高楠　周慶山

關(guān)鍵詞： 共被引分析； 情報(bào)學(xué)研究； 研究前沿識(shí)別； 演進(jìn)趨勢(shì)； 國(guó)內(nèi)外對(duì)比

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０５．００１

〔中圖分類號(hào)〕Ｇ２５０ ２ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ 〔文章編號(hào)〕１００８－０８２１ （２０２４） ０５－０００１－０２

研究前沿是對(duì)學(xué)科發(fā)展有重要指引性和影響力的研究方向， 伴隨著科技創(chuàng)新速度的不斷加快， 學(xué)科交叉與知識(shí)融合程度的不斷加深， 這都為科研工作的開展帶來了很大的挑戰(zhàn)， 因而準(zhǔn)確把握學(xué)科前沿?zé)狳c(diǎn)和演進(jìn)規(guī)律， 有助于科研人員洞察科研動(dòng)向， 鎖定前瞻研究方向， 提高科研效率， 同時(shí)還有助于科研管理機(jī)構(gòu)優(yōu)化資源配置， 及早進(jìn)行前沿科技布局， 從而搶占未來科技制高點(diǎn)。

情報(bào)學(xué)的學(xué)科定位是支撐戰(zhàn)略決策， 要做“耳目、尖兵、參謀”， 需要達(dá)到廣、快、精、準(zhǔn)的目標(biāo)， 情報(bào)內(nèi)容涉及整個(gè)情報(bào)過程， 包括按需采集、加工、組織、存儲(chǔ)、檢索、分析、傳遞、服務(wù)等。此外， 情報(bào)學(xué)是一門具有高度學(xué)科交叉性， 且發(fā)展過程存在較大的環(huán)境差異性與變化性的學(xué)科。因此， 無論是情報(bào)學(xué)的學(xué)科定位， 還是學(xué)科特點(diǎn)， 都使得情報(bào)學(xué)天然具有追蹤領(lǐng)域前沿與熱點(diǎn)的趨向，同時(shí)， 對(duì)學(xué)科領(lǐng)域研究前沿與熱點(diǎn)的識(shí)別也一直是情報(bào)學(xué)的重要研究課題之一。

本文通過對(duì)國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域不同時(shí)間階段內(nèi)的前沿識(shí)別與對(duì)比分析， 以揭示二者不同的前沿發(fā)展特點(diǎn)與演進(jìn)趨勢(shì)， 從而有助于學(xué)者從更宏觀的角度對(duì)領(lǐng)域的發(fā)展有更深入的認(rèn)識(shí)。

１ 相關(guān)研究綜述

近年來， 情報(bào)學(xué)界對(duì)國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)與發(fā)展歷程進(jìn)行了多維度、多層面的揭示與分析， 常采用的方法大致分為兩類： 一種以定性分析法為主， 這類研究以學(xué)者在本領(lǐng)域深厚的學(xué)術(shù)積淀為基礎(chǔ)， 主要依靠專家智慧與經(jīng)驗(yàn)來對(duì)領(lǐng)域的發(fā)展歷程進(jìn)行總結(jié)與回顧， 并劃分領(lǐng)域的發(fā)展階段， 提煉各階段的發(fā)展特點(diǎn)與前沿?zé)狳c(diǎn)， 如馬費(fèi)成等［１］ 以我國(guó)情報(bào)學(xué)發(fā)展的重要事件為劃分依據(jù)， 將我國(guó)情報(bào)學(xué)的發(fā)展階段劃分為初期階段、成長(zhǎng)階段、轉(zhuǎn)型階段、繁榮階段。梁戰(zhàn)平［２］ 以我國(guó)情報(bào)工作的內(nèi)容為劃分依據(jù)， 將我國(guó)情報(bào)學(xué)的發(fā)展階段劃分為翻譯報(bào)道階段、學(xué)科專業(yè)研究階段、情報(bào)綜述和評(píng)述研究階段、決策支持研究階段、參與決策的知識(shí)服務(wù)研究階段。王知津等［３］ 以圖書情報(bào)學(xué)教育的標(biāo)志性事件為標(biāo)準(zhǔn)， 將我國(guó)情報(bào)學(xué)的發(fā)展階段劃分為恢復(fù)、發(fā)展、徘徊、調(diào)整和提高５ 個(gè)階段。馮惠玲等［４］ 按照我國(guó)圖書情報(bào)與檔案管理學(xué)科院系與機(jī)構(gòu)的本科、碩士和博士學(xué)位點(diǎn)設(shè)置時(shí)間， 進(jìn)行發(fā)展階段劃分。很顯然， 這類研究對(duì)學(xué)者在領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)積淀與業(yè)界聲望有非常高的要求， 否則其研究結(jié)論很難具備充分的說服力。此外， 因這類研究的主觀性較強(qiáng)，學(xué)者的關(guān)注點(diǎn)或理解不同， 得出的結(jié)論會(huì)有很大的差異性， 甚至可能出現(xiàn)截然不同的觀點(diǎn)。如之前學(xué)界“關(guān)于建立情報(bào)學(xué)一級(jí)學(xué)科” 的大討論［５－８］ 、情報(bào)學(xué)的術(shù)語爭(zhēng)議［９］ 等， 不同的學(xué)者態(tài)度與觀點(diǎn)往往截然不同。

另一種則以定量分析法為主， 部分輔助文獻(xiàn)調(diào)研法來對(duì)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)與發(fā)展歷程進(jìn)行分析。但目前， 基于定量分析法的情報(bào)學(xué)領(lǐng)域前沿分析存在以下３ 種局限性。首先從橫向上看， 數(shù)據(jù)源的覆蓋范圍不足， 大多數(shù)學(xué)者僅以篩選后的１０ 余種情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的期刊來反映整個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)和發(fā)展歷程， 存在以偏概全的風(fēng)險(xiǎn)， 且多數(shù)計(jì)量分析僅考慮了單一語種。如邱均平等［１０］ 基于１３ 種高影響力外文源刊， 對(duì)近５ 年來圖書情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)與前沿進(jìn)行可視化分析。曹文振等［１１］ 基于遴選的１０ 種國(guó)際情報(bào)學(xué)核心期刊分析了情報(bào)學(xué)領(lǐng)域２０１６—２０１８ 年的前沿研究領(lǐng)域。其次， 從縱向上看， 分析的時(shí)間范圍跨度有限， 大多數(shù)學(xué)者均是對(duì)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域近３～５ 年的前沿?zé)狳c(diǎn)進(jìn)行分析， 使得分析結(jié)果缺乏一定的宏觀縱覽性。如蘇瑞竹等［１２］基于Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｅｉｎｃｅ 核心庫收錄的１４ 種圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)類期刊， 對(duì)２０１７—２０１９ 年的國(guó)外圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究前沿與熱點(diǎn)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。第三，從方法上看， 由于引文數(shù)據(jù)的獲取存在一定的壁壘性， 尤其是中文期刊論文的引文數(shù)據(jù)獲取難度較大，使得基于定量分析法的情報(bào)學(xué)領(lǐng)域前沿探測(cè)多以詞頻統(tǒng)計(jì)法或共詞分析法為主， 較少使用引文分析法，少部分使用引文分析法的多依賴于軟件工具， 如ＣｉｔｅＳｐａｃｅ 等。而一方面， 由于文獻(xiàn)間的共被引關(guān)系及共被引強(qiáng)度隨著時(shí)間變化具有變化性， 使得采用基于共被引分析法的前沿識(shí)別方法更適用于主題演變分析， 能更好地揭示知識(shí)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移與學(xué)術(shù)的交叉發(fā)展過程， 有助于繪制完整的學(xué)科發(fā)展脈絡(luò)；另一方面， 現(xiàn)有的具備共被引分析功能的軟件， 多是從原始論文集的參考文獻(xiàn)集中抽取論文間的被引關(guān)系， 參考文獻(xiàn)集也被作為施引文獻(xiàn)集， 這種分析結(jié)果明顯存在缺陷， 論文間的被引關(guān)系僅是被部分揭示， 超出參考文獻(xiàn)集的施引文獻(xiàn)及施引關(guān)系不能被展示到最終結(jié)果中， 其共被引分析結(jié)果并不準(zhǔn)確［１３］ 。因此， 本文將對(duì)納入共被引分析的文獻(xiàn)集進(jìn)行施引文獻(xiàn)追蹤與下載， 以使共被引分析結(jié)果更準(zhǔn)確。

