摘 要 論文旨在使用SATI、SPSS等軟件對CNKI數(shù)據(jù)庫中2006-2015年國內(nèi)folksonomy領域發(fā)表的期刊文獻進行共詞分析，以期發(fā)現(xiàn)十年間國內(nèi)folksonomy研究的熱點與趨勢，通過提取該領域的高頻關鍵詞，在構(gòu)建相異矩陣的基礎上開展聚類分析和多維尺度分析，進而研究各高頻關鍵詞之間的內(nèi)在關系，最終歸納出folksonomy研究的七個主題：與傳統(tǒng)網(wǎng)絡信息組織體系的融合、folksonomy知識發(fā)現(xiàn)、社會化標注系統(tǒng)、Web2.0下的folksonomy應用、與本體的融合、標簽云導航與標簽推薦、folksonomy在高校圖書館中的應用。

關鍵詞 大眾分類法 高頻關鍵詞 標簽 共詞分析

分類號 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)絡資源組織方法，它于2004年由著名信息學者Thomas Vander Wal首次提出[1]， Vander Wal稱其為一種“自下而上的社會分類法”。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)自己的分類標準和分類習慣，以標簽的形式對資源進行分類，這種簡單、靈活的分類方法一段時間內(nèi)被廣泛應用于社會服務性網(wǎng)站中[2]。相比之下，國內(nèi)研究則起步較晚，2006年初國內(nèi)學術期刊上出現(xiàn)了首篇folksonomy相關研究論文[3]。Folksonomy一經(jīng)引入，就引起了國內(nèi)學者的廣泛關注。如今，我國對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，同時也發(fā)現(xiàn)了其固有的一些缺陷，對folksonomy的研究視角也隨著認識的不斷深化發(fā)生了相應的轉(zhuǎn)變。在此背景下，本文擬以CNKI數(shù)據(jù)庫中2006年至2015年十年間folksonomy研究領域的期刊論文為對象，利用SATI、SPSS19.0等工具，通過共詞分析法，探討國內(nèi)folksonomy領域的研究現(xiàn)狀、研究熱點及研究趨勢，以期為今后folksonomy領域的研究提供啟示。

1 數(shù)據(jù)獲取與預處理

本文主要研究目的是依托國內(nèi)期刊回顧folksonomy在我國的研究現(xiàn)狀，主要關注公開發(fā)表于期刊的文獻，而相關專著、會議論文、學位論文等不在本文考察之列。本文選定CNKI數(shù)據(jù)庫作為所需的文獻來源，在專業(yè)檢索中以KY='folksonomy'+'社會化標注系統(tǒng)'+'社會化標注'+'大眾分類法'+'分眾分類法'+'社會標簽'+'自由分類法'+'標簽云'+'網(wǎng)絡標注'+'大眾標注'為檢索表達式，檢索時間限定為2006年至2015年，并在檢索結(jié)果中將學科領域精煉到工程科技Ⅰ類、工程科技Ⅱ類、社會科學Ⅰ類、社會科學Ⅱ類、計算機軟件及應用、互聯(lián)網(wǎng)技術、圖書情報與數(shù)字圖書館、檔案與博物館、經(jīng)濟管理科學等幾個領域中，最終得到310條文獻記錄。去掉重復文獻、不相關文獻以及無關鍵詞的文獻，最終得到符合要求的文獻294篇。經(jīng)過統(tǒng)計，得到關鍵詞497條，共計詞頻1172次。在統(tǒng)計高頻關鍵詞時，本文做了如下處理（見表1）：①合并具有相同含義的關鍵詞，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剔除與研究目的無關的關鍵詞，例如研究進展、網(wǎng)站、服務等關鍵詞。經(jīng)過合并與篩選，最終得到關鍵詞82條。由普賴斯公式（m=0.749×nmax，nmax代表最高頻關鍵詞的詞頻，m代表核心關鍵詞的的詞頻）計算得出詞頻大于或等于10的核心關鍵詞，共計10個。

