基于计量视角的国内情报学发展动向分析，本文主要内容关键词为：情报学论文,动向论文,视角论文,国内论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
对学科进行实时的回顾分析、探测研究热点，不仅可揭示学科发展的特征和规律，而且有利于研究人员更好地把握学科领域的发展趋势[1]。因此，在洞察学科研究现状的基础上，明晰学科主要研究热点及其变化趋势、研究范式等，对于该学科的科学研究和学科建设具有重要的指导和借鉴作用。国内已有不少基于相关数据库对国内情报学研究现状及发展趋势进行分析的论文，但这些论文要么选择的数据来源不是中国社会科学引文索引数据库（以下简称CSSCI），如大多数选择的是中国期刊全文数据库、中国知网硕博士论文数据库、国家社科基金项目及课题指南、维普期刊论文数据库等进行国内情报学研究现状、研究热点和发展趋势的分析[2-8]，要么选择分析的时间段较早[9-11]，要么选择分析的时间段较短[12-13]，要么基于CSSCI数据库将图书馆学、档案学和情报学作为一个整体进行分析[14-19]，要么仅仅从作者共被引的单一视角进行情报学研究结构的分析[20-21]，这些研究不能较好地及时反映情报学作为一门独立学科的国内整体质量发展的最新研究结构特征。本文基于CSSCI收录的国内情报学9种来源期刊在2002—2011年间所发表的文献进行分析，从高产作者、高产研究机构发文量变化情况来分析主要研究力量，通过对论文分类号的统计分析来研究国内情报学研究结构特征，并结合高频关键词共现网络和多维尺度分析来研究国内情报学呈现出的研究特征和研究范式，还从高频关键词的词频变化率K值来分析国内目前的研究热点，而不单单通过词频大小来分析研究热点，进而挖掘这十年国内情报学研究结构和研究热点的发展演进现状，希望能对国内情报学和情报工作的科学研究和学科体系建设有所帮助。
1 数据来源
近十年CSSCI连续收录为来源期刊的情报学核心期刊有9种，分别是《情报科学》、《情报理论与实践》、《情报学报》、《情报杂志》、《情报资料工作》、《图书情报工作》、《图书情报知识》、《图书与情报》、《现代图书情报技术》。选取这9种发表情报学主要研究成果的期刊为数据源，对其十年间所刊载的文献进行分析，基本上可反映出目前国内情报学的研究现状和发展趋势。通过对以上9种期刊在2002—2011年CSSCI来源文献数据库所收录的文献进行检索后共获得26 493篇文献。对文献按年代分布展开分析，在一定程度上可反映了学科的研究发展速度和研究水平规模[22]。从文献年度发文量来看，2002—2011年间国内情报学的研究发展速度和研究水平规模保持平稳状态。
2 发展分析
2.1 主要研究力量
从高产核心作者和高产核心研究单位两个角度来分析研究力量。通过对论文的第一作者（含独立作者）进行分析，发现2002—2011十年间国内情报学共涉及18 552位作者，这些作者中有10 875（占作者总数的58.62%）位研究人员仅发表过1篇论文。18 552位作者中，发文量30篇以上84人，仅占总数的0.45%，但共发表文献3900篇，占十年总文献量的14.72 %，这84位作者是国内情报学2002—2011十年间的高产作者。数据显示，邱均平和王知津分别以151篇、109篇位居第一和第二，其发文量遥遥领先于其他学者。另外，有关数据表明，通过对情报学科研合著网络中所有节点进行分析来看，邱均平在国内情报学科研合著网络中具有很高的度指标、介数和接近度数值[23]。此外，靖继鹏、毕强、马海群、朱庆华、张晓林、苏新宁、张玉峰、赖茂生、马费成、韩毅、周宁等人的发文量也较高，均超过65篇。通过对这84位高产作者前后五年的发文总量进行对比分析，发现64位高产作者后五年发文总量比前五年发文总量有所增加（增加990篇），1位高产作者前后五年发文总量保持不变，19位高产作者后五年发文比前五年发文总量有所减少（减少148篇），由此可见国内情报学领域高产作者的科研生产力呈现出提高趋势。
