國際圖書情報學研究力量發(fā)展態(tài)勢的可視化分析*

0 引言

進入21世紀以來圖書情報學迎來了學科領(lǐng)域內(nèi)的第二次重大變革[1]，研究情境從手工檢索轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的情報資源整合、開發(fā)、利用與服務(wù)，數(shù)據(jù)密集型科研時代的到來為圖書情報學的發(fā)展注入了新的能量。期刊引文數(shù)據(jù)庫Web of Science(WoS)的核心數(shù)據(jù)庫集收錄了包括MIS Quarterly、Journal of Information Technology在內(nèi)的圖情領(lǐng)域86種SCI/SSCI核心期刊，發(fā)表在這些期刊上的學術(shù)成果能夠表征圖情領(lǐng)域的研究熱點與學術(shù)前沿[2]。通過對期刊數(shù)據(jù)的文獻計量分析可以幫助我們直觀了解圖情領(lǐng)域的發(fā)展概貌、新動向，從宏觀上快速把握不同層次的研究力量在圖情領(lǐng)域的知識產(chǎn)出能力和學術(shù)地位的變遷以及他們在國際科研合作網(wǎng)絡(luò)中的學術(shù)影響力。鑒于此，本文綜合采用共詞分析、內(nèi)容分析、科學知識圖譜分析等研究方法，基于WoS近15年圖情領(lǐng)域知識產(chǎn)出的科學大數(shù)據(jù)，從國家、機構(gòu)、作者三個層面，采用可視化方法對國際圖情領(lǐng)域的知識產(chǎn)出的發(fā)展態(tài)勢進行梳理，并對科研合作的結(jié)構(gòu)特征加以明晰。本文從四個方面對國際圖書情報學知識產(chǎn)出展開可視化分析(圖1)。

圖1 可視化分析的方法體系框架

第一，檢索式構(gòu)建與數(shù)據(jù)搜集。為盡可能全面地描繪國際圖書情報學的研究概貌，本文選取WoS核心集中的三大引文索引SCI、SSCI和A&HCI作為數(shù)據(jù)來源庫，WoS數(shù)據(jù)庫中“l(fā)ibrary and information science”主題大類下包括圖書情報(LIS)與商學子學科信息系統(tǒng)(IS)兩個學科的期刊，在跨學科大背景下，兩個學科的研究主題存在交叉融合現(xiàn)象，圖情領(lǐng)域?qū)W者在信息系統(tǒng)期刊上發(fā)文也日益普遍，因此在搜集圖情領(lǐng)域的期刊論文時往往會搜集這兩個學科的期刊數(shù)據(jù)。本文制定的具體檢索策略為：檢索表達式“SU=library and information science”，文獻類型為“Article”。獲取2002-2016年共15年的文獻數(shù)據(jù)集，包括154個國家/地區(qū)的47758條文獻數(shù)據(jù)。檢索時間為2018年1月10-11日。

第二，數(shù)據(jù)清洗。在本文中，數(shù)據(jù)清洗對象涉及國家、機構(gòu)、作者三個字段。(1)國家字段清洗：將WoS題錄屬于同一國家的不同地區(qū)加以合并，如中國大陸、中國香港、中國澳門和中國臺灣數(shù)據(jù)合并為中國數(shù)據(jù)，英格蘭、北愛爾蘭、蘇格蘭、威爾士數(shù)據(jù)合并為英國數(shù)據(jù)。(2)機構(gòu)字段清洗：從作者地址字段中提取機構(gòu)信息，并將隸屬同一機構(gòu)的二級機構(gòu)加以合并(如隸屬于同一高校的二級院系、研究所、實驗室)，最終將51588個機構(gòu)精簡為18347個。(3)作者清洗：參考作者機構(gòu)，對不同格式的作者數(shù)據(jù)加以合并，如“Egghe，L”“Egghe，L.”“Egghe，Leo”合并為同一作者，最終將83061個作者精簡為68675個。

第三，知識產(chǎn)出發(fā)展態(tài)勢分析。從高產(chǎn)國家、高產(chǎn)機構(gòu)、高產(chǎn)作者三個層面對知識產(chǎn)出的國家分布進行分析，并從師資規(guī)模、研究中心/實驗室建設(shè)、職稱結(jié)構(gòu)三個角度對高產(chǎn)機構(gòu)的知識構(gòu)成加以探析。

