白如江 任前前 陳鑫

關(guān)鍵詞：信息資源管理；學(xué)科更名；一級學(xué)科；研究主題；發(fā)展演變

在過去的30年里，“信息資源管理”一級學(xué)科緊跟日寸代腳步，吸收新技術(shù)，拓展新內(nèi)容，經(jīng)歷了從“圖書館與情報學(xué)”到“圖書館、情報與文獻學(xué)”到“圖書館、情報與檔案管理”再到“圖書情報與檔案管理”的更名過程。從以上3次更名不難看出，本學(xué)科的名稱大致是在圖書館學(xué)、情報學(xué)和檔案學(xué)3個二級學(xué)科名稱簡單的羅列疊加的基礎(chǔ)上形成的，并未形成一個能夠涵蓋其二級學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)鍵性名稱，導(dǎo)致3個學(xué)科變得更加獨立，缺乏關(guān)聯(lián)性。為促進學(xué)科高質(zhì)量發(fā)展，經(jīng)多方意見征集，2022版《研究生教育學(xué)科專業(yè)目錄》以“信息資源管理”一級學(xué)科名稱替代“圖書情報與檔案管理”。

本次信息資源管理一級學(xué)科更名之初，業(yè)界內(nèi)曾有過一段時間的爭論。如北京大學(xué)賴茂生教授考慮到新名稱的準(zhǔn)確性和局限性，建議采用“信息管理”作為學(xué)科名稱。南開大學(xué)王知津認(rèn)為這次更名欠妥，缺少科學(xué)性、合理性、社會性和邏輯性，可能會導(dǎo)致二級學(xué)科被邊緣化，阻礙其生存和發(fā)展。相反，中國人民大學(xué)馮惠玲教授認(rèn)為，新名稱更加厚重包容，呼吁學(xué)者們要守正創(chuàng)新，以信息資源管理的名義再繪學(xué)科藍圖。中國科學(xué)院大學(xué)初景利教授等表示，新名稱能夠給予學(xué)科更大的自由度，應(yīng)加快推動從“圖書情報與檔案管理”到“信息資源管理”的轉(zhuǎn)變。武漢大學(xué)教授馬費成表示，新名稱能夠彰顯時代特點，具有中國特色，呼吁業(yè)內(nèi)學(xué)者加強學(xué)科建設(shè)，放棄爭論。

爭論過后，目前基本形成共識，圍繞著如何建設(shè)好、發(fā)展好本學(xué)科，現(xiàn)已成功舉辦第十九屆信息資源管理論壇、第六屆陜西信息資源研究中心高端論壇等多場相關(guān)會議論壇，探討了在新形勢、新機遇和新挑戰(zhàn)下的信息資源管理學(xué)科建設(shè)與發(fā)展，對構(gòu)建中國自主的信息資源管理學(xué)科的學(xué)術(shù)體系、話語體系和學(xué)科體系具有重要意義。

聚焦學(xué)科發(fā)展建設(shè)，未來信息資源管理學(xué)科如何守正創(chuàng)新以及明確守正創(chuàng)新的內(nèi)容是目前亟待研究的話題。關(guān)于學(xué)科的守正創(chuàng)新，參考本學(xué)科歷次更名前后研究主題的發(fā)展變化情況，是一條可行且有效的途徑。但目前尚缺少系統(tǒng)梳理信息資源管理學(xué)科歷史發(fā)展脈絡(luò)的研究，存在以下幾個問題需要進一步明確和深入研究：①本學(xué)科成為一級學(xué)科后，共經(jīng)歷了4次更名，每次更名前后的熱點研究主題內(nèi)容集中情況：②更名前后熱點研究主題的主題強度及新穎度情況：③更名前后研究主題的發(fā)展變化情況；④研究主題未來的發(fā)展趨勢。鑒于此，本研究收集1990-2022年的15本核心期刊的94981篇文獻，探尋歷次更名前后本學(xué)科研究主題的發(fā)展變化情況，揭示本次更名后研究主題發(fā)展趨勢，為學(xué)科未來走守正創(chuàng)新的發(fā)展道路提供參考。