通过对第一作者所属第一机构进行分析，发现共涉及1879个研究单位，其中784个研究单位（占第一署名研究单位总数的41.72%）仅以第一署名单位发表过1篇文献，以第一署名单位发表过80篇以上文献的研究单位共有60个（占第一署名研究单位总数的3.19%），共发文14 380篇，占到总文献量的54.28%，这60个研究机构是2002—2011年十年间国内情报学研究的高产机构。数据显示，武汉大学以发文量1991篇位居第一，遥遥领先于其他研究单位。有关数据表明，武汉大学处于情报学研究的机构合作网络的中心，与其他研究机构间有广泛的合作，对促进我国情报学发展起着重要的推动作用[24]。南京大学、吉林大学、北京大学3个研究单位分别位居第二、第三、第四。另外，南开大学、中山大学、中国科学技术信息研究所、华中师范大学、中国科学院文献情报中心5个研究单位的发文量紧跟其后，这60个研究单位也在国内情报学领域拥有较高的发文量。通过对这60个高产研究机构前后五年的发文总量进行对比分析，发现31个高产研究机构后五年发文总量比前五年发文总量有所增加（增加2054篇），1个高产研究机构前后五年发文总量保持不变，28个高产研究机构后五年发文比前五年发文总量有所减少（减少1084篇），由此可见国内情报学领域高产研究机构的整体科研生产力也呈现出提高趋势。
2.2 研究主题学科分析
通过期刊论文的中图分类号分布来分析情报学研究主题的学科分布情况，进而明确情报学研究的跨学科研究属性。根据《中国图书馆分类法》（第四版）进行检索，分别从二级分类号和基本大类两个角度进行分析，进而确定十年间国内情报学9种核心期刊所刊发论文的中图分类号前十位分布情况。
从二级分类号来看，十年间国内情报学研究主题以G25（图书馆学、图书馆事业）和G35（情报学、情报工作）为主，以G20（信息与传播理论）、F27（企业经济）等为辅，可见，情报学研究与图书馆学研究具有十分紧密的联系，两个学科之间交叉现象十分明显。值得注意的是，归属G35的文献量少于归属G25的文献量，此现象应引起情报学和情报工作研究人员的高度重视。不可否认的是，图书馆学研究理论和实践探索给情报学研究提供了很好的基础和借鉴。情报学与图书馆学基本重合，在较多情况下，二者常被视为整体，称为图书情报学[25]。宏观上，两个学科有强烈的交叉、兼容，趋于同化的步伐加快，但在微观上两学科界限较为分明，两个学科的界限还是清晰可见的[26]。因此在注意到两个学科研究对象相互联系的同时，必须看到两者研究对象的各自独立，图书馆学研究对象是面向信息检索的信息组织，情报学研究对象是基于信息组织的信息开发[27]。此外，情报学研究还应强化从事情报服务的能力，大力强化自身研究的Intelligence特性。中国情报学应当建立在Information和Intelligence两大基石上，并把信息转化为情报和谋略作为我国情报工作和情报学研究的核心任务[28-31]。在情报学和情报工作中引入Intelligence，并不是要排斥对信息的研究，而是要强调情报服务于决策的功能[32]。情报在服务决策过程中具有决策支持与决策参考两方面的功能[33]。另外，情报学还需要与信息科学相区别，情报学研究不应以信息为核心，而必须围绕“用户吸收信息应用于决策”这样一个核心[34]。情报学和情报工作应在重视Information和Knowledge的同时，重视情报学和情报工作的Intelligence特性和Decisiveness能力，更好地发挥情报工作的“耳目、尖兵、参谋”功能和情报学的情报服务本质。