第四，科研合作發(fā)展態(tài)勢分析。分別構(gòu)建高產(chǎn)國家共現(xiàn)矩陣、高產(chǎn)機構(gòu)共現(xiàn)矩陣、高產(chǎn)作者共現(xiàn)矩陣，構(gòu)建科研合作圖譜，從整體態(tài)勢和關(guān)鍵節(jié)點兩個角度對科研合作的發(fā)展態(tài)勢進行詳細分析。

1 國家層面的知識產(chǎn)出與科研合作態(tài)勢

1.1 知識產(chǎn)出的高產(chǎn)國家分布

對國家字段進行數(shù)據(jù)清洗后得到150個國家在圖書情報學的47758篇知識產(chǎn)出數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計知識產(chǎn)出貢獻時采用合作者貢獻均等原則，每篇文章中包含的多個國家、機構(gòu)、作者，不分排序先后，只要出現(xiàn)即按產(chǎn)出1篇文章計算，在同一篇文章中出現(xiàn)多次不累計。選取排名前20的國家作為高產(chǎn)國家，其知識產(chǎn)出概況見表1。

如表1所示，前20名國家的知識產(chǎn)出總量為45468篇，因各國之間存在合著關(guān)系，去除被重復計算的知識產(chǎn)出后，20個國家的知識產(chǎn)出總量為40023篇，占全體國家知識產(chǎn)出83.80%。美國、英國、中國是圖情領(lǐng)域知識產(chǎn)出總量最多的3個國家，其中美國在圖情領(lǐng)域的知識產(chǎn)出數(shù)量遙遙領(lǐng)先。西班牙、加拿大、澳大利亞、德國、荷蘭、韓國、巴西七國的知識產(chǎn)出總量也位列前十。北美洲、歐洲、亞洲國家是圖書情報研究的中堅力量，在前20名的高產(chǎn)國家中包含北美洲國家2個，知識產(chǎn)出量21323篇，在20國中知識產(chǎn)出占比46.90%；歐洲國家10個，知識產(chǎn)出量13942篇，知識產(chǎn)出占比30.66%；亞洲國家5個，知識產(chǎn)出量6742篇，知識產(chǎn)出占比14.83%；南美洲、大洋洲、非洲國家各1個，知識產(chǎn)出量3461篇，知識產(chǎn)出共占比7.61%。

表1 知識產(chǎn)出的高產(chǎn)國家分布

圖2 2002-2016年國家科研合作圖譜(合作頻次≥7)

1.2 國家科研合作網(wǎng)絡(luò)的整體態(tài)勢

以圖情領(lǐng)域知識產(chǎn)出的150個國家為研究對象，對各國之間的科研合作網(wǎng)絡(luò)展開分析，國家科研合作圖譜如圖2所示。

為挖掘不同國家在圖情領(lǐng)域的知識產(chǎn)出貢獻、學術(shù)影響力及國際交流合作程度的演化過程，本文將時間序列劃分為3個間隔相同的時間窗口：T1(2002-2006年)、T2(2007-2011年)、T3(2012-2016年)，應(yīng)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，采用6個主要整體網(wǎng)絡(luò)指標以及中心度指標對3個時間窗口所有國家的科研合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行分析(表2)。在6個指標中，網(wǎng)絡(luò)密度是測度整個網(wǎng)絡(luò)連接程度的指標，數(shù)值越大則表明網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點之間的聯(lián)系越緊密；中心性與異質(zhì)性是衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點分布均勻性的指標，數(shù)值越大表明網(wǎng)絡(luò)中少部分節(jié)點掌握的連通性越高，網(wǎng)絡(luò)集權(quán)現(xiàn)象越嚴重；平均路徑長度和聚集系數(shù)是反映小世界現(xiàn)象的指標，數(shù)值越小則表明網(wǎng)絡(luò)中存在小世界現(xiàn)象的可能性越大。為消除部分節(jié)點之間的高頻次合作給結(jié)果帶來的影響，將國家共現(xiàn)多值矩陣轉(zhuǎn)化為二值矩陣再對網(wǎng)絡(luò)密度進行分析。從表2來看，隨著科學研究的不斷發(fā)展和融合，圖情領(lǐng)域的國家科研合作網(wǎng)絡(luò)規(guī)模從95個節(jié)點增加到137個，國際合作網(wǎng)絡(luò)從疏散趨向緊密。同時，科研合作網(wǎng)絡(luò)中的馬太效應(yīng)有所減弱，從單個權(quán)威節(jié)點主導的合作網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄠€節(jié)點主導、其余節(jié)點穩(wěn)固合作的新型圖書情報學國家科研合作網(wǎng)絡(luò)。

