魏招遠 王佳英 單 菁 李 冉

（沈陽建筑大學信息與控制工程學院 遼寧·沈陽 110168）

0 引言

核心期刊是圖書情報領域的主要學術平臺，其刊載的論文代表了我國圖書情報領域整體的研究層次和學術水平[1]。根據ESI數據庫的界定，高被引論文指近十年來被引頻次排在前1%的論文。論文的被引頻次，一定程度上可以反映該論文的質量和水平。高被引論文之所以引起大量讀者關注是因為論文中的大量內容可以導向該學科研究的熱點及發(fā)展方向[2]。高被引論文作為科學評價的重要組成部分，其相關問題已成為當前業(yè)界和學術界共同關注的熱點話題。從現有研究來看，高被引論文研究吸引了多學科研究者的積極參與，不同學科從不同研究視角對高被引論文展開不同層面問題的探討，形成各具特色的研究成果。高被引論文對期刊影響力、影響因子有重要影響是學界的共識：對作者而言，高被引論文意味著高學術影響力；對期刊而言，高被引論文是期刊高質量、高水平的主要貢獻者，對期刊引證指標也有重要貢獻；對機構而言，高被引論文是評價其研究狀況、學科研究特點和學術影響力的客觀指標之一[3]。圖書館是一個檔案型機構，以藏書為主體的色彩較濃厚，與社會之間的關聯度一直很小[4]。有學者通過引文統(tǒng)計發(fā)現，在人文學科中，圖書館、情報和檔案學的學科被引自引率(92.53%)和施引被引率(84.64%)都最高，這說明這些學科的知識較封閉，其特點是信息在固定渠道內傳播和流動，對周邊學科產生的輻射和影響較小，由此認為圖書館、情報和檔案學在這方面“非常典型”[5]。我國對于高被引論文的研究十分廣泛，但由于圖書情報學科研究人員數量少，學科發(fā)展時間短，相關論文少等原因，導致圖書情報學科的高被引論文研究進展緩慢。

論文的被引頻次能夠客觀地反映該論文的影響力及其在學術交流中的作用和地位，因此，近年來論文被引頻次成為國際上普遍采用的科研水平評價標準之一[6]。發(fā)文量的變化能反映一個領域的發(fā)展狀況和不同發(fā)展階段[7]。對高被引論文的研究必須與時俱進，隨著數字時代的發(fā)展，許多新技術、新體系的出現也為高被引論文的研究提出了許多新思路，配合當今的新思路再對圖書情報專業(yè)高被引論文進行研究是非常有必要的。洞悉研究前沿領域，有助于把我科學領域未來研究和發(fā)展的趨勢，有利于促進學術研究的理論升華[8]。本文通過分析近十年來圖書情報領域高被引論文，來探究高被引論文對于學科的發(fā)展方向及趨勢是否存在確定的引導關系，并對今后的研究進行展望，以期為未來該領域的理論研究和實踐應用提供借鑒和參考。

1 研究方法

1.1 數據采集

在對比中國知網（中國知識基礎設施工程）數據庫平臺、萬方數據知識服務平臺、維普網等多個平臺后，發(fā)現中國知網對于論文被引量數據更新最快，因此選用中國知網數據平臺作為本次數據統(tǒng)計的主要平臺，其他數據平臺的數據作為輔助支撐。通過中國知網查詢在期刊名稱中分別輸入19種圖書情報學核心期刊刊名為檢索詞進行檢索，出版年度為2011-2020年。將檢索結果中被引次數≥100次的論文作為高被引論文選中，統(tǒng)計高被引文章的篇目名稱、作者、發(fā)文機構、發(fā)表時間、被引次數、下載次數和關鍵詞。當統(tǒng)計數據發(fā)生異常時（如檢索不到輸入的期刊名稱，或檢索后發(fā)現該期刊被引量與其他期刊存在較大差異）選用其他數據平臺用相同方法再次進行檢索。