1研究設(shè)計

1.1實驗環(huán)境

硬件：Windows10系統(tǒng)（64位），Intel（R）Core（TM）i3-10100CPU。

軟件平臺：飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)平臺，數(shù)據(jù)挖掘軟件KNIME，社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ge-phi，可視化圖表庫Apache ECharts平臺。

1.2數(shù)據(jù)來源

中文社會科學(xué)引文索引（CSSCI）是國內(nèi)常見的五大主流核心期刊評價體系之一，來源期刊范圍包括法學(xué)、管理學(xué)、教育學(xué)等眾多學(xué)科，具有學(xué)術(shù)性強、編輯規(guī)范、權(quán)威性高的特點。本研究根據(jù)CSSCI來源期刊（2021-2022）分級目錄，選取“圖書館、情報與文獻學(xué)”的核心期刊的學(xué)科排名第一以及CSSCI來源期刊一、二區(qū)共15本期刊的文獻作為數(shù)據(jù)源，具體包括《中國圖書館學(xué)報》《檔案學(xué)通訊》《情報資料工作》《情報理論與實踐》《情報雜志》《圖書情報工作》《圖書情報知識》《檔案學(xué)研究》《情報學(xué)報》《情報科學(xué)》《數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)》《大學(xué)圖書館學(xué)報》《圖書與情報》《國家圖書館學(xué)刊》和《圖書館論壇》。

1.3研究思路

圍繞研究目標(biāo)，本文研究思路及框架流程圖如圖1所示。

1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。①數(shù)據(jù)獲取。登陸中國知網(wǎng)，在檢索欄選擇“文獻來源”，分別將15本期刊名稱作為檢索條件，時間范圍設(shè)置為1990年1月1日一2022年10月26日，將全部文獻下載導(dǎo)出：②數(shù)據(jù)預(yù)處理。包括數(shù)據(jù)清洗和文獻標(biāo)題分詞兩部分，主要內(nèi)容為去除停用詞，人工對部分?jǐn)?shù)據(jù)進行查閱補充，刪掉缺少重要信息的數(shù)據(jù)，借助飛槳（Pad-dlePaddle）平臺利用Python語句對文章標(biāo)題進行分詞；③數(shù)據(jù)時間切片。結(jié)合本學(xué)科歷次更名年份，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分為4組，如表1所示。

2） LDA主題識別。①Elbow Method（肘部法則）主題困惑度計算。要進行主題識別前首先需要確定聚類主題數(shù)量（No of Topics），本研究采用肘部法則，利用K-Means聚類算法，找到平方誤差和在困惑度函數(shù)散點圖上隨簇類數(shù)的增加而出現(xiàn)的畸變程度最大的點，該點即確定為最佳主題數(shù)量；②熱點研究主題識別。采用融合TF-IDF（詞頻一逆文檔頻率）算法和LDA主題模型的分類方法，結(jié)合Elbow Method所確定的數(shù)量，設(shè)置KNIME中的Topic Extractor（Parallel LDA）模塊，人工刪除無實際意義的主題詞，揭示學(xué)科更名前后的熱點研究主題內(nèi)容，并借助社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Gephi將其進行可視化展示。

3）更名前后主題強度。通過統(tǒng)計各研究主題所包含的文獻數(shù)量，明確各主題的主題強度，揭示熱點研究主題趨勢。主題強度計算公式如式（1）所示，其中，T表示主題s的主題強度；n表示主題s內(nèi)的論文數(shù)量；Pi表示主題s內(nèi)的第i篇論文。