表2 不同時間窗口的國家科研合作整體網(wǎng)絡(luò)特征

1.3 科研合作網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵國家挖掘

中心度是測度復雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點權(quán)威性和重要程度的指標[3]。在國家科研合作網(wǎng)絡(luò)中，高中心度國家節(jié)點是國際學術(shù)合作信息流動中的權(quán)力中心，在合作網(wǎng)絡(luò)中具有重要影響力。通過對不同時間窗口下科研合作網(wǎng)絡(luò)中心度的分析，可以揭示圖情領(lǐng)域國際科研合作活動中關(guān)鍵國家的動態(tài)演變。中心度指標數(shù)值最高的十個國家節(jié)點如表3所示。

表3 不同時間窗口的國家節(jié)點中心度(部分)

對比分析各國在3個時間窗口下的中心度數(shù)值，美國在3個時間窗口下一直處于國際學術(shù)合作與交流的權(quán)利中心，穩(wěn)居國際學術(shù)交流網(wǎng)絡(luò)的核心地位；中國、德國、西班牙、韓國4國的國際科研合作程度與學術(shù)地位明顯提升，其中中國的T1中心度排名從第4名穩(wěn)步上升至T3第2名，成為僅次于美國的合作網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點。英國、加拿大的中心度排名雖有小幅度下降，但在3個時間窗口下的科研交流中心度排名始終位于前4名，與美國、中國共同構(gòu)成了目前圖情領(lǐng)域國際科研合作與學術(shù)交流高影響力核心圈。傳統(tǒng)圖書情報學研究與合作的科研強國澳大利亞、荷蘭、比利時、瑞典、芬蘭的國際合作影響力有所下降，其中比利時、瑞典、芬蘭的科研合作領(lǐng)先地位被韓國、法國超越，三個國家的合作網(wǎng)絡(luò)中心度排名跌出前十。

2 機構(gòu)層面的知識產(chǎn)出與科研合作態(tài)勢

2.1 高產(chǎn)機構(gòu)的國家分布

對機構(gòu)字段進行數(shù)據(jù)清洗后最終得到18347個機構(gòu)在圖書情報學的知識產(chǎn)出及科研合作大數(shù)據(jù)，選取機構(gòu)知識產(chǎn)出排名在前1%的183個機構(gòu)作為高產(chǎn)機構(gòu)，高產(chǎn)機構(gòu)知識產(chǎn)出為28648篇；機構(gòu)類型以高校為主，兼有部分學術(shù)機構(gòu)如中科院、西班牙國家研究委員會，科技企業(yè)如美國微軟，也包括已停刊的美國著名科普雜志《科學家》雜志社，該雜志社成員發(fā)表了大量圖情領(lǐng)域的學術(shù)文章。高產(chǎn)機構(gòu)國家分布見表4。高產(chǎn)機構(gòu)分布在22個國家中，國家分布存在明顯的集聚效應(yīng)，美國以96個高產(chǎn)機構(gòu)數(shù)量、52.46%的占比大幅度領(lǐng)先于其他國家，這96個機構(gòu)在15年內(nèi)貢獻了16017篇SCI/SSCI來源期刊文章，占高產(chǎn)機構(gòu)知識產(chǎn)出總量的55.91%，無論是從高產(chǎn)機構(gòu)數(shù)量還是從其知識產(chǎn)出數(shù)量來看，美國在圖情領(lǐng)域的研究力量都十分雄厚，而眾多科研機構(gòu)的參與又會進一步推動科學研究的互動交流以及領(lǐng)域內(nèi)顛覆性創(chuàng)新的產(chǎn)生。中國以14個高產(chǎn)機構(gòu)數(shù)量和1830篇SCI/SSCI來源期刊文章在高產(chǎn)機構(gòu)數(shù)量和知識產(chǎn)出數(shù)量兩個指標排名中都位居第2，科研表現(xiàn)強勁，但與美國相比還存在較大差距。澳大利亞、英國、西班牙、加拿大、荷蘭等知識產(chǎn)出強國在高產(chǎn)機構(gòu)數(shù)量和高產(chǎn)機構(gòu)知識產(chǎn)出兩個指標也表現(xiàn)優(yōu)異。以色列、瑞士、匈牙利、馬來西亞、墨西哥、新西蘭、斯洛文尼亞在整體知識產(chǎn)出排名中并不靠前的國家也進入了高產(chǎn)機構(gòu)國家排名前22名，這些國家在機構(gòu)層面已經(jīng)形成了一批科研實力突出的學術(shù)隊伍。