1.2 作者及發(fā)文機構的去重統(tǒng)一

由于多數文章的作者和發(fā)文機構不止一個，因此，在統(tǒng)計作者和發(fā)文機構時要采取兩種統(tǒng)計方式。首先，先將第一作者及第一發(fā)文機構單獨統(tǒng)計一次，列出圖表觀察；最后，再將第一作者及發(fā)文機構與其他作者及發(fā)文機構綜合統(tǒng)計一次，同樣列出圖標觀察，并比較兩次統(tǒng)計之間的差異。此外，在統(tǒng)計高頻作者時不免有重名現象，對出現頻次≥3次及部分出現頻次≥2次易重名作者在中國知網學者庫中進行重名審查。

1.3 發(fā)文機構及地域劃分

在統(tǒng)計發(fā)文機構地域時，某些發(fā)文機構名稱不同但地域相同，皆按地域次數相加而算（例：武漢大學科學評價研究中心；武漢大學信息管理學院，則算作武漢出現2次）。在統(tǒng)計發(fā)文機構時如出現同類情況，發(fā)文機構的單位相同，科系不同皆以發(fā)文單位為準（例：武漢大學科學評價研究中心；武漢大學信息管理學院，則算作武漢大學出現2次）。在統(tǒng)計發(fā)文機構地域時，采取多種劃分方式共同統(tǒng)計的方法。首先，按發(fā)文地市劃分；最后，按發(fā)文省份劃分。

1.4 主題統(tǒng)一性

在文章主題及關鍵詞的統(tǒng)計時，常常出現名詞實質意思一致，但名稱不一致的問題。由于作者對于相同問題的不同表達，其表明的實質意思卻是一致的，如微信公眾號、微信公眾平臺。二者實際并無較大差異，因此，在統(tǒng)計過程中則不予區(qū)分，皆按其中一類進行統(tǒng)計。

2 結果分析

2.1 期刊來源分布

通過對期刊來源進行統(tǒng)計，在19種圖書情報學核心期刊中，被引次數≥100的論文共有217篇。如圖1所示，在統(tǒng)計的217篇高被引論文中，其中《中國圖書館學報》34篇，《圖書情報工作》33篇，《情報雜志》29篇，《圖書與情報》22篇，《大學圖書館學報》15篇，《情報科學》12篇，《圖書館雜志》11篇，《圖書館建設》9篇，《情報理論與實踐》9篇，《圖書情報知識》8篇，《現代圖書情報技術》7篇，《圖書館學研究》6篇，《情報資料工作》5篇，《圖書館工作與研究》5篇，《國家圖書館學刊》4篇，《圖書館論壇》4篇，《圖書館》3篇，《圖書館理論與實踐》1篇，《情報學報》被引次數≥100的論文在多個數據平臺中均未檢索到。

從以上期刊發(fā)表的數量來看，《圖書情報工作》《中國圖書館學報》《情報雜志》《圖書與情報》四種期刊被引次數大于100的文章均超過了20篇，而《圖書情報工作》及《中國圖書館學報》分別貢獻35、34篇。由圖2可以更為直觀的展現出各圖書情報核心期刊在近十年來高引論文中所占的比例?？梢姡@四種期刊在近十年圖書情報領域占有重要地位，其發(fā)表論文的質量也是非常之高的。

圖1：近十年核心期刊高被引論文篇數

圖2：近十年核心期刊高被引論文占比

2.2 作者的分布

一門學科的建設與發(fā)展離不開學科的領軍人物。在學科的發(fā)展過程中基于“優(yōu)勝劣汰、適者生存”，總會有一些研究人員通過自身努力，在科研成果、人才培養(yǎng)、團隊建設和平臺建設等方面脫穎而出，成長為本學科的“執(zhí)牛耳者”，領導與引領本學科學術共同體的成熟與進步，凸顯本學科“制高點”和“突破口”地位。學科領軍人物有多個維度來評判，但研究成果數量與質量是個核心指標，表征了學術共同體的公認程度。通過對研究論文的統(tǒng)計分析，基本上可以找出某時期內某一學科的領軍人物[9]。