綜上， 本文將采用共被引分析法對(duì)國(guó)內(nèi)與國(guó)外的情報(bào)學(xué)領(lǐng)域前沿主題進(jìn)行識(shí)別與對(duì)比分析。對(duì)于代表性期刊的選取則綜合典型性與全面性兩方面考慮， 尤其是國(guó)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域代表性期刊的選擇， 將以Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 平臺(tái)中Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｌｉ?ｂｒａｒｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ 學(xué)科內(nèi)的１００ 余種期刊為遴選基礎(chǔ)，綜合期刊的影響因子、載文量等指標(biāo)， 以及領(lǐng)域?qū)＜业妮o助篩選， 最后保留了５３ 種情報(bào)學(xué)領(lǐng)域國(guó)際核心期刊進(jìn)行分析。此外， 為兼顧論文質(zhì)量與分析范圍， 對(duì)于國(guó)際情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的核心期刊， 本文將期刊全部的Ａｒｔｉｃｌｅ、Ｒｅｖｉｅｗ 類型文獻(xiàn)納入分析， 以盡可能保證國(guó)外數(shù)據(jù)源在時(shí)間范圍上的覆蓋廣度； 對(duì)于國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的核心期刊， 則將期刊創(chuàng)立以來的全部載文納入分析范圍。

２ 研究設(shè)計(jì)

本文研究框架如圖１ 所示。第一， 對(duì)獲取的中英文期刊論文進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與規(guī)范， 根據(jù)期刊每年的載文量與作者數(shù)量劃分時(shí)間切片。第二， 對(duì)每個(gè)時(shí)間切片內(nèi)的論文采取共被引分析法識(shí)別出對(duì)應(yīng)的前沿主題， 根據(jù)詞頻獲取對(duì)應(yīng)時(shí)間切片內(nèi)的熱點(diǎn)主題。第三， 根據(jù)本文提出的相似度算法計(jì)算相鄰時(shí)間窗內(nèi)兩兩前沿主題間的相似度， 建立主題關(guān)聯(lián)。第四， 設(shè)置主題關(guān)聯(lián)過濾規(guī)則， 對(duì)可能存在的由于兩個(gè)主題相似度過低而形成的無效主題關(guān)聯(lián)進(jìn)行過濾。第五， 構(gòu)建前沿主題演化路徑， 選擇典型的前沿主題演化路徑進(jìn)行深入分析。

２.１ 時(shí)間切片劃分

技術(shù)生命周期是專利分析中最常用的方法之一，主要通過圖示法和指標(biāo)評(píng)價(jià)這兩種途徑來實(shí)現(xiàn)［１４－１５］ 。其中， 圖示法指通過分析專利申請(qǐng)數(shù)量與相應(yīng)專利申請(qǐng)人數(shù)量之間的關(guān)系來反映該技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)生命周期， 常見的劃分階段包括萌芽期、發(fā)展期、成熟期、下降期等， 目前已被許多學(xué)者用于領(lǐng)域分析［１６－１８］ 。因此， 本文借鑒專利分析中對(duì)于技術(shù)生命周期劃分的方法， 通過分析領(lǐng)域內(nèi)論文的發(fā)文量與作者數(shù)量間的關(guān)系， 來劃分領(lǐng)域的發(fā)展周期， 并以此方法作為時(shí)間切片劃分的依據(jù)。

２.２ 前沿主題識(shí)別

研究前沿（Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｆｒｏｎｔｓ）是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)里的一個(gè)專有名詞， 最早由Ｐｒｉｃｅ Ｄ Ｊ［１９］ 于１９６５ 年提出，他認(rèn)為研究前沿由領(lǐng)域內(nèi)３０～５０ 篇最新發(fā)表的高被引文獻(xiàn)及其相關(guān)研究主題來反映。隨后， ＳｍａｌｌＨ Ｇ 等［２０］ 、Ｇａｒｆｉｅｌｄ Ｅ 等［２１］ 提出將一組高被引文獻(xiàn)或共被引聚類文獻(xiàn)集定義為研究前沿。共被引分析方法作為經(jīng)典的研究前沿識(shí)別方法之一， 被學(xué)者廣泛使用［２４－２６］ 。因此， 本文擬采用共被引分析法進(jìn)行情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究前沿識(shí)別。

共被引分析法的基本步驟包括３ 點(diǎn)。第一， 針對(duì)所要分析的領(lǐng)域， 獲取能夠進(jìn)行前沿預(yù)測(cè)的原始文獻(xiàn)集， 依據(jù)ＥＳＩ 選取核心論文的標(biāo)準(zhǔn)， 將被引次數(shù)排名前１％的論文集定義為高被引論文集； 以ＷＯＳ、萬方平臺(tái)上文獻(xiàn)的被引頻次及施引文獻(xiàn)列表為準(zhǔn)， 獲取高被引論文集的施引文獻(xiàn)， 建立用于共被引分析的施引文獻(xiàn)集。第二， 建立共被引相似度矩陣。矩陣的行列均以論文的“第一作者＋出版年份” 來表示各篇論文（如出現(xiàn)第一作者在同一出版年發(fā)表多篇論文的情況， 則以“第一作者＋出版年份＋序號(hào)” 進(jìn)行區(qū)分）， 行列交叉處以對(duì)應(yīng)兩篇論文的施引文獻(xiàn)數(shù)量來表示二者的共被引相似度。第三， 采取一定的聚類算法對(duì)共被引相似度矩陣進(jìn)行聚類分析， 以獲得相應(yīng)的研究前沿簇， 最后對(duì)各簇中論文的標(biāo)題、關(guān)鍵詞、摘要進(jìn)行切詞并統(tǒng)計(jì)， 以詞頻前３ 位的主題詞組合來為各研究前沿簇命名。

２.３ 前沿演化路徑構(gòu)建

１） 時(shí)序前沿主題生成。采用共被引分析法，對(duì)每個(gè)時(shí)間切片內(nèi)的研究前沿進(jìn)行識(shí)別。

２） 相似度計(jì)算。為計(jì)算相鄰時(shí)間窗內(nèi)兩兩前沿主題的相似度， 提煉出相似度計(jì)算的兩個(gè)原則：一是兩個(gè)前沿主題類中包含相同的關(guān)鍵詞數(shù)量越多，類間相似度越高。二是兩個(gè)前沿主題類中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的論文數(shù)量越多， 類間相似度越高。因此， 得到如式（１） 的相似度計(jì)算公式：

Ｓ ＝ ｌｏｇ１０ａ×ｂ^－１（１）

其中， ａ ＝兩個(gè)聚類主題中相同的關(guān)鍵詞的個(gè)數(shù)／ 這兩個(gè)聚類主題中所有關(guān)鍵詞的和； ｂ ＝兩個(gè)聚類主題中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的論文數(shù)量／ 這兩個(gè)聚類主題中所有論文的和。

３） 關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建與遴選。根據(jù)相似度計(jì)算公式， 遍歷相鄰兩個(gè)時(shí)間切片內(nèi)所有前沿主題對(duì)， 計(jì)算兩兩前沿主題間的相似度。接著， 剔除前沿主題間因相似度過低而形成的無效關(guān)聯(lián)關(guān)系， 保留強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系。剔除原則為： 計(jì)算所有時(shí)間切片內(nèi)所有前沿主題對(duì)的相似度均值， 若相似度值在均值以下，則視為弱相關(guān)關(guān)系， 應(yīng)該剔除。

４） 前沿演化路徑構(gòu)建與典型路徑分析。基于相鄰時(shí)間切片內(nèi)前沿主題對(duì)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建前沿演化路徑， 并結(jié)合內(nèi)容分析法對(duì)典型路徑進(jìn)行分析。

３ 情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究前沿識(shí)別

３.１數(shù)據(jù)來源

在萬方平臺(tái)上篩選出與情報(bào)學(xué)相關(guān)的１０ 種ＣＳＳ?ＣＩ 核心期刊， 獲取這些期刊所有年份的期刊論文，共計(jì)７５ ４７５篇。在Ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 平臺(tái)選擇Ｉｎｆｏｒｍａ?ｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｌｉｂｒａｒｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ 學(xué)科， 語種設(shè)置為英語， 文獻(xiàn)類型為Ａｒｔｉｃｌｅ、Ｒｅｖｉｅｗ， 索引數(shù)據(jù)庫選擇ＳＣＩ－ＥＸＰＡＮＤＥＤ、ＳＳＣＩ， 結(jié)合專家建議， 最終篩選出與情報(bào)學(xué)相關(guān)的５３ 種核心期刊， 共檢索到５９ ５１２篇文獻(xiàn)。