表4 高產(chǎn)機構(gòu)的國家分布

2.2 核心機構(gòu)概況及其知識構(gòu)成

2.2.1 核心機構(gòu)概況

選取排名前20的科研機構(gòu)作為核心機構(gòu)，對其知識產(chǎn)出概況展開分析(表5)。在排名前20的高產(chǎn)機構(gòu)中，美國機構(gòu)有14個，包攬高產(chǎn)機構(gòu)前8名，形成了以印第安納大學伯明頓分校、哈佛大學、北卡羅來納大學教堂山分校、伊利諾伊大學香檳分校、賓夕法尼亞州立大學、華盛頓大學等知名高校為代表的核心科研機構(gòu)。西班牙、新加坡、加拿大、比利時、英國、荷蘭也占有一席之地，其中南洋理工大學是唯一上榜的亞洲高校。從機構(gòu)類型來看，除已經(jīng)?？摹犊茖W家》雜志之外，其他高產(chǎn)機構(gòu)全部是高等院校。在這些高校中，哈佛大學的主要知識產(chǎn)出二級單位為醫(yī)學院(School of Medicine)及其附屬布萊根女子醫(yī)院(Brigham and Women’s Hospital)，研究方向主要為醫(yī)學信息學[4-5]；其他18個高校則都開設(shè)了信息科學相關(guān)院系，其圖情領(lǐng)域的知識產(chǎn)出也主要來自這些院系的科研團隊。

表5 核心機構(gòu)概況

2.2.2 核心機構(gòu)的知識構(gòu)成

本文從核心機構(gòu)知識產(chǎn)出主要二級院系的師資規(guī)模、研究中心/實驗室建設(shè)、職稱結(jié)構(gòu)三個角度對高產(chǎn)機構(gòu)的知識構(gòu)成展開分析，以期從師資建設(shè)與學科建設(shè)角度為國內(nèi)的圖書情報學的雙一流學科建設(shè)提供有益參考。由于美國是圖情領(lǐng)域研究的標桿，同時各國職稱的設(shè)置方式也有所差異，因此本文以12所美國高校信息科學相關(guān)院系為研究對象，對這些院系的知識構(gòu)成展開分析(表6)。

(1)職稱結(jié)構(gòu)：借鑒樓雯等[4]對高校職稱結(jié)構(gòu)的劃分方式，將高校職稱劃分為教授主導型、副教授主導型、高級職稱主導型、講師/助理教授主導型、平衡型五種類型，其中高級職稱主導型內(nèi)涵為教授、副教授數(shù)量相當，平衡型內(nèi)涵為各級別職稱數(shù)量相當。如表6所示，在職稱結(jié)構(gòu)層面，教授主導型職稱結(jié)構(gòu)最為常見，其次為講師/助理教授主導型。

表6 核心機構(gòu)的知識構(gòu)成

(2)師資規(guī)模：12個高產(chǎn)學院的師資規(guī)模差異非常顯著，規(guī)模最大的是印第安納大學伯明頓分校計算機科學與信息科學學院，其知識產(chǎn)出數(shù)量最多，研究方向廣泛，主要包括人工智能[5]、數(shù)據(jù)科學[6]、認知科學[7]、信息計量[8]、健康信息學[9]等。師資規(guī)模次高的是密歇根大學信息學院，其擁有118名教研人員，但其知識產(chǎn)出排名相比之下不夠理想，其研究方向主要有集體智慧與組織技術(shù)[10]、人機交互[11]、社交媒體與社會計算[12]、數(shù)據(jù)科學與數(shù)據(jù)分析可視化[13]、健康計量學[14]、科學技術(shù)與社會[15]。值得注意的是，北卡羅來納大學教堂山分校信息與圖書館科學學院和伊利諾伊大學香檳分校信息科學學院雖然師資規(guī)模很小，但是其知識產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量卻處于國際前沿。

(3)研究中心/實驗室：這些核心機構(gòu)普遍對學術(shù)團隊建設(shè)十分重視，匹茲堡大學計算機與信息學院、印第安納大學伯明頓分校計算機科學與信息科學學院、賓夕法尼亞州立大學信息科學與技術(shù)學院、密歇根大學信息學院、華盛頓大學信息學院都建立了超過10個研究中心/實驗室，其中匹茲堡大學計算機與信息學院成立了包括高級數(shù)據(jù)管理技術(shù)實驗室、個性化自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)研究實驗室、空間信息研究組實驗室在內(nèi)的20個研究中心和實驗室。印第安納大學伯明頓分校計算機科學與信息科學學院也成立了算法與機器學習研究中心、復雜網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)研究中心、網(wǎng)絡(luò)科學實拍戲驗室在內(nèi)的19個研究中心和實驗室，這些研究中心和實驗室有利于促進學院內(nèi)部科研人員之間的學術(shù)交流與知識共享。