由于不同文章發(fā)文者數目不一，我們將采取兩種統(tǒng)計方式，分別將第一作者出現頻次與全部作者出現頻次進行統(tǒng)計。由圖3可見，在統(tǒng)計的217篇高被引論文中，其中王世偉作為第一作者發(fā)表的論文共5篇；張曉林、邱均平作為第一作者各發(fā)文4篇；范并思、韓翠峰、王國華、魏群義、張曉林為第一作者發(fā)表的文章各3篇；魏群義、王國華、蘭月新、黃如花、韓翠峰、范并思、初景利為第一作者發(fā)表的文章各3篇，其余作者各以第一作者發(fā)表論文1～2篇不等。

圖3：第一作者出現頻次

圖4：全部作者出現頻次

其次，不僅僅只統(tǒng)計以第一作者的發(fā)文數量，第二、第三等作者的被引文章數量在高被引論文中也極具代表性。高被引文獻著者合作度及合作率的值都很高，這在一定程度上說明情報學研究更多強調團隊合作，較多的合作者能夠保證研究內容具有相對高的科學性[10]。而且，許多高頻出現的第一作者也會以第二作者的身份出現在高被引論文作者之中，將各高被引論文全部作者統(tǒng)計更有利于發(fā)現最高頻次出現的作者，更能夠精準的找出本學科的領先者。因此，我們還要將217篇高被引論文中所有作者出現的頻次進行統(tǒng)計，觀察其結果與只統(tǒng)計第一作者的結果之間的差異。在進行數據整理后，將出現頻次≥3的作者篩選出來作為高出現頻次作者。在217篇高被引論文中，其中出現頻次最高的作者為王世偉，共5次出現在近十年高被引論文的作者中。邱均平、王國華、魏群義、張曉林四位作者在近十年的高被引論文作者中各出現4次。作者初景利、范并思、韓翠峰、侯桂楠、黃如花、霍然、蘭月新、李晨暉、劉煒、王波、朱慶華各發(fā)表3篇。其余作者各出現頻次為1～2次。

我們將作者出現頻次分梯隊排序（發(fā)文量最高者列為第一梯隊，其次為第二梯隊，以此類推）以便觀察。通過對比第一作者發(fā)文量發(fā)現，作者王國華、魏群義以總量4篇躋身到第二梯隊；作者朱慶華、王波、劉煒、李晨暉、霍然、侯桂楠、曾潤喜總量3篇躋身到第三梯隊；作者資蕓、鐘輝新、張仲華、張興旺、薛秀珍、秦曉珠、劉煒、廖寅、李國俊、李白楊、胡小菁、成穎、曾潤喜以總量2篇進入第四梯隊。其余作者只有一篇進入被引次數大于100的高被引論文。通過上述統(tǒng)計發(fā)現，在統(tǒng)計第一、二梯隊時，雖然有作者通過非第一作者使自己的高被引論文作者出現頻次增加了，但是在第一、二梯隊中所有作者的出現頻次均是建立在其以第一作者發(fā)文大基數上浮動的；然而在統(tǒng)計第三、四梯隊時發(fā)現，第三梯隊僅有兩人以第一作者出現在高被引論文中出現過，第四梯隊僅有四人在高被引論文中出現過，其余多數作者從未出現在近十年圖書情報學科高被引論文第一作者中。在第二梯隊中有魏群義、王國華兩位作者憑借非第一作者增加了出現頻次。在分析時發(fā)現，作者魏群義在非第一作者出現時，共同作者楊新涯有兩篇論文都進入了高被引論文；作者王國華以非第一作者出現時，共同作者曾潤喜通過與作者王國華、蘭月新合作使自己的論文兩次進入高被引論文中，而王國華、蘭月新、魏群義皆是高頻出現的高被引論文作者。因此，可以發(fā)現高被引論文的高頻出現作者在能夠發(fā)出高質量論文、引領學科前進的同時，還能夠使身邊人、共同合作的人更上一層樓，獲得學術成績。優(yōu)秀作者對周圍作者的“輻射”作用是非常明顯的。

