張閃閃　黃國(guó)彬（.中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心　北京　0090；.北京師范大學(xué)政府管理學(xué)院　北京　00875）

2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊的研究熱點(diǎn)及其特點(diǎn)剖析*

張閃閃1黃國(guó)彬2
（1.中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心北京100190；2.北京師范大學(xué)政府管理學(xué)院北京100875）

〔摘要〕對(duì)近六年（2009-2014）SSCI收錄的圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)特征因子排名前五的英文期刊所刊載論文，就其發(fā)文主體、研究主題、學(xué)術(shù)影響力等進(jìn)行計(jì)量分析。結(jié)果表明，第一，中國(guó)學(xué)者近六年來(lái)在國(guó)際上發(fā)表論文的數(shù)量在不斷上升；第二，科研合作形成了以美、歐、亞為中心的核心區(qū)域；第三，近六年來(lái)五種期刊的研究中心主要為計(jì)量、技術(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生、檢索、網(wǎng)絡(luò)和管理六大領(lǐng)域；第四，在交叉學(xué)科的影響下，期刊的發(fā)文量與期刊的影響力成反比。

〔關(guān)鍵詞〕研究熱點(diǎn)學(xué)術(shù)影響力可視化分析

1　引言

近年來(lái)，國(guó)外有很多學(xué)者對(duì)期刊文獻(xiàn)進(jìn)行研究，如Feehan和Gragg[1]對(duì)1984年的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行了分析。Schloegl,Christian和Stock,Wolfgang G.[2]利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的方法從讀者感知、期刊參考文獻(xiàn)以及編輯特性角度討論了圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域中的德語(yǔ)類期刊，并對(duì)這三種角度進(jìn)行對(duì)比研究，指出從業(yè)者并不過(guò)多引用現(xiàn)有的參考文獻(xiàn)，而是比較關(guān)注當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)也有一些學(xué)者展開(kāi)了對(duì)圖情類期刊的分析比較，其中王學(xué)勤運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，對(duì)2004年國(guó)內(nèi)6種圖書(shū)情報(bào)學(xué)核心期刊的自引情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，并對(duì)期刊及其載文情況的評(píng)價(jià)提供了客觀、真實(shí)的依據(jù)。[3]

對(duì)圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的期刊進(jìn)行的分析和比較，不僅有助于展示圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科發(fā)展熱點(diǎn)，而且對(duì)于作者掌握期刊的研究方向，實(shí)時(shí)把握研究前沿都有很大的幫助。筆者將以美國(guó)科學(xué)情報(bào)研究所編輯出版的2013年社會(huì)科學(xué)版期刊引證報(bào)告為依據(jù)，選取五種高影響力期刊在2009-2014年所刊載的研究論文及其相應(yīng)的題錄數(shù)據(jù)為研究樣本，利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，并借助可視化軟件——CiteSpace對(duì)近六年來(lái)圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)期刊的科研生產(chǎn)、科研合作、科研熱點(diǎn)及其影響進(jìn)行了分析，以期對(duì)圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的科研人員提供一定的幫助。

2　數(shù)據(jù)來(lái)源

湯姆森路透（Thomson Reuters）科技集團(tuán)于2009 年1月22日推出特征因子（Eigenfactor- Metrics，包括Eigenfactor Score和Article Influence Score）計(jì)量指標(biāo)。特征因子不僅考察了引文的數(shù)量，而且考慮了施引期刊的影響力，即：某期刊如果越多地被高影響力的期刊引用，則該期刊的影響力也越高。特征因子充分考慮引文的來(lái)源，并在計(jì)算中賦予不同施引期刊的引文以不同的權(quán)重。[4]以2013年特征因子為選取標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)選取最有影響力的圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)SSCI來(lái)源期刊，最大程度地揭示該領(lǐng)域的國(guó)際研究熱點(diǎn)。因此，選取INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE門(mén)類下83種學(xué)術(shù)期刊中特征因子排名前五的期刊作為數(shù)據(jù)源，期刊縮寫(xiě)依次為：J AM MED INFORM ASSN、J AM SOC INF SCI TEC、MIS QUART、SCIENTOMETRICS、INFORM SYST RES；精煉依據(jù)：文獻(xiàn)類型=（ ARTICLE），時(shí)間跨度=2009-2014，共檢索出3642篇文獻(xiàn)（檢索日期為2014年9月1日）。將3642篇文獻(xiàn)以全記錄（包含引用的參考文獻(xiàn)）格式保存為純文本格式，并將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel和CiteSpace進(jìn)行分析處理。

3　總體研究情況

3.1年度發(fā)文量分析

年度發(fā)文量是揭示不同年度圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)期刊在本領(lǐng)域的活躍程度與學(xué)術(shù)影響力的重要指標(biāo)。通過(guò)期刊主頁(yè)的查詢，我們發(fā)現(xiàn)SCIENTOMETRICS和J AM SOC INF SCI TEC屬于月刊，J AM MED INFORM ASSN屬于雙月刊，而INFORM SYST RES和MIS QUART是季刊。其發(fā)文量也遵循刊期越多，發(fā)文數(shù)量越多的規(guī)律 （見(jiàn)表1）：