2.3 機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)的整體態(tài)勢

本部分以圖情領(lǐng)域的183個高產(chǎn)機構(gòu)為研究對象，對各高產(chǎn)機構(gòu)的科研合作網(wǎng)絡(luò)展開分析。為更好地展現(xiàn)高產(chǎn)機構(gòu)間的合作概貌，構(gòu)建183×183的機構(gòu)共現(xiàn)矩陣并繪制機構(gòu)科研合作圖譜(圖3)。

圖3 高產(chǎn)機構(gòu)的科研合作圖譜(合作頻次≥6)

表7 機構(gòu)科研合作整體網(wǎng)絡(luò)特征

如表7所示，機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)的密度為0.19，網(wǎng)絡(luò)較為疏散，機構(gòu)間的科研合作關(guān)系不夠密切，機構(gòu)之間的科研合作對象往往有所局限；中心性與異質(zhì)性指標數(shù)值分別為1.70%和0.79%，表明機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)較為扁平，集權(quán)現(xiàn)象不明顯，機構(gòu)之間較為便利地展開兩兩直接合作而不需通過第三方機構(gòu)作為中介；平均路徑長度和聚集系數(shù)指標數(shù)值分別為1.91和1.03，表明機構(gòu)平均通過1.91個路徑長度即可與其他機構(gòu)產(chǎn)生聯(lián)系，機構(gòu)間的科研合作存在明顯的小世界現(xiàn)象。

2.4 機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵機構(gòu)挖掘

對機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)中心度的分析可以揭示圖情領(lǐng)域國際科研合作活動中關(guān)鍵機構(gòu)。中心度指標數(shù)值最高的20個機構(gòu)節(jié)點如表8所示。由表8可知，哈佛大學是圖情領(lǐng)域與其他機構(gòu)開展科研合作與學術(shù)交流最為廣泛的機構(gòu)，馬里蘭大學、魯汶大學、印第安納大學伯明頓分校、香港城市大學4所大學在科研合作方面也排在前列。

對比分析表5、表8，哈佛大學、印第安納大學伯明頓分校在圖情領(lǐng)域的知識產(chǎn)出和學術(shù)交流兩個維度均處在領(lǐng)先地位；在知識產(chǎn)出與學術(shù)交流兩個維度均排名前20的核心機構(gòu)中，馬里蘭大學、魯汶大學、密歇根大學、亞利桑那大學、匹茲堡大學5個機構(gòu)在學術(shù)交流維度的排名大幅度領(lǐng)先于知識產(chǎn)出維度；北卡羅來納大學教堂山分校、伊利諾伊大學香檳分校、賓夕法尼亞州立大學3個機構(gòu)在知識產(chǎn)出維度的排名則大幅度領(lǐng)先于學術(shù)交流維度；華盛頓大學、德克薩斯大學奧斯汀分校在知識產(chǎn)出和學術(shù)交流兩個維度的排名則較為一致。香港城市大學、安特衛(wèi)普大學、明尼蘇達大學、佐治亞州立大學、新加坡國立大學、密歇根州立大學、猶他大學、西班牙國家研究委員會8個機構(gòu)的知識產(chǎn)出不在核心機構(gòu)之列，但學術(shù)交流維度則排在前列；《科學家》雜志、格拉納達大學、南洋理工大學、阿姆斯特丹大學、威斯康辛大學麥迪遜分校、西安大略大學、謝菲爾德大學、威斯康辛大學密爾沃基分校8個機構(gòu)的知識產(chǎn)出處于領(lǐng)先水平，但其在學術(shù)交流維度則略遜一籌。

表8 機構(gòu)節(jié)點中心度(部分)

2.5 機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)中的核心群體分析

將機構(gòu)合作頻次選定為10次，得到機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖4)。機構(gòu)科研合作網(wǎng)絡(luò)中存在學術(shù)合作密切的4個K核心學術(shù)群體和若干其他小型學術(shù)群體。

