基于文献分类编号的情报学跨学科属性分析_情报学论文

基于文献分类号的情报学跨学科属性分析，本文主要内容关键词为：情报学论文,分类号论文,文献论文,属性论文，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。

      1 引言

      跨学科研究是科学原创性成果的动力之源，通过跨学科研究产生科学原创性成果已经成为现代科学一种新的重要研究模式[1]。随之，关于跨学科的研究文献近年有逐渐增长的趋势。本文用检索式：“TI=跨学科性OR TI=跨学科OR TI=交叉学科OR TI=学科交叉OR TI=多学科OR TI=超学科OR TI=学科际”[2]，检索时间为2015年3月30日，检索CNKI数据库中关于跨学科的研究文献，共检索到6198篇期刊论文，最早的1篇是发表在1975年第8期《科学通报》上的《我国科学工作者对珠穆朗玛峰地区进行多学科综合科学考察取得新成果》一文。其中，2015年的文献有238篇，但相关的文献还在陆续入库。2000～2014年的相关文献变化情况见图1。

      从图中可以看出近年来对于跨学科的研究文献越来越多，可以预见未来的学科发展是一个跨学科、多学科甚至超学科研究的时代。代表性研究成果如下：

      国外：Rhoten[3]对美国6个跨学科研究中心的研究人员进行调查，运用社会网络分析方法对调查结果进行分析，对研究人员的关系进行评价，并有效地识别研究中心的研究热点。Dewulf等[4]构建跨学科研究框架，为不同学科背景的研究人员依据自己兴趣开展科研合作提供可能性。Pennington[5]构建集体概念模型，针对合作者的动机为跨学科合作创造合作环境。Porter等[6]提出专门度指标用于测度作者发表论文的学科多样化程度。Rofols等[7]用引文分析方法通过构建引文网络，分析跨学科合作的多样性与一致性，得出结论：跨学科合作团队具有不同学科知识整合创造的特点，并不只是跨越学科组织界限进行学科知识交叉研究。Amanda[8]运用文献计量方法分析TREC1合作的跨学科结构与规模变化，并总结了合作团队成功的经验。Jodi等[9]开发了学科自动聚类系统，以分析跨学科研究的关键影响因素。

      

      国内：钟旭[10]对1949～1985年间图书情报档案学的论文索引数据进行分析，了解学科间跨学科研究的形式、规模、强度以及跨学科研究作者的著文分布规律等问题。杨良斌等[11]从多学科度、学科专业度、学科交叉度和合作度四个维度，构建跨学科测度指标体系，并以来自Web of Science数据库中生物传感器等8个领域的数据为研究对象，验证跨学科测度指标体系的有效性。魏巍等[12]基于Rhoten的研究基础，以美国6个跨学科研究中心为例，分析社会网络方法在跨学科研究中的应用，启发我国大学跨学科研究中心的建设管理。邱均平等[13]从跨学科发文角度，对来自CNKI数据库的图书情报与数字图书馆学科专业的数据，运用论文专业度指标测度图书情报学学者从事科学研究的跨学科程度。代君等[14]通过设计跨学科合作演进特征的测度框架，以美国能量和癌症的跨学科行动计划（TRCE1）的实施为样本，应用文献计量的共现与共类方法和社会网络分析方法，对研究领域的学科交叉性及合作紧密性指标进行测度。王鑫[15]以钱学森系统科学研讨团队和中国航天创新团队为例，探讨跨学科协同知识创造中的知识类型和互动过程问题。

      总之，国内外研究人员多是从跨学科理论、测度指标、影响因素等进行分析，很少有人从多个方面全方位研究某学科的跨学科属性。本文通过构造期刊论文的分类号共现网络，对情报学学科的跨学科属性进行分析，一方面找出情报学的密切相关学科，另一方面分析情报学期刊、作者、研究内容的跨学科属性，以发现情报学学科的跨学科特点，并对情报学未来发展走势进行预测。

      2 数据收集及预处理

      本文的数据来源于《中国学术期刊网络出版总库》，期刊范围选取《中文核心期刊要目总览》（2012年版）情报学领域的九种核心期刊《情报科学》、《情报学报》、《情报杂志》、《图书情报工作》、《现代图书情报技术》、《情报理论与实践》、《情报资料工作》、《图书情报知识》、《图书与情报》，时间限定在2005～2014年10年间。运用火车头数据采集器通过对cookie和采集内容的设定，对九种期刊的文献数据分别进行采集，对于CNKI数据库缺失的《情报学报》的数据通过维普数据库进行下载补充。对采集得到的数据汇总于excel表中，对于汇总后的数据删掉书评、征文通知、启事等条目的文献，最终得到有效文献26219篇。

