吳查科 王樹義

摘 要 為掌握我國圖書館學研究熱點及變化趨勢，本文以2008—2017年圖書館學領域11種核心期刊文獻作為語料庫，利用LDA方法建立主題提取模型，挖掘圖書館學領域主題及其演變情況。實驗發(fā)現十年間圖書館學領域研究主題有13個，對這些主題進行主題強度計算后發(fā)現熱門主題有圖書館管理、圖書館理論、圖書館服務、用戶研究和資源建設。在不同時間窗口下對各個主題的強度進行計算，發(fā)現熱度上升的主題有閱讀推廣、檢索技術、開放獲取，熱度衰減的主題有圖書館服務、資源建設。

關鍵詞 圖書館學 主題發(fā)現 主題演化 LDA

分類號 G250

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2019.07.017

AbstractTo identify the research topics and research trends of domestic library， this paper chooses the research papers which had been published on 11 corejournals of library science from 2008 to 2017 as corpus and uses LDA method to establish theme extraction model to mine the themes and their evolution in library science. Experimental results show that all the research in library science between 2008 and 2017 can be divided into 13 topics. After the calculation of subject intensity， this paper finds the most popular topics are the library management， library theory， library service， user research and sources construction. After the calculation of subject intensity on different time windows， this paper finds that the rising topics include reading promotion， retrieval technology and open access， while topics like library service and sources construction are becoming less popular.

Keywords Library. Theme discovery. Theme evolution. LDA.

1 文獻回顧

圖書館學主要是采用科學方法探討與圖書館相關的內容，涵蓋圖書館的發(fā)展與運營所需的各種知識[1]，圖書館學的重點研究對象與熱點研究主題代表了學界的關注點與前進方向。近年來，國內學者發(fā)表了許多關于圖書館學主題分析的文獻，研究成果對我國圖書館學的發(fā)展及學科建設起到了積極推動和促進作用。楊利超基于文獻計量法，采用可視化工具CiteSpace分析了2007—2016年我國圖書館學領域的學術論文分布狀況，并通過熱門關鍵詞揭示了領域的主要研究熱點和領域[2];李娜以2014年度圖書館學領域14種核心期刊的文獻為數據樣本，采用共詞分析和社會網絡分析相結合的方法對圖書館學研究領域的熱點進行了分析，并繪制了研究領域的可視化知識圖譜[3];馬海群基于數據定量，對2015年度的13種期刊的全部有效文獻的關鍵詞進行了詞頻統計和主題聚類，并進行了主題定性判斷與選擇，對國內圖書館學研究核心領域進行了展示介紹[4];丁洋等人以《圖書館》1983—2012年發(fā)表的論文為研究樣本，利用文章題名結合關鍵詞和摘要等信息，對論文所涉及的圖書館學研究主題進行了梳理和歸納分析[5];向劍勤等人利用CNKI引文檢索功能進行了作者共被引研究，通過繪制國內外圖書情報學研究主題知識圖譜，從學科結構組成、分支主題之間關系與最具影響的學術群體等三個方面對國內外圖書情報學進行比較分析[6]。

從上述研究中可以看出，目前學界對于圖書館學領域的主題研究方法主要采取詞頻分析、共詞分詞、共被引分析、社會網絡等傳統的科學計量法，而其中利用關鍵詞作為核心數據進行研究主題揭示的文獻尤為普遍。然而，傳統方法常以高頻關鍵詞或文本中出現詞語為文本主題，由于未涉及到文本或詞語所包含的語義信息，使得研究結果顯得較為粗略，且關鍵詞是對文章內容的高度濃縮和概括，能夠大體反映出文章的研究方向，但難以全面地揭示文章的研究內容[7]。同時，關鍵詞還容易存在“共生”現象，即多個高頻關鍵詞同屬于一個研究主題，使用詞頻法則會出現詞頻較低的主題被忽略的情況[8]。因此，有許多學者利用主題模型構建的方法對學科主題進行研究。Latent Dirichlet Allocation（LDA）就屬于主題模型的一種。

