汪 濤， 談 甄

(1.安徽廣播電視大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，合肥 230022；2.中國電子科技集團 第三十八所，合肥 230088)

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基于共詞分析法的國內(nèi)知識管理熱點研究(2001-2013)

汪 濤1， 談 甄2

(1.安徽廣播電視大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，合肥 230022；2.中國電子科技集團 第三十八所，合肥 230088)

以CNKI數(shù)據(jù)庫為來源，檢索2001-2013年我國知識管理領(lǐng)域發(fā)表的期刊論文，統(tǒng)計其中關(guān)鍵詞整理得到高頻詞，并構(gòu)造共詞矩陣和相異矩陣，進行聚類分析和多維尺度分析，通過關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系揭示不同主題之間的關(guān)系，將知識管理研究熱點劃分為五大類團，為后續(xù)知識管理相關(guān)內(nèi)容的進一步研究提供參考。

知識管理；共詞分析；類團分析

一、引言

知識管理是當下網(wǎng)絡(luò)信息時代的新興學(xué)科之一，吸引著不同領(lǐng)域研究人員的關(guān)注。知識管理領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和熱點在一定程度上能反映研究人員對其所在領(lǐng)域、所研究對象的含義、范疇、原理和方法等的綜合認識程度，也是知識管理學(xué)科走向成熟和趨于穩(wěn)定的必然過程。因此了解知識管理研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀和熱點對知識管理學(xué)科的發(fā)展具有重要的意義。

20世紀90年代以來，雖然有一些學(xué)者利用文獻計量學(xué)方法對該領(lǐng)域的文獻進行統(tǒng)計分析，但是這些研究關(guān)注點主要是集中于論文發(fā)表時間、期刊、主題、作者、機構(gòu)等文獻外部信息[1]，不能有效把握住研究內(nèi)容的方向與熱點。另一方面，盡管也有少量文獻涉及知識管理領(lǐng)域研究內(nèi)容所隱含的內(nèi)在信息，但年代較久遠，在學(xué)術(shù)論文逐年大幅增長的環(huán)境下，已經(jīng)很難把握住目前知識管理的研究方向和研究熱點。文章基于此背景，采用共詞分析方法，深入研究國內(nèi)期刊文獻發(fā)表的與知識管理相關(guān)論文，統(tǒng)計高頻關(guān)鍵詞及其出現(xiàn)的頻次和規(guī)律，希望可以把握我國知識管理的研究現(xiàn)狀和熱點。

二、共詞分析法基本原理與步驟

共詞分析法屬于內(nèi)容分析方法的一種，主要是通過對能夠表達某一學(xué)科領(lǐng)域研究主題或研究方向的專業(yè)術(shù)語(如關(guān)鍵詞)共同出現(xiàn)在一篇文獻中的現(xiàn)象的分析，判斷學(xué)科領(lǐng)域中主題間的關(guān)系，展現(xiàn)該學(xué)科的研究結(jié)構(gòu)的一種方法。[2]具體而言，即在知識管理學(xué)科領(lǐng)域的文獻中，如果某兩個及兩個以上的關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在同一篇文獻中的次數(shù)越多，就表明這些關(guān)鍵詞之間的相似程度越高，關(guān)系也越緊密，從一定程度上能體現(xiàn)出知識管理相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點和發(fā)展現(xiàn)狀，分析過程一般分為四個步驟：①確定國內(nèi)知識管理領(lǐng)域的主要關(guān)鍵詞；②建立關(guān)鍵詞的共詞矩陣；③運用聚類分析、多維尺度分析等多元統(tǒng)計分析方法對共詞矩陣進行處理；④進一步分析總結(jié)前面的處理結(jié)果。[3]

三、研究數(shù)據(jù)的獲取與處理

(一)數(shù)據(jù)的獲取

在CNKI中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫中以“知識管理”作為關(guān)鍵詞精確檢索，期刊發(fā)表時間限定為“2001年1月1日-2013年12月31日”，其他檢索控制條件不限，共檢索出文獻17 545篇，關(guān)鍵詞共計55 276條。為突出主題，根據(jù)經(jīng)驗并參考相關(guān)研究[4]，選取頻次多于22的168個關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞作為分析數(shù)據(jù)。