K1核心的群體規(guī)模最大，來源也最為廣泛，包括來自中國、比利時、美國、加拿大、新加坡、韓國、德國、匈牙利、荷蘭、南非10個國家的23個科研機構(gòu)，其中中國學術(shù)機構(gòu)共6個，分別為中科院、武漢大學、南京大學、浙江大學、香港城市大學、復旦大學。K1核心的科研合作網(wǎng)絡(luò)中包括兩個關(guān)鍵節(jié)點，分別為魯汶大學與香港城市大學，其中魯汶大學與哈瑟爾特大學、匈牙利科學院、中科院、浙江大學的學術(shù)交流最為密切，香港城市大學與南京大學、英屬哥倫比亞大學、新加坡國立大學、楊百翰大學、復旦大學的學術(shù)交流最為密切，K1核心的研究主題寬泛、成果豐碩，研究主題包括知識管理、信息檢索、信息計量、電子商務(wù)、社交媒體、數(shù)字圖書館、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。

K2核心的機構(gòu)成員來自美國與加拿大，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為10，其科研合作網(wǎng)絡(luò)呈線型結(jié)構(gòu)，沒有形成明顯的核心節(jié)點，印第安納大學伯明頓分校、蒙特利爾大學、馬里蘭大學3個機構(gòu)在該學術(shù)群體中的集權(quán)優(yōu)勢相對突出。該學術(shù)群體的成果產(chǎn)出能力十分強勁，有一半成員的知識產(chǎn)出排名位居全球前10名；其研究主題也十分豐富，主要包括社交媒體、信息檢索、文獻計量、知識管理、學術(shù)圖書館、電子政務(wù)、學術(shù)交流。

圖4 高產(chǎn)機構(gòu)的科研合作圖譜(合作頻次≥10)

K3核心的8個機構(gòu)成員全部來自美國，其科研合作網(wǎng)絡(luò)呈星型結(jié)構(gòu)，哈佛大學作為網(wǎng)絡(luò)中央節(jié)點將美國合作醫(yī)療公司、麻省理工學院、哥倫比亞大學、范德比爾特大學等7個科研機構(gòu)緊密聯(lián)系起來，研究主題主要與電子健康、自然語言處理、臨床決策支持、醫(yī)療健康信息技術(shù)相關(guān)。

K4核心的機構(gòu)成員除了來自荷蘭的萊頓大學，其他機構(gòu)成員全部為西班牙科研機構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為8，該學術(shù)群體的關(guān)鍵節(jié)點為西班牙國家研究委員會，他與瓦倫西亞理工大學、格拉納達大學、馬德里卡斯洛斯三世大學等6個群體成員均存在密切的學術(shù)交流。K4核心的研究主題較統(tǒng)一，集中在信息計量學、信息素養(yǎng)、信息檢索與可視化等研究領(lǐng)域。

3 作者層面的知識產(chǎn)出與科研合作態(tài)勢

3.1 高產(chǎn)作者的國家分布

對作者字段進行數(shù)據(jù)清洗后，最終得到了68675個作者在圖書情報學的知識產(chǎn)出以及科研合作大數(shù)據(jù)，選取知識產(chǎn)出數(shù)量在23篇以上的121個作者作為高產(chǎn)作者，其知識產(chǎn)出概況如表9所示。高產(chǎn)作者分布在19個國家，其中美國是高產(chǎn)作者與知識產(chǎn)出的聚集中心，以45個高產(chǎn)作者數(shù)量、37.19%的占比大幅度領(lǐng)先，其擁有Constans A、Perkel JM、Bates DW、Ding Y等高產(chǎn)作者。這些作者貢獻了1507篇SCI/SSCI來源期刊文章，占全體知識產(chǎn)出總量的33.83%。英國、西班牙、韓國、中國尾隨其后，但與美國的差距仍然十分明顯。四國的高產(chǎn)作者總和為43，知識產(chǎn)出總占比為35.54%，與美國的對應(yīng)指標數(shù)值相差不大，由此可見美國在高產(chǎn)作者維度同樣形成了非常大的人才優(yōu)勢。

對比分析高產(chǎn)國家的知識產(chǎn)出數(shù)據(jù)(表1)與高產(chǎn)作者的國家分布數(shù)據(jù)(表9)可知，中國、德國、加拿大的高產(chǎn)作者排名略低于知識產(chǎn)出排名，巴西、法國、印度、南非等知識產(chǎn)出高產(chǎn)國家則跌出了高產(chǎn)作者國家序列；瑞士、馬來西亞、以色列、匈牙利、奧地利、韓國、比利時的高產(chǎn)作者排名相比知識產(chǎn)出排名則有顯著提升。

3.2 作者科研合作網(wǎng)絡(luò)的整體態(tài)勢

以圖情領(lǐng)域的121個高產(chǎn)作者為研究對象，對各高產(chǎn)作者間的科研合作網(wǎng)絡(luò)展開分析，高產(chǎn)作者科研合作圖譜如圖5所示。