强调和突出情报学的服务特性有利于提高情报机构与情报学学科的整体地位。情报机构主要为政府机关、科研主体、企业三种主体，分别提供战略决策的情报支撑、信息服务与知识服务、咨询服务三大类服务[35]。面对我国情报学的发展困境，国内情报学应在整合Information、Knowledge、Intelligence三者研究独特优势的基础上，将传统上美国不纳入Library & Information Science的研究内容纳入到学科的研究范围，以形成一种不同于欧洲的文献模式，也不同于美国只重技术的新情报学模式，走出具有中国特色的“第三条道路”[36]。因此，基于情报服务于决策功能特性的情报学学科体系和理论体系的定位和重构，促使情报学从单纯的信息处理和信息开发走向运用知识深度挖掘用于智能和决策的情报服务，同时如何在整合Information、Knowledge、Intelligence三大研究纬度基础之上实现情报学的可持续发展，从而提高情报学在科学界和现实社会中的整体认知度，是目前摆在国内情报学、情报工作、情报机构和情报从业者面前的一项重要而又紧迫的任务。
从基本大类来看，十年间国内情报学研究主题以G（文化、科学、教育、体育）为主，F（经济）和TP（自动化技术、计算机技术）为辅，可见情报学研究与经济学、计算机科学、法学、社会学等学科的研究也较为紧密。结合二级分类号分布情况，情报学研究还与信息和传播学、企业经济学、经济学分支科学、管理学、计算机应用科学、科学学、出版发行学、法学等具有较多的交叉结合，这是因为伴随信息经济的浪潮，信息社会逐渐得到学界认同，一些强势学科，如经济学、管理学、计算机科学、社会学、法学、哲学等开始加强对信息的研究，这些强势学科将信息作为研究对象的一部分，促使边缘性质的领域逐渐显性化为热门的学科领域，如信息经济学、管理信息系统、人工智能、信息社会学、信息法学、信息哲学等。可见，一方面，基于跨学科视角进行的多学科理论融合研究，并更好地运用其他学科的理论、方法、工具、应用来进行创新情报学的基本理论研究、方法论研究和应用实践研究，从而进一步完善情报学理论和学科体系是未来情报学开展创新研究的一个重要方向；另一方面，面对这些强势学科的到来，在强化交叉性跨学科研究视角的同时，作为学科地位相对弱势的情报学来说，如何避免情报学研究的泛化问题，以及由泛化进而导致的情报学逐渐被边缘化的问题也值得情报学研究人员和情报机构进行广泛而深入的思考。
2.3 研究维度分析
高频关键词是研究领域中出现频次较高的关键词，其在很大程度上反映了学科发展现状与研究热点，但仅此还不能揭示学科领域的内部结构，还需利用共词分析法进一步揭示高频关键词之间的互相关系[37]。共词分析方法是用关键词对共同出现的频次来反映关键词之间的关联强度，并用可视化的形式来展示学科领域的研究状况和结构[38]。共词分析法是文献计量学的一种重要方法，也是内容分析法的常用方法之一，常被用来分析学科领域的研究热点、结构和范式[39-40]。采用统计分析方法对高频关键词进行内容分析或共词分析，可明确研究学科或领域的研究热点和研究结构[41-42]。数据显示，2002—2011年国内情报学领域26 493篇文献共涉及32 921个关键词，关键词出现总频次达到105 383，每个关键词平均出现频次约3.2次。按关键词词频降序排列，前76个关键词（占总关键词的0.23%）出现频次超过100，关键词频次总数达到20 494次，平均每个关键词频次约270，这76个关键词可被视为国内情报学十年间研究的高频关键词，见表1。从高频关键词来看，图书馆、数字图书馆、知识管理、信息服务、高校图书馆、竞争情报、信息资源、信息检索、情报学和本体出现词频位于前十位。