３.２ 時(shí)間切片劃分

在獲取了中英文數(shù)據(jù)后， 對(duì)論文作者的地址字段進(jìn)行拆分， 僅截取機(jī)構(gòu)名稱部分， 根據(jù)中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所自建的機(jī)構(gòu)名稱規(guī)范詞表對(duì)提取的機(jī)構(gòu)名稱進(jìn)行規(guī)范， 使作者與所屬機(jī)構(gòu)名稱一一對(duì)應(yīng)。之后， 統(tǒng)計(jì)中英文期刊每年的載文量、涉及的作者數(shù)量、機(jī)構(gòu)數(shù)量， 借鑒專利的技術(shù)生命周期，以作者數(shù)量結(jié)合發(fā)文量劃分時(shí)間切片。

從圖２、圖３ 可見， 英文期刊論文的時(shí)間切片劃分為４ 個(gè)： １９５６—１９９３ 年、１９９４—２００５ 年、２００６—２０１５ 年、２０１６—２０２３ 年。中文期刊論文的時(shí)間切片劃分為４ 個(gè)： １９８２—１９９６ 年、１９９７—２００４ 年、２００５—２００９ 年、２０１０—２０２３ 年。

３.３ 國(guó)內(nèi)前沿主題

借鑒ＥＳＩ 高被引論文的概念， 選取每個(gè)時(shí)間切片內(nèi)被引量前１％的論文， 追蹤并下載其引文數(shù)據(jù)，其中， 英文引文共計(jì)７８ １４４篇， 中文引文共計(jì)１６ ３２９篇。根據(jù)文獻(xiàn)間的共被引關(guān)系， 構(gòu)建共被引相似度矩陣， 采用Ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ 算法進(jìn)行主題聚類。圖４ 中不同顏色代表文章所屬的不同前沿主題類， 每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一篇論文， 以論文作者和出版年進(jìn)行標(biāo)識(shí)，節(jié)點(diǎn)的大小代表論文的被引量， 連線的粗細(xì)代表兩篇論文的共被引頻次。每個(gè)簇類中的核心論文指，該論文與其他論文的共被引次數(shù)的和， 以及產(chǎn)生關(guān)聯(lián)關(guān)系的論文篇數(shù)均是最多的論文。

從圖４ 可見， １９８２—１９９６ 年國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共獲得６ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①信息經(jīng)濟(jì)學(xué)｜情報(bào)市場(chǎng)｜ 情報(bào)消費(fèi)， 以馬費(fèi)成、李綱、烏家培等作者的文獻(xiàn)為代表； ②競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)｜ 信息服務(wù)｜ 企業(yè)，以繆其浩、包昌火、張左之等作者的文獻(xiàn)為代表；③信息檢索｜ 自動(dòng)標(biāo)引｜ 敘詞表， 以蘇新寧、賴茂生、陳光祚等作者的文獻(xiàn)為代表； ④情報(bào)學(xué)｜ 學(xué)科建設(shè)｜現(xiàn)狀與發(fā)展， 以馬費(fèi)成、包昌火、曾民族等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)｜ 信息化測(cè)定，以邱均平、盧泰宏、王崇德等作者的文獻(xiàn)為代表；⑥情報(bào)工作｜情報(bào)理論｜分析方法， 以包昌火、盧曉賓、劉東維等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題是“信息經(jīng)濟(jì)學(xué)｜情報(bào)市場(chǎng)｜ 情報(bào)消費(fèi)”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為馬費(fèi)成， 有５ 篇相關(guān)論文， 分別是《論情報(bào)的消費(fèi)與交換》《信息經(jīng)濟(jì)學(xué)與情報(bào)經(jīng)濟(jì)學(xué)》《論情報(bào)信息市場(chǎng)的興起》《論情報(bào)市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制》《論情報(bào)生產(chǎn)》， 論文被引量為３０ 次。篇均學(xué)術(shù)影響力最大的前沿主題是“情報(bào)學(xué)｜ 學(xué)科建設(shè)｜現(xiàn)狀與發(fā)展”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為馬費(fèi)成，標(biāo)題為《情報(bào)學(xué)的進(jìn)展與深化》， 單篇論文被引量達(dá)１４８ 次， 團(tuán)簇的篇均被引量為２９ 次／ 篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題是“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)｜信息服務(wù)｜企業(yè)”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為繆其浩， 標(biāo)題為《競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)——國(guó)外的發(fā)展動(dòng)向及其對(duì)我國(guó)的影響》， 單篇論文被引量達(dá)３７ 次。

從圖５ 可見， １９９７—２００４ 年共獲得８ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①數(shù)字圖書館｜轉(zhuǎn)型期建設(shè)｜人文精神， 以黃宗忠、黃曉麗、朱曉華等作者的文獻(xiàn)為代表； ②信息管理｜知識(shí)管理｜知識(shí)經(jīng)濟(jì)， 以邱均平、孫建軍、丁蔚等作者的文獻(xiàn)為代表； ③互聯(lián)網(wǎng)｜個(gè)性化信息服務(wù)｜數(shù)字圖書館， 以張曉林、趙繼海、盧共平等作者的文獻(xiàn)為代表； ④知識(shí)組織｜ 網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)｜信息生態(tài)， 以王知津、邱均平、李美娣等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤網(wǎng)絡(luò)信息資源｜信息評(píng)價(jià)｜標(biāo)準(zhǔn)與方法， 以張?jiān)?、蔣穎、陸寶益等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑥網(wǎng)絡(luò)信息資源｜知識(shí)組織｜信息檢索， 以曾民族、張曉娟、付立宏等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑦知識(shí)服務(wù)｜知識(shí)經(jīng)濟(jì)｜圖書館， 以任俊為、姜永常等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑧學(xué)科館員｜ 制度建設(shè)｜ 讀者服務(wù)，以靳紅、任俊為等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題是“數(shù)字圖書館｜轉(zhuǎn)型期建設(shè)｜ 人文精神”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為黃宗忠， 標(biāo)題為《論圖書館的新模式——復(fù)合圖書館》， 單篇論文被引量達(dá)２１４ 次。該時(shí)間切片內(nèi)， 篇均被引量最高的前沿主題也是“數(shù)字圖書館｜轉(zhuǎn)型期建設(shè)｜人文精神”， 其次是“信息管理｜知識(shí)管理｜知識(shí)經(jīng)濟(jì)”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為邱均平， 標(biāo)題為《論知識(shí)管理與競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)》， 單篇論文被引量達(dá)２１７ 次， 團(tuán)簇的篇均被引量為１０６ 次／篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題是“學(xué)科館員｜制度建設(shè)｜讀者服務(wù)”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為胡繼東， 標(biāo)題為《關(guān)于學(xué)科館員制度的建立與完善問題》， 單篇論文被引量達(dá)１６９ 次。

從圖６ 可見， ２００５—２００９ 年共獲得８ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①共詞分析｜知識(shí)圖譜｜研究熱點(diǎn)， 以馬費(fèi)成、崔雷、鐘偉金等作者的文獻(xiàn)為代表；②信息生態(tài)｜ 信息流轉(zhuǎn)｜ 理論研究， 以靖繼鵬、韓剛、婁策群等作者的文獻(xiàn)為代表； ③社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析｜共詞分析｜可視化， 以朱慶華、魏瑞斌、劉則淵、邱均平等作者的文獻(xiàn)為代表； ④學(xué)科館員｜ 人才隊(duì)伍建設(shè)｜服務(wù)模式， 以初景利、徐愷英、李春旺等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤網(wǎng)絡(luò)輿情｜ 管控預(yù)警｜ 信息分析， 以曾潤(rùn)喜、許鑫、黃曉斌等作者的文獻(xiàn)為代表；⑥情報(bào)學(xué)｜理論體系｜人際網(wǎng)絡(luò)， 以包昌火、馬費(fèi)成、沈固朝等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑦知識(shí)圖譜｜ 前沿?zé)狳c(diǎn)｜網(wǎng)絡(luò)演化， 以陳超美、侯劍華、王曉光等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑧互聯(lián)網(wǎng)｜ 信息共享｜ 圖書館服務(wù)，以劉煒、范并思、任樹懷等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題是“共詞分析｜ 知識(shí)圖譜｜ 研究熱點(diǎn)”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為馬費(fèi)成， 標(biāo)題為《國(guó)內(nèi)外知識(shí)管理研究熱點(diǎn)——基于詞頻的統(tǒng)計(jì)分析》， 單篇論文被引量達(dá)３５９ 次。篇均學(xué)術(shù)影響力最大的前沿主題是“學(xué)科館員｜ 人才隊(duì)伍建設(shè)｜ 服務(wù)模式”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為初景利， 標(biāo)題為《第二代學(xué)科館員與學(xué)科化服務(wù)》， 單篇論文被引量達(dá)４２１ 次， 團(tuán)簇的篇均被引量為１６４ 次／ 篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題是“網(wǎng)絡(luò)輿情｜ 管控預(yù)警｜ 信息分析”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為曾潤(rùn)喜， 標(biāo)題為《網(wǎng)絡(luò)輿情管控工作機(jī)制研究》， 單篇論文被引量達(dá)２６５ 次。

