盧祖丹 高 冕

（河海大學(xué)圖書(shū)館 南京 210098）

人類(lèi)正進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為全社會(huì)的基礎(chǔ)和戰(zhàn)略性資源[1]。在科學(xué)領(lǐng)域，科學(xué)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新可通過(guò)科研數(shù)據(jù)的管理和交流取得顯著進(jìn)展[2]。因此，科研數(shù)據(jù)的管理、服務(wù)與共享等問(wèn)題受到各國(guó)研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者的高度重視，相關(guān)的社會(huì)科學(xué)研究成果在政策制定與機(jī)構(gòu)決策過(guò)程中發(fā)揮了重要作用，學(xué)術(shù)研究對(duì)政策制度及社會(huì)規(guī)范的影響也逐漸變得更為全面、直接和有力。

學(xué)界目前圍繞科學(xué)數(shù)據(jù)研究狀況已開(kāi)展了相關(guān)探討，從不同內(nèi)容（如數(shù)據(jù)管理[3]、開(kāi)放共享[4]等）、方法（如文獻(xiàn)計(jì)量[5]、詞頻分析[6]等）、地域范圍（國(guó)外[7]、國(guó)內(nèi)[5]）展開(kāi)具體分析，但普遍存在的問(wèn)題是未對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)與科研數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的區(qū)分，也鮮有研究對(duì)國(guó)內(nèi)外科研數(shù)據(jù)研究進(jìn)展進(jìn)行全面的分析比較。本文在對(duì)科研數(shù)據(jù)內(nèi)涵進(jìn)行剖析的基礎(chǔ)上，基于SSCI 與CSSCI 兩個(gè)社科研究權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)知識(shí)圖譜軟件CiteSpace 對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)科研數(shù)據(jù)的研究成果進(jìn)行科技文本挖掘及可視化分析，從發(fā)文趨勢(shì)、科研合作、研究熱點(diǎn)、研究主題和前沿趨勢(shì)等方面開(kāi)展定量分析比較和定性描述探索，力圖呈現(xiàn)科研數(shù)據(jù)的社科領(lǐng)域研究整體圖景，為理解和推動(dòng)我國(guó)科研數(shù)據(jù)研究發(fā)展提供有益參考。

1 科研數(shù)據(jù)的內(nèi)涵辨析

在學(xué)界相關(guān)研究中，“科研數(shù)據(jù)”與“科學(xué)數(shù)據(jù)”這兩個(gè)概念通常是被混為一談的，二者間的差異常常會(huì)被有意無(wú)意的回避或無(wú)視，在研究過(guò)程中使用“科學(xué)數(shù)據(jù)”概念代替“科研數(shù)據(jù)”概念的現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生，因此筆者認(rèn)為有必要對(duì)二者的異同點(diǎn)進(jìn)行清晰界定（見(jiàn)表1）。

毋庸置疑，二者在內(nèi)涵、性質(zhì)與特征等方面有高度的相似性。首先，科研數(shù)據(jù)和科學(xué)數(shù)據(jù)都強(qiáng)調(diào)其生產(chǎn)過(guò)程的科學(xué)性，即通過(guò)科學(xué)的觀測(cè)、實(shí)驗(yàn)、社會(huì)調(diào)查、模擬仿真等過(guò)程或經(jīng)由科學(xué)設(shè)備如網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、傳感器、智能設(shè)備等生產(chǎn)或記錄的數(shù)據(jù)，具有海量性、復(fù)雜性、多源性和異構(gòu)性等特點(diǎn)[8]。其次，二者都被視為基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性資源，是一種新的生產(chǎn)要素，是大數(shù)據(jù)時(shí)代社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵要素[9]。再次，二者的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特征相同，即具有非競(jìng)爭(zhēng)性、易復(fù)制性、外部性和即時(shí)性[10]，以及在數(shù)據(jù)開(kāi)放前后排他性的變化[11]。最后，二者都面臨開(kāi)放共享的迫切需求以及權(quán)益配置不完善的困擾。

