梁茂云 張帆 李夢(mèng)蕾 孫晶晶

摘? 要：借助CiteSpace信息可視化分析工具，從作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、突現(xiàn)詞等方面對(duì)2016—2020年CNKI中情報(bào)學(xué)論文進(jìn)行可視化分析，最終得出近五年國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的主要研究熱點(diǎn)和研究現(xiàn)狀。相較于此前情報(bào)學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)，與醫(yī)學(xué)相關(guān)的研究出現(xiàn)明顯的學(xué)科交叉融合現(xiàn)象，希望可以為情報(bào)學(xué)與醫(yī)學(xué)研究者掌握本領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)向提供參考。

關(guān)鍵詞：情報(bào)學(xué);CiteSpace;可視化分析;文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391;G35? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? 文章編號(hào)：2096-4706（2021）05-0026-05

Visualization Research and New Development of Information Science in

China in Recent Five Years

LIANG Maoyun1，ZHANG Fan2，3，LI Menglei1，SUN Jingjing1

（1.Management Institute of Xinxiang Medical University，Xinxiang? 453003，China;

2.Research Center for Health Information Resource，Xinxiang Medical University，Xinxiang? 453003，China;

3.Research Center for Teaching Quality Monitoring and Medical Education，Xinxiang Medical University，Xinxiang? 453003，China）

Abstract：With the help of CiteSpace information visualization analysis tools，this paper makes a visualization analysis of the information science papers in the CNKI of 2016—2020 from the aspects of authors，institutions，keyword co-occurrence and emergent words，and finally obtains the main research hot spots and research status of domestic information science in the recent five years. Compared with the previous research findings of information science，medical related studies have found obvious interdisciplinary fusion phenomenon，hoping to provide a reference for information science and medical researchers to grasp the research status and development trend in this field.

Keywords：information science;CiteSpace;visualization analysis;bibliometrics

0? 前? 言

情報(bào)學(xué)的研究已有近百年的歷史，情報(bào)學(xué)的發(fā)展動(dòng)態(tài)必將成為情報(bào)學(xué)學(xué)者們的關(guān)注重點(diǎn)。隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的日益凸顯，大量免費(fèi)文獻(xiàn)計(jì)量制圖軟件在科學(xué)界得到廣泛的應(yīng)用，諸多學(xué)者認(rèn)為軟件具有一定的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)[1]。目前，國(guó)內(nèi)有許多研究者使用文獻(xiàn)計(jì)量制圖軟件對(duì)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的期刊論文進(jìn)行了研究，通過(guò)可視化知識(shí)圖譜挖掘和分析情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。肖明等[2]通過(guò)收集情報(bào)學(xué)核心期刊論文，利用自編Java程序進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)1998—2007年間的論文進(jìn)行了關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)，分析討論了情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)和發(fā)展動(dòng)向。宗乾進(jìn)等[3]基于CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)，利用多種知識(shí)圖譜分析軟件，對(duì)2001—2010年間國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)、研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)、研究前沿領(lǐng)域、研究熱點(diǎn)進(jìn)行了分析和總結(jié)。趙蓉英等[4]利用CiteSpace可視化軟件分析了2010—2015年間國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)發(fā)展的現(xiàn)狀。國(guó)內(nèi)研究者多以CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)作為文獻(xiàn)來(lái)源對(duì)國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的發(fā)展進(jìn)行研究，但其覆蓋范圍有限，不利于發(fā)現(xiàn)情報(bào)學(xué)研究的新發(fā)展、新變化。本研究借助CiteSpace可視化軟件，對(duì)2016—2020年間收錄在CNKI上以情報(bào)學(xué)為主題的所有中文期刊文獻(xiàn)進(jìn)行分析，探索近幾年國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的發(fā)展變化。

1? 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

文獻(xiàn)覆蓋范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)、及時(shí)更新的CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)成為本研究數(shù)據(jù)來(lái)源的首選。以“情報(bào)學(xué)”為主題詞進(jìn)行檢索，檢索時(shí)間范圍為2016年1月1日至2020年12月31日，共檢索到4 108篇中文期刊論文，剔除雜志投稿指南等無(wú)關(guān)條目后獲得3 801篇文獻(xiàn)題錄信息，以Refworks格式下載供學(xué)者分析之用。