LDA能夠直接對詞匯進行分解，模擬大規(guī)模語料的語義信息，實現粒度更小、層次更深、更全面的分析，自提出之后就被引入到了文獻主題的分析應用當中。Hao W等人基于LDA算法構建生物信息學的主題模型，分析生物信息學的熱點主題及未來研究趨勢[9];關鵬等人基于LDA主題模型，結合生命周期理論對國內新能源領域的科學文獻主題進行了挖掘[10]。LDA主題模型還可引入時間因素，對研究主題進行演化分析。由于主題演化不局限于靜態(tài)的主題結構分析，而是對主題的動態(tài)變化特征進行分析，所以對研究者把握研究脈絡、預測未來研究趨勢具有一定的指導作用。Sugimoto等對期刊Library Information Science 1930—2009年的文獻進行了主題建模，將計算結果中各時間段的主題-詞匯概率表進行了主題排名，并基于相似度衡量比較了不同階段主題交叉情況[11];朱茂然等基于LDA主題模型對情報學領域6種期刊于2000—2015年刊載的文獻進行了主題挖掘與分析，并以年為單位進行時間窗口劃分，通過計算得出了各個主題的演化趨勢。

本文在文獻梳理過程中，尚未發(fā)現有學者利用LDA方法對圖書館學領域期刊論文進行主題提取分析。鑒于此，本文將采取LDA主題模型的構建方法，揭示近十年圖書館學的研究主題內容，找到領域中的研究熱點，并進一步計算出研究主題的演化情況，針對圖書館學的主題發(fā)展情況進行分析。

2 研究設計

本文采用LDA主題建模的方法對圖書館學領域研究進行主題分析，研究設計如圖1所示。

2.1 文本收集及預處理

關于國內圖書館學領域的研究主題可在期刊文獻數據庫中獲取。根據研究目的對數據進行選擇，保留題目、作者、關鍵詞、摘要、時間等字段信息。其中，摘要是實現主題發(fā)現的基本數據來源，關鵬等發(fā)現不同語料下基于LDA主題模型的主題抽取效果具有明顯差異性，利用摘要構建語料庫產生的結果比關鍵詞等更具廣泛性、全面性，語義信息更加清晰[10]，時間是指文獻的刊出時間，將會被用來實現演化過程的時間序列。

在將數據輸入到主題模型之前，需對數據進行預處理，主要包括數據清洗、分詞處理、去停用詞及向量化等。本文對中文期刊進行主題發(fā)現與演化研究，根據研究目的，去除文本數據中的會議通知、雜志通知、投稿指南等無效數據。與英文文本有空格將單詞劃分開來不同，中文文本必須借助分析工具將文本劃分成有意義的詞組。去停用詞即是將不能為文本分析提供有效信息的詞語去除，如助詞、語氣詞等。最后按照主題模型要求進行輸入文檔生成，本文利用Python中的文本向量化函數將實驗語料進行向量化處理，形成輸入文檔。

2.2 LDA主題模型

Latent Dirichlet Allocation（LDA） 模型由Blei等人于2003年提出[12]，屬于主題模型（Topic Models） 的一種，是一種完全產生式模型[13]。它是一個關于詞匯、主題、文檔的三層貝葉斯概率生成模型，其核心思想是把文檔看成隱含主題的一個概率分布，主題看成詞匯的一個概率分布。文檔到主題服從多項式分布，主題到詞服從多項式分布。LDA采用了詞袋（bag of words）的方法，這種方法將每一篇文檔視為一個詞頻向量，從而將文本信息轉化為了易于建模的數字信息。其中，主題是對文檔內容的匯集，因此模型可以很好地模擬大規(guī)模語料的語義信息。LDA生成過程如圖2所示。

圖2中空心節(jié)點表示隱含變量、參數，實心節(jié)點代表可觀測值（詞語），箭頭代表依賴關系，方框表示對方框里面的內容進行迭代。圖2中所使用的字符含義見表1。

2.3 LDA模型建立

本研究實驗是在Python環(huán)境下直接利用機器學習工具包scikit-learn中的Latent Dirichlet Allocation函數進行主題建模。在參數設定方面，模型中的超參數α、β等都已被設定為默認值。在使用LDA進行主題模型訓練時，需要對主題數目K進行設置，數目大小直接決定了結果的優(yōu)劣。確定主題數目的方法多種多樣，其中困惑度（Perplexity）作為確定主題數目的標準被Blei等人在研究中使用。困惑度屬于信息理論測量方法，對于一篇文檔，LDA模型對其屬于哪個主題的不確定性程度則為困惑度。不同主題數下的模型困惑度越小，模型的擬合程度越好，因此本文通過該方法來確定最優(yōu)主題數目，其計算公式為：