      首先，提取26219篇文献的分类号并进行处理，保留分类号的前三位数字；然后通过自编程序将文献分类号字段整理成为bibexcel软件可识别的格式并导入；用bibexcel统计分类号数据的文献分布（OUT文件）及出现频次（CIT文件）。降序排列的高频分类号及类目名称等相关信息，部分结果见表1。

      

      其中，一篇文献中标注分类号的数量在一定程度上代表了文献的跨学科程度。本文定义某年度的多学科度为：该年度分类号个数大于等于2的文献数量占本年度文献总量的百分比；定义某期刊的多学科度为：该期刊中分类号个数大于等于2的文献数量占该刊物样本时间段内文献总量的百分比。总之，多学科度测度指标用以下方法定量计算：

      

      多学科度按年份、期刊分布，结果分别见下页表2、表3。

      从表2中可以看出情报学期刊文献的多学科性总体较低，随着时间变化有增长的趋势；对于情报学的不同期刊，《情报学报》、《情报杂志》、《情报科学》、《情报资料工作》等期刊文献的多学科度相对较高。

      

      

      3 情报学的跨学科属性分析

      本文从以下几方面分析情报学的跨学科属性。首先，对样本数据进行分类号共现，找出情报学的密切相关学科；其次，通过分类号与期刊的共现，分析情报学期刊的跨学科属性；第三，通过分类号与作者的共现，分析情报学作者的跨学科属性；最后，通过分类号与关键词的共现，分析情报学与密切相关学科的交叉研究内容。

      3.1 基于文献分类号的情报学相关学科分析

      为清晰发现情报学的相关学科，构造分类号共现矩阵，运用社会网络分析软件Netdraw绘制分类号共现网络图，阈值为5，结果见图2。

      

      图中结点表示分类号，结点大小代表分类号中心度的大小，结点越大说明中心度越高；结点之间的连线表示共现关系，连线的粗细说明共现的频次大小，线越粗说明共现频次越高，两个分类号所代表的研究领域之间的联系越紧密。从图2中可以看出：

      （1）情报学与经济管理学、计算机科学、法学等学科关系密切。将图2中的分类号进行简单的归类，可以看出情报学期刊论文所涉及的分类号大致有四个大类，分别是G大类、F大类、TP大类以及D大类。情报学与图书馆学密不可分，这是多年来不争的事实，它们之间的作者、关键词、期刊等都很难有明确的界限区分清楚，因此，这里的G大类本文认定为情报学。因此，从图2可以看出，情报学与经济管理学、计算机科学以及知识产权法等法律相关学科存在密切联系。

      （2）情报学与经济管理学。图2网络中，F大类的分类号主要形成了以F224经济数学方法为中心的经济管理学科分类号共现网络，结点F272、F273、F49与结点F224共现频次都较高，但彼此之间没有共现或频次较小。说明刊登在情报学期刊上的跨经济管理学的文献主要是关于应用经济数学方法，为企业的计划与决策以及经营管理、产业经济等解决实际问题的研究内容，这与情报学的学科研究目的相一致。

      （3）情报学与计算机科学。计算机科学出现频次较高的分类号有TP311、TP391、TP393、TP18等，结合表1统计结果可以看出，情报学主要运用计算机科学的人工智能理论方法、信息处理与加工技术、软件程序的设计开发技术、计算机网络技术方法等，解决本学科的信息技术问题。

      （4）情报学与法学。图2的共现网络中还有一部分是涉及法律知识的，例D922、D923、D630，这些也在情报学研究中出现较高的频次，主要涉及包括知识产权在内的民法、行政法和人事管理方面的相关法律规定。

      3.2 情报学期刊的跨学科属性分析

      从情报学期刊论文的分类号共现可以看出：情报学与经济管理学、计算机科学、法学密切相关。这些期刊论文所属刊物的跨学科属性怎样？本文构建情报学的九种主要核心期刊论文的分类号-期刊2模网络[16]，分析九种刊物的跨学科研究现状。分类号与期刊的共现矩阵可视化网络见图3，阈值为20。

      图中方形结点表示分类号，圆结点表示期刊，结点的大小表示相应结点的中心度大小，结点之间的连线表示共现关系，线的粗细代表共现频次的大小。从图中可以看出：

      （1）《情报杂志》、《情报科学》、《情报理论与实践》、《图书情报工作》这四种期刊与F大类、D大类的联系都比较紧密，说明这些期刊是情报学核心期刊中相对比较活跃、跨学科程度相对较高的期刊，也是对其他学科知识吸纳比较多的期刊，尤其是经济管理学科与法学的知识与情报学知识相互借鉴、共享、传递，促进学科的进步与发展。