2.3 發(fā)文機構的分布

高被引論文產出機構，即作者所在機構[11]。在217篇高被引論文中，有394名（含重名）作者來自324家機構。在統(tǒng)計高頻作者發(fā)文機構時仍要采用兩種統(tǒng)計方式。首先以第一作者發(fā)文機構統(tǒng)計，其中武漢大學以26次出現頻次排居榜首，中國科學院以12次的出現頻次排列第二；北京大學、吉林大學、南京大學各出現8次；中山大學出現6次；華中科技大學、上海社會科學院信息研究所、上海圖書館各出現5次；華東師范大學、重慶大學圖書館各4次；北京師范大學、東北師范大學計算機科學與信息技術學院、南開大學等10家機構各出現3次；其余79家機構及雜志社各出現1～2次不等。

由圖5可見，武漢大學在高被引論文第一作者發(fā)文機構中出現頻次非常之高，甚至是第二名的一倍之多?？梢?，武漢大學在我國圖書情報研究領域占據領先地位。

圖5：第一作者機構分布

其次，我們再用所有作者發(fā)文機構統(tǒng)計，武漢大學以總出現頻次37次依舊位列第一，中國科學院出現20次，南京大學出現16次；北京大學、吉林大學各出現11次；中山大學出現9次；華中科技大學公、上海圖書館、重慶大學各出現7次；桂林理工大學出現6次；北京郵電大學、華東師范大學、上海社會科學院信息研究所、中國人民大學各5次。東北師范大學、昆明理工大學、南開大學等6家機構各出現4次；北京師范大學、蘭州商學院、清華大學圖書館等8家機構各出現3次；其余125家機構及雜志社各出現1～2次不等。

圖6：全部作者機構分布

由圖6可見，武漢大學依舊是我國圖書情報領域的重點研究機構。這更加明確了我們對圖書情報領域重點研究機構的認知。其他機構在搞研究的同時，要緊密的和這些處在前沿領域的機構交流、學習。通過此次統(tǒng)計發(fā)現，近十年的圖書情報行業(yè)高被引論文幾乎98%都來自國內高校。我國應該更加重視、鞏固高校的學術地位，開設合理的評價制度與獎勵機制，從而激勵更多的高校師生投身于學術之中[12]。

2.4 發(fā)文機構地域分布

發(fā)文機構的地域分布可以直觀的反映出該學科領域的重點研究區(qū)域。再通過對于重點研究區(qū)域周邊省市的統(tǒng)計觀察，了解高頻作者發(fā)文機構地域對于周邊省市是否具有輻射正相關的作用。通過對于發(fā)文機構的統(tǒng)計，我們將發(fā)文機構的最小單位規(guī)定到市級，按發(fā)文機構所在地市來整理發(fā)文機構的地域分布。通過統(tǒng)計，我們用餅圖圖示發(fā)文機構所在地市的分布情況。

圖7：發(fā)文作者機構城市分布

從圖7可見，北京、武漢、上海、南京四個地市幾乎占到了核心期刊高被引論文發(fā)文機構所在地市的一半。北京、武漢分別有62、50家發(fā)文機構出現在高被引論文作者發(fā)文機構地域統(tǒng)計中，說明這兩個地市是我國圖書情報行業(yè)優(yōu)秀文章發(fā)文的重心，雖然在上文中得出武漢大學在我過圖書情報領域研究中有著領先地位的結論，但在統(tǒng)計作者發(fā)文機構地域時，北京市卻一改常態(tài)，以發(fā)文機構總數領先了武漢市。說明北京市在圖書情報行業(yè)的研究中多點開花，機構分布廣泛。武漢市則略顯單調，僅個別機構一枝獨秀。

一個地市的優(yōu)質論文發(fā)文量是否與其所在的省份之間有聯系，是我們分析圖書情報核心期刊高被引論文的重要研究部分。同時我們需要探究的還有地市的出現頻次是否也影響著其周邊省市的優(yōu)質論文發(fā)文數量。因此，我們需要進一步統(tǒng)計中國各個省份的圖書情報核心期刊高被引論文作者所在機構的分布情況，觀察我國圖書情報專業(yè)研究的重點所在省份。