表1　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

3.2作者國(guó)別分析

作者國(guó)別是揭示不同國(guó)家圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)學(xué)者在本領(lǐng)域的活躍程度與學(xué)術(shù)影響力的重要指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)顯示，在2009-2014年期間，這5種期刊的作者國(guó)別構(gòu)成依次是：美國(guó)（46.2%），中國(guó)（10.4%），西班牙（6.5%）、加拿大（5.5%）、英國(guó)（5.4%）、荷蘭（5.2%），中國(guó)臺(tái)灣和德國(guó)并列第7名（4.2%），10個(gè)國(guó)家的作者的比例占據(jù)了94.8%，說(shuō)明了目前在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域，科研人員比較集中。

圖1　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊作者國(guó)籍年度分布

將作者國(guó)籍分布按年度展示（如圖1）所示，由于美國(guó)作者較多，因此為了便于觀察，將美國(guó)用次要坐標(biāo)軸表示，其他9個(gè)國(guó)家都用主要坐標(biāo)軸來(lái)表示，整體上看，10個(gè)國(guó)家2009-2014年的作者比例都在不斷上升，其中美國(guó)學(xué)者在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域的實(shí)力遠(yuǎn)超其他國(guó)家，而中國(guó)學(xué)者近些年來(lái)在國(guó)際上發(fā)表論文的數(shù)量在不斷上升，從2009年的9.1%上升到2014年的17.4%，增長(zhǎng)幅度為8.3%，幾乎為2009年的兩倍，近六年來(lái)一直處于第二的位置，尤其是在2011年，比例猛增，而2014年數(shù)據(jù)收錄不全，因此增長(zhǎng)幅度不能準(zhǔn)確判定，但從現(xiàn)在來(lái)看，中國(guó)2014年圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的論文增長(zhǎng)比例再創(chuàng)新高，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)西班牙。荷蘭作為SCIENTOMETRICS期刊的出版地，近幾年來(lái)的發(fā)文量也一直處于較高的水平。英國(guó)以及我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)，在這幾年中發(fā)文量比較均衡，波動(dòng)較小，而加拿大在這幾年來(lái)，發(fā)文量雖然沒(méi)有較大的變化，但是整體趨勢(shì)是勻速增長(zhǎng)的，與英國(guó)的差距也在逐漸縮小，2014年可能由于收錄原因，數(shù)據(jù)較少。

3.3作者的國(guó)際合作分析

國(guó)際合作能集眾多優(yōu)秀研究者的智慧，為研究者提供更加豐富的思路和資源，作者的國(guó)際合作分析是揭示圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)在學(xué)科間、專業(yè)間、地區(qū)及國(guó)家間轉(zhuǎn)移及其國(guó)際學(xué)術(shù)影響力的重要指標(biāo)。將3642條數(shù)據(jù)導(dǎo)入google earth，得到圖2，其中黑點(diǎn)代表有發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)的地理位置，連線代表國(guó)家之間的合作，黑點(diǎn)最為密集的是美國(guó)和歐洲，亞洲也有很多關(guān)于圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域方面的研究，但相較美國(guó)和歐洲來(lái)說(shuō)，數(shù)量比較少，多集中在中國(guó)東部、中國(guó)臺(tái)灣、中國(guó)香港、日本、韓國(guó)等國(guó)家。這三個(gè)區(qū)域形成了美、歐、亞為中心的核心區(qū)域，除此之外，澳大利亞、南美、非洲等國(guó)家也有圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域方面的研究，但是這些國(guó)家與其他國(guó)家之間合作較少。

從連線上看，美國(guó)的東部和西部之間的連線較多，這說(shuō)明二者的聯(lián)系較為緊密，作者之間的合作也較多，地域合作范圍較大；從外部來(lái)看，美國(guó)與歐洲的連線也比較多，但與中國(guó)之間的連線卻比較少，說(shuō)明二者的合作不如美歐的合作；中國(guó)則與歐洲之間的連線較為緊密。作為發(fā)文量第二的中國(guó)，與國(guó)外的合作卻很少，這也提醒中國(guó)研究者應(yīng)該加強(qiáng)國(guó)際交流合作；歐洲的研究既密集又有合作，與美國(guó)、中國(guó)的合作幾乎相差不大，都比較緊密，這也說(shuō)明歐洲在科研過(guò)程中，既注重自身的發(fā)展，又注重與其他國(guó)家的合作。

圖2　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊作者合作情況分布

3.4資助來(lái)源分析

科學(xué)基金資助的研究成果產(chǎn)出在期刊選題、組稿甚至稿件的評(píng)審中均占有一定的地位，在期刊評(píng)估中，基金論文比（指來(lái)源期刊中各類基金資助的論文占全部論文的比例）被認(rèn)為是衡量期刊論文學(xué)術(shù)質(zhì)量的重要指標(biāo)。[5]資助來(lái)源分析有助于了解不同機(jī)構(gòu)對(duì)圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域期刊的重視程度及其對(duì)學(xué)科的推動(dòng)力。3642篇文章中有1612（44.26%）篇文章得到了1832個(gè)機(jī)構(gòu)的資助，平均每篇文章有1.14個(gè)機(jī)構(gòu)資助，其中美國(guó)國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書(shū)館（NLM）資助的論文最多，為143篇，占8.7%，國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）資助的次之，占6.7%，而排名前十的機(jī)構(gòu)所資助的論文比例高達(dá)39.5%，這也說(shuō)明了科研論文發(fā)表中，資助機(jī)構(gòu)也相對(duì)比較集中。