CiteSpace是由美籍華人陳超美教授及其研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)、可對(duì)科學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析的應(yīng)用程序，是信息分析領(lǐng)域影響力大且普遍應(yīng)用的信息可視化制圖軟件[5]。本文以CiteSpace5.6.r5版本作為研究工具，轉(zhuǎn)換中文期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)格式后方可進(jìn)行作者合作網(wǎng)絡(luò)、機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)、研究熱點(diǎn)、研究前沿等可視化分析。

2? 情報(bào)學(xué)研究的基本情況

2.1? 文獻(xiàn)年度分布

2016—2020年間國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)文數(shù)量如圖1所示，年均發(fā)文760篇。隨后筆者在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)以同樣的檢索方式查詢了2000年1月1日至2015年12月31日期間的文獻(xiàn)，共計(jì)8 539篇，年均發(fā)文533篇。相比較而言，近五年的年均發(fā)文量較高，尤其是2019年和2020年呈現(xiàn)出明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)，足以證明國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)研究正處于蓬勃發(fā)展時(shí)期。

2.2? 文獻(xiàn)作者分析

作者是學(xué)術(shù)研究的核心要素，高影響力作者是科研機(jī)構(gòu)產(chǎn)出的生力軍、團(tuán)隊(duì)的中堅(jiān)力量，引領(lǐng)一個(gè)研究領(lǐng)域的發(fā)展。作者的科研水平和學(xué)術(shù)影響力可通過(guò)高發(fā)文量和高被引頻次得以體現(xiàn)。筆者對(duì)CiteSpace進(jìn)行參數(shù)設(shè)置時(shí)，將“Time Slicing”設(shè)置為2016—2020年，“#Years Per Slice”設(shè)置為1年，“Node Types”設(shè)置為“Author”，Top N閾值設(shè)置為N=50，“Pruning”設(shè)置為空，其他項(xiàng)均為默認(rèn)，運(yùn)行軟件生成作者合作網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜，如圖2所示。節(jié)點(diǎn)越大發(fā)文越多，連線越粗合作關(guān)系越緊密。由圖2可以看出，李秀霞、趙蓉英、徐蘊(yùn)、梁繁榮、楊建林、邱均平等為近五年情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的高發(fā)文量作者，并且發(fā)現(xiàn)了由梁繁榮、任玉蘭、王旭等組成的密集合作網(wǎng)絡(luò)，顯示出他們?cè)趯W(xué)術(shù)上的合作和交流頗多。其他作者合作較少，多為高校師生合著發(fā)文。

表1統(tǒng)計(jì)了發(fā)文10篇及以上的作者，李秀霞、趙蓉英、徐蘊(yùn)、梁繁榮、楊建林、邱均平等作者為情報(bào)學(xué)研究的中堅(jiān)力量，推動(dòng)了情報(bào)學(xué)研究的不斷深化。參與發(fā)表論文最多的是李秀霞（30篇），根據(jù)普萊斯公式[6] ，發(fā)文量不低于5篇的作者為情報(bào)學(xué)研究領(lǐng)域的核心作者，共66位，合計(jì)發(fā)文522篇，占總發(fā)文數(shù)的14.52%?；诖饲白谇M(jìn)等的研究，李秀霞首次成為階段性高產(chǎn)作者，注重期刊耦合分析，發(fā)文質(zhì)量較高，多見(jiàn)于中文核心期刊，是近五年情報(bào)學(xué)研究領(lǐng)域的高產(chǎn)和高影響力作者。通過(guò)對(duì)高產(chǎn)作者背景的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，發(fā)文量排名第三的徐蘊(yùn)來(lái)自醫(yī)學(xué)院校，鉆研于醫(yī)學(xué)教育、醫(yī)院管理等醫(yī)學(xué)相關(guān)方面，將情報(bào)學(xué)研究方法運(yùn)用于醫(yī)學(xué)研究，推動(dòng)了情報(bào)學(xué)學(xué)科與其他學(xué)科間的交叉融合。

2.3? 發(fā)文機(jī)構(gòu)分析

“NodeTypes”選擇機(jī)構(gòu)“Institution”，“Pruning”選擇“Pathfinder”和“Pruning the merged network”，其他設(shè)置保持不變，運(yùn)行軟件生成機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖3所示。表2列出了發(fā)文量≥20篇的高發(fā)文量的18所機(jī)構(gòu)，這些機(jī)構(gòu)共發(fā)文643篇，占總發(fā)文數(shù)的16.92%。