10個關鍵詞顯然不足以用來研究folksonomy在我國的研究現(xiàn)狀。最終本文根據(jù)實際情況，選擇詞條4頻次為閥值，共選取43個關鍵詞為我國folksonomy研究領域的高頻關鍵詞，如表2所示。

本文使用文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具SATI為共現(xiàn)矩陣生成的輔助工具。該統(tǒng)計分析軟件可以實現(xiàn)對文獻題錄信息處理，同時還可以進行數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換、字段信息的抽取、詞條頻次的統(tǒng)計和知識單元共現(xiàn)矩陣等的構(gòu)建[4]。本文將中國知網(wǎng)的檢索結(jié)果以ENDNOTE格式導出，將導出的文件導入SATI，并對文章的關鍵詞進行抽取，對抽取出的關鍵詞進行分析后，在原始的ENDNOTE格式的文件中，人工對關鍵詞進行上述合并、刪除等篩選處理，將處理后的結(jié)果再次導入SATI，抽取關鍵詞字段，選擇Co-Occurrence Matrix（Dissimilarity）選項，設定ROWS/COLS選項知識單元數(shù)為43，生成43×43高頻關鍵詞相異矩陣，見表3。

2 高頻關鍵詞共詞分析

2.1 聚類分析

共詞分析需要用到多種多元統(tǒng)計分析方法，聚類分析是其核心方法之一。基于關鍵詞的聚類分析依照“物以類聚”的思想[5]，本文運用SPSS19.0統(tǒng)計軟件，導入表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，得到聚類分析樹狀圖。

根據(jù)系統(tǒng)聚類樹狀圖，經(jīng)過比較分析，本文認為在閥值為23.5處將聚類分析的結(jié)果分為7個類團較為合適，見圖1。類團一主要包括folksonomy、標簽、信息組織、本體等9個關鍵詞；類團二主要包括知識發(fā)現(xiàn)、形式概念分析、知識管理等4個關鍵詞；類團三主要包括社會化標注系統(tǒng)、信息檢索、語義標簽等8個關鍵詞；類團四主要包括Web2.0、OPAC、社會性軟件、Wiki等8個關鍵詞；類團五主要包括語義標注、本體構(gòu)建、Web3.0等4個關鍵詞；類團六主要包括標簽云、個性化推薦、標簽推薦等5個關鍵詞；類團七主要包括聚類、高校圖書館、經(jīng)典扎根理論等5個關鍵詞。

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所示的相異矩陣導入SPSS19.0統(tǒng)計軟件，運用多維尺度分析工具（multidimensional scale， ALSCAL），對高頻關鍵詞的相異矩陣進行二維尺度分析，得到可視化結(jié)果。

根據(jù)多維尺度分析的結(jié)果，folksonomy領域的研究可大致分為六個區(qū)域，見圖2。區(qū)域一包括folksonomy、標簽、信息構(gòu)建等14個關鍵詞；區(qū)域二包括知識發(fā)現(xiàn)、形式概念分析等8個關鍵詞；區(qū)域三包括社會化標注系統(tǒng)、語義標簽、推薦算法等7個關鍵詞；區(qū)域四包括豆瓣網(wǎng)、Wiki等5個關鍵詞；區(qū)域五包括本體構(gòu)建、標簽本體、Web3.0等6個關鍵詞；區(qū)域六包括高校圖書館、經(jīng)典扎根理論、數(shù)字圖書館3個關鍵詞。

3 研究結(jié)論及探討

本文根據(jù)2006年至2015年國內(nèi)folksonomy領域相關文獻高頻關鍵詞的聚類分析圖和多為尺度分析圖，結(jié)合表2所示的高頻關鍵詞詞表，對目前國內(nèi)folksonomy領域的研究情況進行分析，最終確定了7大類主題。