五種期刊除了INFORM SYST RES期刊在WOS中沒(méi)有收錄任何資金資助情況外，其余期刊則都可以搜索到受資助信息，同時(shí)由于科學(xué)引文庫(kù)（簡(jiǎn)稱WOS）中沒(méi)有J AM SOC INF SCI TEC和MIS QUART的數(shù)據(jù)信息，因此也沒(méi)有資助信息，2014年平均值僅為另外兩種期刊的平均值，具體資助情況如圖3所示：

圖3　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊刊載的受資助論文數(shù)的年度增長(zhǎng)率

從圖3可以看出，每種期刊受基金資助的論文數(shù)量都在上升，其中J AM MED INFORM ASSN期刊中所刊載的受到國(guó)家資助的論文較多，從2009年的43.4%增長(zhǎng)到2014年的83.6%，增長(zhǎng)了將近一倍，而在2012年更是達(dá)到高峰（86.6%），即在2012年的172篇文章中有149篇得到了基金機(jī)構(gòu)的資助，這一方面說(shuō)明目前圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域的科研基金項(xiàng)目在不斷增多，另一方面說(shuō)明特征因子最高的雙月刊J AM MED INFORM ASSN越來(lái)越受到科研人員的歡迎，這也在一定程度上提升了該期刊的影響力。MIS QUART和J AM SOC INF SCI TEC的增幅幾乎趨同，分別增長(zhǎng)了16.5%和15.3%，增長(zhǎng)幅度比較平穩(wěn)。整體來(lái)看，除了J AM MED INFORM ASSN的增長(zhǎng)幅度超過(guò)平均值以外，其余均小于平均值，從另一方面說(shuō)明了對(duì)于沒(méi)有受到機(jī)構(gòu)資助的論文，在J AM MED INFORM ASSN上發(fā)表的難度要高于其余三種期刊。

4　研究熱點(diǎn)與期刊學(xué)術(shù)影響力分析

4.1研究熱點(diǎn)分析

關(guān)鍵詞是作者對(duì)文章核心研究?jī)?nèi)容的精煉，學(xué)科領(lǐng)域里高頻次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞和從數(shù)據(jù)樣本中對(duì)每一篇文獻(xiàn)進(jìn)行提取后分析出的名詞短語(yǔ)可被視為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。[6]可借助CiteSpace可視化軟件繪制關(guān)鍵詞聚類圖，來(lái)探測(cè)學(xué)科領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。[7]通過(guò)繪制關(guān)鍵詞聚類圖來(lái)探測(cè)五種期刊的高頻詞（關(guān)鍵詞和名稱短語(yǔ)），進(jìn)而明確其研究的熱點(diǎn)主題。將WOS中的3642篇文章以純文本的方式保存到同一個(gè)文件夾data下，運(yùn)行CiteSpace，得出近六年五種期刊主要研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜（見(jiàn)圖4）。

圖4　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊主要研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜

圖中圓形節(jié)點(diǎn)代表關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)及其標(biāo)簽大小與詞匯出現(xiàn)的頻次成正比，較大節(jié)點(diǎn)可視為近六年五種期刊的主要研究熱點(diǎn)主題，表2是近六年圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域特征因子排名前5的期刊研究熱點(diǎn)詞頻統(tǒng)計(jì)，表中共有24個(gè)關(guān)鍵詞和1個(gè)名詞短語(yǔ)，通過(guò)圖4和表2，可發(fā)現(xiàn)頻次最高的詞匯是science，該詞匯也是近六年來(lái)計(jì)量學(xué)研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞，其次是影響（impact），第三位是技術(shù)（technology），而Information-technology也出現(xiàn)了64次，可見(jiàn)，目前該五種期刊的研究領(lǐng)域具有濃厚的計(jì)量學(xué)派和技術(shù)學(xué)派導(dǎo)向。參考邱均平[8]、朱明[9]、陳貴梧[10]、陳傳夫[11]、梁永霞[12]等研究中對(duì)近年來(lái)圖書(shū)館情報(bào)學(xué)專業(yè)的分類原則，將圖4中近5年五種期刊的研究中心分為：計(jì)量、技術(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生、檢索、網(wǎng)絡(luò)和管理六大維度，也即圖中的A、B、C、D、E、F六個(gè)子聚類。