其中p（Wd）表示生成文檔d的概率，其計算公式為：

主題模型的實驗完成后，訓練結果將根據設置進行不同方式的呈現。本實驗在Python環(huán)境下進行，計算完成后輸出文檔-主題文件，并進行下一步的熱門主題發(fā)現及演化分析。

2.4 主題發(fā)現及演化分析

主題發(fā)現及主題演化需要用主題強度值進行度量，該概念主要描述主題的熱門程度，即某一時間窗口下包含某一主題的文檔數量越多，主題的強度越高。假設Dt表示時間窗口t下的文檔數目，? ? ?為文檔d中主題z的后驗概率分布，則在時間窗口t下主題z的強度? ? ? 的計算公式為：

對于學者來說，發(fā)現所處領域熱門主題，熟知研究熱點是必要之事，因此本文使用主題強度閾值的方法篩選出熱門主題。由于文檔庫中存在多個主題，分別按照公式將z個主題的強度值計算后，設定一個閾值T來對熱門主題進行篩選。當? ? ?大于閾值T時，說明該主題z屬于熱門主題。閾值的計算公式為：

在演化分析上，本研究采用后離散方式進行分析。在對整個文檔庫進行建模運算的基礎上，讀取自身的時間數據，接著將模型得到的文檔-主題文件離散到不同時間窗口，用? ? ?代表當前時間窗口的主題強度值，可以根據不同時間的數據繪制主題z的強度變化曲線圖，從而對研究主題的演化發(fā)展情況進行分析。

3 實驗過程

3.1 數據來源

本文將CSSCI來源期刊（2017—2018） 收錄的11種圖書館、情報和文獻學期刊作為文獻數據來源，包括《中國圖書館學報》 《大學圖書館學報》 《國家圖書館學刊》 《圖書館》 《圖書館建設》 《圖書館論壇》 《圖書館學研究》 《圖書館雜志》? 《圖書情報工作》 《圖書情報知識》《圖書與情報》。選取上述期刊于2008—2017年發(fā)表的文獻32 688篇。去除會議通知、雜志通知、投稿指南等無效文獻后，最終獲得29 535篇有效文獻。本實驗僅將每篇文獻的摘要字段提取出來，并建立語料庫。

3.2 文本預處理

結巴分詞是目前主流的分詞系統，對漢語語料有著很好的分詞效果，本文利用Python中的結巴分詞（jieba） 對實驗文本進行分詞處理。文獻摘要還包含大量對主題識別無意義的詞匯，本文對其進行停用詞處理，得到的數據將作為主體模型實驗的訓練語料庫。接著利用scikit-learn向量化工具CounterVectorizer，將訓練語料庫進行了集合向量化處理，完成輸入文檔生成。

3.3 主題模型

本文利用困惑度作為確定最佳主題數的指標，首先調用LDA函數，對不同z值情況下的困惑度進行計算，計算結果如圖3所示?？梢悦黠@看出，隨著主題數的增加，困惑度開始呈現平穩(wěn)狀態(tài)。在主題數為13的時候，困惑度最小，繼續(xù)增加主題數會讓困惑度增大。因此，實驗確定最佳主題數為13。

將主題數設置為13，經過最大50輪次的迭代過程，模型經過訓練后獲得了初步的主題訓練結果，結果中有兩個重要概率矩陣，分別是主題-詞項概率矩陣和文獻-主題概率矩陣。首先提取出主題-詞項概率矩陣，結果如表2所示（因篇幅所限，僅展示概率詞項Top10）。從主題中的詞項可以看出高度關聯性，例如從主題2中的“閱讀、推廣、素養(yǎng)、活動”推出該主題有關“閱讀推廣”，說明本研究所建LDA模型在圖書館學潛在研究主題提取上是有效的。據此，本文對13個主題的概率詞項均進行了推理，分別用主題內容進行了標記。

3.4 熱門主題發(fā)現

主題的熱門程度需要利用公式（3）（4）分別對主題強度與主題強度閾值進行計算與度量，圖4展示了主題強度值柱形圖，柱形高度代表主題強度值，虛線為主題強度閾值（0.077）。

其中Topic1、Topic4、Topic5、Topic11、Topic12，均高于主題強度閾值，是目前該領域的熱門主題，即圖書館管理、圖書館理論、用戶研究、圖書館服務、資源建設。