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

聚類分析圖中的類團一與多維尺度分析圖中的區(qū)域一關鍵詞有很高的重合度，結(jié)合兩部分的關鍵詞，確定主題一為folksonomy與傳統(tǒng)網(wǎng)絡信息組織體系的融合。該主題共包含9個關鍵詞，主要有folksonomy、標簽、信息組織等，占總頻次的92.64%。該主題聚焦的要點包括：（1）folksonomy對傳統(tǒng)信息組織理論的補充。folksonomy的出現(xiàn)，將自由靈活、集體智慧、動態(tài)迅速、成本低廉的優(yōu)勢帶入了傳統(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)建及維護費時費力的困境，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。folksonomy與傳統(tǒng)分類法（如分類詞表和主題詞表）既有共同點，又存在差異性，各具優(yōu)劣，且在構(gòu)建、維護等環(huán)節(jié)存在互補性，該類研究中有代表性的是建立folksonomy與傳統(tǒng)分類法的映射關系，利用folksonomy遴選標簽進而構(gòu)建詞表[7]。（3）folksonomy對網(wǎng)絡資源分類及導航理論的推進。標簽云圖的出現(xiàn)和應用極大程度上改良或替代了Web1.0時代依托網(wǎng)絡信息門戶、網(wǎng)絡主題指南作為網(wǎng)絡資源導航的主流模式。folksonomy與傳統(tǒng)網(wǎng)絡信息組織體系的融合，并不是相互替代的關系，而是互補與集成的關系。兩者融合的過程也歷經(jīng)了異同分析階段、互補吸納階段，正在趨向于集成及一體化的階段。

3.2 folksonomy中知識發(fā)現(xiàn)的研究

依照聚類分析圖中的類團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中知識發(fā)現(xiàn)的研究。該主題共包含4個關鍵詞，這些關鍵詞的詞頻位次整體比較靠前，其中詞頻較高的有知識發(fā)現(xiàn)、形式概念分析，占總頻次的60.87%。知識發(fā)現(xiàn)的理論與技術有多種，形式概念分析法是近年來知識發(fā)現(xiàn)研究中重要的技術方法。圖2中關鍵詞“知識發(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）語義知識發(fā)現(xiàn)研究。利用知識發(fā)現(xiàn)相關理論與方法，挖掘和揭示標簽間隱含的概念關系，提高folksonomy語義精確度和豐富度，具有代表性的研究是利用概念格對關聯(lián)標簽進行聚類和關聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)關聯(lián)標簽間的“語義關聯(lián)詞”和“語義下位詞”的關系[8]。（2）用戶知識發(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)兩個方面。通過研究用戶的行為，捕捉用戶的偏好，進而為標簽推薦、導航等功能提供數(shù)據(jù)基礎，更好地幫助用戶實現(xiàn)知識管理，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性知識和共性知識[9]。除形式概念分析法外，知識發(fā)現(xiàn)的技術和方法還有很多種，如關聯(lián)規(guī)則挖掘、粗糙集理論等，有學者還通過社會網(wǎng)絡分析法，量化了標簽間的語義距離[10]?？鏵olksonomy平臺的知識發(fā)現(xiàn)及各種知識發(fā)現(xiàn)理論與方法之間的相互結(jié)合和補充使用將是一段時間內(nèi)該主題研究的趨勢。