4）更名前后主題新穎度。主題新穎度通過計算“平均年”的方法獲得，可以反映出研究主題出現(xiàn)的日寸間，新穎度越高則主題越年輕，未來對學(xué)科發(fā)展產(chǎn)生影響的可能性就越大，而且對于判別研究前沿主題有重要作用。主題新穎度計算公式如式（2）所示，M表示主題s的新穎度；n表示主題s內(nèi)的論文數(shù)量；Yi表示主題s內(nèi)的第i篇論文。

5）更名前后研究主題發(fā)展變化情況。利用主題相似度的方法計算兩兩主題之間的余弦距離，反映出不同數(shù)據(jù)集中研究主題的異同．通過A-pache ECharts中的?；鶊D將結(jié)果進行可視化展示，增強用戶認(rèn)知，探尋更名前后研究主題的發(fā)展變化情況。

6）研究主題未來發(fā)展趨勢預(yù)測。主題詞與英語單詞十分相似，當(dāng)其孤立出現(xiàn)的日寸候，其意義并不能完全確定，但此時如果輔以“上下文語境”，將會對主題詞意義的確定起到極大的幫助作用。因此，本研究引入符號語言學(xué)視角下的詞語翻譯交叉聯(lián)立的思想，提出主題詞交叉聯(lián)立的分析方法，主要利用核心主題詞（目標(biāo)詞）及其相鄰主題詞（毗鄰詞）構(gòu)成上下文語境，重點揭示學(xué)科更名前后熱點研究前沿主題的發(fā)展趨勢，進而預(yù)測信息資源管理學(xué)科研究主題的未來發(fā)展趨勢。

2實驗和結(jié)果分析

2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

從中國知網(wǎng)（CNKI）共下載數(shù)據(jù)94981條，其中《情報學(xué)報》2003-2012年未有數(shù)據(jù)收錄。經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)時間切片，本研究最終共獲得76426條有效數(shù)據(jù)。按照學(xué)科更名時間節(jié)點切片分為4組，獲得第一次更名前2548條、第一次更名后7848條、第二次更名后28057條、第三次更名后37973條數(shù)據(jù)。

2.2研究主題識別

2.2.1主題困惑度計算

利用KNIME分析平臺，通過Elbow Method計算方法發(fā)現(xiàn)，第一次更名前后的數(shù)據(jù)聚類數(shù)（Num-ber of Cluster）為5和3時發(fā)生的畸變程度最大，困惑度最低。因此，這兩組數(shù)據(jù)的最佳聚類主題數(shù)量為5和3。第二、三次更名后的最優(yōu)聚類主題數(shù)為10和7。

2.2.2熱點研究主題識別

結(jié)合TF-IDF算法對歷次學(xué)科更名前后的數(shù)據(jù)進行LDA主題建模，以識別文獻標(biāo)題中的主要研究熱點，分析其發(fā)展變化情況。結(jié)合2.1中的最佳主題數(shù)量設(shè)置Topic Extractor（Parallel LDA）模塊中每組的主題數(shù)及其所包含的主題詞數(shù)（全部設(shè)置為60），經(jīng)人工篩選并剔除無意義的主題詞，最終所獲得的熱點研究主題識別結(jié)果（部分）如下。

1）第一次更名前的研究主題傾向于信息檢索技術(shù)的實踐應(yīng)用，尤其是聯(lián)機檢索，多以圖書館、情報、檔案和文獻為基礎(chǔ)，借助計算機實現(xiàn)信息管理的目標(biāo)，出現(xiàn)的熱點研究主題詞有標(biāo)引、數(shù)據(jù)庫、目錄、分類等。本次學(xué)科更名加快了新研究主題的產(chǎn)生，計算機技術(shù)和社會信息化在國內(nèi)的廣泛傳播為學(xué)科開辟了新的發(fā)展方向，傳統(tǒng)的信息管理方式開始向自動化系統(tǒng)方向進行轉(zhuǎn)變。