表2　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊研究熱點(diǎn)高頻詞（頻次>50）

A聚類是反映文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方面的文獻(xiàn)，包括：科學(xué)、影響力、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、期刊、指標(biāo)、h指數(shù)、引文分析、引文、影響因子、出版物，排名等，這說(shuō)明在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域的研究中，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的分析已經(jīng)成為一個(gè)獨(dú)立的研究領(lǐng)域，而且從圖譜中我們也可以看出，A聚類中的熱點(diǎn)詞匯出現(xiàn)的頻率相較其他5個(gè)區(qū)域都比較高，這也說(shuō)明，在五種期刊中，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方面的分析已經(jīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位。其中陳育群[13]等人從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的角度分析了臺(tái)灣保健資料庫(kù)的研究，發(fā)現(xiàn)在該領(lǐng)域，學(xué)者們一般傾向于合作，而且該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資料有很大的學(xué)術(shù)研究空間。Leydesdorff,Loet[14]等人分析了綜合影響指標(biāo)與影響因子的對(duì)比，指出影響因子和集中趨勢(shì)的關(guān)系是錯(cuò)誤的，影響因子高的期刊，其影響并不一定高。Glanzel, Wolfgang[15]從期刊平均引用率和廣義韋林分布模型的假設(shè)之間的關(guān)系出發(fā)，發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)期刊不應(yīng)該僅從期刊的影響因子一個(gè)角度，雙參數(shù)更能反映文獻(xiàn)的特征。Lariviere, Vincent[16]等人分析了影響因子的馬太效應(yīng)，指出人們引用文獻(xiàn)有時(shí)候并不考慮論文本身的價(jià)值，由期刊的馬太效應(yīng)也會(huì)引起人們對(duì)文獻(xiàn)的引用。Lozano, George A.[17]等人分析了1902-2009年間的期刊的影響因子和實(shí)際被引率，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)紙質(zhì)時(shí)代，論文的影響因子和被引用次數(shù)關(guān)系比較大，而隨著電子化的出現(xiàn)，二者之間的關(guān)系在不斷弱化。此外，非高被引期刊的高被引論文數(shù)量逐漸增多。從以上的分析來(lái)看，在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方面，學(xué)者們普遍對(duì)期刊的影響力，影響因子研究得較多，而研究的重點(diǎn)也主要在于影響因子是否能夠真正代表論文的影響力，研究結(jié)果也均傾向于影響因子目前在評(píng)價(jià)期刊、給學(xué)者們提供閱讀借鑒方面的影響越來(lái)越小。

B聚類反映出信息技術(shù)維度的熱點(diǎn)詞匯，包括：信息技術(shù)、技術(shù)、模式、設(shè)計(jì)、協(xié)作等，同樣，可以看出模式和技術(shù)的年輪較大，說(shuō)明研究者在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域的研究，已經(jīng)不僅僅局限于理論方面，更多的是通過(guò)與技術(shù)、系統(tǒng)模型的融合，進(jìn)而探索圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域新的研究方向。Cho, Ta-Shun[18]等人從定量的角度分析了臺(tái)灣的科技創(chuàng)新體系的核心技術(shù)和新興技術(shù)，通過(guò)對(duì)臺(tái)灣1997-2008年的專利授權(quán)技術(shù)的分析，為臺(tái)灣技術(shù)管理、創(chuàng)新、政策等的制定提供了參考價(jià)值。Leonardi, Paul M[19]討論了新技術(shù)的使用對(duì)組織內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)變動(dòng)的影響，認(rèn)為相互依存的組織中的非正式網(wǎng)絡(luò)很少發(fā)生變化。Rafols, Ismael[20]等人提出了一種使研究結(jié)果可視的方法，并用大學(xué)、企業(yè)、資助機(jī)構(gòu)等使用科學(xué)疊圖法的實(shí)例說(shuō)明了該技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)和局限性。Nan, Ning[21]研究了個(gè)人層面的信息使用行為，建立了一個(gè)基于概念和復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)（CAS）分析工具的理論框架。Lo, Szu-chia S.[22]以基因工程為基礎(chǔ)討論了科學(xué)研究和技術(shù)發(fā)展之間的關(guān)系，指出在基因工程領(lǐng)域，技術(shù)發(fā)展受?chē)?guó)營(yíng)部門(mén)研究成果影響比較嚴(yán)重，有90%的引文屬于非專利文獻(xiàn)，且基本屬于期刊文獻(xiàn)。Swar, Bobby與Khan, Gohar Feroz[23]從網(wǎng)絡(luò)的角度討論了信息技術(shù)外包知識(shí)基礎(chǔ)工程，揭示了信息技術(shù)外包的網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)。從以上的分析來(lái)看，目前對(duì)圖書(shū)情報(bào)類技術(shù)方面的研究?jī)?nèi)容主要是針對(duì)新技術(shù)對(duì)國(guó)家政策、組織機(jī)構(gòu)等方面，以及圖書(shū)情報(bào)類所出現(xiàn)的新的信息技術(shù)。