3.3 社會化標注系統(tǒng)的研究

聚類分析圖中的類團三與多維尺度分析圖中的區(qū)域三關鍵詞有很高的重合率，本文將該主題稱為社會化標注系統(tǒng)的研究。該主題共包含8個關鍵詞，主要有社會化標注系統(tǒng)、資源聚合、語義標簽、信息檢索等，占總頻次的72.55%。國內(nèi)學者對該主題的研究主要集中在社會化標注系統(tǒng)的資源聚合方面。目前社會化標注系統(tǒng)資源聚合的研究主要從深度聚合和廣度聚合兩個方向進行。深度聚合一般是指從系統(tǒng)中資源的內(nèi)部特征出發(fā)對資源的語義聚合，通常采用本體、關聯(lián)數(shù)據(jù)等工具增強社會化標注系統(tǒng)資源間的語義關系，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)，采用計量方法、社會網(wǎng)絡分析方法從資源的機構(gòu)關聯(lián)、作者關聯(lián)、文獻關聯(lián)及資源網(wǎng)絡密度、資源網(wǎng)絡節(jié)點度等維度挖掘資源間的關聯(lián)，實現(xiàn)資源聚合[12]。除此之外，社會化標注系統(tǒng)中信息檢索的研究也受到了廣泛的關注，即通過增強標簽間的語義提高社會化標注系統(tǒng)的查全率、查準率等信息檢索的能力，代表性的研究是通過改進標簽-資源矩陣權(quán)重計算算法，利用潛在語義分析技術提高社會化標注系統(tǒng)標簽語義檢索效率[13]。社會化標注系統(tǒng)領域研究仍將圍繞實現(xiàn)資源深度聚合和廣度聚合兩個維度及對聚合結(jié)果的可視化展示展開。另外，如何實現(xiàn)跨系統(tǒng)的資源聚合與導航將是該領域下一階段的研究熱點。

3.4 Web2.0環(huán)境下folksonomy的應用研究

該主題主要依照聚類分析圖中的類團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個關鍵詞，主要有Web2.0、OPAC、受控詞表、社會性軟件、Wiki、Ajax、豆瓣網(wǎng)，占總頻次的92.45%。該主題下研究的熱點包括：（1）Web2.0環(huán)境下folksonomy在圖書館2.0特別是OPAC2.0中的應用。OPAC2.0是Web2.0下社會化了的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置標簽，在標簽設置的過程中可以通過參照人工編制的受控詞表來增強標簽的準確性。另外，OPAC系統(tǒng)還可與社會標簽網(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增強用戶間的互動[14]。（2）Web2.0典型技術（如社會性軟件、Ajax、Wiki等）對folksonomy應用與推廣的支撐。學者普遍認為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，而社會性軟件則是Web2.0時代folksonomy技術應用的平臺[15]。（3）Web2.0下國內(nèi)folksonomy應用或?qū)嶒炑芯慷嘁远拱昃W(wǎng)為實驗素材展開實證研究或案例分析。該主題下的相關研究帶有濃厚的實踐色彩，未來的研究熱點也會隨著folksonomy實踐與應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五與多維尺度分析圖中的區(qū)域五關鍵詞有很高的重合率，本文稱該主題為folksonomy與本體的融合。該主題共包含標簽本體、Web3.0、語義標注、本體構(gòu)建4個關鍵詞。國內(nèi)學者對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)勢互補使二者能夠更好地迎合Web3.0時代的需要[16]。該主題下的研究方向主要有兩個：（1）folksonomy向本體的融合。其核心的研究內(nèi)容是利用folksonomy時效性強、成本低廉、簡單靈活等優(yōu)點，從folksonomy中抽取本體概念輔助本體的構(gòu)建，以彌補本體構(gòu)建過程中更新緩慢、成本高昂、靈活性差等缺點。最新的研究進展是有學者利用形式概念分析法對主題詞表和folksonomy融合的數(shù)據(jù)集構(gòu)建本體[17]。（2）本體向folksonomy的融合。其核心的研究內(nèi)容是將現(xiàn)有本體映射到folksonomy的標簽中，彌補folksonomy結(jié)構(gòu)中語義模糊的不足[18]，或者利用標簽本體控制用戶的標注行為，規(guī)范標注活動。本方向一方面將著眼于自動或半自動地從folksonomy標簽集中抽取概念和概念關系以促進folksonomy向本體的融合，另一方面將不斷探索建立二者映射關系的高效、簡潔、準確的方法，以促進folksonomy向本體的融合。