2）第一次更名后出現(xiàn)了信息高速公路、光盤檢索、自動化管理等詞。在當(dāng)時經(jīng)濟社會大背景下，一方面，圖書情報學(xué)科研究內(nèi)容逐漸與市場經(jīng)濟體制內(nèi)容接軌，注重將科學(xué)研究與企業(yè)經(jīng)營和產(chǎn)業(yè)發(fā)展相結(jié)合，運用本學(xué)科知識分析解決企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中遇到的實際問題：另一方面，國內(nèi)高校為培養(yǎng)符合市場需求的人才對學(xué)科積極做出調(diào)整，推動本學(xué)科和社會企業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。綜上，第一次學(xué)科更名后與前一階段相比，在研究主題內(nèi)容上有了明顯轉(zhuǎn)變，除信息檢索技術(shù)相關(guān)研究之外，信息組織以及人才培養(yǎng)主題也獲得了較高的研究熱度。

3）第二次更名后，熱點研究主題關(guān)注的內(nèi)容發(fā)生創(chuàng)新性變化。信息資源管理與共享、特色數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)信息安全、個性化服務(wù)、知識圖譜和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)研究興起，加快了學(xué)科發(fā)展的步伐。信息服務(wù)與政務(wù)信息相結(jié)合，衍生出了電子政務(wù)、數(shù)字化政府，使政務(wù)信息公開透明化，增強政府公信力。高校圖書館致力于向數(shù)字圖書館轉(zhuǎn)型，并依據(jù)自身情況創(chuàng)建高校特色數(shù)據(jù)庫。不難看出，在經(jīng)歷了本次更名后，研究主題的內(nèi)容更加傾向于對信息資源以及知識的管理與共享，尤其是網(wǎng)絡(luò)信息資源，同時信息服務(wù)的重要性逐漸被意識到，多樣化的研究方向為之后交叉學(xué)科研究的進行奠定了基礎(chǔ)。

4）第三次學(xué)科更名后進人大數(shù)據(jù)管理階段，研究主題越來越趨于更細(xì)粒度特征的研究，研究對象以圖書館數(shù)據(jù)、政府?dāng)?shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)為主，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)治理等技術(shù)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的認(rèn)識與管理。同時，網(wǎng)絡(luò)輿情和社交媒體傳播、虛擬社區(qū)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、語義融合、知識轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)的隱私保護、閱讀推廣和信息推薦算法等作為新的主題詞出現(xiàn)，與現(xiàn)代生活息息相關(guān)，為本學(xué)科未來發(fā)展方向提供了嶄新的思路，具有深入研究價值。

2.2.3更名前后主題共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

將主題模型識別結(jié)果（Topic Terms）導(dǎo)人社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Gephi中，利用該軟件對更名前后的研究主題進行可視化分析，通過主題節(jié)點和各主題詞之間連線的密集程度，直觀地反映出該時間段內(nèi)的核心主題以及主題之間的關(guān)聯(lián)情況。

第一次更名前主題共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)如圖2（a）所示，主要研究內(nèi)容有高校教育管理研究、數(shù)據(jù)庫檢索研究等。核心主題包括圖書、情報、檔案、科技、文獻、管理、圖書館，與其他主題詞之間保持著密切聯(lián)系，而課題、資源、讀者、高校教育課程等邊緣主題詞有待加強研究，是未來需要努力的方向。同時，信息資料、科學(xué)技術(shù)、高等教育、期刊、數(shù)據(jù)庫、企業(yè)、系統(tǒng)等主題詞是該時期主題網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點，與其他主題詞的連線較為稠密，串聯(lián)起了第一次更名前的各個研究方向，使主題關(guān)聯(lián)關(guān)系有跡可循。

第一次更名后的主題共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)主要由信息檢索與組織以及市場經(jīng)濟相關(guān)研究組成，如圖2（b），主要應(yīng)用于高等教育、企業(yè)經(jīng)營等領(lǐng)域，技術(shù)、期刊等新增主題詞成為核心研究主題，檔案館、分類、檢索、理論、系統(tǒng)、市場經(jīng)濟等是網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點，連接起該時期的研究主題。同時，數(shù)據(jù)庫、目錄、信息高速公路、光盤檢索等主題詞雖處于研究網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，但與其他主題詞聯(lián)系密切，相關(guān)性較高。