C聚類反映出醫(yī)療衛(wèi)生信息維度的熱點(diǎn)詞匯，包括：保健、醫(yī)生、醫(yī)囑信息輸入、過(guò)失、醫(yī)療設(shè)施實(shí)施、臨床決策支持系統(tǒng)、衛(wèi)生知識(shí)、危險(xiǎn)率、性別等，這些信息反映了圖書(shū)情報(bào)學(xué)科與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的交叉——醫(yī)學(xué)信息學(xué)，該學(xué)科目前也成為圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域很重要的研究熱點(diǎn)。Chatterjee, S和Price, Alan[24]等人分析了由于老年人增多所引起的醫(yī)療負(fù)擔(dān)的加重，指出說(shuō)服技術(shù)、計(jì)算系統(tǒng)、設(shè)備或應(yīng)用程序的結(jié)合在未來(lái)醫(yī)療領(lǐng)域方面的重要作用。Reckmann, Margaret H.[25]等人討論了醫(yī)囑錄入系統(tǒng)（CPOE）和用藥錯(cuò)誤方面的論文，分析了1998-2007年10年間關(guān)于CPOE的研究，認(rèn)為未來(lái)應(yīng)該增加一些包括多站點(diǎn)、對(duì)照研究設(shè)計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)化的錯(cuò)誤等方面的研究。Keenan, Gail[26]等人調(diào)研了美國(guó)4所醫(yī)院8個(gè)內(nèi)外科護(hù)理單元，通過(guò)將近200個(gè)小時(shí)的連續(xù)觀察，指出護(hù)士在交接過(guò)程中對(duì)病人護(hù)理信息的處理上存在三大缺陷：護(hù)士文檔和交流的差異、缺乏對(duì)病人電子健康記錄的集中護(hù)理、缺乏跨學(xué)科的交流，并提出了相關(guān)解決措施。Nanji, Karen C.[27]等人對(duì)2008年收集到的4 周3850條商業(yè)門(mén)診數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)由電腦生成的病人信息中，錯(cuò)誤率達(dá)到了10%，而其中有1/3的信息存在潛在危害。Holup, Amanda A.[28]等人討論了住宿照護(hù)機(jī)構(gòu)使用（EHRs）的設(shè)施特點(diǎn)，通過(guò)分析2010年RCFs的調(diào)查數(shù)據(jù)（2302條），表明所有權(quán)、連鎖會(huì)員、員工水平和設(shè)備尺寸等特點(diǎn)在使用電子健康記錄中占有很重要的作用。以上說(shuō)明目前對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的研究主要在于隨著網(wǎng)絡(luò)化的出現(xiàn)所帶來(lái)的病人信息錄入錯(cuò)誤，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的環(huán)境，基礎(chǔ)設(shè)施等方面。

D聚類反映出信息檢索維度的熱點(diǎn)詞匯，包括：信息檢索、檢索、搜尋、上下文、分類、相關(guān)性等，這些熱點(diǎn)詞匯代表了五種期刊在信息檢索方面的重要研究?jī)?nèi)容。Liu, Rey-Long[29]等人分析了醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域的信息檢索，指出目前對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)存在難以歸類和無(wú)法從文本信息中提取感興趣的信息兩大挑戰(zhàn)。Apostolova, Emilia[30]認(rèn)為文獻(xiàn)中的圖像也包含了很多重要的信息，其正確索引對(duì)有效的檢索非常重要。Malo, Pekka[31]等人使用維基百科和價(jià)值方程提出了一種新的基于概念的文獻(xiàn)分類方法，通過(guò)方程結(jié)果來(lái)判定文獻(xiàn)是否屬于所規(guī)定的類型。Kim, Jeonghyun[32]對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息搜尋行為進(jìn)行了描述和預(yù)測(cè)，分析了三種類型的任務(wù)特征，并檢測(cè)了不同類型的任務(wù)是如何引起網(wǎng)絡(luò)不同的信息搜尋行為的，提出了信息搜尋行為的模型。Warwick, Claire[33]等人分析了本科生在學(xué)術(shù)研究中是如何進(jìn)行信息搜尋和使用的，以及其信息搜尋動(dòng)機(jī)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生更愿意通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜尋，且不愿意嘗試新的信息查找方法。這說(shuō)明目前對(duì)檢索方面的研究依然是以傳統(tǒng)的分類法、圖像信息檢索、網(wǎng)絡(luò)信息檢索、不同類型用戶使用信息檢索技術(shù)特點(diǎn)等為主，在檢索方面的創(chuàng)新性研究比較少。