（1） 圖書館管理的目的是合理地配置和充分利用圖書館的資源，更好地履行圖書館的職能，其在圖書館學中的重要程度不言而喻;又由于日益增長的數字文獻資源及讀者更高的服務訴求，圖書館管理系統面臨著整合升級的迫切需求，因此從各方面加強圖書館管理水平仍然是學者們所關心的問題[14-15]。

（2） 理論研究是一門學科的基礎，對于正在蓬勃發(fā)展的圖書館學尤其如此。盡管目前圖書館學已經建立了相對穩(wěn)定的理論體系，但信息技術的快速發(fā)展給圖書館帶來了巨大影響，使得傳統的理論范式在指導當下學科發(fā)展上顯得相對乏力，因此學者們開始探索建立適應現代圖書館發(fā)展理論體系[16]，這也讓圖書館學理論研究成為了經久不衰的熱點。

（3） 用戶作為圖書館一切實踐和研究的出發(fā)點，在圖書館事業(yè)中的地位是不可動搖的[17]，只有對用戶的心理、行為及個性化需求等進行研究，才能為其提供滿意的服務，完成好圖書館的職能。該主題熱度的不斷上升，表明了當前學界對用戶的關注程度，突出了圖書館以人為本的宗旨，也順應了當下趨于個性化的信息服務潮流。

（4） 圖書館的中心職能就是為讀者提供服務，因此，圖書館服務是圖書館永恒的命題之一。近年來，隨著Web2.0、移動圖書館、大數據、互聯網+等概念的相繼提出，圖書館服務也應與之同步發(fā)展，因此圖書館服務是學界持續(xù)熱門主題之一。

（5）資源是圖書館業(yè)務工作的基礎，需要得到足夠的保障才能滿足用戶的需求，因此圖書館資源建設歷來都是圖書館學領域的研究重點[18]。同時，隨著“數字圖書館”“移動圖書館”等概念的興起，數字資源也逐漸引起了學界的關注與討論。

此外，Topic2、Topic3、Topic6、Topic8、Topic9、Topic13主題強度值適中，為常規(guī)的研究主題;Topic7、Topic10的主題強度值偏低，可能由于該主題是一個新興的研究主題或是一個正在消亡的主題，需進一步分析。

3.5 主題演化分析

基于LDA的主題演化研究主要分為將時間作為變量集合模型演化分析、按時間先離散分析和后離散分析等3種分析方法[19]。根據研究內容，本實驗采用后離散方式，利用全部文本進行LDA建模，讀取自身的時間數據，將13個主題分別離散到各自的時間窗，并根據主題不同時間的受關注程度即主題強度分別進行主題演化分析。利用實驗結果中的文獻-主題概率矩陣，按照時間窗口對主題強度值分別進行計算，得到了各個主題的強度分布值。以橫軸為時間變化，縱軸為主題強度值，本研究繪制了主題強度演化圖，如圖5所示。

從圖5中可以看出，每個主題隨著時間的變化，研究熱度也呈現著不同變化。一些主題的研究熱度初始值較低，但隨著時間的推移，研究熱點開始呈現上升的趨勢，這類主題可稱之為上升主題;另一些主題的研究熱度初始強度值較高，但隨著時間的推移，研究熱度呈現下降趨勢，這類主題可稱之為衰減主題;還有一類主題隨著時間的推移，研究熱度未出現明顯的上升或下降，本文將其稱之為平穩(wěn)主題。將13個主題劃分為上述三類主題，具體分布情況如表3所示。

從表3可以看出，上升主題有閱讀推廣、檢索技術和開放獲取三個主題。

閱讀推廣逐漸受到重視并成為圖書館學領域的主題，首要因素是現代社會對閱讀的關注度上升[20]。由圖5可以看出，該主題的上升趨勢可以分為2008—2012年和2013—2017年兩個階段，后一階段較前一階段的上升幅度增大，這與2014年“倡導全民閱讀”和2015年“倡導全民閱讀，建設書香社會”被寫入政府工作報告不無關系。十年間學者們對閱讀推廣給予了充分的關注與研究，該主題已逐漸成為圖書館最引人注目的服務。近幾年的閱讀推廣呈現出活動日?；?、地區(qū)縮小化、推廣部門邊界消失化和信息技術廣泛化等趨勢[21]，隨著未來信息技術的進一步發(fā)展，閱讀推廣還將得到更多的關注與研究。