第二次更名后主題共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)如圖2（c），10個主題對應(yīng)著網(wǎng)絡(luò)中不同顏色的部分。該時期的核心研究主題詞有圖書館、信息、檔案、企業(yè)、文獻、技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)、知識等，以此為基礎(chǔ)展開深入研究。關(guān)鍵主題詞節(jié)點有數(shù)字圖書館、創(chuàng)新、信息化、WEB、信息資源等，串聯(lián)起了第二次更名后研究主題的各個方向，與其他邊緣主題詞相關(guān)性較高。

第三次更名后共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中心位置的核心主題包括圖書館、信息、機制、網(wǎng)絡(luò)、模型以及相關(guān)的實證研究，主要是借助計算機實現(xiàn)更深層次、更細(xì)粒度的特征的挖掘和分析，如圖2（d）。社區(qū)、出版、虛擬社區(qū)、網(wǎng)絡(luò)立法、文化歷史等主題詞雖處于共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，但其發(fā)展?jié)摿薮螅匾獌r值將會在未來的研究中得到進一步體現(xiàn)。數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新、路徑、企業(yè)、數(shù)據(jù)融合等主題詞是共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點，對網(wǎng)絡(luò)形成起到重要的關(guān)聯(lián)作用。

2.3更名前后主題強度

將主題模型Document Table with Topics結(jié)果進行下載并去除重復(fù)項，通過統(tǒng)計歷次學(xué)科更名前后各主題包含的文獻數(shù)量反映對應(yīng)主題的研究強度。經(jīng)實驗，在同一時間段，一篇文章可能同時屬于兩個或兩個以上的主題，因此圖3（a）～（d）所示的每個主題包含文章數(shù)量之和應(yīng)大于實際文章數(shù)量之和。

第一次更名前，各個主題下文獻分布較均勻，如圖3（a）。其中，包含文獻數(shù)量最多的研究主題為數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)（I-topic_1），共包含568篇文章，占比22%，表明這一時期學(xué)者們已經(jīng)開始將視角從傳統(tǒng)圖書情報管理轉(zhuǎn)向自動化管理，對數(shù)據(jù)庫檢索等內(nèi)容的研究是一個良好的開端。

第一次更名后，如圖3（b），高校人才培養(yǎng)與信息檢索（Ⅱ-topic_1）研究布局?jǐn)?shù)量較多，主要研究內(nèi)容緊跟社會信息化浪潮，培養(yǎng)高校學(xué)生的信息素養(yǎng)。該主題下包含的文獻有3314篇，占比38%，明顯高于其他兩個主題，具有較高的研究熱度。

圖3（c）為第二次更名后，Ⅲ-topic_3（信息資源管理）、Ⅲ-topic_9（信息資源共享）、Ⅲ-topic_4（圖書館信息服務(wù)）、Ⅲ-topic_1（信息檢索）包含的文獻數(shù)量均在3000篇以上，占比較高，主要研究內(nèi)容為對信息及設(shè)備、人才、資金等資源進行管理與共享，努力為用戶提供滿意的信息服務(wù)。

第三次更名后，如圖3（d），主題強度最高的為Ⅳ-topic_6，即在近十年時間里，研究主題更加注重數(shù)字人文領(lǐng)域的科技創(chuàng)新，研究的主要內(nèi)容為數(shù)字人文學(xué)科建設(shè)及文本挖掘、數(shù)字人文技術(shù)體系和理論結(jié)構(gòu)、國內(nèi)外數(shù)字人文路徑和啟示等，在未來有較好的發(fā)展前景。另外，網(wǎng)絡(luò)輿情與信息傳播和人才培養(yǎng)獲得了較高的主題強度和研究熱度，如何及時迅速地發(fā)現(xiàn)并監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)輿情，降低因傳播速度快而給大眾帶來的負(fù)面影響是未來需要進一步探討和解決的問題。