表9 高產(chǎn)作者的國家分布

如表10所示，作者科研合作網(wǎng)絡(luò)的密度為0.02，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常松散，作者之間的科研合作往往局限在小團體內(nèi)部；中心性與異質(zhì)性指標數(shù)值分別為1.26%和1.57%，表明作者科研合作網(wǎng)絡(luò)為扁平形態(tài)，不存在把控整個作者科研網(wǎng)絡(luò)合作交流的權(quán)利中心；平均路徑長度和聚集系數(shù)指標數(shù)值分別為3.53和5.22，表明作者之間平均通過3.53個路徑長度即可與其他作者產(chǎn)生文獻層面的學術(shù)交流。

3.3 科研合作網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵作者挖掘

從知識產(chǎn)出與中心度兩個指標對圖情領(lǐng)域的關(guān)鍵作者進行分析，為了深入挖掘高產(chǎn)作者之間的學術(shù)合作廣度，中心度指標計算基于作者科研合作二值網(wǎng)絡(luò)。對兩個指標前10名的作者分別展開分析(表11)。從知識產(chǎn)出與中心度排名前10的關(guān)鍵作者數(shù)據(jù)來看，圖情領(lǐng)域的關(guān)鍵作者集中分布在英國、荷蘭、比利時、德國、西班牙、意大利、美國；研究方向主要與科學計量、研究評價以及科學技術(shù)相關(guān)。

(1)科學計量與研究評價：Thelwall、Leydesdorff、Bornmamm、Rousseau、Egghe等是科學計量學領(lǐng)域的國際知名學者。Thelwall、Leydesdorff在圖情領(lǐng)域知識產(chǎn)出數(shù)量最多、學術(shù)交流最為頻繁。Thelwall在圖情領(lǐng)域發(fā)表了149篇SCI/SSCI文章，作者在2013年發(fā)表的Do altmetrics work?Twitter and ten other social web services[16]被引用219次，在該文中作者對PubMed文章在Web of Science中的被引指標與Tweets、Fbwalls、Google+、LinkedIn等11種文獻計量學指標之間的相關(guān)性展開分析，并引入符號測試有效克服不同引用窗口和使用窗口所引起的時間偏差。Leydesdorff是普賴斯獎得主，在圖情領(lǐng)域發(fā)表128篇SCI/SSCI文章，2009年發(fā)表的A global map of science based on the ISI subject categories[17]被引257次，作者認為對期刊的學科分類是科學計量學的研究重點，文章通過對ISI期刊主題矩陣的驗證性因子分析提出期刊學科劃分的解決方案，指出ISI期刊學科分類的不準確性是平均分布的，因子分析可用于揭示科學地圖中的主要學科結(jié)構(gòu)。

圖5 高產(chǎn)作者的科研合作圖譜(合作頻次≥1)

表10 作者科研合作整體網(wǎng)絡(luò)特征

表11 高產(chǎn)作者與高中心度作者(部分)

(2)科學技術(shù)：Constans、Perkel都曾任職于《科學家》雜志，Constans在圖情領(lǐng)域的知識產(chǎn)出集中在2005年前，Perkel目前則是一名科學研究自由撰稿人。Perkel在2015年發(fā)表于《自然》雜志的The trouble with reference rot[18]對網(wǎng)絡(luò)文獻引用的鏈接失效與內(nèi)容漂移現(xiàn)象展開研究，評述了計算機科學家就此問題提供的解決方案，通過聯(lián)機歸檔服務(wù)研究人員可以在網(wǎng)頁上將自己的學術(shù)成果保存為永久副本，通過提交緩存鏈接及其創(chuàng)建日期，可保證學術(shù)成果在網(wǎng)頁鏈接即使已經(jīng)失效的情況下也能成功永久訪問。

4 結(jié)語

本文以近15年WoS核心集收錄的圖情領(lǐng)域的47758期刊論文作為數(shù)據(jù)源，從文獻計量視角，對國家、機構(gòu)、作者三個層面的知識產(chǎn)出與科研合作的發(fā)展態(tài)勢展開可視化分析，重點分析了知識產(chǎn)出的高產(chǎn)國家、高產(chǎn)機構(gòu)、高產(chǎn)作者以及他們之間的學術(shù)交流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，并對核心機構(gòu)的知識構(gòu)成以及核心學術(shù)機構(gòu)群體的研究主題進行了詳細分析。通過分析筆者注意到，從知識產(chǎn)出總量來看，我國已經(jīng)穩(wěn)居國際前列，但與美國相比仍然存在非常大的差距。從高產(chǎn)機構(gòu)、高產(chǎn)作者或是從國際學術(shù)交流合作程度來看，我國的圖書情報學國際化步伐也需加快。具體來講，本文研究結(jié)論總結(jié)如下：