3.6 標簽云導航與標簽推薦研究

根據(jù)聚類分析圖中的類團六并參考多維尺度分析圖，該類團下的關鍵詞間的內(nèi)在關系主要聚焦在標簽云導航與標簽推薦相關方面，該主題共包含5個關鍵詞，詞頻較高的關鍵詞有標簽云、個性化推薦、標簽推薦，占總頻次的75%。該主題下的研究方向主要包括：（1）基于標簽云圖的資源導航。通過探究標簽云的可視化效果對用戶使用情況的影響來調(diào)整標簽云的屬性，提高標簽云的易用性，實現(xiàn)標簽云的可視化導航，從而有效地幫助用戶查找和發(fā)現(xiàn)感興趣的資源。（2）標簽個性化推薦。標簽推薦所采用的方式，多從用戶、資源、標簽間的三元關系切入，探究用戶標簽標注過程中的認知心理和行為特征，為用戶提供個性化的推薦。國內(nèi)標簽推薦相關技術的研究大多集中在計算機及系統(tǒng)工程領域，該領域下協(xié)同過濾等技術與其他新技術的結(jié)合，以及如何提高推薦系統(tǒng)的推薦功能，將是標簽推薦主題下的研究趨勢。

3.7 folksonomy在高校圖書館中的應用研究

該主題主要依據(jù)聚類分析圖中的類團七和多維尺度分析圖中區(qū)域六中的關鍵詞共現(xiàn)關系分析而得出。該主題共包含5個關鍵詞，關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。高校圖書館由于能夠在短時間內(nèi)接觸到各科研領域內(nèi)較新的研究成果，因此高校圖書館是目前folksonomy應用較新的領域。一段時間以來，folksonomy在高校圖書館中使用的具體情況并沒有得到充分的研究，也沒有形成系統(tǒng)的理論?；诖?，國內(nèi)學者提出使用經(jīng)典扎根理論從不同角度對folksonomy在高校圖書館中的應用進行研究。關鍵詞“高校圖書館”與“經(jīng)典扎根理論”在圖2區(qū)域六中距離較近即是對此最好的體現(xiàn)。近年來folksonomy在高校圖書館中的典型應用主要體現(xiàn)在：（1）folksonomy版權(quán)問題。對高校圖書館資源的標注行為和標簽往往凝結(jié)了標注者的智慧，從這個角度看，folksonomy也會衍生出保護標簽著作權(quán)的問題，代表性的研究是王翠英提出的folksonomy版權(quán)機制模型[19]。（2）信息服務問題。Folksonomy的引入對高校圖書館信息服務的內(nèi)容、方式、效果均產(chǎn)生了影響，代表性的研究是有學者從傳播機制的角度出發(fā)，剖析folksonomy在高校圖書館信息服務等方面應用的特點及存在的缺陷[20]。

4 結(jié)語

本文在提煉出國內(nèi)folksonomy研究的43個高頻關鍵詞的基礎上，運用共詞分析方法，通過SPSS的聚類分析和多維尺度統(tǒng)計分析功能，直觀、形象地刻畫和揭示出十年來我國folksonomy領域研究的七個主題，對每個主題的核心研究內(nèi)容及未來趨勢分別進行了闡述。但本文的研究也存在著一些局限性。國內(nèi)folksonomy領域研究雖然歷經(jīng)了十年之久，發(fā)文量仍然不大，這對所提取的高頻關鍵詞的數(shù)量和詞頻都有影響。盡管本文也做了相應的調(diào)整，例如選取4頻次作為詞頻閾值，并結(jié)合核心文獻的內(nèi)容對研究熱點展開了分析和探討，但仍有不完善之處。通過關鍵詞共現(xiàn)分析來把握folksonomy領域研究熱點仍有待改進。

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張叢昱 上海大學圖書情報檔案系情報學碩士研究生。上海，200444。

張云中 上海大學圖書情報檔案系講師、碩士生導師。上海，200444。

（收稿日期：2016-01-06 編校：陳安琪）