通過圖8所示，我們可以看到發(fā)文作者所在機構地市的出現頻次與所在發(fā)文作者所在機構省份的出現頻次有直接影響，發(fā)文作者所在機構地市的出現頻次對于發(fā)文作者所在機構省份的出現頻次影響是非常直觀的。但是我們在統(tǒng)計過程中也發(fā)現了些許不同，河北?。ㄇ鼗蕧u、廊坊、邢臺、張家口、保定）和山東?。?、威海、煙臺、濰坊、棗莊）分別有5個地級市出現發(fā)文作者機構；廣東?。◤V州、

圖8：發(fā)文作者機構省份分布

2.5 研究主題分析

引文分析作為一種廣泛應用的文獻計量學研究方法，早在20世紀20年代就已出現[13]。關鍵詞表達了論文的研究主題，是論文的核心與精髓[14]。它是作者對文章核心研究內容的精煉，學科領域里高頻詞出現的關鍵詞和從數據樣本中，對每一篇文獻進行提取后分析出的名詞短語可被視為該領域的研究熱點[15]。研究熱點的體現，往往是在某個研究領域或方向中出現了大量的被引。研究熱點之所以成為研究熱點，往往是以少數研究論文的高被引作為重要標志和特征的[16]。在217篇高被引論文中，共含572個關鍵詞。關鍵詞可以說明一篇論文研究的大致方向及研究內容，對于高被引論文中關鍵詞出現頻次的統(tǒng)計可以導向出圖書情報專業(yè)目前研究和發(fā)展的方向趨勢。對這572個關鍵詞選取出現頻次≥5次的高頻復現詞進行統(tǒng)計。我們發(fā)現，“大數據”以30次的最高出現頻次排在了第一名，這說明在大數據時代下，圖書情報的研究方向是緊跟時代潮流的?！皥D書館”及其相關關鍵詞的出現總頻次也非常之高。“圖書館”“高校圖書館”“圖書館服務”“移動圖書館”“智慧圖書館”“公共圖書館”“數字圖書館”的出現頻次之和高達97次，可以反映出我國圖書情報在研究在緊跟潮流的同時，依舊把圖書館相關的研究作為研究重點。

通過數據觀察，由圖9所示，我們發(fā)現“微信”“微信公眾平臺”“微博”等新媒體關鍵詞出現在了榜單之中，而且在高被引論文中出現的頻次比較高，可以推斷，新媒體在圖書情報的研究過程中也產生了較大影響。在研究的同時，我們又可以借助這些新媒體作為研究手段，能夠更準確的獲取我們想要的信息。這更加全面的印證了我國圖書情報學近十年在以圖書館為基礎研究的同時，是與時俱進，運用新技術，緊跟社會大趨勢的。

圖9：關鍵詞出現頻次

圖10：發(fā)文數量年份統(tǒng)計

2.6 發(fā)文年份趨勢分析

我們所統(tǒng)計的是自2011年～2020年近十年來圖書情報核心期刊被引次數≥100的高被引論文，在這些高被引論文中，2011年發(fā)表的論文共52篇；2012年發(fā)表的論文共45篇；2013年發(fā)表的論文共43篇；2014年發(fā)表的論文共30篇；2015年發(fā)表的論文共26篇；2016年發(fā)表的論文共17篇；2017年發(fā)表的論文共4篇；2018年發(fā)表的論文共4篇；2019、2020均無論文出現在被引次數≥100的高被引論文當中。