開放獲取是在網絡環(huán)境下發(fā)展起來的一種新的出版模式和學術交流理念，本研究中主題“開放獲取”的十年間的研究熱度總體上處于上升狀態(tài)。2004年，《柏林宣言》簽署之后，開放獲取便開始受到國內研究學者的熱議，圍繞開放獲取展開的討論和研究日益深入，這一方面的研究成果也逐步增加。近幾年，開放存儲整合趨勢增強、轉向開放數據存儲，開放獲取從試驗走向政策支持，開放資源的組織和利用得到了不斷深化[22]。

主題“檢索技術”在過去十年間的研究熱度的不斷上升說明了學界越來越重視信息檢索及檢索技術。究其原因，隨著信息技術的不斷發(fā)展，信息存儲方式發(fā)生了翻天覆地的變化，而以往的檢索手段已不能再滿足人們對于海量信息的檢索要求，造成了學界對于信息檢索手段的不斷探索。從該主題的概率詞項來看，語義、本體等技術內容是目前所關注的重點，這些技術不僅可以提高檢索效率，還可以利用其對信息資源進行整合[23]及提出新的知識服務方案等[24]。

盡管本研究中的兩個衰減主題“圖書館服務”和“資源建設”在主題強度均有較為明顯的下降趨勢，但總體的研究強度均超過閾值，屬于圖書館學領域近十年的熱門主題，說明了主題熱點下降并非是該主題不再受到學界的關注，而是隨著新的研究問題的出現，亦或是該主題的研究已相對成熟，故研究熱度有所消減[8]。

主題“圖書館服務”的研究熱度有較弱的下降趨勢，總體的研究文獻數量卻并不少，一部分原因可能是圖書館服務方面的一部分研究已相對成熟，相關問題已得到了解決;同時還可能是網絡化已經成為了開展圖書館研究的新背景，傳統環(huán)境下的服務模式已不再適應當下的要求，因此針對網絡技術的研究相對增多，故該主題的研究熱度有所下降。

主題“資源建設”在幾年前受到了學界的極大關注，主題強度遠遠高于其他主題，然而隨著信息技術的不斷發(fā)展，傳統的資源建設已開始向數字化與移動化方向發(fā)展。與此同時，圖書館的職能和定位也在不斷拓展，以往“以資源為中心”的發(fā)展模式已經逐漸轉向真正的“以用戶為中心”[17]，圖書館研究者在對新的主題進行研究時，該主題的研究熱度難免會有所下降。

4 結語

本文利用中國社會科學引文索引（CSSCI）于2008—2017年十年間收錄的11種圖書館學領域期刊作為本研究的數據來源，通過LDA主題建模進行了主題文本挖掘，并從熱門研究主題與主題演化兩方面對圖書館學近十年的研究狀況進行了揭示。實驗利用困惑度計算了模型的最優(yōu)主題數，結果表明主題數為13時困惑度最低，最佳主題數確定為13。在熱門主題發(fā)現上，實驗利用主題強度閾值進行熱門主題篩選，結果發(fā)現圖書館管理、圖書館理論、圖書館服務、用戶研究、資源建設等主題屬于圖書館學領域的熱門主題。在主題演化方面，實驗引入了時間因素，利用后離散演化方式進行了分析，并根據結果繪制出了13個主題10年來的強度演化趨勢曲線，并按照主題趨勢將主題分為了上升主題、衰減主題和平穩(wěn)主題三類。其中，閱讀推廣、檢索技術、開放獲取為上升主題，圖書館服務、資源建設為衰減主題，而圖書館管理、評價方法、圖書館理論、用戶研究、圖書館藏、知識管理、教育培訓、綜合性研究為平穩(wěn)主題。

LDA主題模型應用在科學文獻的研究當中，可以發(fā)現熱門主題，對研究趨勢進行研判，特別是基于科學文獻全文或摘要的語料庫形式，會大大增強學科領域研究熱點的語義信息解釋性[10]。本文對圖書館學領域的文獻進行主題研究，證實模型可以實現對熱門主題發(fā)現及演化的揭示，但是本文的研究方法也有待改進。首先，由于全文語料庫的獲取較難，本研究僅使用了文獻摘要作為語料，因此會對LDA模型的內容挖掘效果產生影響;其次，在實際研究中，一篇文獻可能分屬多個主題，然而本文只選擇了其中概率最大的主題作為文獻主題，忽略了共同主題存在的概率。今后的研究中，將考慮從開放數據庫中選擇文獻作為全文語料庫進行主題分析，并采用多主題匹配方式進行更加深入的文獻主題研究。

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