(1)從國家層面來看，美國在知識產(chǎn)出總量、高產(chǎn)機構(gòu)數(shù)量、高產(chǎn)作者數(shù)量、國家科研合作、機構(gòu)科研合作、作者科研合作6個指標上全部遙遙領(lǐng)先于其他各國，是圖書情報學研究的科研大國、科研強國；綜合來看，英國、西班牙、德國、荷蘭、比利時等歐洲國家以及中國、加拿大在知識產(chǎn)出與科研合作兩個維度上表現(xiàn)優(yōu)異。瑞士、奧地利、匈牙利、新西蘭等國的知識產(chǎn)出總量雖然并不突出，但在圖情領(lǐng)域擁有一系列的高產(chǎn)機構(gòu)、高產(chǎn)作者，是學科小而精發(fā)展的典型。

(2)從機構(gòu)層面來看，圖情領(lǐng)域研究機構(gòu)眾多，但相互之間的科研合作較少，各機構(gòu)的科研合作對象相對固定，從整體來看科研交流網(wǎng)絡(luò)仍然處于高度疏散狀態(tài)，這造成了一定的重復研究與資源浪費。圖書情報學研究主體機構(gòu)類型是高等學校，其中印第安納大學伯明頓分校、哈佛大學、北卡羅來納大學教堂山分校、伊利諾伊大學香檳分校等高校的知識產(chǎn)出數(shù)量最多；哈佛大學、馬里蘭大學、魯汶大學、印第安納大學伯明頓分校、香港城市大學的國際科研合作與學術(shù)交流能力最強，哈佛大學、西班牙國家研究委員會、魯汶大學、香港城市大學、印第安納大學伯明頓分別是圖情領(lǐng)域科研交流最為密切的四個核心學術(shù)群體的核心高校。中國圖情領(lǐng)域的高產(chǎn)機構(gòu)共14個，按知識產(chǎn)出數(shù)量降序依次為香港城市大學、武漢大學、中科院、臺灣大學、香港大學、北京大學、浙江大學、南京大學、香港中文大學、臺灣“中央”大學、復旦大學、香港理工大學、臺灣交通大學、臺灣政治大學。

(3)從作者層面來看，圖情領(lǐng)域形成了數(shù)量眾多的高產(chǎn)作者，胡弗漢頓大學的Thelwall、阿姆斯特丹大學的Leydesdorff、馬克斯普朗克學會的Bornmann以及魯汶大學的Rousseau是知識產(chǎn)出數(shù)量最多的優(yōu)秀學者。中國圖情領(lǐng)域的高產(chǎn)作者包括來自我國臺灣大學的黃慕萱(Huang，Mu-Hsuan)和陳達仁(Chen，Dar-Zen)、我國香港城市大學的保羅洛瑞(Lowry，Paul Benjamin)、中國科學院大學的官建成(Guan，Jiancheng)、南京大學的葉鷹(Ye，F(xiàn)red Y.)以及中山大學的黎夏(Li，Xia)與劉小平(Liu，Xiaoping)，其中黎夏與劉小平的研究方向為地理信息科學。從科研合作維度看，圖情領(lǐng)域作者之間的學術(shù)交流并不密切，為了促進圖情領(lǐng)域內(nèi)科學研究的深入開展與前沿知識的顛覆性創(chuàng)新，應(yīng)致力于建設(shè)國家、科研機構(gòu)、學者不同層級之間的持續(xù)性、經(jīng)常性的學術(shù)交流機制。

本文還存在一些研究局限：(1)數(shù)據(jù)來源僅包含WoS核心集中的Article類型文章，不包括圖書及會議論文，因此部分高質(zhì)量的研究成果沒有納入研究范疇。(2)學科界定上，本文從可操作性出發(fā)，僅搜集了研究方向為“l(fā)ibrary and information science”的文章，而部分圖情領(lǐng)域?qū)W者的研究成果屬于學科交叉領(lǐng)域，發(fā)表于非圖情領(lǐng)域期刊。(3)對國際圖情領(lǐng)域研究力量的發(fā)展態(tài)勢分析僅基于WoS數(shù)據(jù)，而參加國際會議、國際學科協(xié)會、擔任學科知名期刊評審、替代計量學視角的研究成果影響力等指標也是衡量學術(shù)水平與影響力的重要指標，未能基于以上多源數(shù)據(jù)對圖情領(lǐng)域研究力量展開多維度分析。