这十个高频关键词与利用文献计量学词频分析方法确定的2006—2010年情报学研究热点相比，分析结果基本相一致[43]。这十个高频关键词与以美国情报科技学会（ASIS&T）年会的论题摘要作为研究对象确定的2000—2007年情报学研究热点相比，有所区别。国内情报学研究重点少了用户研究、网络、信息系统和信息技术的研究主题，而多了高校图书馆、竞争情报、信息资源、情报学和本体的研究主题[44]，造成这些区别的原因很大部分是因为中国情报学与美国的情报学相比，前者具有浓厚的图书馆研究思维，而后者具有严重的信息技术偏向，其研究主题更多地偏向于计算机信息技术的应用。
利用Excel自编的VBA程序对高频关键词两两共同出现在同一篇文献中的次数进行统计处理，即两两统计这76个关键词在26 493篇文献中共同出现的次数，形成76×76的高频关键词共词矩阵，该矩阵显示出两两高频关键词之间共现的频次。为便于分析，用Ochiia系数为相似系数将高频关键词共词矩阵（76×76）转化为高频关键词相关矩阵。在相关矩阵中，数值越大表明关键词之间的距离越近，相似度越高；反之，数值越小表明关键词之间的距离越远，相似度越低。
将高频关键词相关矩阵（76×76）文件导入Ucinet，计算各个代表关键词的结点的度数中心度，并以节点度数中心度为属性显示网络结点大小，最后利用Netdraw绘制2002—2011年国内情报学高频关键词共现网络知识图谱，见图1。
第一，从节点度数中心度来看，图书馆位于共现网络的中心位置，也是网络中度数中心度最大的节点，可见图书馆在国内情报学2002—2011年十年间的研究中占有重要地位。另外，信息服务、数字图书馆、信息资源、知识管理、网络环境、高校图书馆、信息技术7个节点的度数中心度也较大，在共现网络图谱中也处于重要的地位。可见，情报学在这十年间的研究重点包括图书馆、知识管理、信息服务、数字图书馆、信息资源、知识管理、网络环境、高校图书馆、信息技术8个方面。图书馆、数字图书馆、高校图书馆等作为情报学研究重点存在也进一步说明了情报学是一门具有跨学科属性的交叉学科。
第二，从节点关联性来看，首先，情报学和图书馆学两个结点间的连线最粗，反映出两者的关联性最强；其次，有7对两两节点之间的连线也较粗，说明这7个主题之间的关联性也较强，分别是数据挖掘和数据仓库、图书馆联盟和资源共享、大专院校和图书馆、知识共享和隐性知识、企业和竞争情报、情报学和理论研究、信息构建和知识组织。这些研究主题之间的结合研究是2002—2011年国内情报学开展结合研究的重要视角。
第三，从关键词频次和节点在网络中的重要性进行对比分析的角度出发，发现竞争情报、信息检索、情报学、本体、图书馆学、搜索引擎、元数据、知识产权、网络信息资源、资源共享、图书馆管理、企业、信息化等关键词尽管出现频次很高，但在关键词共现网络中并不处于中心地位，反而处于边缘的地位；相反，一些出现词频不太高的关键词反而占据着网络中较为重要的地位，比如知识组织、信息资源管理、信息构建、个性化信息服务、大专院校等关键词。可见，目前国内情报学出现了较为普遍的以知识管理、信息资源、（数字）图书馆研究维度为中心，而忽视竞争情报、信息检索、搜索引擎、企业信息化、知识产权研究维度的趋势，这也表明目前国内情报学研究重视Knowledge和Information，而忽视Intelligence和Decisiveness的现象，应引起国内情报学研究人员和研究机构的高度重视。
借助多元统计分析方法可对共词矩阵进行分析，并通过揭示高频关键词之间的关系进而来分析关键词所代表的研究主题之间的相互关系[45]。笔者基于共词分析原理对高频关键词进行相应的多元统计分析来探测国内情报学的研究结构。为了进行数据分析，将高频关键词相关矩阵（76×76）转换成高频关键词相异矩阵。在相异矩阵中，数值越大表明关键词之间的距离越远，相似度越低；反之，数值越小表明关键词之间的距离越近，相似度越高。