E聚類反映出網(wǎng)絡(luò)維度的熱點(diǎn)詞匯，包括：行為、模型、網(wǎng)絡(luò)連接、用戶信任、視角、互聯(lián)網(wǎng)、信息、交流、滿意度、框架等，這些熱點(diǎn)詞匯是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)體現(xiàn)，但是相較其他聚類來(lái)看，該類范圍較小，且少有具備中介中心性的文獻(xiàn)出現(xiàn)，這說(shuō)明五種期刊中，有關(guān)用戶網(wǎng)絡(luò)信息行為方面的研究還比較少。Parboteeah, D. Veena[34]探討了電子商務(wù)對(duì)在線購(gòu)買(mǎi)的推動(dòng)，在此基礎(chǔ)上研究了網(wǎng)站的變動(dòng)如何影響用戶的購(gòu)買(mǎi)欲望。Agarwal, Ritu[35]等人討論隨著網(wǎng)絡(luò)在教育、醫(yī)療和其他基本服務(wù)方面地位越來(lái)越重要，地域是否會(huì)對(duì)于圖書(shū)館的使用有影響，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)個(gè)人使用互聯(lián)網(wǎng)的模式和當(dāng)?shù)氐氖褂媚Ｊ椒浅Ｏ嘟roh, Georg[36]等人討論了社交網(wǎng)絡(luò)的分析方法，并提出了一套可以幫助用戶處理科學(xué)信息過(guò)程的具體服務(wù)方法。Tashiro, Hisato[37]等人討論了電子郵件及其性能，指出領(lǐng)導(dǎo)水平的高低在用戶使用社交網(wǎng)絡(luò)中起著至關(guān)重要的作用。Tsai, Janice Y.[38]分析了在線隱私信息對(duì)用戶購(gòu)買(mǎi)行為的影響，發(fā)現(xiàn)雖然現(xiàn)有網(wǎng)站上都有很多保護(hù)用戶隱私的條款，但是用戶很少去閱讀，而更傾向于選擇那些明確表明可以保護(hù)其隱私的供應(yīng)商，并指出供應(yīng)商可以把隱私作為一個(gè)賣(mài)點(diǎn)。以上可以看出，該方面的研究基本涉及網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)滿意度、網(wǎng)絡(luò)交流工具等方面，雖然網(wǎng)絡(luò)涉及用戶的安全問(wèn)題，但是不可否認(rèn)網(wǎng)絡(luò)交流工具給用戶的日常生活帶來(lái)很多便利。

F聚類反映出管理維度的熱點(diǎn)詞匯，包括：管理、知識(shí)、創(chuàng)新、性能、框架、系統(tǒng)、特性、采納、績(jī)效、科研合作、組織等，這些詞匯是圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域管理問(wèn)題的反映。Venkatesh, V[39]等人對(duì)2003年提出的自愿整合型科技接受模式（UTAUT）進(jìn)行了擴(kuò)充，提出了UTAUT2，包含三個(gè)因素：享樂(lè)動(dòng)機(jī)、性價(jià)比和習(xí)慣，通過(guò)兩個(gè)階段的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)UTAUT2在行為意圖和技術(shù)使用方面都有實(shí)質(zhì)性的改善。Melville, Nigel P.[40]從信息系統(tǒng)的角度創(chuàng)新性地提出了促進(jìn)環(huán)境可持續(xù)性發(fā)展的（BAO）框架，經(jīng)證實(shí)，該框架對(duì)形成環(huán)境信仰、實(shí)現(xiàn)和轉(zhuǎn)化組織的可持續(xù)性過(guò)程、改善環(huán)境和經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)具有重要作用。Bergman, Ofer[41]等人研究了Gmail和windows 7 環(huán)境下用戶使用文件夾管理和標(biāo)簽管理的情況，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在兩種環(huán)境下，用戶都更傾向于使用文件夾進(jìn)行存儲(chǔ)和檢索，很少使用標(biāo)簽，即使使用，也僅給每個(gè)文件一個(gè)標(biāo)簽。Chen, Ssu-Han[42]等人分析了政府和工業(yè)的資助，以及資助對(duì)學(xué)術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響，把臺(tái)灣大學(xué)——工業(yè)——政府協(xié)作系統(tǒng)中三者的關(guān)系定義為一個(gè)涵蓋了人口、財(cái)政支撐、創(chuàng)新績(jī)效的錯(cuò)綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，并建立了一個(gè)基于多元統(tǒng)計(jì)的結(jié)構(gòu)方程模型。Mithas, Sunil[43]等人討論了信息管理與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，建立了一個(gè)包括客戶管理能力、流程管理能力、績(jī)效管理能力的概念模式，并通過(guò)稀有檔案數(shù)據(jù)集進(jìn)行了有效驗(yàn)證。這些表明了學(xué)者們對(duì)科研績(jī)效、科技創(chuàng)新、創(chuàng)新合作、信息環(huán)境等的大量研究，也是圖書(shū)情報(bào)學(xué)與管理學(xué)的緊密融合的體現(xiàn)。

為更好地分析五種期刊的研究重點(diǎn)，將五種期刊各自的研究熱點(diǎn)高頻詞（前十名）列成表3：

表3　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊研究熱點(diǎn)高頻詞（前十名）

結(jié)合圖4和表3可以看出，五種期刊的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞側(cè)重點(diǎn)不同，說(shuō)明五種期刊的研究重點(diǎn)不同，但可以看出，science、impact、technology、system、information、citation、bibliometrics是這幾種期刊共同的研究重點(diǎn)。

其中SCIENTOMETRICS和J AM SOC INF SCI TEC的研究重點(diǎn)比較相似，注重于對(duì)科學(xué)、影響、引文分析，多從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的角度分析期刊、網(wǎng)絡(luò)資源等，出現(xiàn)的 science、impact、Citation analysis、bibliometrics 和index等詞匯較多，不同的是，SCIENTOMETRICS 期 刊 出 現(xiàn) 了technology詞， 而J AM SOC INF SCI TEC期刊則出現(xiàn)了retrieval和seeking詞匯，這說(shuō)明SCIENTOMETRICS期刊對(duì)應(yīng)圖4中的A和B聚類，而J AM SOC INF SCI TEC期刊則對(duì)應(yīng)A和D聚類。J AM MED INFORM ASSN是美國(guó)醫(yī)學(xué)信息學(xué)會(huì)期刊，因此，該刊較多涉及醫(yī)療保健方面的文章，care、physicians、errors、system、technology和physicians等 詞 匯， 對(duì)應(yīng)圖4中的A、B、C聚類。MIS QUART涉及管理和技術(shù)領(lǐng)域的研究比較多，包括management、perspective、performance、model和design等詞匯，對(duì)應(yīng)圖4中的A、B、F聚類。INFORM SYST RES則涉及計(jì)算機(jī)方面較多，出現(xiàn)了多個(gè)關(guān)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、在線服務(wù)、用戶行為、大眾傳媒等的詞匯，如internet、communication、online、behavior、mode等詞匯，對(duì)應(yīng)圖4中的B、E聚類。