然而，二者之間也存在清晰的差異。首先，二者的用途差別較大，科研數(shù)據(jù)來(lái)自科研過(guò)程且歸于科研過(guò)程，其開(kāi)放和重用的意義在于推動(dòng)學(xué)術(shù)交流、提高科研效率和促進(jìn)全社會(huì)的科技進(jìn)步；科學(xué)數(shù)據(jù)的用途則更為廣泛，除用于研究之外，其商業(yè)化（市場(chǎng)化）利用也頗受重視，如基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器記錄下的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)而進(jìn)行個(gè)性化推薦即是一種商業(yè)用途。其次，科研數(shù)據(jù)是指科研活動(dòng)中原始的、基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)[7]，是從事科學(xué)研究的關(guān)鍵要素和學(xué)術(shù)記錄的重要組成部分，是形成研究成果的原始資料和證據(jù)載體，從嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)科研數(shù)據(jù)是一種中間產(chǎn)品，而科學(xué)數(shù)據(jù)更多意義上是一種產(chǎn)成品，如在氣溫、降雨量、風(fēng)速等觀測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上生產(chǎn)出的氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。最后，科學(xué)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)是一個(gè)完整的閉環(huán)過(guò)程，即經(jīng)過(guò)原始數(shù)據(jù)生產(chǎn)（采集）、數(shù)據(jù)集生產(chǎn)（匯聚性處理）和數(shù)據(jù)分析（分析性處理）三個(gè)階段完成科學(xué)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)[1]，而科研數(shù)據(jù)的生產(chǎn)則止步于前兩個(gè)階段，旨在為后續(xù)多樣化的科研探索提供真實(shí)完整的原始資料，其分析和應(yīng)用依科研項(xiàng)目而定，并非科研數(shù)據(jù)本身考慮范圍?？傊?，科研數(shù)據(jù)是一個(gè)相對(duì)于科學(xué)數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)更小的概念范疇。

2 科研數(shù)據(jù)社科研究的文獻(xiàn)特征分析

2.1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以科技文本挖掘及可視化的方法為基礎(chǔ)，運(yùn)用CiteSpace 引文空間分析軟件繪制國(guó)內(nèi)外科研數(shù)據(jù)相關(guān)研究的科學(xué)知識(shí)圖譜，系統(tǒng)展示國(guó)內(nèi)外社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域在科研數(shù)據(jù)方面研究的發(fā)展現(xiàn)狀、知識(shí)演化路徑和熱點(diǎn)趨勢(shì)等。

為保證科技文獻(xiàn)的分析質(zhì)量與主題相關(guān)性，按如下步驟搜集及處理數(shù)據(jù)：首先，對(duì)檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行限定，外文文獻(xiàn)來(lái)自科睿唯安公司開(kāi)發(fā)的Web of Science 核心合集中的SSCI 數(shù)據(jù)庫(kù)，中文文獻(xiàn)來(lái)自南京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)研究評(píng)價(jià)中心開(kāi)發(fā)的中文社會(huì)科學(xué)引文索引（CSSCI）數(shù)據(jù)庫(kù)，這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)是國(guó)外及國(guó)內(nèi)社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域的最具代表性的數(shù)據(jù)庫(kù)之一。其次，對(duì)數(shù)據(jù)檢索過(guò)程進(jìn)行規(guī)范，為保證所獲文獻(xiàn)數(shù)據(jù)與研究主題直接相關(guān)，將檢索限定為標(biāo)題或關(guān)鍵詞包含特定詞匯的文獻(xiàn)；SSCI 數(shù)據(jù)庫(kù)檢索式為：TI=("research data" OR "scientific data" OR "academic data" ) OR AK=("research data" OR "scientific data" OR "academic data")，語(yǔ)種限定為英語(yǔ)，文獻(xiàn)類(lèi)型為論文、會(huì)議錄論文、綜述論文、在線發(fā)表等，搜索時(shí)間跨度為1989-2021；CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)檢索式為：篇名（詞）=科研數(shù)據(jù) 或 篇名（詞）=研究數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為1998-2021，兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索日期為2022 年4 月19 日。最后，對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行相關(guān)性篩選與處理，通過(guò)逐條閱讀檢索記錄以及CiteSpace 軟件去重功能，最終英文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)原始記錄409 條，實(shí)得389 條；中文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)原始記錄224 條，實(shí)得222 條，總共611條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，這批數(shù)據(jù)導(dǎo)入到CiteSpace 軟件進(jìn)行知識(shí)圖譜分析。

2.2 發(fā)文量分析

研究領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)量能夠直接反映該主題的研究發(fā)展情況與熱度變化趨勢(shì)。圖1 展示了社科領(lǐng)域科研數(shù)據(jù)研究成果的年代分布圖。