在此過程中，發(fā)現(xiàn)因為關(guān)鍵詞選定標準不一，需要將統(tǒng)計時出現(xiàn)的問題做出如下說明：(1)“知識管理”關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率最高；(2)不同的關(guān)鍵詞表示相同的含義(計算機處理無法識別同義詞)；(3)存在一些無助于主題研究的關(guān)鍵詞。針對上述問題，做出如下處理：(1)剔除“知識管理”這個高頻關(guān)鍵詞，因為該關(guān)鍵詞與本文研究主題完全重合，故不將其納入高頻關(guān)鍵詞表；(2)對于同義詞進行人工合并，如“知識共享”和“知識分享”意思相同，合并標記為“知識共享”，“知識庫”與“知識倉庫”意思相近，合并標記為“知識庫”等等；(3)剔除和研究與主題無關(guān)的高頻關(guān)鍵詞，如“問題”“分析”“理念”等等。經(jīng)過篩選刪除，人工合并關(guān)鍵詞后，共統(tǒng)計出來自16 118篇文獻的51個高頻關(guān)鍵詞(見表1)，占總文獻數(shù)的91.87%，能夠較全面代替前述的17 545篇文獻反映當前知識管理領(lǐng)域的研究熱點。

(二)數(shù)據(jù)的處理

共詞分析法需要用到的多元統(tǒng)計方法一般有三種：聚類分析、因子分析和多維尺度分析(知識地圖法)，不同的分析方法對矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不同[5]，本文選用聚類分析和多維尺度分析，將51個高頻關(guān)鍵詞組成的共詞矩陣轉(zhuǎn)化成相似矩陣和相異矩陣，以滿足統(tǒng)計的需要。

在已建立的題錄數(shù)據(jù)庫中，對這51個高頻關(guān)鍵詞兩兩進行共詞檢索，得到了一個51×51的原始共詞矩陣。但在實際計量共詞的過程中發(fā)現(xiàn)，關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次的多少直接受到各自詞頻大小的影響，關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次的原始矩陣反映的也僅僅是一種表象，這和一些學(xué)者在分析近十年我國圖書情報研究熱點時遇到的問題相似[6]，因此，要想進一步揭示關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，有必要對其進行包容化處理，構(gòu)造相關(guān)矩陣。采取Salton指數(shù)法進行包容處理，Salton指數(shù)法的計算公式為[7]：S=Nij/(Ni×Nj)1/2，其中，Ni，Nj分別表示關(guān)鍵詞i和j的頻次，Nij表示關(guān)鍵詞i和j共現(xiàn)的頻次。

由于構(gòu)建的相關(guān)矩陣中存在0值，統(tǒng)計時容易造成誤差過大，參考前人的研究[7-8]，用1與全部相關(guān)矩陣中的數(shù)據(jù)相減，得到表示兩詞對相異程度的相異矩陣(見表2)，作為后面聚類分析的矩陣變量。相異矩陣中的數(shù)據(jù)為不相似數(shù)據(jù)，數(shù)值越大表示兩關(guān)鍵詞距離越遠、相似度越差；相反，則表示兩關(guān)鍵詞距離越近、相似度越近。[9]

四、熱點高頻詞的共詞分析

(一)聚類分析

聚類分析是根據(jù)研究對象的多個變量指標，具體找出能夠測度這些變量指標之間相似程度的統(tǒng)計量，以統(tǒng)計量為劃分依據(jù)，把相似程度較大的變量聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度更大的變量聚合為另一類，關(guān)系密切的聚合到一個小的分類單位，關(guān)系疏遠的聚合到一個大的分類單位，直到把所有的變量都聚合完畢，把不同的類型一一劃出來，形成一個由小到大的分類系統(tǒng)，最后再把整個分類系統(tǒng)畫成一張譜系圖，用它把所有的變量間的親疏關(guān)系表示出來，進而表達出知識管理領(lǐng)域的分值結(jié)構(gòu)。[10]

按照聚類分析的過程，運用SPSS18.0的系統(tǒng)聚類對表2的相異矩陣進行分析，得到系統(tǒng)聚類樹狀圖(如圖1)。根據(jù)系統(tǒng)聚類樹狀圖，結(jié)合國內(nèi)知識管理