2.4更名前后主題新穎度

更名前后的主題新穎度主要利用對某主題下文獻的發(fā)表年份與該主題內(nèi)文獻數(shù)量之比得到平均年的方法，通過平均年數(shù)字的大小判斷該主題距離現(xiàn)在的遠(yuǎn)近程度，即新穎度的高低。平均年數(shù)字越大則新穎度越高。歷次更名前后各研究主題新穎度如表6所示。

新穎度最高的主題有：第一次更名前的主題1（數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)），新穎度為1990. 585;第一次更名后的主題1（高校人才培養(yǎng)與信息檢索），新穎度為1994. 03;第二次更名后的主題2（企業(yè)知識管理），新穎度為2004. 705；第三次更名后的主題0（網(wǎng)絡(luò)輿情與信息傳播），新穎度為2016.665，這些主題十分年輕，具有強大的可持續(xù)發(fā)展?jié)摿Γ俏磥碇螌W(xué)科創(chuàng)新性發(fā)展的重要基石。而I-topic_0、Ⅱ-topic_2、Ⅲ-topic_5以及Ⅳ-topic_1的主要研究內(nèi)容為教育改革、市場經(jīng)濟、人才培養(yǎng)等，主題新穎度相對較低，認(rèn)為這些研究主題相對較陳舊，需要進行深入和創(chuàng)新。

分別將主題強度和主題新穎度降序排列，選擇前50%標(biāo)記為“程度高”，后50%標(biāo)記為“程度低”。研究前沿主題具有前瞻性，能夠揭示研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，本研究認(rèn)為，經(jīng)LDA主題模型識別出的熱點主題詞具備此優(yōu)勢，因此將其按照研究前沿主題處理。參考研究前沿主題識別方法流程，如圖4所示，主要分為以下3類：熱點研究前沿主題、新興研究前沿主題和消亡研究前沿主題。

根據(jù)表7，第一次更名前，計算機檢索技術(shù)在我國開始廣泛傳播，數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)是熱點研究前沿主題，聯(lián)機檢索、高校與期刊為新興研究前沿主題，拉開了圖書情報領(lǐng)域信息化的序幕。

第一次更名后，高校人才培養(yǎng)與信息檢索成為熱點前沿主題，同時出現(xiàn)新興研究前沿主題信息組織，研究的主要內(nèi)容包括信息的分類存儲、開發(fā)利用等，信息技術(shù)得到進一步提升。

第二次更名后，熱點研究前沿主題有企業(yè)知識管理、信息資源管理、圖書館信息服務(wù)、信息資源共享，知識管理是提高企業(yè)核心競爭力的有效武器，同時學(xué)者們注重對信息資源展開研究，開始深入挖掘信息資源內(nèi)部之間的聯(lián)系。知識與經(jīng)濟的相關(guān)性越來越高，由此產(chǎn)生了新興研究前沿主題“知識經(jīng)濟”，為我國經(jīng)濟社會發(fā)展增添了多彩的一筆。

第三次更名后，網(wǎng)絡(luò)輿情與信息傳播、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合、數(shù)字人文與路徑探索為代表的熱點研究前沿主題不斷突破技術(shù)大關(guān)，研究粒度不斷細(xì)化，推動著我國在世界新一輪的科技革命中快速前進。同時期的新興研究前沿主題還有學(xué)術(shù)論壇及文獻計量，圍繞著如何發(fā)展好、建設(shè)好本學(xué)科，業(yè)界已成功舉辦多場學(xué)術(shù)論壇，為學(xué)者們帶來了無限的啟迪。另外，還有一些主題因科學(xué)研究已趨于成熟或者不能與時俱進等原因?qū)е缕湫路f度較低，最終在時代的洪流中逐漸被淹沒，直至消亡。