圖1 社科領(lǐng)域科研數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)年代分布圖

國(guó)外學(xué)者Wetzel J R 于1989 年發(fā)表在Journal of the Market Research Society 期刊上的論文Marketing research data from the Unites States Census Bureau[12]是SSCI 數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)國(guó)外社科領(lǐng)域關(guān)于科研數(shù)據(jù)方面較早的研究成果。自此開(kāi)始直到2010 年，國(guó)外科研數(shù)據(jù)方面的研究始終處于緩慢增長(zhǎng)階段，其中2004-2010 年略有增長(zhǎng)，但年發(fā)文量皆未超過(guò)10篇。此后，2011年-2021年，國(guó)外社科領(lǐng)域?qū)τ诳蒲袛?shù)據(jù)的研究處于快速發(fā)展階段，雖當(dāng)中出現(xiàn)短暫起伏，但整體攀升趨勢(shì)并未改變，到2021 年發(fā)文量為45 篇。由此可見(jiàn)，國(guó)外社科領(lǐng)域?qū)蒲袛?shù)據(jù)方面的學(xué)術(shù)關(guān)注度正在逐年加強(qiáng)。

在CSSCI 數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，國(guó)內(nèi)社科領(lǐng)域?qū)蒲袛?shù)據(jù)方面較早的研究有2004 年戴蘇芽發(fā)表于《中央民族大學(xué)學(xué)報(bào)》的論文《淺談“中國(guó)民族研究數(shù)據(jù)庫(kù)”的建設(shè)》[13]，該文主張?jiān)诿褡逖芯糠矫娼⒕邆淇茖W(xué)的分類(lèi)編排和便捷的檢索系統(tǒng)的研究數(shù)據(jù)庫(kù)。相比國(guó)外研究的緩慢增長(zhǎng)期，國(guó)內(nèi)則經(jīng)歷了更長(zhǎng)時(shí)間的蟄伏，期間偶有成果面世，但從2011 年便進(jìn)入快速增長(zhǎng)期，目前峰值是2017 年的32 篇，近年來(lái)略有下降。需作解釋的是，這里關(guān)注的是國(guó)內(nèi)社科領(lǐng)域較具代表性的研究成果（由CSSCI 的行業(yè)位置決定），若放寬研究成果質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)中國(guó)知網(wǎng)搜索篇名為“科研數(shù)據(jù)”或“研究數(shù)據(jù)”的研究成果，可以發(fā)現(xiàn)這個(gè)領(lǐng)域的研究成果逐年增加，2021 年多達(dá)94 篇。由此可知，我國(guó)社科領(lǐng)域?qū)蒲袛?shù)據(jù)的研究雖起步較晚，但目前已步入快速發(fā)展的軌道，研究熱度逐年上升，與國(guó)際趨勢(shì)相符。

2.3 機(jī)構(gòu)分布與高產(chǎn)作者

采用CiteSpace 軟件對(duì)科研數(shù)據(jù)社科研究成果的來(lái)源機(jī)構(gòu)及作者進(jìn)行分析，可了解科研數(shù)據(jù)方面的研究機(jī)構(gòu)和高產(chǎn)作者的發(fā)文量和合作情況，明晰該領(lǐng)域的研究力量布局、核心作者群及交互強(qiáng)度。

表2 展示了發(fā)文量排名TOP10 的國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)。國(guó)際發(fā)文量前三的研究機(jī)構(gòu)為歐洲研究型大學(xué)聯(lián)盟（22）、英國(guó)的謝菲爾德大學(xué)（15）和賓夕法尼亞聯(lián)盟高等教育體系（12），發(fā)文量相對(duì)于樣本總量來(lái)說(shuō)并不算多，此外就研究機(jī)構(gòu)的度中心性指標(biāo)來(lái)說(shuō)，除杜克大學(xué)位居第一之外，剩余9 個(gè)研究機(jī)構(gòu)均不在TOP10 行列，各機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系并不密切，這表明國(guó)外社科領(lǐng)域?qū)蒲袛?shù)據(jù)的研究比較分散，且各自為政。與此同時(shí)，發(fā)文量前三的國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)為中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心（27）、武漢大學(xué)（25）和江蘇大學(xué)（17），前三位機(jī)構(gòu)的合計(jì)發(fā)文量約占總量的1/3，就度中心性指標(biāo)來(lái)說(shuō)，前三位機(jī)構(gòu)為中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心、中國(guó)科學(xué)院國(guó)家圖書(shū)館（發(fā)文量第8）和武漢大學(xué)，這說(shuō)明國(guó)內(nèi)關(guān)于科研數(shù)據(jù)的研究相對(duì)集中且機(jī)構(gòu)間合作密切。

