的智慧化轉型提供參考。

5 結語

本文從計量視角出發，對國內智慧圖書館的發展動態和研究主題加以分析，繪制出文獻年度分布圖，對描述該領域的知識單元，即作者、機構、期刊、關鍵詞的數據進行收集和整理，并聚焦于此領域的關鍵詞聚類知識圖譜展現出國內智慧圖書館的研究熱點與發展趨勢。研究發現，近5年國內智慧圖書館的研究主題和趨勢主要包括基于技術、發展與建設、智慧服務和智慧館員的智慧圖書館研究。本研究尚存不足，如數據量少且來源單一，后續仍會進行深入研究。智慧圖書館是現在以及未來圖書館的發展方向，是我國圖書館未來發展的重點，我國圖書館應結合自身具體實際開展對智慧圖書館的探索。

參考文獻

［1］李玉海，金喆，李佳會，等.我國智慧圖書館建設面臨的五大問題［J］.中國圖書館學報，2020（2）：17-26.

［2］國務院.文化和旅游部關于印發《“十四五”文化和旅游發展規劃》的通知［EB/OL］.（2021-06-03）［2022-11-23］. http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-06/03/content_5615106.htm.

［3］李繼紅，徐桂珍，江珊，等.文章關鍵詞和標題分詞多樣性及其繪制知識圖譜的比較［J］.知識管理論壇，2021（1）：46-55.

［4］鐘偉金，李佳，楊興菊.共詞分析法研究（三）——共詞聚類分析法的原理與特點［J］.情報雜志，2008（7）：118-120.

［5］MA H W， ZENG A P. The connectivity structure， giant strong component and centrality of metabolic networks［J］. Bioinformatics， 2003（11）： 1423-1430.

［6］袁潤，李瑩，王琦，等.用R語言分析關鍵詞集共現網絡研究［J］.現代情報，2018（7）：88-94.

［7］伊安·約翰遜，陳旭炎.智慧城市、智慧圖書館與智慧圖書館員［J］.圖書館雜志，2013（1）：4-7.

（編輯 編輯何琳）

Analysis on the development trends and themes of smart libraryresearch based on knowledge graph

Pan "Yuanfang

（School of Information Management， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China）Abstract： This article uses literature in the field of smart libraries collected by Peking University Core and CSSCI in the past five years as data sources， in order to grasp the research status of smart libraries in China from a macro perspective and provide reference for further research. By using knowledge graph visualization methods and using research tools such as SATI， Ucinet， and Excel， the current research status， research hotspots， and development trends in the field of smart libraries in China were analyzed and revealed.The research has found that the annual publication volume of literature shows an increasing trend. The cooperation between core institutions is relatively loose and there is a large space for cooperation. The research hotspots around smart libraries mainly include smart libraries， smart services， artificial intelligence， and so on. Smart library research based on technology， smart service， development and construction， and House of Wisdom staff will become the future research theme and development trend.

Key words： smart library; knowledge graph; co-word analysis; social network analysis