結(jié)合圖表分析，按發(fā)文量多少大致可將這些機(jī)構(gòu)分為三個(gè)層次：第一層次（發(fā)文量≥80）包括南京大學(xué)信息管理學(xué)院和武漢大學(xué)信息管理學(xué)院兩所機(jī)構(gòu);第二層次（80>發(fā)文量≥30）包括南京中醫(yī)藥大學(xué)、北京大學(xué)信息管理系等六所機(jī)構(gòu);第三層次（30>發(fā)文量≥20）包括華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院、中山大學(xué)資訊管理學(xué)院、浙江中醫(yī)藥大學(xué)護(hù)理學(xué)院等10所機(jī)構(gòu)。此結(jié)果與李文娟[7]、宗乾進(jìn)、趙蓉英等的研究結(jié)果基本一致，南京大學(xué)信息管理學(xué)院、武漢大學(xué)信息管理學(xué)院等主要機(jī)構(gòu)仍舊扮演著國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究的領(lǐng)頭羊角色，進(jìn)一步證明了情報(bào)學(xué)研究的主要陣地在高校院系。除此之外，以中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所為代表的信息研究所在情報(bào)學(xué)的發(fā)展歷程中也扮演著重要角色。

與此前的研究相比，值得注意的是情報(bào)學(xué)研究與醫(yī)學(xué)相關(guān)研究呈現(xiàn)出較為明顯的交叉融合現(xiàn)象。表2中列出的18所機(jī)構(gòu)中包含南京中醫(yī)藥大學(xué)、北京中醫(yī)藥大學(xué)、浙江中醫(yī)藥大學(xué)護(hù)理學(xué)院、中山大學(xué)護(hù)理學(xué)院、成都中醫(yī)藥大學(xué)5所醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)，合計(jì)發(fā)文146篇，占表中總發(fā)文量的22.71%。情報(bào)學(xué)研究與醫(yī)學(xué)相關(guān)研究的融合趨勢(shì)進(jìn)一步解釋了近五年來(lái)情報(bào)學(xué)研究年均發(fā)文量較高的原因，后文將繼續(xù)探索、驗(yàn)證發(fā)文量增長(zhǎng)的原因。

3? 研究熱點(diǎn)分析

“Node Types”選擇“Keywords”，“Term Type”選擇“NounPhrases”，其他設(shè)置不變，點(diǎn)擊運(yùn)行后，將相近或同義的關(guān)鍵詞進(jìn)行合并（例如將“熱點(diǎn)”關(guān)鍵詞歸入“研究熱點(diǎn)”中），修剪閾值設(shè)置為出現(xiàn)頻次為20次以上的關(guān)鍵詞，得到情報(bào)學(xué)研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜，如圖4所示。表3列出了關(guān)鍵詞頻次>40的20個(gè)高頻關(guān)鍵詞。

結(jié)合表3中的高頻關(guān)鍵詞及知識(shí)圖譜找到其共現(xiàn)關(guān)鍵詞，由此得出2016—2020年間我國(guó)情報(bào)學(xué)研究聚焦四個(gè)領(lǐng)域：

（1）情報(bào)學(xué)理論探索（共現(xiàn)關(guān)鍵詞為圖書(shū)情報(bào)學(xué)、情報(bào)工作）。情報(bào)學(xué)理論研究主要是對(duì)本學(xué)科發(fā)展的基本問(wèn)題做出解答，也為解決情報(bào)學(xué)學(xué)科發(fā)展中的問(wèn)題予以理論支持[8]。包昌火等[9]對(duì)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的核心概念加以概述、理順了我國(guó)情報(bào)學(xué)發(fā)展史、構(gòu)建了一個(gè)較為完整的中國(guó)情報(bào)學(xué)學(xué)科體系框架。王芳等[10]對(duì)我國(guó)情報(bào)學(xué)學(xué)科理論的來(lái)源、應(yīng)用和專(zhuān)屬度開(kāi)展研究，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)應(yīng)用理論來(lái)源廣泛，借用其他相關(guān)學(xué)科基礎(chǔ)理論來(lái)解決諸多問(wèn)題，反而對(duì)情報(bào)學(xué)原創(chuàng)理論應(yīng)用較少，其對(duì)其他學(xué)科發(fā)展作用甚微。吳晨生等[11]在以網(wǎng)絡(luò)信息為主要載體的情報(bào)3.0時(shí)代下對(duì)情報(bào)定義提出新的思考。