總體上來(lái)講，五種期刊中的文章都涉及到文獻(xiàn)計(jì)量和技術(shù)領(lǐng)域，即A和B領(lǐng)域，但又各有特色。雖然同樣是圖書(shū)情報(bào)類的期刊，但他們各自的側(cè)重點(diǎn)卻不相同。SCIENTOMETRICS側(cè)重于和引文相關(guān)方面的論文，如指數(shù)、期刊方面的信息，也有部分論文涉及到技術(shù)方面，即B領(lǐng)域；J AM SOC INF SCI TEC側(cè)重于科學(xué)、信息、檢索方面的信息，即D領(lǐng)域；J AM MED INFORM ASSN側(cè)重于醫(yī)學(xué)信息方面的保健、過(guò)失分析，即C領(lǐng)域；MIS QUART側(cè)重于管理方面的論文，即F領(lǐng)域；INFORM SYST RES則更多側(cè)重于現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、方法、社交工具的分析，即E領(lǐng)域。

4.2學(xué)術(shù)影響力分析

論文被引頻次則是論文學(xué)術(shù)質(zhì)量以及學(xué)術(shù)影響力的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于不同的期刊刊期不同，每期刊載的論文數(shù)量也不相同，因此，僅僅以總被引頻次來(lái)對(duì)不同期刊進(jìn)行比較是不合理的，評(píng)價(jià)期刊時(shí)還需要以篇均被引頻次為依據(jù)來(lái)分析其學(xué)術(shù)影響力。

表4　2009-2014年SSCI TOP5圖書(shū)情報(bào)學(xué)期刊被引頻次

從表4我們可以看出，五種期刊中，發(fā)文量和總被引頻次最多的都是SCIENTOMETRICS，而發(fā)文量位居第二的J AM SOC INF SCI TEC的總被引頻次卻降到了第三，相反，發(fā)文量較少的J AM MED INFORM ASSN則躍居第二名，這在一定程度上表明了J AM MED INFORM ASSN的發(fā)文質(zhì)量高于J AM SOC INF SCI TEC，分別排在第四、第五的而發(fā)文量高于MIS QUART的INFORM SYST RES，被引頻次卻非常少，僅為1691次，是所有期刊里被引頻次最低的。

在篇均被引頻次上，排名發(fā)生了很大的變化，總被引頻次最高的SCIENTOMETRICS的篇均被引頻次僅為4.77次，是五種期刊中最低的一種，總被引頻次第二和第三的J AM MED INFORM ASSN與J AM SOC INF SCI TEC的篇均被引頻次分別為7.44次6.14次，而總被引頻次排名較低的MIS QUART的篇均被引頻次為14.67次，是SCIENTOMETRICS的3.08倍，是所有期刊中最高的一種，同樣的，總被引頻次最低的INFORM SYST RES的篇均被引頻次為6.04，位于第四名。這在一定程度上說(shuō)明MIS QUART、J AM MED INFORM ASSN和J AM SOC INF SCI TEC期刊具有較高的學(xué)術(shù)影響力和學(xué)術(shù)價(jià)值。

此外，去除自引后的被引頻次與總被引頻次的排名發(fā)生了變化，SCIENTOMETRICS、J AM SOC INF SCI TEC和J AM MED INFORM ASSN三種期刊相比，SCIENTOMETRICS的自引率相對(duì)較高，自引頻次達(dá)到2177次，自引率為33.7%，J AM SOC INF SCI TEC的自引頻次為877次，自引率為15.6%，J AM MED INFORM ASSN的自引頻次為1360次，自引率為21.1%，發(fā)文量相對(duì)較少的INFORM SYST RES和MIS QUART去除自引后的總被引頻次依然較低，自引率分別為9.2%和6.7%。當(dāng)然，自引頻率的高低并不能直接反映一種期刊的影響力高低，自引率高有可能是由于該期刊論文所反映的主題面比較窄，不具有一定的普遍性，還沒(méi)有形成相對(duì)成熟的學(xué)科體系，自引率低也可能是該領(lǐng)域所發(fā)表的文章本身就比較少，總被引也比較少，因此，在分析期刊影響力時(shí)，應(yīng)針對(duì)不同的期刊進(jìn)行具體的討論。

去除自引后的篇均被引頻次與總的篇均被引頻次排名相差不大，依然是MIS QUART的篇均被引次數(shù)為最高（13.69次），僅J AM SOC INF SCI TEC和INFORM SYST RES的排名發(fā)生了一些變化，J AM SOC INF SCI TEC由第三變成了第四。