      （2）《现代图书情报技术》和《情报学报》两种刊物与其他学科交流相对较弱，但比较集中，主要与分类号TP的共现频次比较高，说明这两种期刊是情报学与计算机科学联系相对紧密的期刊，是情报学与计算机科学的主要交流期刊，这与文献[17]的研究结论一致。

      （3）《情报资料工作》、《图书情报知识》、《图书与情报》与图书情报学的分类号存在较强的共现度，但与计算机、经济管理、法学等学科的交流相对较弱。因此，这几种刊物学科独立性较强。

      以上分析结果表明：《情报杂志》、《情报科学》、《情报理论与实践》、《图书情报工作》四种刊物的跨学科程度较强，与计算机、经济管理、法学都有知识交流；《现代图书情报技术》和《情报学报》仅与计算机科学交流稍密切；《情报资料工作》、《图书情报知识》、《图书与情报》学科独立性较强，与其他学科有较少的交流关系。这一结论与2014年版《中国科技期刊引证报告》[18]的结论一致。

      《报告》中的期刊“学科扩散”指标，指在统计源期刊范围内，引用该刊的期刊数量与其所在学科全部期刊数量之比。以上九种期刊的“学科扩散”指标得分分别为：《情报杂志》24.25、《情报科学》19.48、《情报理论与实践》13.52、《图书情报工作》19.32、《现代图书情报技术》9.60、《情报学报》10.02、《情报资料工作》8.05、《图书情报知识》9.52、《图书与情报》10.55。这与本文的研究结论基本一致，说明论文的分析方法是有效的。

      

      

      3.3 情报学作者的跨学科属性分析

      情报学与经济管理学、计算机科学、法学关系密切，那么情报学的哪些研究人员参与了这些学科的跨学科研究？为此，本文构建分类号-作者共现数据矩阵，并绘制分类号-作者2模共现网络，阈值为5，共现结果见图4。

      图4中圆形结点表示分类号，正方形结点表示作者，结点的大小反映其中心度的大小，结点之间的连线表示两者之间存在共现，线的粗细说明共现强度的大小。从图中可以看出：

      （1）情报学学科专门研究人员。图4中，有许多作者只与G大类的分类号连接，说明他们是情报学的专门研究人员，这些作者在情报学领域比较活跃，具有一定的学术影响力，但跨学科研究程度相对较低，例如邱均平、毕强、韩毅等。其中武汉大学邱均平教授与情报学、图书馆学和信息资源管理分类号结点的共现频次比较高，说明该作者对图书情报学学科和信息资源管理与评价方面的研究比较深入、专注，对情报学学科发展做出了较大贡献。

      （2）情报学与经济管理学科的跨学科研究人员。华南师范大学盛小平教授、安徽大学储节旺教授，主要研究领域包括知识管理、竞争情报等，因此他们研究文献的分类号以F类为主；南开大学王知津教授、吉林大学靖继鹏教授等，在研究情报学专门领域的同时，还研究与经济管理的交叉领域，竞争情报是王知津教授的一个主要研究领域，信息经济学是靖继鹏教授的主要研究内容。因此，可以看出：这些作者是情报学的高产作者、主要研究人员，又是情报学与经济管理学科的交叉研究人员，他们是情报学跨学科作者的代表。

      （3）情报学与计算机科学的交叉研究作者。不管作者的知识背景是情报学还是计算机科学，两学科的交叉文献大多数是用计算机科学的技术与方法解决情报学的具体问题，所以在图4的分类号-作者2模网络中，作者一般与G大类、TP大类的分类号同时共现。例如，北京大学王惠临教授研究自然语言、机器翻译等在情报学领域的应用；中国科学院文献情报中心张智雄研究馆员主要研究领域包括知识技术、信息抽取等；武汉大学李纲教授主要研究信息管理与信息系统等；南京大学苏新宁教授研究信息智能处理与检索、信息分析与科学评价等。这些作者将计算机技术与情报学有效结合，解决情报学技术问题，促进情报学学科发展，他们是情报学与计算机科学交叉融合的代表人物。

      （4）情报学与法学的跨学科研究人员。

      情报学与法学的交叉主要在于D923民法中的知识产权、D630国家机关工作与人事管理等。黑龙江大学马海群教授主要研究方向为信息政策与法律、知识产权与信息管理等；河南大学吉宇宽的主要研究领域为知识产权；新乡学院图书馆秦珂研究馆员主要从事图书馆数字版权管理研究；北京大学赖茂生教授研究信息政策及国家信息化等政务问题。这些学者主要是分析解决情报学中的法律问题。