從圖７ 可見， ２０１０—２０２３ 年共獲得８ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①大數(shù)據(jù)｜ 信息服務(wù)｜ 數(shù)據(jù)挖掘， 以李廣建、陳傳夫、韓翠峰等作者的文獻(xiàn)為代表； ②閱讀推廣｜信息傳播｜用戶服務(wù)， 以王波、吳高、萬慕晨等作者的文獻(xiàn)為代表； ③網(wǎng)絡(luò)輿情｜ 輿情監(jiān)測(cè)｜ 突發(fā)事件， 以李綱、曾潤(rùn)喜、平亮等作者的文獻(xiàn)為代表； ④智慧服務(wù)｜圖書館服務(wù)｜創(chuàng)客， 以董曉霞、烏恩、陶蕾等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤嵌入式學(xué)科服務(wù)｜學(xué)科館員｜ 圖書館， 以初景利、劉穎、陳全松等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑥信息可視化｜ 知識(shí)圖譜｜Ａｌｔｍｅｔｒｉｃｓ， 以邱均平、張曉林、侯劍華等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑦信息素養(yǎng)｜ＭＯＯＣ｜圖書館服務(wù)，以黃如花、羅博、陸波等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑧智庫服務(wù)｜智庫建設(shè)｜決策， 以馬費(fèi)成、李綱、初景利等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題是“大數(shù)據(jù)｜ 信息服務(wù)｜數(shù)據(jù)挖掘”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為韓翠峰， 標(biāo)題為《大數(shù)據(jù)帶給圖書館的影響與挑戰(zhàn)》，單篇論文被引量達(dá)２５７ 次。篇均學(xué)術(shù)影響力最大的前沿主題是“閱讀推廣｜ 信息傳播｜ 用戶服務(wù)”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為王波， 標(biāo)題為《圖書館閱讀推廣亟待研究的若干問題》， 單篇論文被引量達(dá)３１３ 次， 團(tuán)簇的篇均被引量為１３６ 次／ 篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題也是“智庫服務(wù)｜智庫建設(shè)｜決策”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為李綱， 標(biāo)題為《情報(bào)視角下的智庫建設(shè)研究》，單篇論文被引量達(dá)７７ 次。

３.４ 國(guó)外前沿主題

從圖８ 可見， １９５６—１９９３ 年共獲得７ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①信息系統(tǒng)｜信息管理｜戰(zhàn)略規(guī)劃， 以Ｂｒａｎｃｈｅａｕ Ｊ Ｃ、Ｄｉｃｋｓｏｎ Ｇ Ｗ、Ｎｉｅｄｅｒｍａｎ Ｆ等作者的文獻(xiàn)為代表； ②信息系統(tǒng)管理｜系統(tǒng)評(píng)估｜用戶服務(wù)，以ＤｅＬｏｎｅ Ｗ Ｈ、Ｄｏｌｌ Ｗ Ｊ、Ｒａｙｍｏｎｄ Ｌ 等作者的文獻(xiàn)為代表；③共被引分析｜ 共詞分析｜ 科學(xué)知識(shí)圖譜， 以Ｓｍａｌｌ Ｈ、Ｗｈｉｔｅ Ｈ Ｄ、Ｂｒａａｍ Ｒ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ④電子會(huì)議｜群體決策支持系統(tǒng)｜群體共識(shí)， 以Ｄａｆｔ Ｒ Ｌ、Ｄｅｎｎｉｓ Ａ Ｒ、Ｇａｌｌｕｐｅ Ｒ Ｂ等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤信息技術(shù)｜技術(shù)接受模型｜用戶感知， 以Ｄａｖｉｓ Ｆ Ｄ、Ｍｏｏｒｅ Ｇ Ｃ、Ｍａｔｈｉｅｓｏｎ Ｋ等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑥信息檢索｜檢索性能｜相關(guān)性反饋， 以Ｄｅｅｒｗｅｓｔｅｒ Ｓ、Ｓａｌｔｏｎ Ｇ、Ｐｏｒｔｅｒ Ｍ Ｆ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑦信息系統(tǒng)｜ 信息組織， 以Ｂｅｎｂａｓａｔ Ｉ、Ｏｒｌｉｋｏｗｓｋｉ Ｗ Ｊ 等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題是“信息系統(tǒng)｜ 信息管理｜ 戰(zhàn)略規(guī)劃”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｂｒａｎｃｈｅａｕ Ｊ Ｃ， 標(biāo)題為Ｋｅｙ Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓ?ｔｅｍｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， 單篇論文被引量達(dá)３１４ 次。篇均學(xué)術(shù)影響力最大的前沿主題是“信息技術(shù)｜技術(shù)接受模型｜ 用戶感知”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｄａｖｉｓ Ｆ Ｄ， 標(biāo)題為Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ Ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ， ＰｅｒｃｅｉｖｅｄＥａｓｅ ｏｆ Ｕｓｅ， Ａｎｄ Ｕｓｅｒ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ ｏｆ ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， 單篇論文被引量達(dá)１５ ８６４次， 團(tuán)簇的篇均被引量高達(dá)３１２１次／ 篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題也是“信息技術(shù)｜技術(shù)接受模型｜用戶感知”。

從圖９ 可見， １９９４—２００５ 年共獲得６ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①信息系統(tǒng)｜信息質(zhì)量｜用戶滿意度， 以Ｂｈａｔｔａｃｈｅｒｊｅｅ Ａ、ＤｅＬｏｎｅ Ｗ Ｈ、Ｗｉｘｏｍ ＢＨ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ②技術(shù)接受模型｜ 使用意圖｜使用行為， 以Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ Ｖ、Ｔａｙｌｏｒ Ｓ、Ｋａｒａｈａｎ?ｎａ Ｅ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ③用戶心理｜技術(shù)使用｜用戶感知， 以Ａｇａｒｗａｌ Ｒ、Ｍｏｏｎ Ｊ Ｗ、Ｋｏｕｆａｒｉｓ Ｍ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ④電子商務(wù)｜電子數(shù)據(jù)交換｜技術(shù)擴(kuò)散， 以Ｉａｃｏｖｏｕ Ｃ Ｌ、Ｍａｔａ Ｆ Ｊ、Ｔｅｏ Ｈ Ｈ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤信息隱私｜ 知識(shí)貢獻(xiàn)｜ 信息管理， 以Ｃｈｉｎ Ｗ Ｗ、Ｗａｓｋｏ Ｍ Ｍ、Ｋａｎｋａｎｈａｌｌｉ Ａ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑥社會(huì)認(rèn)知理論｜ 自我效能，以Ｃｏｍｐｅａｕ Ｄ Ｒ、Ａｇａｒｗａｌ Ｒ、Ｃｏｍｐｅａｕ Ｄ 等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題有兩個(gè)， 分別是“信息系統(tǒng)｜ 信息質(zhì)量｜ 用戶滿意度”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｂｈａｔｔａｃｈｅｒｊｅｅ Ａ， 標(biāo)題為Ｕｎｄｅｒ?ｓｔａｎｄｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｎｔｉｎｕａｎｃｅ： Ａｎ Ｅｘｐｅｃ?ｔａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｉｒｍａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ， 單篇論文被引量達(dá)２ ３７８次； 以及“技術(shù)接受模型｜ 使用意圖｜ 使用行為”，團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ Ｖ， 標(biāo)題為Ｕｓｅｒ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ： Ｔｏｗａｒｄ ＡＵｎｉｆｉｅｄ Ｖｉｅｗ， 單篇論文被引量達(dá)１０ ０５６次。篇均學(xué)術(shù)影響力最大的前沿主題也是“信息系統(tǒng)｜信息質(zhì)量｜用戶滿意度”， 其次是“信息隱私｜ 知識(shí)貢獻(xiàn)｜信息管理”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｃｈｉｎ Ｗ Ｗ，標(biāo)題為Ａ Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｌａｔｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｍｏｄｅｌ?ｉｎｇ Ａｐｐｒｏａｃｈ Ｆｏｒ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ Ｅｆｆｅｃｔｓ， 單篇論文被引量達(dá)２ ５５２次， 團(tuán)簇的篇均被引量為１ １７４次／ 篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題是“用戶心理｜技術(shù)使用｜ 用戶感知”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ａｇａｒｗａｌ Ｒ， 標(biāo)題為Ｔｉｍｅ ＦｌｉｅｓＷｈｅｎ Ｙｏｕｒｅ Ｈａｖｉｎｇ Ｆｕｎ： Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ａｎｄＢｅｌｉｅｆｓ Ａｂｏｕｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｕｓａｇｅ， 單篇論文被引量達(dá)１ ６１７次。