由圖10可見，高被引論文自統(tǒng)計的最遠年份至今總體呈遞減趨勢，統(tǒng)計年份越遠，高被引論文數量越多；發(fā)文時間越早，被引用的次數也就越多?？梢缘贸觯撐牡谋灰苷撐陌l(fā)文時間影響。論文的被引頻次好比滾雪球，雪球滾得越大越容易被注意到，其被引次數就越可能增加，然而滾雪球也是需要時間成本的，發(fā)文的時間對于被引頻次的擴大有著非常大的影響。在217篇高被引論文中，2019、2020均沒有出現高被引論文，2018年存在了2篇，這說明一篇優(yōu)秀論文從發(fā)表到被高頻引用大約需要2年的時間。高質量論文被發(fā)現、被引用是有時間發(fā)現過程的。

2.7 論文篇幅對于被引次數的影響

關于論文篇幅與被引頻次的關系，大多數研究認為提高論文篇幅有利于增加引用[17]。通過對于近十年圖書情報核心期刊被引次數≥100的論文的統(tǒng)計，由于相同期刊篇幅差別不是太大，我們采取每本期刊選出被引次數第一名來統(tǒng)計，找出相關規(guī)律。通過統(tǒng)計，《中國圖書館學報》中“閱讀推廣與圖書館學：基礎理論問題分析”全文共9頁，被引502次；《圖書情報工作》中“國內中文自動分詞技術研究綜述”全文共5頁，被引365次；《大學圖書館學報》中“高校圖書館應對MOOC挑戰(zhàn)的策略探討”全文共5頁，被引243次；《圖書館雜志》中“圖書館需要怎樣的‘大數據’”全文共7頁，被引247次；《圖書館論壇》中“閱讀推廣、圖書館閱讀推廣的定義——兼論如何認識和學習圖書館時尚閱讀推廣案例”全文共7頁，被引279次；《圖書館》中“大數據時代圖書館的服務創(chuàng)新與發(fā)展”全文共2頁，被引230次；《情報科學》中“B2C電子商務網站用戶體驗評價研究”全文共7頁，被引175次；《圖書館建設》中“未來圖書館的新模式——智慧圖書館”全文共5頁，被引413次；《現代圖書情報技術》中“K-means算法研究綜述”全文共8頁，被引322次；《圖書情報知識》中“突發(fā)公共事件網絡輿情研究綜述”全文共9頁，被引201次；《情報資料工作》中“智慧圖書館及其服務模式的構建”全文共3頁，被引219次；《情報理論與實踐》中“微博用戶特征分析和核心用戶挖掘”全文共5頁，被引182次；《情報雜志》中“大數據時代個人信息保護的現實困境與路徑選擇”全文共6頁，被引294次；《圖書館工作與研究》中“文獻計量法與內容分析法比較研究”全文共3頁，被引177次；《圖書館理論與實踐》中“論網絡信息時代的‘被遺忘權’——以歐盟個人數據保護改革為視角”全文共6頁，被引147次；《圖書館學研究》中“微信公眾平臺及其在圖書館移動服務中的應用與研究”全文共5頁，被引180次；《圖書與情報》中“圖書館閱讀推廣亟待研究的若干問題”全文共5頁，被引359次；《國家圖書館學刊》中“慕課，撬動圖書館新變革的支點”全文共7頁，被引173次。

圖11：論文篇幅與被引頻次

關于論文篇幅與被引頻次的關系，業(yè)界傾向認為其呈正相關關系，近年來圖書館情報與文獻學期刊載文量急劇下降或許與之相關，有必要重新進行剖析。通過具體的數據整理分析，由圖11可以觀察到，其中藍色柱狀代表論文篇幅，紅色曲線代表被引頻次。整體上來看，論文篇幅的長短對于被引頻次并無太大影響，如此結論與業(yè)內普遍認可的論文篇幅與被引頻次關系并不一致。作者如果想要通過增加論文篇幅來獲得被引頻次的上漲很可能事與愿違。

3 結語

我們絕不排除個別高質量論文因保密和不公開等因素無法被主流數據庫所檢索到，但這并不影響我們所統(tǒng)計的高被引論文所能夠導向出的信息。這些高被引論文所能導向出的信息對于專業(yè)的發(fā)展是有著巨大的輔助及推動作用。