（2）文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)（共現(xiàn)關(guān)鍵詞為文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、知識(shí)圖譜、可視化分析、聚類(lèi)分析、共現(xiàn)分析）。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的理論和方法在不斷地拓展和深入，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色。隨著大量免費(fèi)文獻(xiàn)計(jì)量軟件工具的應(yīng)用和普及，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法的應(yīng)用已不僅僅局限于圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域。如邱均平等[12]以中外多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中管理學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)作為研究對(duì)象，應(yīng)用CiteSpace和文獻(xiàn)計(jì)量分析方法，對(duì)中外管理學(xué)學(xué)科的發(fā)展進(jìn)行可視化分析。李韻婷等[13]運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法及工具對(duì)國(guó)內(nèi)外智庫(kù)影響力的研究熱點(diǎn)和研究前沿展開(kāi)分析。醫(yī)療科學(xué)和教育業(yè)已成為國(guó)外智庫(kù)影響力研究的前沿，國(guó)內(nèi)2015年前關(guān)注智庫(kù)影響力的內(nèi)涵和影響程度，2015年后相關(guān)研究在對(duì)象和方法上呈現(xiàn)出多元化發(fā)展趨勢(shì)。

（3）大數(shù)據(jù)（共現(xiàn)關(guān)鍵詞為大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能）。近五年許多情報(bào)學(xué)者從大數(shù)據(jù)對(duì)情報(bào)學(xué)影響的角度展開(kāi)研究，如彭知輝[14]認(rèn)為大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值巨大，作為情報(bào)學(xué)研究對(duì)象，情報(bào)學(xué)與大數(shù)據(jù)的交叉融合有助于拓寬情報(bào)學(xué)研究范圍。蘇新寧[15]提出在大數(shù)據(jù)時(shí)代情報(bào)學(xué)研究上要向網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜數(shù)據(jù)拓展、向復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)擴(kuò)展以及加速情報(bào)信息分析工具的研制等。馬費(fèi)成[16]認(rèn)為大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展使情報(bào)學(xué)的研究方法得以創(chuàng)新，增加了數(shù)據(jù)獲取的方法、途徑，同時(shí)促進(jìn)了研究工具的更新?lián)Q代。

（4）學(xué)科交叉融合（共現(xiàn)關(guān)鍵詞為護(hù)理、中醫(yī)藥、腫瘤）。學(xué)科交叉是隨著社會(huì)發(fā)展以及滿足學(xué)科自身發(fā)展需要而出現(xiàn)的一種綜合性科學(xué)活動(dòng)，體現(xiàn)為兩門(mén)及以上學(xué)科間研究方法、研究?jī)?nèi)容橫向聯(lián)系而形成的具有獨(dú)立性質(zhì)的一門(mén)學(xué)科或一個(gè)學(xué)科群體，以及據(jù)此而組織建立起來(lái)的結(jié)構(gòu)和體系[17]。從表2中可以看出，有5所醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)發(fā)文數(shù)在20篇以上，合計(jì)發(fā)文146篇，占表中所有機(jī)構(gòu)總發(fā)文數(shù)的22.71%，足以證明情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究方法普遍適用于醫(yī)學(xué)及醫(yī)學(xué)相關(guān)研究。如徐蘊(yùn)[18]運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量方法分析2006—2015年間CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中的中醫(yī)基礎(chǔ)理論研究文獻(xiàn)，得出其文獻(xiàn)發(fā)文數(shù)量呈穩(wěn)步上升的趨勢(shì)，高水平研究機(jī)構(gòu)和高影響力作者研究群體逐漸形成，基金資助和核心期刊的文獻(xiàn)占比高等結(jié)論。表4列出了出現(xiàn)頻次較高的醫(yī)學(xué)相關(guān)類(lèi)關(guān)鍵詞，年度合計(jì)頻次逐漸增多，且2019年和2020年增長(zhǎng)幅度較大，進(jìn)一步證實(shí)了近五年年均發(fā)文量相較以前整體增多且在2019—2020年顯著增多的原因。情報(bào)學(xué)的發(fā)展并非一成不變而是緊跟時(shí)代步伐，隨著2020年疫情的爆發(fā)，相關(guān)學(xué)者運(yùn)用情報(bào)學(xué)方法對(duì)新型冠狀病毒肺炎展開(kāi)研究，對(duì)疫情防控工作做出了一定的貢獻(xiàn)。情報(bào)學(xué)與其他學(xué)科的交叉融合將進(jìn)一步擴(kuò)展情報(bào)學(xué)的發(fā)展領(lǐng)域，推動(dòng)情報(bào)學(xué)研究的高速發(fā)展。