從圖１０ 可見， ２００６—２０１５ 年共獲得７ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①社交網(wǎng)絡(luò)｜知識(shí)共享｜社會(huì)影響， 以Ｂｏｙｄ Ｄ Ｍ、Ｅｌｌｉｓｏｎ Ｎ Ｂ、Ｖａｌｅｎｚｕｅｌａ Ｓ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ②技術(shù)接受模型｜消費(fèi)行為｜移動(dòng)銀行， 以Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ Ｖ、Ｋｉｎｇ Ｗ Ｒ、Ｂｅｎｂａｓａｔ Ｉ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ③信息隱私｜信息系統(tǒng)｜隱私管理，以Ｄｉｎｅｖ Ｔ、Ｓｍｉｔｈ Ｈ Ｊ、Ｂｅｌａｎｇｅｒ Ｆ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ④信息系統(tǒng)｜電子商務(wù)， 以Ｐｅｔｔｅｒ Ｓ、ＷｅｔｚｅｌｓＭ、Ｌｉａｎｇ Ｈ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤電子商務(wù)｜在線評(píng)論｜信息反饋， 以Ｍｕｄａｍｂｉ Ｓ Ｍ、Ｆｏｒｍａｎ Ｃ、ＬｉＸ Ｘ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑥信息技術(shù)｜信息管理，以Ｒａｉ Ａ、Ｐａｖｌｏｕ Ｐ Ｐ、Ｌｕ Ｙ Ａ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑦信息技術(shù)｜技術(shù)抗拒｜行為意圖， 以ＬｉｍａｙｅｍＭ、Ａｎｄｒｅｗ Ｂ Ｊ、Ｐｏｌｉｔｅｓ Ｇ Ｌ 等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題是“社交網(wǎng)絡(luò)｜ 知識(shí)共享｜社會(huì)影響”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｂｏｙｄ Ｄ Ｍ， 標(biāo)題為Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｉｔｅｓ： Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ，Ｈｉｓｔｏｒｙ， ａｎｄ Ｓｃｈｏｌａｒｓｈｉｐ， 單篇論文被引量達(dá)６ ２８７次。篇均學(xué)術(shù)影響力最大的前沿主題是“信息系統(tǒng)｜電子商務(wù)”， 該團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｐｅｔ?ｔｅｒ Ｓ， 標(biāo)題為Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ ａｎｄ Ｕｓｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒ?ｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ： Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ ｔｈｅ Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆＡｃｃｅｐｔａｎｃｅ ａｎｄ Ｕｓｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， 單篇論文被引量達(dá)１ ７６７次， 團(tuán)簇的篇均被引量為１ ４６４次／ 篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題是“技術(shù)接受模型｜消費(fèi)行為｜移動(dòng)銀行”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ Ｖ， 標(biāo)題為Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ａｃｃｅｐｔ?ａｎｃｅ ａｎｄ Ｕｓｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ： Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ ｔｈｅＵｎｉｆｉｅｄ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ ａｎｄ Ｕｓｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，單篇論文被引量達(dá)４ ２０８次。

從圖１１ 可見， ２０１６—２０２３ 年共獲得７ 個(gè)前沿主題聚類， 分別是： ①數(shù)字經(jīng)濟(jì)｜數(shù)字轉(zhuǎn)換｜數(shù)字創(chuàng)新， 以Ｖｉａｌ Ｇ、Ｎａｍｂｉｓａｎ Ｓ、Ｓｖａｈｎ Ｆ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ②移動(dòng)商務(wù)｜用戶感知｜享樂動(dòng)機(jī)， 以Ａｌａｌ?ｗａｎ Ａ Ａ、Ｂａａｂｄｕｌｌａｈ Ａ Ｍ、Ｓｈａｒｍａ Ｓ Ｋ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ③社交媒體｜ 行為動(dòng)機(jī)｜ 用戶粘性， 以Ａｌａｌｗａｎ Ａ Ａ、Ｋａｍｂｏｊ Ｓ、Ｓｈｉａｕ Ｗ Ｌ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ④區(qū)塊鏈｜ 供應(yīng)鏈管理｜ 數(shù)字支持， 以Ｑｕｅｉｒｏｚ Ｍ Ｍ、Ｋａｍｂｌｅ Ｓ Ｓ、Ｈｕｇｈｅｓ Ｌ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑤大數(shù)據(jù)｜數(shù)據(jù)分析｜ 企業(yè)服務(wù)， 以ＧｕｐｔａＭ、Ｇｕｅｎｔｈｅｒ Ｗ Ａ、Ｇｒｏｖｅｒ Ｖ 等作者的文獻(xiàn)為代表；⑥人工智能｜云計(jì)算｜大數(shù)據(jù)， 以Ｄｕａｎ Ｙ Ｑ、Ｄｗｉｖｅ?ｄｉ Ｙ Ｋ、Ｇｕｒｓｏｙ Ｄ 等作者的文獻(xiàn)為代表； ⑦區(qū)塊鏈｜分布式分類技術(shù)｜ 信息系統(tǒng)安全， 以Ｋｓｈｅｔｒｉ Ｎ、Ｃａｓｉｎｏ Ｆ、Ｋｕｏ Ｔ Ｔ 等作者的文獻(xiàn)為代表。

其中， 規(guī)模最大的前沿主題是“移動(dòng)商務(wù)｜ 用戶感知｜ 享樂動(dòng)機(jī)”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ａｌａｌｗａｎ Ａ Ａ， 標(biāo)題為Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅａｎｄ Ｕｓｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ： Ａ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅ Ｒｏａｄ Ａ?ｈｅａｄ， 單篇論文被引量達(dá)５９２ 次。篇均學(xué)術(shù)影響力最大的前沿主題是“區(qū)塊鏈｜ 分布式分類技術(shù)｜ 信息系統(tǒng)安全”， 該團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｋｓｈ?ｅｔｒｉ Ｎ， 標(biāo)題為１ Ｂｌｏｃｋｃｈａｉｎｓ Ｒｏｌｅｓ ｉｎ Ｍｅｅｔｉｎｇ ＫｅｙＳｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ， 單篇論文被引量達(dá)６０８ 次， 團(tuán)簇的篇均被引量為３４６ 次／ 篇。該時(shí)間切片內(nèi)， 平均出版年份最新的前沿主題是“區(qū)塊鏈｜供應(yīng)鏈管理｜數(shù)字支持”， 團(tuán)簇的核心論文第一作者為Ｑｕｅｉｒｏｚ Ｍ Ｍ， 標(biāo)題為Ｂｌｏｃｋｃｈａｉｎ ＡｄｏｐｔｉｏｎＣｈａｌｌｅｎｇｅｓ ｉｎ Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ： Ａｎ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａ?ｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｍａｉｎ Ｄｒｉｖｅｒｓ ｉｎ Ｉｎｄｉａ ａｎｄ ｔｈｅ ＵＳＡ， 單篇論文被引量達(dá)３３７ 次。

４ 情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究前沿演進(jìn)趨勢(shì)分析

４.１ 國(guó)內(nèi)前沿演進(jìn)趨勢(shì)

根據(jù)２.３ 節(jié)式（１） 計(jì)算相鄰時(shí)間窗口下前沿主題對(duì)的相似度， 國(guó)內(nèi)４ 個(gè)時(shí)間階段內(nèi)共得到１７６個(gè)前沿主題對(duì)， 經(jīng)過關(guān)聯(lián)規(guī)則過濾， 僅保留相似度值在０.４１ 以上的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系， 共得到有效前沿主題對(duì)９５對(duì)。

４.１.１ 典型路徑一： 聚焦圖書館信息服務(wù)的演化路徑

從圖１２ 可見， 階段２ 聚焦圖書館信息服務(wù)的前沿主題有“互聯(lián)網(wǎng)｜ 個(gè)性化信息服務(wù)｜ 數(shù)字圖書館” “學(xué)科館員｜ 制度建設(shè)｜ 讀者服務(wù)”， 它們與階段３ 的前沿主題“互聯(lián)網(wǎng)｜ 信息共享｜ 圖書館服務(wù)”“學(xué)科館員｜人才隊(duì)伍建設(shè)｜ 服務(wù)模式” 都有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性， 階段３ 的兩個(gè)前沿主題則與階段４ 的前沿主題“閱讀推廣｜信息傳播｜用戶服務(wù)” “智慧服務(wù)｜圖書館服務(wù)｜ 創(chuàng)客” “嵌入式學(xué)科服務(wù)｜ 學(xué)科館員｜ 圖書館” 有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。