      3.4 情报学研究内容的跨学科属性分析

      情报学与经济管理学、计算机科学、法学的学科交叉点在哪？本文构造分类号与高频关键词的共现矩阵，通过可视化分析软件绘制分类号-关键词的2模共现网络，为了增加可视化效果，选取阈值为20，共现结果如图5。

      

      图5中关键词用方形结点表示，分类号用圆结点表示，结点的大小表示字段的中心度大小，结点越大中心度越高；结点之间的连线表示两者之间的共现关系，线的粗细表示共现频次的大小，线越粗表明两者的共现频次越高，联系越紧密。

      从图中可以看出：在情报学的研究领域中竞争情报、知识管理、信息服务、数字图书馆、本体、Google和Web处于网络的中心，也是如今研究的热点领域，说明在网络时代的大背景之下基于本体的研究、基于Web的情报学研究以及对于信息、知识的管理和一直秉承intelligence理念的竞争情报一直都是备受研究人员青睐的领域。

      鉴于阈值取20不能够详细的发现情报学相关学科的研究内容，为了更加具体了解情报学与不同学科之间的交叉研究点，本文对计算机科学TP大类、经济管理学F大类以及法学D大类三个学科大类分别进行了可视化呈现，对应结果如图6、图7及第34页图8，阈值都为5。

      （1）计算机科学技术在情报学研究中的应用。从图6中可以看出情报学学科研究过程中，计算机科学的信息处理、计算机网络、程序设计软件工程方面技术方法的应用比较多。两个学科共同研究领域包括：基于信息加工处理技术（TP391）的信息检索与信息抽取研究，包括文本与语义检索、检索与推荐系统、关联数据与规则技术等；基于程序设计软件工程（TP311）的数字图书馆、知识管理等问题研究，包括知识组织与服务、数据挖掘与共享、图书馆系统设计等；基于计算机网络分析（TP393）的科学评价，涉及引文分析、链接分析、网站评价等。

      （2）情报学与经济管理学科的交叉研究。从图7中可以看出情报学与经济管理学科的交叉研究内容有F224（经济数学方法）、F270（企业经济理论与方法）、F272（企业计划与经营决策）以及F49（信息产业经济）等，包括：F224中的因子分析、层次分析法等经济数学方法在情报学研究中的应用；F49中的信息服务业研究；F272中的企业知识管理与共享研究、企业竞争情报与系统研究、企业危机与预警管理研究、电子商务研究等；F270中的企业知识创新与竞争优势研究、企业信息化研究、企业专利情报与分析、产业集群研究等。

      （3）情报学与法学的联系。从图8中可以看出法学在情报学研究中的应用主要有D923（民法）、D630（国家机关与人事管理以及国家行政管理）等，包括：数字图书馆的版权与著作权问题，信息网络传播权研究，政府信息资源管理与公开问题研究，电子政务的法律问题研究，企业竞争方面对信息的合理合法获取也是情报学研究的内容之一。

      4 结语

      本文以情报学领域的九种核心期刊论文为研究对象，通过分类号来确定期刊文献的学科归属，分别构建分类号-分类号共现网络、分类号-期刊、分类号-作者、分类号-关键词2模网络。

      

      

      （1）通过分类号共现网络发现情报学除与图书馆学紧密联系外还与计算机科学、经济管理学、法学联系紧密。

      （2）通过分类号-期刊2模网络发现：《情报杂志》、《情报科学》、《情报理论与实践》、《图书情报工作》四种刊物的跨学科程度较强，与计算机、经济管理、法学都有知识交流；《现代图书情报技术》和《情报学报》仅与计算机科学交流稍密切；《情报资料工作》、《图书情报知识》、《图书与情报》学科独立性较强，与其他学科有较少的交流关系。

      （3）通过分类号-作者共现网络分析发现：情报学研究人员在研究情报学专业的同时还存在跨学科研究行为，侧重点有所不同，例如，王知津、靖继鹏、盛小平、储节旺等研究竞争情报、知识管理、信息经济学等经济管理内容；王惠临、张智雄、李纲、苏新宁等运用计算机方法与技术分析解决情报学问题；赖茂生、马海群、秦珂等研究情报学的知识产权与电子政务问题。

      （4）通过分类号-关键词的共现网络发现：情报学与计算机科学的交叉研究内容主要是计算机信息的加工处理、数字图书馆、数据挖掘以及科学评价等几个方面；与经济管理学的交叉研究的内容有经济数学方法、企业经济理论与方法、企业计划与经营决策以及信息产业经济等服务于企业；情报学与法学的跨学科研究内容主要是知识产权、著作权以及电子政务、企业竞争的合法性等内容的研究。

      

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