将高频关键词相异矩阵导入SPSS，对其进行多维尺度分析—ALSCAL（M），度量模型选择Euclidean距离，绘制多维尺度可视化效果图，见图2。目前国内情报学呈现出两大研究结构：基于Knowledge的管理科学研究结构（图2中A区域）和基于Information的图书馆信息学研究结构（图2中B区域）。基于Knowledge的管理科学研究结构是基于知识管理的学科研究范式，开展有关知识管理、知识共享、知识转移、知识创新、知识服务、知识产权、企业、隐性知识等有关问题的研究，此研究范式使得国内情报学研究越来越具备明显的管理科学特性。基于Information的图书馆信息学研究结构是基于信息管理和信息资源管理的图书馆信息学研究范式，开展有关信息资源管理、信息管理、信息资源、信息化、信息资源共享、信息共享、信息服务、信息产业、信息安全、信息系统、网络信息、资源共享、图书馆联盟、开放存取、服务模式、公共图书馆、图书馆、图书馆学、图书馆员、高校图书馆、数字图书馆、学科馆员、电子资源等有关问题的研究，此研究范式使得国内情报学越来越具有明显的图书馆学特性，进而导致情报学与图书馆学之间的同化趋势，重叠现象越加明显。国内情报学要形成所谓的三大研究范式[46]，即基于Intelligence的软科学研究范式、基于Information的图书信息学研究范式和基于信息管理框架及知识管理框架的管理科学研究范式，还应该大力加大基于Intelligence和Decisiveness相关研究主题的研究力度，如公安情报、军事情报、经济情报、政治情报、商业情报、竞争情报、人际情报网络、社会情报网络、国防情报预警网络、智能信息处理和决策支持信息系统等相关主题的研究。
2.4 主要研究热点分析
通过对代表研究热点的高频关键词年度词频变化情况进行分析，可用来分析研究热点的变化趋势，一些频次变化上升较快的高频关键词代表着目前国内情报学的研究热点。笔者对表1中确定的76个高频关键词进行频次变化率的计算分析，设关键词词频变化率K值=（X-Y）/X，其中>X=后5年（2007—2011年）高频关键词词频总数；Y=前5年（2002—2006年）高频关键词词频总数。关键词词频变化率K值绝对值越大，表明该关键词代表的研究主题进入（K>0）或退出（K<0）研究者重点关注视野的速度越快；K值绝对值越趋于0，表明该关键词代表的研究主题是持续的研究热点。当K值>0，表明该关键词代表的研究主题逐渐受到研究者的重视，K值越大，表明这些高频关键词代表的研究主题所受的关注程度越高，这些研究主题往往是目前的研究热点；当K值<0，表明该关键词代表的研究主题逐渐不受到研究者的重视，K值越小，表明这些高频关键词代表的研究主题不受关注的程度越高，这些研究主题往往是前几年的研究热点，它们在当时给情报学研究产生过重大影响，但随着研究者的增多，对其相关研究已经较为深入，未来这些高频关键词代表的研究主题将不再是国内情报学的研究热点。
表2显示，目前国内情报学十大研究热点有Web2.0、实证研究、影响因素、知识转移、大专院校图书馆、开放存取、知识共享、公共图书馆、本体、文本分类，这些高频关键词反映情报学研究越来越注重实证研究和影响因素分析，注重Web2.0、本体论、文本分类等技术及其应用在情报学和情报工作中的研究，同时涉及大专院校图书馆和公共图书馆的研究主题逐渐增多，此外知识转移、开放存取、知识共享也是目前的研究热点。