通過(guò)圖表進(jìn)一步看出，發(fā)文量和期刊的影響力成反比，原本發(fā)文量較高的SCIENTOMETRICS和J AM SOC INF SCI TEC在去除自引后的篇均被引次數(shù)排名降到了后兩名，而發(fā)文量較少的MIS QUART的篇均被引次數(shù)卻上升到了第一名。這有兩方面的原因，一是由于該期刊屬于季刊，本身出版數(shù)量較少，研究者的參考選擇性較??；另一方面，也是最主要的，根據(jù)圖4和表3所示，該期刊分別涉及技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)維度較多，與圖書(shū)情報(bào)學(xué)屬于交叉學(xué)科，而SCIENTOMETRICS和J AM SOC INF SCI TEC比較相似，基本都是以傳統(tǒng)的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)維度為基礎(chǔ)，涉及其他交叉領(lǐng)域的較少，而文獻(xiàn)計(jì)量類似的主題文章也是各個(gè)期刊的研究重點(diǎn)。這也從另一方面說(shuō)明了，目前圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究方向正在從傳統(tǒng)的純粹的圖書(shū)情報(bào)學(xué)、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)為基礎(chǔ)向多學(xué)科交叉的方向轉(zhuǎn)變。

5　結(jié)語(yǔ)

經(jīng)過(guò)多方面分析比較，得出如下結(jié)論：第一，中國(guó)學(xué)者近六年來(lái)在國(guó)際上發(fā)表論文的數(shù)量在不斷上升，位于第二位，與美國(guó)的差距在逐漸縮小；第二，學(xué)者之間的科研合作已形成了以美、歐、亞為中心的核心區(qū)域，中國(guó)學(xué)者的國(guó)際合作程度遠(yuǎn)不如美國(guó)和歐洲的學(xué)者。澳大利亞、南美、非洲等國(guó)家也有圖書(shū)情報(bào)方面研究，但是與其他國(guó)家之間合作較少。此外，論文的發(fā)表在一定程度上會(huì)受科研機(jī)構(gòu)資助的影響，隨著基金項(xiàng)目的增多，未受到基金資助的論文的發(fā)表難度逐漸上升；第三，通過(guò)繪制關(guān)鍵詞聚類視圖，得出五種期刊近六年的研究熱點(diǎn)分別是計(jì)量、技術(shù)、醫(yī)學(xué)衛(wèi)生、檢索、網(wǎng)絡(luò)和管理這六大研究領(lǐng)域，五種期刊中的文章都涉及到文獻(xiàn)計(jì)量和信息技術(shù)應(yīng)用，J AM MED INFORM ASSN側(cè)重于醫(yī)學(xué)信息，J AM SOC INF SCI TEC側(cè)重于科學(xué)、信息、檢索方面的信息，MIS QUART側(cè)重于管理方面，SCIENTOMETRICS側(cè)重于和技術(shù)相關(guān)的方面，INFORM SYST RES則更多側(cè)重于現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、方法、社交工具方面。第四，受交叉學(xué)科的影響，期刊的發(fā)文量與期刊的影響力成反比，發(fā)文量較少的MIS QUART影響力在不斷上升，說(shuō)明圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究方向也正在從傳統(tǒng)的以單純的圖書(shū)情報(bào)學(xué)、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)為基礎(chǔ)向多學(xué)科交叉的方向轉(zhuǎn)變。

（來(lái)稿時(shí)間：2014年12月）

參考文獻(xiàn)：

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〔分類號(hào)〕G250.2

〔作者簡(jiǎn)介〕張閃閃（1987-），女，中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心博士研究生，研究方向：數(shù)字圖書(shū)館理論與實(shí)踐；黃國(guó)彬（1979-），男，通訊作者，北京師范大學(xué)政府管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：信息法學(xué)與信息資源管理。

*本文系國(guó)家社科基金一般項(xiàng)目“基于多方法融合的中外圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)知識(shí)圖譜實(shí)證研究”（編號(hào)：11BTQ019）和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目“知識(shí)圖譜軟件的技術(shù)原理與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究”（編號(hào)：2012LYB02）的階段性研究成果之一。

The Hot Domains and Characteristic Analysis of Top 5 Library and Information Science Journals in SSCI from 2009 to 2014

Zhang Shanshan1Huang Guobin2
( 1.National Science Library, Chinese Academy of Sciences;2.School of Government, Beijing Normal University )

〔Abstract 〕Based on the bibliometrics and visualization methods, this paper analyzes 3642 papers of the top 5 international journals, according to their eigenfactor, included in SSCI in the field of Library and Information Science (LIS) from 2009 to 2014. Conclusions are as follows:1)The number of Chinese scholar’s papers published in the international journals constantly is increasing. 2)A Golden Triangle included United States, Europe and Asian is formed. 3)Quantification, technology, medical health, retrieval, network and management information have been the six hot domains in LIS. 4)The qualities of article are inversely proportional to the academic influence under the influence of interdiscipline.

〔Keyw ords 〕Hot domainsAcademic impactVisualization analysis