熱點研究的有關(guān)文獻成果[11]，選取閾值為22.5，將知識管理研究領(lǐng)域概括分為“創(chuàng)新”類團、“知識共享與服務(wù)”類團、“知識管理戰(zhàn)略與企業(yè)應(yīng)用”類團、“知識發(fā)現(xiàn)與組織”類團以及“網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下知識管理活動”類團，共五大類團。類團一中關(guān)鍵詞有：顯性知識、隱性知識、技術(shù)創(chuàng)新、知識創(chuàng)新等，此類團涉及文獻5 686篇；類團二中關(guān)鍵詞有：知識共享、知識服務(wù)等，此類團涉及文獻3 704篇；類團三中關(guān)鍵詞有：企業(yè)知識管理、競爭情報、核心競爭力等，涉及文獻3 615篇，略少于“知識共享與服務(wù)”類團涉及的文獻；類團四中關(guān)鍵詞有：知識組織、知識地圖等關(guān)鍵詞，涉及文獻2 519篇；類團五中關(guān)鍵詞有：網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、知識博客等，涉及文獻2 021篇。

(二)多維尺度分析

多維尺度分析試圖通過測定事物或觀測量之間的距離來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其過程是通過指定觀測量到概念空間(通常是二維或三維空間)的一個特定位置，使得空間中距離的相似性越近越好。多維尺度分析結(jié)果中，被分析的對象以點狀分布，每個點的位置顯示了分析對象之間的相似性，有高度相似性的對象聚集在一起，形成一個類別，越在中間的對象越核心。[12]通過多維尺度分析，比較清晰地發(fā)現(xiàn)知識管理相關(guān)研究領(lǐng)域中關(guān)鍵詞的集中度，即研究熱點位置。

將表2的相異矩陣導(dǎo)入SPSS18.0中，進行多維尺度分析，得到比較直觀的知識管理研究領(lǐng)域的類團位置，由圖2可見，此方法得出的結(jié)果能夠驗證聚類分析的結(jié)果，且可視化效果比聚類分析更加直觀、形象。

圖2多維尺度分析結(jié)果

五、結(jié)論及類團分析

本文選取CNKI學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫中2001-2013年間關(guān)于知識管理的有效文獻17 545篇，從中截取詞頻大于22的關(guān)鍵詞，經(jīng)過同義詞合并、剔除等處理后得到51個有效高頻關(guān)鍵詞，在此基礎(chǔ)上進行聚類分析和多維尺度分析后，將其研究熱點分為五大部分(即五個熱點研究類團)，對國內(nèi)知識管理研究領(lǐng)域的熱點有了較為整體和系統(tǒng)的把握。

類團一為“創(chuàng)新”類團，包括以創(chuàng)新為主的11個關(guān)鍵詞，表明在進入21世紀以來，國內(nèi)較為關(guān)注的研究熱點是在創(chuàng)新領(lǐng)域中。人們在知識經(jīng)濟時代，以知識為中心，形成圍繞知識的投入——知識轉(zhuǎn)化——知識創(chuàng)新的無限循環(huán)過程，在這過程中，所有的知識結(jié)點都被一條無形的知識鏈所連接起來[13]，以其為基礎(chǔ)，伴隨著顯性和隱性知識的相互交替轉(zhuǎn)化，形成了管理創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、組織創(chuàng)新等。

類團二為“知識共享與服務(wù)”類團，包括了以知識的共享、服務(wù)為核心的11個關(guān)鍵詞。知識共享與知識服務(wù)都是知識管理系統(tǒng)中重要的組成部分，二者聯(lián)系緊密，不可分割。圖書館是知識共享與服務(wù)的重要場所，圖書館服務(wù)也不再局限于參考咨詢，逐漸拓展到信息服務(wù)、知識服務(wù)等專業(yè)化深層次服務(wù)。國內(nèi)關(guān)于圖書館管理、數(shù)字圖書館建設(shè)的研究較為廣泛，而知識產(chǎn)權(quán)則是知識活動、知識共享的有償服務(wù)。