从表3来看，对因特网、XML、数据库、网络环境、网络信息、数据仓库、参考咨询、网络信息资源、图书馆管理、元数据和信息产业等高频关键词为代表的相关研究已经逐渐远离国内情报学研究者的视野，不再是目前国内情报学研究的热点。因特网（Internet）、数据库、网络环境等研究主题是过去9年（1998—2006年）的研究热点，对我国情报学研究产生了很大影响，其中以因特网为代表的网络环境是过去我国情报学研究的重要背景[47]。元数据、XML、参考咨询、数据仓库、信息产业等都是在2000—2004年CSSCI论文中上升趋势显著的关键词，自2000年以来，这些研究主题就作为图书馆、情报与文献学的研究热点[48]。因特网、XML、数据库等过去的研究热点在伴随着十多年来国内对这些研究主题开展的大量研究，许多研究者对这些研究内容已经有更多深入和成熟的理解和认识，相应地国内情报学研究领域中有关这些研究主题的研究文献逐渐减少。
结合表2和表3来看，有8个高频关键词的K值绝对值介于（0，0.1）之间，说明这些高频关键词代表的研究主题一直是研究者关注的重点领域，8个高频关键词分别是图书馆学、知识管理、数据挖掘、服务模式、图书馆服务、信息需求、电子资源、文献计量学。而图书馆学、知识管理、文献计量学、数据挖掘、图书馆服务、信息需求等这些研究主题一直是国内情报学持续研究的热点和重点主题[49-52]。从国内情报学持续的研究重点对应的高频关键词年度变化情况来看，这些高频关键词代表的研究主题将继续作为国内情报学的研究热点而受到研究者的普遍重视。
3 结语
第一，从文献数量的年度分布变化和期刊分布变化两方面来看，国内情报学的年度知识总量几乎处于平衡状态。第二，从发文量来看，邱均平、王知津、毕强、马费成和马海群等人为高产作者，武汉大学、南京大学、吉林大学、北京大学和南开大学等为高产研究单位。第三，基于情报服务于决策功能特性的情报学学科体系和理论体系定位和重构，促使情报学从单纯的信息处理和信息开发走向运用知识深度挖掘用于智能和决策的情报服务，同时如何在整合Information、Knowledge、Intelligence三大研究纬度基础之上实现情报学的可持续发展，是摆在国内情报学面前的一项重要而又紧迫的任务。情报学学科体系基本框架应当是可以指导和规范情报学学科体系建设和发展，尽可能覆盖情报学所有的研究领域，并为学科发展留有进一步完善空间的一个核心基本框架[53]。第四，基于跨学科视角进行的多学科理论融合研究，进一步完善情报学理论和学科体系是未来情报学开展创新研究的一个重要方向；同时，在强化交叉性跨学科研究视角的同时，如何避免情报学研究的泛化问题以及由泛化进而导致的情报学逐渐被边缘化的问题也同样值得情报学研究人员和研究机构深入思考。第五，情报学是一门具有跨学科属性的交叉学科，特别是与图书馆学联系最为密切，目前国内情报学研究存在重视Knowledge和Information，而忽视Intelligence和Decisiveness的现象，应引起国内情报学研究人员和工作机构的高度关注。目前国内情报学呈现出基于Knowledge的管理科学和基于Information的图书馆信息学的两大研究范式，因此，逐步考虑我国情报学研究和教学的重心转移问题，从信息资源管理转移到信息分析、预测、评估，增加智能维度，使中国情报学的学科具有卓越的知识创造力，强有力的整合能力，高效的创新能力，鲜明的学科特色标志，将中国情报学推向新的高度[54]。第六，Web2.0、实证研究、影响因素、知识转移、大专院校图书馆、开放存取、知识共享、公共图书馆、本体和文本分类等研究是目前国内情报学的研究热点；因特网、XML、数据库、网络环境、网络信息、数据仓库、参考咨询、网络信息资源、图书馆管理、元数据和信息产业等研究已逐渐远离国内情报学研究者的视野；图书馆学、知识管理、数据挖掘、服务模式、图书馆服务、信息需求、电子资源和文献计量学等研究主题一直是国内情报学持续的研究热点。