2.5主題發(fā)展變化情況

利用KNIME分析平臺計算更名前后的主題相似度，兩個研究主題距離越近，余弦相似度結(jié)果就越高，相鄰時間段內(nèi)主題的關(guān)聯(lián)性也越強。為使主題相似度結(jié)果更加直觀清晰，本研究以采用A-pache ECharts繪制?；鶊D的形式展示其發(fā)展脈絡(luò)，如圖5所示。

第一次更名前的主題如I-topic_1、I-topic_4和I-topic_2，向外輸出能力較強，可能與第二組數(shù)據(jù)有大量相同或相似的主題，創(chuàng)新研究有待深入。第一次更名后主題的輸出能力略低于吸收能力，可能出現(xiàn)了主題繼承、融合或消亡的現(xiàn)象。第二次更名后的研究主題發(fā)生顯著變化，只吸收了小部分內(nèi)容，自身生成了大部分內(nèi)容，生命力極強，但與下一階段連接的分支較窄，主題相似度低。第三次更名后，Ⅳ-topic_6吸收了較多的主題內(nèi)容，表明未來一段時間內(nèi)數(shù)字人文研究將占據(jù)相當(dāng)?shù)匚弧Ａ硗?，?shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡(luò)輿情兩個主題與其他主題余弦相似度低，關(guān)聯(lián)性較弱，屬于熱點前沿主題需要重點關(guān)注。

綜上所述，學(xué)科更名與研究主題的發(fā)展相互促進，相互影響。在研究內(nèi)容方面，學(xué)科更名與社會信息化浪潮催生出豐富的新主題詞和新方向，學(xué)術(shù)研究逐漸深入到內(nèi)部數(shù)據(jù)層面挖掘潛在規(guī)律，為后續(xù)研究鞏固了學(xué)科基礎(chǔ)，能夠更積極地防范和應(yīng)對未來的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。在主題強度方面，隨著學(xué)科更名的進行，各研究主題的文獻布局?jǐn)?shù)量均呈上升趨勢，有助于業(yè)內(nèi)學(xué)者了解學(xué)科熱點，把握發(fā)展大勢。在主題新穎度方面，更名前后的主題形成了鮮明的對比，新穎的、年輕的主題往往蘊含著更大的發(fā)展?jié)摿?，為學(xué)術(shù)研究提供了前瞻性視角。在總體發(fā)展變化方面，由學(xué)科更名帶來的研究主題的吸收和輸出能力的差異不斷推動著學(xué)科守正創(chuàng)新發(fā)展。

3研究主題未來發(fā)展趨勢預(yù)測

本研究采用主題詞交叉聯(lián)立的分析方法，結(jié)合目標(biāo)詞及其毗鄰詞的內(nèi)容，分析歷次學(xué)科更名前后研究主題的變化趨勢。LDA主題模型識別結(jié)果經(jīng)人工剔除無意義的主題詞后，每個主題內(nèi)的主題詞均按照權(quán)重降序排列，以熱點研究前沿主題為核心，選擇其左右兩邊毗鄰詞各兩個進行統(tǒng)計，并對結(jié)果做去重處理，如“網(wǎng)上”和“網(wǎng)絡(luò)”同時出現(xiàn)，則保留“網(wǎng)絡(luò)”。因“數(shù)字人文”和“人才培養(yǎng)”主題詞出現(xiàn)次數(shù)較少，因此不對其進行統(tǒng)計。總體統(tǒng)計結(jié)果如表8所示。