類團三為“知識管理戰(zhàn)略與企業(yè)運用”類團，包括了“企業(yè)知識管理”“競爭情報”等12個關(guān)鍵詞，涉及的文獻數(shù)量略少于類團二涉及的文獻數(shù)量，表明國內(nèi)學(xué)者對于知識管理在企業(yè)中的實際應(yīng)用的研究較多，在注重理論研究的同時，也在探索實際應(yīng)用的方向。企業(yè)的知識管理戰(zhàn)略最終目的是建立自己的核心競爭力，從知識的角度出發(fā)，核心競爭力是一種以知識為表現(xiàn)形式的企業(yè)能力，在特定的企業(yè)文化環(huán)境下，經(jīng)過企業(yè)知識管理的一系列活動封裝在企業(yè)知識庫中，避免外界通過情報競爭獲取企業(yè)知識庫中特殊的知識。從多維尺度分析結(jié)果圖中可以看出，此類團和類團二比較接近，在一定程度上反映了創(chuàng)新與企業(yè)緊密關(guān)系。

類團四為“知識發(fā)現(xiàn)與組織”類團，包括以知識的獲取和組織為核心的9個關(guān)鍵詞。表明知識管理領(lǐng)域?qū)χR的獲取和如何有效組織也是一個研究的重點。在類團所聚類的關(guān)鍵詞中可以發(fā)現(xiàn)，通過知識挖掘，獲取信息、知識后采用的組織方法，選取工具和技術(shù)(如XML、知識地圖等)對其進行組織和知識集成，為主要研究熱點。

類團五為“網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下知識管理活動”類團，包括了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、知識博客等8個關(guān)鍵詞，雖然此類團涉及的文獻和其他四個類團相比較少，但網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的知識管理仍然受到重視，包含了更新與傳播速度更快的知識事物，吸引了國內(nèi)研究者的注意，如微博、博客、Wiki等，成了新的研究內(nèi)容和對象。另外，以網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)為基礎(chǔ)的電子政務(wù)和電子商務(wù)也是研究的熱點。在此類團中，筆者認為“個人知識管理”這個關(guān)鍵詞的出現(xiàn)，說明了對于個人知識管理的研究，已經(jīng)不再局限于固定的地點與知識載體，而是正在向移動條件下(如手機、筆記本電腦、平板電腦、移動硬盤、光盤等)虛擬化發(fā)展。

本文統(tǒng)計了最近十多年我國知識管理領(lǐng)域發(fā)表的期刊論文，統(tǒng)計其中關(guān)鍵詞構(gòu)造共詞矩陣，進行聚類分析和多維尺度分析，梳理概括了知識管理研究領(lǐng)域的研究熱點和方向，揭示了不同主題間的關(guān)系。但仍需要指出的是，單純從關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次判斷學(xué)科研究熱點存在一定的局限性，還需要通過其他方法和角度來進一步完善篩選過程[14]；另外，只對最近十多年時間段的文獻數(shù)據(jù)進行分析，沒有能覆蓋學(xué)位論文、會議論文等數(shù)據(jù)源，也沒有逐年判斷分析其研究熱點，要更為準確地把握知識管理領(lǐng)域的熱點研究以及趨勢，還需進行更深入的研究。

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[責(zé)任編輯 李潛生]

DomesticKnowledgeManagementHotspotResearch(2001-2013)BasedonTheCo-wordsAnalysis

WANG Tao1, TAN Zhen2

(1. Economics and Management School, Anhui Radio and TV University, Hefei 230022, China；2. No. 38 Research Institute, China Electronics Technology Group Corporation, Hefei 230088, China)

Based on the CNKI database, journal articles published during 2001-2013 in the field of knowledge management are retrieved and the high-frequency words are obtained by sorting the key words of these articles. The co-words matrix and dissimilarity matrix are constructed to conduct cluster analysis and multidimensional scaling analysis to reveal the relationship between different themes through studying the connection among the key words. The hotspots of knowledge management research can be divided into five categories, therefore,reference for further studies can be provided.

knowledge management; co-words analysis; class group analysis

2014-07-08

汪 濤(1987-)，男，安徽桐城人，助教，碩士。研究方向：信息資源評價。

TP391；N32；G350

：A

：1008-6021(2014)04-0115-05