4? 研究前沿分析

研究前沿，是科學(xué)探索中最有發(fā)展?jié)摿σ约白钪档藐P(guān)注的研究方向或研究領(lǐng)域，是潛在的、未來(lái)的科學(xué)研究熱點(diǎn)問(wèn)題。與關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析設(shè)置一樣，點(diǎn)擊“burst terms”選擇“plain text”，運(yùn)行軟件進(jìn)入可視化界面，依據(jù)算法檢測(cè)到突現(xiàn)度最高的前15個(gè)關(guān)鍵詞，如表5所示，其中黑條代表熱點(diǎn)出現(xiàn)的年度。引文分析、用戶教育、圖書(shū)情報(bào)、定量分析、ischool、情報(bào)分析、h指數(shù)等15個(gè)主題成為近五年國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究興趣增長(zhǎng)較為明顯的主題，即我國(guó)情報(bào)學(xué)的研究前沿。

5? 結(jié)? 論

本文以CNKI中情報(bào)學(xué)研究論文作為數(shù)據(jù)來(lái)源，以CiteSpace為工具，從年度發(fā)文量、作者合作、機(jī)構(gòu)合作、研究熱點(diǎn)和研究前沿五個(gè)方面進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：近幾年年均發(fā)文量較高，2019—2020年增長(zhǎng)明顯;高產(chǎn)作者發(fā)生變化，并出現(xiàn)其他學(xué)科高產(chǎn)作者;南京大學(xué)信息管理學(xué)院、武漢大學(xué)信息管理學(xué)院等仍舊是情報(bào)學(xué)領(lǐng)域主要發(fā)文機(jī)構(gòu)，出現(xiàn)發(fā)文量較高的醫(yī)學(xué)高校;研究熱點(diǎn)主要有圖書(shū)情報(bào)學(xué)理論探索、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)、學(xué)科交叉融合四個(gè)方面;引文分析、用戶教育、圖書(shū)情報(bào)、定量分析、ischool、情報(bào)分析、h指數(shù)等15個(gè)研究主題為近幾年我國(guó)情報(bào)學(xué)的研究前沿。

高產(chǎn)、高影響力醫(yī)學(xué)作者、醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)和高頻醫(yī)學(xué)相關(guān)關(guān)鍵詞的出現(xiàn)，足以證明情報(bào)學(xué)研究方法和理論已應(yīng)用于醫(yī)學(xué)及醫(yī)學(xué)相關(guān)學(xué)科，不排除在此前的研究中已出現(xiàn)學(xué)科交叉融合的現(xiàn)象，只是在近幾年表現(xiàn)得格外突出。情報(bào)學(xué)方法和理論運(yùn)用于其他學(xué)科無(wú)疑是近幾年發(fā)文量顯著增長(zhǎng)的主要原因。

本研究?jī)H從CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)不夠全面，結(jié)果不盡完美，筆者以后會(huì)從多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)收集數(shù)據(jù)，綜合分析，以提高研究結(jié)果的客觀性。在研究過(guò)程中，對(duì)CNKI中數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)查時(shí)發(fā)現(xiàn)與之前數(shù)據(jù)稍有差池，不排除是論文撤稿等原因所造成，所幸差別很小對(duì)研究結(jié)果影響不大。

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作者簡(jiǎn)介：梁茂云（1997—），男，漢族，湖南常德人，碩士在讀，研究方向：信息資源開(kāi)發(fā)與利用、衛(wèi)生信息化;通訊作者：張帆（1968—），男，漢族，河南商丘人，副研究館員，碩士生導(dǎo)師，碩士，研究方向：信息資源開(kāi)發(fā)與利用、衛(wèi)生信息化。