通過主題詞交叉聯(lián)立的分析方法發(fā)現(xiàn)：①學(xué)科更名能夠促使研究主題向更深、更細(xì)粒度方向發(fā)展。比如：研究對象從最初的文獻、圖書、檔案等紙質(zhì)資料發(fā)展成網(wǎng)絡(luò)信息資源，之后發(fā)展為更細(xì)粒度單位——數(shù)據(jù)；社交媒體傳播迅速的特點為網(wǎng)民帶來了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)治理等均是在第三次更名之后出現(xiàn)的熱點研究主題，傾向于利用“全數(shù)據(jù)”思維，從數(shù)據(jù)層面挖掘其內(nèi)部各部分之間的關(guān)系，揭示隱含的發(fā)展規(guī)律：數(shù)據(jù)庫研究發(fā)展為專題或主題數(shù)據(jù)庫研究，旨在對特定數(shù)據(jù)庫進行深入分析和探討，隨著第三次更名，數(shù)據(jù)庫和信息檢索等詞權(quán)重占比逐漸縮小，甚至部分主題詞中并未出現(xiàn)：②能夠促使研究更加面向國家社會發(fā)展需求。現(xiàn)實社會需求牽引著研究主題向更具體、更現(xiàn)實的趨勢發(fā)展，如第一次更名前后，計算機技術(shù)輔助的自動化管理系統(tǒng)初步實現(xiàn)，大大提升了人工管理階段效率；第二次更名后，研究主題向電子商務(wù)、多媒體、信息系統(tǒng)、信息商品等方向開展具體的應(yīng)用研究，在信息化社會中提升信息服務(wù)水平：第三次更名后，網(wǎng)絡(luò)輿情和突發(fā)事件等持續(xù)受到關(guān)注；③能夠促使理論方法創(chuàng)新加速。隨著信息技術(shù)的加速演進，研究主題迅速引入新方法、新技術(shù)，引領(lǐng)學(xué)科創(chuàng)新發(fā)展，比如：第三次更名后，知識管理趨向于與數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)相結(jié)合，利用知識圖譜等可視化分析技術(shù)探索數(shù)智時代背景下的新模式和新路徑，在未來一段時間內(nèi)，知識管理、信息資源、網(wǎng)絡(luò)輿情、數(shù)據(jù)挖掘等主題依舊十分活躍，是學(xué)科的重要發(fā)展方向之一。

4總結(jié)與展望

本研究選取核心期刊文獻數(shù)據(jù)，將學(xué)科更名與科學(xué)研究主題相結(jié)合，從學(xué)科更名前后的研究主題內(nèi)容集中情況、主題強度、主題新穎度、研究主題的變化發(fā)展情況4個方面，系統(tǒng)梳理了信息資源管理一級學(xué)科的發(fā)展脈絡(luò)，并利用主題詞交叉聯(lián)立的分析方法預(yù)測了科學(xué)研究主題未來發(fā)展趨勢，對構(gòu)建我國自主的信息資源管理知識體系有一定的參考作用。實驗結(jié)果表明，學(xué)科更名促進研究主題的產(chǎn)生，主題的深入研究加速了學(xué)科更名的進程。信息技術(shù)成為孕育信息資源管理學(xué)科發(fā)展的強大內(nèi)生動力，研究主題不斷傾向于更細(xì)粒度的方向發(fā)展。

未來學(xué)科走守正創(chuàng)新發(fā)展道路，一方面要鞏固學(xué)科內(nèi)涵，守住傳統(tǒng)研究主題的“紅線”；另一方面，不僅要加強對新興和熱點主題的研究，還要對傳統(tǒng)主題進行探索，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新點，拓展研究領(lǐng)域，讓傳統(tǒng)的研究領(lǐng)域和方向煥發(fā)新的生機。

盡管本研究從多個方面對科學(xué)研究主題進行了解讀，但仍存在一些不足之處。如數(shù)據(jù)源較為單一，期刊論文并不能代表學(xué)科發(fā)展的全部內(nèi)容；實驗過程中，人工篩選和刪除導(dǎo)致工作效率較低，且存在主觀性：數(shù)據(jù)分析平臺和技術(shù)的完備程度以及筆者的熟練程度不足等，是筆者未來需要進一步探索和優(yōu)化解決的問題。