具體來看， １９９７—２００４ 年， 對(duì)前沿主題“互聯(lián)網(wǎng)｜個(gè)性化信息服務(wù)｜ 數(shù)字圖書館” 的研究以張曉林等［２５］ 為典型代表， 其對(duì)基于Ｗｅｂ 的個(gè)性化信息服務(wù)機(jī)制進(jìn)行了探討， 提出個(gè)性化系統(tǒng)的技術(shù)要求包括： 可定制性、執(zhí)行效率與效益、有控制的共享性、集成化的安全與隱私保護(hù)； 對(duì)前沿主題“學(xué)科館員｜ 制度建設(shè)｜ 讀者服務(wù)” 的研究以胡繼東［２６］為典型代表， 他對(duì)學(xué)科館員制度的建立與完善問題進(jìn)行了探討， 認(rèn)為學(xué)科館員在不斷膨脹的信息資源與信息用戶的需求之間架起中介橋梁， 為讀者提供了直接、便利、深層次的學(xué)術(shù)服務(wù)。

２００５—２００９ 年， 對(duì)前沿主題“互聯(lián)網(wǎng)｜ 信息共享｜圖書館服務(wù)” 的研究以劉煒等［２７］ 為典型代表，提出《從Ｗｅｂ ２ ０ 到圖書館２ ０： 服務(wù)因用戶而變》， 并列出了圖書館２. ０ 應(yīng)用的五項(xiàng)原則： 為讀者而存在； 最大程度的保持開放性和中立性； 盡可能采用開放資源進(jìn)行服務(wù)； 盡可能采用專業(yè)服務(wù)；技術(shù)是模塊化的， 支持自由組配。對(duì)前沿主題“學(xué)科館員｜人才隊(duì)伍建設(shè)｜ 服務(wù)模式” 的研究以初景利等［２８］ 為典型代表， 他提出了第二代學(xué)科館員的概念， 認(rèn)為新一代學(xué)科館員要對(duì)用戶需求變化保持高度敏感， 服務(wù)的核心是追尋用戶的學(xué)術(shù)交流過程， 提供全程式服務(wù)。

２０１０—２０２３ 年， 對(duì)前沿主題“閱讀推廣｜ 信息傳播｜用戶服務(wù)” 的研究以王波［２９］ 為典型代表， 他提出了圖書館閱讀推廣亟待研究的若干問題； 對(duì)前沿主題“智慧服務(wù)｜ 圖書館服務(wù)｜ 創(chuàng)客” 的研究以烏恩［３０］ 為典型代表， 提出智慧圖書館是繼復(fù)合圖書館、數(shù)字圖書館之后， 圖書館發(fā)展的一個(gè)更高級(jí)階段， 智慧圖書館的服務(wù)模式應(yīng)該是基于圖書館員智慧的知識(shí)服務(wù)， 是基于信息資源的深度知識(shí)挖掘以及具有用戶需求分析功能的專家式的系統(tǒng)服務(wù)。對(duì)前沿主題“嵌入式學(xué)科服務(wù)｜ 學(xué)科館員｜ 圖書館”的研究以初景利等［３１］ 為典型代表， 提出嵌入式學(xué)科服務(wù)指圖書館員嵌入用戶過程和場(chǎng)景， 針對(duì)用戶需求點(diǎn)來提供信息服務(wù)和知識(shí)服務(wù)。

通過該典型路徑可見， 隨著用戶信息環(huán)境的改變， 圖書館服務(wù)的發(fā)展歷經(jīng)了從提供文獻(xiàn)服務(wù)， 到信息服務(wù)， 再到知識(shí)服務(wù)， 乃至智慧服務(wù)的不斷轉(zhuǎn)變與升級(jí)。此外， “圖書館” “學(xué)科館員” “用戶服務(wù)” 等相關(guān)研究?jī)?nèi)容能在我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的４個(gè)時(shí)間階段內(nèi)均占據(jù)一定分量， 這與情報(bào)學(xué)發(fā)展的背景與源頭之一是圖書館學(xué)息息相關(guān)［３２］ ， 尤其是開啟了我國(guó)情報(bào)學(xué)教育歷史先河的中國(guó)科學(xué)情報(bào)大學(xué)（后與中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)合并）當(dāng)時(shí)無論是在課程設(shè)置， 還是院系設(shè)置， 圖書館學(xué)都占據(jù)了很重要的位置［３３］ ， 這都促使后續(xù)我國(guó)情報(bào)學(xué)的發(fā)展與圖書館學(xué)密切相關(guān)， 甚至在學(xué)科分類上， 情報(bào)學(xué)與圖書館學(xué)的一級(jí)學(xué)科分類都相同， 在２０２１ 年之前都為“圖書館、情報(bào)與檔案管理”， 在一級(jí)學(xué)科變更為“信息資源管理” 后， “圖書情報(bào)” 是其下的二級(jí)學(xué)科［５］ 。

４.１.２ 典型路徑二： 聚焦計(jì)量學(xué)與信息可視化的演化路徑

階段１ 聚焦計(jì)量學(xué)與信息可視化的前沿主題有“文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)｜信息化測(cè)定”， 它與階段２ 的前沿主題“知識(shí)組織｜ 網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)｜ 信息生態(tài)” 有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性， 階段２ 的前沿主題與階段３ 的前沿主題“知識(shí)圖譜｜前沿?zé)狳c(diǎn)｜網(wǎng)絡(luò)演化” “共詞分析｜知識(shí)圖譜｜研究熱點(diǎn)” 都有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性， 階段３ 的兩個(gè)前沿主題則與階段４ 的前沿主題“信息可視化｜知識(shí)圖譜｜Ａｌｔ?ｍｅｔｒｉｃｓ” 有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。

具體來看， １９８２—１９９６ 年， 對(duì)前沿主題“文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)｜信息化測(cè)定” 的研究以邱均平［３４］ 為典型代表， 提出文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的下一步發(fā)展方向是信息計(jì)量學(xué)。１９９７—２００４ 年， 對(duì)前沿主題“知識(shí)組織｜ 網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)｜ 信息生態(tài)” 的研究以王知津［３５］ 、邱均平［３４］ 為典型代表， 王知津討論了情報(bào)科學(xué)從情報(bào)組織到知識(shí)組織的發(fā)展趨勢(shì)， 重新定義了信息、知識(shí)與情報(bào)； 邱均平對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的發(fā)展背景、主要研究對(duì)象、研究方法、研究工具及應(yīng)用進(jìn)行了深入分析。２００５—２００９ 年， 對(duì)前沿主題“知識(shí)圖譜｜ 前沿?zé)狳c(diǎn)｜ 網(wǎng)絡(luò)演化” 的研究以陳超美［２５］ 為典型代表， 介紹了知識(shí)領(lǐng)域可視化的重要工具ＣｉｔｅＳｐａｃｅⅡ， 通過共引聚類方法識(shí)別領(lǐng)域研究前沿。對(duì)前沿主題“共詞分析｜ 詞頻分析｜ 研究熱點(diǎn)” 的研究以馬費(fèi)成等［３６］ 為典型代表， 采用詞頻分析的方法，對(duì)比分析了國(guó)內(nèi)外知識(shí)管理研究的熱點(diǎn)、方法、學(xué)科分布和應(yīng)用領(lǐng)域。２０１０—２０２３ 年， 前沿主題“信息可視化｜ 知識(shí)圖譜｜ Ａｌｔｍｅｔｒｉｃｓ” 以劉春麗［３７］ 為典型代表， 介紹了Ａｌｔｍｅｔｒｉｃｓ 與網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的聯(lián)系與區(qū)別， 強(qiáng)調(diào)了Ａｌｔｍｅｔｒｉｃｓ 在時(shí)效性、覆蓋面和科學(xué)交流過程方面具有獨(dú)特的研究意義。