本文通過對近十年圖書情報核心期刊高被引論文的期刊來源分布、作者分布、發(fā)文機構分布、發(fā)文機構地域分布、研究主題分析、發(fā)文年份趨勢分析、論文篇幅對被引次數的影響幾個方面分析，得出如下結論：

（1）通過對于217篇高被引論文期刊來源的統(tǒng)計，我們發(fā)現在19種核心期刊中《中國圖書館學報》及《圖書情報工作》兩種期刊中出現高被引論文的頻次最高，說明這兩種期刊的質量水平在圖書情報領域居于先導地位。

（2）通過對于217篇高被引論文的作者來源統(tǒng)計，王世偉、張曉林、邱均平等作者被引用的論文篇目非常之高，說明該作者的論文質量非常高，他們走在了近十年圖書情報研究領域的最前列。后又通過對幾位作者相關發(fā)文分析，發(fā)現該幾位作者與其他作者合作時使得其他作者的發(fā)文多篇入選了高被引論文。說明優(yōu)秀作者對于周邊作者的“輻射”作用異常明顯。通過與優(yōu)秀作者進行合作交流，能夠直接影響自身發(fā)文的質量水平。

（3）通過對于發(fā)文作者機構來源的統(tǒng)計，我們發(fā)現武漢大學在這217篇論文中作為發(fā)文機構出現的頻次非常之高，而且其總數遠高于其他發(fā)文機構，說明我國圖書情報研究的重點機構在武漢大學，武漢大學在全國圖書情報研究領域起著很強的帶頭領導作用。

（4）通過對于作者發(fā)文機構所在地域的統(tǒng)計，我們發(fā)現北京市和湖北省武漢市，兩地所有的發(fā)文機構出現頻次非常之高，說明了北京市和武漢市是我國圖書情報的研究的重點地市，這兩個地市在我國圖書情報研究方面是領先的。在培養(yǎng)圖書情報人才方面，可以適當增加學員到兩地去學習、實習機會，這樣非常有利于我國圖書情報人才的培養(yǎng)。通過對于發(fā)文機構省市的分析，我們發(fā)現，高頻出現高被引論文的地域基本集結在特定的地市（如北京市、武漢市、上海市等）。湖北省作為高頻出現高被引論文的省份，其高被引論文全部都來自武漢市。如此現象，其他省市是否可以借鑒，將本省內研究圖書情報機構進行資源優(yōu)勢整合，劃定重點研究機構，使得省內研究者通力合作，以達到更好的研究效果。

（5）通過對于這217篇高被引論文的主題分析，發(fā)現大數據、圖書館、閱讀推廣、微信公眾平臺等關鍵詞出現頻次非常之高。由此可以看出，我國圖書情報研究在坐實“圖書館”相關研究的基礎上，不斷與時俱進，緊跟社會研究大趨勢，結合社會新方法，走在學科研究的最前沿。其中微信公眾平臺、微博等新媒體的出現，不禁讓我們發(fā)現，圖書情報的研究也利用到了新媒體，將新媒體作為研究工具也成為我國研究圖書情報的新手段。

（6）通過對于發(fā)文年份的分析，我們發(fā)現發(fā)文年份越早，其被引次數相對越高，一篇文章的發(fā)文及被引與時間的關系是成反比的，發(fā)文時間越近期，被引頻次相對越少，說明一篇好的文章被發(fā)現是需要一個時間過程的，這個過程據估算大概在發(fā)文之后的2年被顯現出來。

（7）通過本文對于論文篇幅與被引頻次關系所用的方法分析，得出了論文篇幅與被引頻次之間總體并無直接關系。多數研究認為論文的篇幅對于被引頻次和論文質量的提高是有直接影響的。許多作者認為如果大幅增加論文的篇幅，就可以使自己的論文更受關注，增加被引頻次。然而，這種想法可能無法達成其目的。雖然論文的被引頻次是評論一篇論文質量水平的重要因素，但是統(tǒng)計表明論文篇幅與被引頻次并無太大關系，一味地追求論文的篇幅并不會導致被引頻次的增加。