通過該典型路徑可初步窺見我國(guó)“五計(jì)學(xué)”的發(fā)展， 從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、科學(xué)計(jì)量學(xué)、信息計(jì)量學(xué)的“三計(jì)學(xué)”， 后又發(fā)展出以網(wǎng)絡(luò)信息和知識(shí)單元為計(jì)量對(duì)象的“網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)” 和“知識(shí)計(jì)量學(xué)”，形成“五計(jì)學(xué)”?？缕剑郏梗?認(rèn)為， 我國(guó)情報(bào)學(xué)研究范疇的發(fā)展可劃分為４ 類： ①沿著“文獻(xiàn)—文本—內(nèi)容”， 產(chǎn)生了情報(bào)計(jì)量學(xué)派和情報(bào)檢索學(xué)派； ②沿著“科學(xué)—知識(shí)” 的路線， 產(chǎn)生了科技情報(bào)學(xué)派、科學(xué)交流學(xué)派和知識(shí)學(xué)派； ③沿著“技術(shù)—系統(tǒng)” 的路線， 產(chǎn)生了決策學(xué)派以及信息系統(tǒng)學(xué)派； ④沿著“企業(yè)—產(chǎn)業(yè)—社會(huì)” 的路線， 產(chǎn)生了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)學(xué)派、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)派和社會(huì)情報(bào)學(xué)派。因此， 縱覽我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域各時(shí)間階段內(nèi)的前沿主題， “文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)”“網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)”“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析” 等反映了四大發(fā)展路徑之一的計(jì)量學(xué)派的前沿主題就占據(jù)了很重要的一席。

４.２ 國(guó)外前沿演進(jìn)趨勢(shì)

根據(jù)２.３ 節(jié)式（１） 計(jì)算相鄰時(shí)間窗口下前沿主題對(duì)的相似度， 國(guó)外４ 個(gè)時(shí)間階段內(nèi)共得到１３３個(gè)前沿主題對(duì)， 經(jīng)過關(guān)聯(lián)規(guī)則過濾， 僅保留相似度值在０.４３ 以上的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系， 共得到有效前沿主題對(duì)７２ 對(duì)。

國(guó)外典型路徑： 聚焦用戶感知與用戶行為的演化路徑。從圖１３ 可見， 階段１ 聚焦用戶感知與用戶行為的前沿主題有“信息技術(shù)｜ 技術(shù)接受模型｜用戶感知”， 其與階段２ 的前沿主題“技術(shù)接受模型｜使用意圖｜使用行為” “用戶心理｜技術(shù)使用｜用戶感知” 有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性， 階段２ 的前沿主題與階段３的前沿主題“技術(shù)接受模型｜ 消費(fèi)行為｜ 手機(jī)銀行”“信息技術(shù)｜ 技術(shù)抗拒｜ 行為意圖” 都有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，階段３ 的兩個(gè)前沿主題則與階段４ 的前沿主題“移動(dòng)商務(wù)｜用戶感知｜享樂動(dòng)機(jī)” 有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。

具體來看， １９８２—１９９６ 年， 對(duì)前沿主題“信息技術(shù)｜技術(shù)接受模型｜ 用戶感知” 的研究以ＤａｖｉｓＦ Ｄ［３８］ 為典型代表， 提出的用戶對(duì)信息技術(shù)的接受度主要受到其對(duì)于該技術(shù)的有用性和易用性的認(rèn)知影響。１９９４—２００５ 年， 對(duì)前沿主題“技術(shù)接受模型｜使用意圖｜使用行為” 的研究以Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ Ｖ 等［３９］為典型代表， 作者通過分析并整合８ 個(gè)典型的技術(shù)接受模型（理性行為理論模型、技術(shù)接受模型、動(dòng)機(jī)模型、計(jì)劃行為理論模型、技術(shù)接受模型與計(jì)劃行為理論相結(jié)合的模型、個(gè)人電腦利用模型、創(chuàng)新擴(kuò)散理論模型和社會(huì)認(rèn)知理論模型）， 以提出新模型——整合信息技術(shù)接受和使用模型（ＵＴＡＵＴ）。對(duì)前沿主題“用戶心理｜ 技術(shù)使用｜ 用戶感知” 的研究以Ａｇａｒｗａｌ Ｒ 等［４０］ 為典型代表， 討論了認(rèn)知吸收對(duì)于用戶使用信息技術(shù)的影響。２００６—２０１５ 年，對(duì)前沿主題“技術(shù)接受模型｜ 消費(fèi)行為｜ 手機(jī)銀行”的研究以Ａｇａｒｗａｌ Ｒ 等［４０］ 為典型代表， 采用第二代整合技術(shù)接受與使用模型（ＵＴＡＵＴ２）分析了消費(fèi)者使用信息技術(shù)的影響因素， 發(fā)現(xiàn)個(gè)人特征、使用習(xí)慣、價(jià)格價(jià)值和愉悅動(dòng)機(jī)對(duì)消費(fèi)者使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的意向和行為有顯著的影響。對(duì)前沿主題“信息技術(shù)｜技術(shù)抗拒｜行為意圖” 的研究以Ｋｉｍ Ｈ Ｗ 等［４１］為典型代表， 以現(xiàn)狀偏見的視角探討了用戶對(duì)信息系統(tǒng)實(shí)施的抵制情況。２０１６—２０２３ 年， 對(duì)前沿主題“移動(dòng)商務(wù)｜用戶感知｜享樂動(dòng)機(jī)” 的研究以Ｓｈａｗ Ｎ等［４２］ 為典型代表， 通過引入感知價(jià)值擴(kuò)展了ＵＴＡ?ＵＴ２ 模型， 發(fā)現(xiàn)感知價(jià)值和享樂動(dòng)機(jī)對(duì)使用意圖有很強(qiáng)的影響。

４.３ 國(guó)內(nèi)外前沿演進(jìn)趨勢(shì)對(duì)比分析

國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域在各階段時(shí)間節(jié)點(diǎn)的劃分略有不同， 但均可劃分為４ 個(gè)時(shí)間階段， 在不同時(shí)間階段識(shí)別的研究前沿、研究熱點(diǎn)如下：

第一階段： 國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、信息服務(wù)、信息分析、信息檢索與情報(bào)搜集、信息產(chǎn)業(yè)、信息技術(shù)等。該階段國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出６ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大前沿主題是“信息經(jīng)濟(jì)學(xué)｜情報(bào)市場(chǎng)｜ 情報(bào)消費(fèi)”， 以馬費(fèi)成、李綱、烏家培等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“情報(bào)學(xué)｜ 學(xué)科建設(shè)｜ 現(xiàn)狀與發(fā)展”， 代表學(xué)者有馬費(fèi)成、包昌火、曾民族等。國(guó)外情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有信息管理系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)終端用戶、用戶滿意度、用戶態(tài)度、信息技術(shù)等。該階段國(guó)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出７ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大的前沿主題是“信息系統(tǒng)｜信息管理｜戰(zhàn)略規(guī)劃”， 以ＢｒａｎｃｈｅａｕＪ Ｃ、Ｄｉｃｋｓｏｎ Ｇ Ｗ、Ｎｉｅｄｅｒｍａｎ Ｆ 等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“信息技術(shù)｜技術(shù)接受模型｜用戶感知”， 代表學(xué)者有Ｄａｖｉｓ Ｆ Ｄ、ＭｏｏｒｅＧ Ｃ、Ｍａｔｈｉｅｓｏｎ Ｋ 等。

第二階段： 國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有信息資源、互聯(lián)網(wǎng)、信息檢索、知識(shí)經(jīng)濟(jì)、知識(shí)管理、數(shù)字化與信息化、數(shù)據(jù)庫等。該階段國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出８ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大前沿主題是“數(shù)字圖書館｜轉(zhuǎn)型期建設(shè)｜ 人文精神”， 以黃宗忠、黃曉麗、朱曉華等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“數(shù)字圖書館｜轉(zhuǎn)型期建設(shè)｜人文精神” 和“信息管理｜知識(shí)管理｜知識(shí)經(jīng)濟(jì)”，代表學(xué)者有邱均平、孫建軍、丁蔚等。國(guó)外情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有信息系統(tǒng)、信息技術(shù)、信息檢索、群體決策支持系統(tǒng)、知識(shí)管理、電子商務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘、信息管理、數(shù)字圖書館等。該階段國(guó)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出６ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大的前沿主題有兩個(gè)， 分別是“信息系統(tǒng)｜信息質(zhì)量｜用戶滿意度” 和“技術(shù)接受模型｜使用意圖｜使用行為”， 以Ｂｈａｔｔａｃｈｅｒｊｅｅ Ａ、ＤｅＬｏｎｅ Ｗ Ｈ、ＶｅｎｋａｔｅｓｈＶ、Ｔａｙｌｏｒ Ｓ 等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“信息系統(tǒng)｜信息質(zhì)量｜用戶滿意度”， 代表學(xué)者有Ｂｈａｔｔａｃｈｅｒｊｅｅ Ａ、ＤｅＬｏｎｅ Ｗ Ｈ、Ｗｉｘｏｍ ＢＨ 等。

第三階段： 國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有知識(shí)管理、知識(shí)組織、信息服務(wù)、個(gè)性化服務(wù)、電子政務(wù)、本體、信息化、數(shù)據(jù)挖掘等。該階段國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出８ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大的前沿主題是“共詞分析｜ 知識(shí)圖譜｜ 研究熱點(diǎn)”， 以馬費(fèi)成、崔雷、鐘偉金等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“學(xué)科館員｜人才隊(duì)伍建設(shè)｜服務(wù)模式”， 代表學(xué)者有初景利、徐愷英、李春旺等。國(guó)外情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)接受模型、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、信息系統(tǒng)、信息隱私、技術(shù)接受度、信息技術(shù)、知識(shí)轉(zhuǎn)移等。該階段國(guó)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出７ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大的前沿主題是“社交網(wǎng)絡(luò)｜ 知識(shí)共享｜ 社會(huì)影響”，以Ｂｏｙｄ Ｄ Ｍ、Ｅｌｌｉｓｏｎ Ｎ Ｂ、Ｖａｌｅｎｚｕｅｌａ Ｓ 等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“信息系統(tǒng)｜電子商務(wù)”， 代表學(xué)者有Ｐｅｔｔｅｒ Ｓ、Ｗｅｔｚｅｌｓ Ｍ、Ｌｉａｎｇ Ｈ 等。

第四階段： 國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、信息服務(wù)、知識(shí)共享、網(wǎng)絡(luò)輿情、知識(shí)圖譜、知識(shí)服務(wù)、微博、專利分析等。該階段國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出８ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大前沿主題是“大數(shù)據(jù)｜ 信息服務(wù)｜ 數(shù)據(jù)挖掘”， 以李廣建、陳傳夫、韓翠峰等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“閱讀推廣｜ 信息傳播｜用戶服務(wù)”， 代表學(xué)者有王波、吳高、萬慕晨等。國(guó)外情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)詞有區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、社交媒體、數(shù)字科創(chuàng)、信息系統(tǒng)、人工智能、認(rèn)知計(jì)算、信息服務(wù)、創(chuàng)新特性等。該階段國(guó)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域共識(shí)別出７ 個(gè)前沿主題， 其中， 研究規(guī)模最大前沿主題是“移動(dòng)商務(wù)｜ 用戶感知｜ 享樂動(dòng)機(jī)”， 以Ａｌａｌｗａｎ Ａ Ａ、Ｂａａｂｄｕｌｌａｈ Ａ Ｍ、Ｓｈａｒｍａ Ｓ Ｋ 等作者的文獻(xiàn)為代表； 高影響力的前沿主題聚集在“區(qū)塊鏈｜分布式分類技術(shù)｜信息系統(tǒng)安全”， 代表學(xué)者有Ｋｓｈｅｔｒｉ Ｎ、Ｃａｓｉｎｏ Ｆ、Ｋｕｏ Ｔ Ｔ 等。

通過對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)， 國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究?jī)?nèi)容既存在共通之處， 也存在差異性。首先， 在趨同性方面， 國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究均聚焦在“信息、技術(shù)、人” 三者及其之間的關(guān)系方面。具體而言， 對(duì)于“信息” 的研究衍生為信息檢索、信息組織、信息交流、信息行為等子分支； 對(duì)于“技術(shù)”的研究衍生為各類信息技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘及可視化、知識(shí)圖譜、新算法模型應(yīng)用等子分支； 對(duì)于“人”的研究衍生為用戶行為、用戶態(tài)度、用戶服務(wù)、用戶滿意度等子分支。其次， 在差異性方面， 國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)很注重圖書館建設(shè)與服務(wù)、學(xué)科館員培養(yǎng)方面的研究， 如“數(shù)字圖書館｜ 轉(zhuǎn)型期建設(shè)｜ 人文精神”“學(xué)科館員｜制度建設(shè)｜讀者服務(wù)” “信息素養(yǎng)｜ＭＯＯＣ｜圖書館服務(wù)” “學(xué)科館員｜ 人才隊(duì)伍建設(shè)｜ 服務(wù)模式” “嵌入式學(xué)科服務(wù)｜學(xué)科館員｜圖書館” 等。從我國(guó)情報(bào)學(xué)發(fā)展背景可見， 早期的科技情報(bào)與科技文獻(xiàn)的獲取與加工密切相關(guān)， 使得情報(bào)學(xué)創(chuàng)建之初的許多基礎(chǔ)理論、研究方法與圖書館學(xué)并無明顯的區(qū)分， 后續(xù)從我國(guó)情報(bào)學(xué)學(xué)科發(fā)展上看， 情報(bào)學(xué)與圖書館學(xué)仍有緊密的聯(lián)系性， 因而我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域至今仍十分注重圖書館建設(shè)與發(fā)展、用戶服務(wù)、館員素養(yǎng)等方面的研究主題。國(guó)外情報(bào)學(xué)則十分注重信息系統(tǒng)與信息檢索、信息技術(shù)接受模型、用戶感知與用戶行為方面的研究， 如“信息系統(tǒng)｜ 信息管理｜戰(zhàn)略規(guī)劃” “信息檢索｜檢索性能｜相關(guān)性反饋”“技術(shù)接受模型｜使用意圖｜使用行為” “用戶心理｜技術(shù)使用｜用戶感知” 等。從國(guó)外情報(bào)學(xué)范式， 尤其是美國(guó)的情報(bào)學(xué)范式可見， 美國(guó)情報(bào)學(xué)誕生之初就是為了解決二次世界大戰(zhàn)后的“信息爆炸” 問題， 其核心訴求即應(yīng)用新興的信息處理技術(shù)對(duì)海量文獻(xiàn)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢索。因而， 國(guó)外情報(bào)學(xué)的發(fā)展一直延續(xù)了這種訴求， 將研究?jī)?nèi)容聚焦于信息系統(tǒng)管理、信息檢索， 以及更好的用戶反饋與更高的新信息技術(shù)接受度研究。

５ 結(jié)語

本文選取了國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域１０ 種高影響力期刊在１９８２—２０２３ 年刊載的７５ ４７５篇論文， 以及國(guó)外５３ 種高影響力期刊于１９５６—２０２３ 年刊載的５９ ５１２篇論文作為研究數(shù)據(jù)集， 通過借鑒專利分析中技術(shù)生命周期劃分方法來劃分領(lǐng)域的發(fā)展階段， 之后對(duì)每個(gè)時(shí)間切片內(nèi)的論文采取共被引分析法識(shí)別出對(duì)應(yīng)的前沿主題， 根據(jù)詞頻法獲取不同時(shí)間切片內(nèi)的熱點(diǎn)主題。最后， 根據(jù)本文提出的相似度算法， 計(jì)算相鄰時(shí)間窗內(nèi)兩兩前沿主題間的相似度， 結(jié)合主題關(guān)聯(lián)過濾規(guī)則， 構(gòu)建前沿主題演化路徑， 并選擇典型的前沿主題演化路徑進(jìn)行深入分析。通過相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及知識(shí)圖譜， 分別從研究前沿、研究熱點(diǎn)、演進(jìn)趨勢(shì)３ 個(gè)方面對(duì)國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行了分析， 并得出以下研究結(jié)論：

首先， 通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)， 國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域前沿主題既存在共通之處， 也存在差異性。在趨同性方面， 國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究均聚焦在“信息、技術(shù)、人” 三者及其之間的關(guān)系方面。在差異性方面，國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)很注重圖書館建設(shè)與服務(wù)、學(xué)科館員培養(yǎng)方面的研究， 國(guó)外情報(bào)學(xué)則十分注重信息系統(tǒng)與信息檢索、信息技術(shù)接受模型、用戶感知與用戶行為方面的研究。

其次， 國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典前沿演進(jìn)路徑有聚焦圖書館信息服務(wù)的演化路徑和聚焦計(jì)量學(xué)與信息可視化的演化路徑， 國(guó)外的經(jīng)典前沿演進(jìn)路徑為聚焦用戶感知與用戶行為的演化路徑。國(guó)內(nèi)外典型前沿演進(jìn)路徑表現(xiàn)的不同， 其根本原因在于國(guó)內(nèi)外情報(bào)學(xué)的起源、發(fā)展背景和研究范式的不同。

本研究克服了前序研究中數(shù)據(jù)源的覆蓋范圍不足、分析的時(shí)間范圍跨度有限、研究方法較少采用引文分析法且多依賴軟件工具的問題。但也存在一定的不足之處， 如考慮到構(gòu)建的共被引矩陣大小有限， 僅將被引頻次排名在前１％的高被引文獻(xiàn)集納入共被引分析范圍， 識(shí)別出的研究前沿實(shí)際上是各時(shí)間階段內(nèi)影響力很高的研究主題， 對(duì)于被引頻次較低但可能存在較高的未來影響力的研究主題識(shí)別不足。

（責(zé)任編輯： 郭沫含）