表2 社科領(lǐng)域科研數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)分布

表3 展示了社科領(lǐng)域科研數(shù)據(jù)研究發(fā)文量排名TOP10 的國(guó)內(nèi)外高產(chǎn)作者。國(guó)外排名前三的作者分別是Cox A M（謝菲爾德大學(xué)）、Bull S（牛津大學(xué)）和Parker M（牛津大學(xué)），就作者合作的度中心性指標(biāo)來(lái)說(shuō)，排名前三的是Bull S、Parker M 和Jao I（發(fā)文量第10），可見(jiàn)國(guó)外這些高產(chǎn)作者，在研究過(guò)程中較好的與他人開(kāi)展了合作。國(guó)內(nèi)排名前三的高產(chǎn)作者為劉桂鋒（江蘇大學(xué)）、顧立平（中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心）和司莉（武漢大學(xué)），且排名前三的作者發(fā)文總量約占總數(shù)的40%，而度中心性指標(biāo)顯示排名前三的作者也為顧立平、劉桂鋒和司莉，這表明我國(guó)社科領(lǐng)域在科研數(shù)據(jù)方面的研究業(yè)已形成了核心作者群及較為穩(wěn)定的合作關(guān)系。

表3 科研數(shù)據(jù)研究高產(chǎn)作者表

6 Pinfield S 6 6劉莉5 7 Jeng w 4 7張瀟月5 8 Schopfel J 4 8周雷5 9 Vidal-infer A 4 9劉晶晶5 10 Jao I 3 10孟祥保5

2.4 經(jīng)典文獻(xiàn)分析

CiteSpace 軟件提供的文獻(xiàn)共被引分析，通過(guò)反映兩篇或多篇文獻(xiàn)共同出現(xiàn)在某一研究領(lǐng)域其他施引文獻(xiàn)的參考目錄中的情況[14]，以幫助研究者識(shí)別各項(xiàng)成果在結(jié)構(gòu)上的重要性，直觀地辨認(rèn)出該研究領(lǐng)域的奠基性成果與核心文獻(xiàn)[15]。經(jīng)過(guò)Citespace 的運(yùn)算，現(xiàn)將科研數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的經(jīng)典文獻(xiàn)列示如下。

表4 展示了SSCI 文獻(xiàn)中排名TOP10 的經(jīng)典文獻(xiàn)，其中第一位的是馬德里理工大學(xué)學(xué)者Wilkinson MD 于2016 年發(fā)表在期刊ScientificData上題名為Comment: The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship 的論文[16]，該文主張為促進(jìn)科研數(shù)據(jù)的重用，學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、資助機(jī)構(gòu)及學(xué)術(shù)出版商等利益相關(guān)者應(yīng)聯(lián)合起來(lái)制定一套簡(jiǎn)明且可測(cè)量的科研數(shù)據(jù)管理原則，即FAIR原則（Findable 可查找、Accessible 可訪問(wèn)、Interoperable 可互操作、Reusable 可重用）。通過(guò)文獻(xiàn)共被引分析發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域高共被引文獻(xiàn)作者相對(duì)比較集中，如Borgman C L（加州大學(xué)洛杉磯分校）、Cox A M（謝菲爾德大學(xué)）和Tenopir C（田納西大學(xué)），他們的著作構(gòu)成了科研數(shù)據(jù)社科研究的奠基性成果，閱讀這些經(jīng)典文獻(xiàn)可為研究者快速掌握該領(lǐng)域的研究基礎(chǔ)和現(xiàn)狀提供捷徑。

表4 科研數(shù)據(jù)領(lǐng)域SSCI 經(jīng)典文獻(xiàn)表

表5 展示了CSSCI 文獻(xiàn)中排名TOP10 的經(jīng)典文獻(xiàn)，可以看出這些為學(xué)界貢獻(xiàn)經(jīng)典文獻(xiàn)的作者與高產(chǎn)作者有很大程度的重合，如司莉、顧立平、劉桂鋒、劉霞等作者，研究?jī)?nèi)容涉及國(guó)外政策經(jīng)驗(yàn)引介、國(guó)內(nèi)個(gè)案分析、科研數(shù)據(jù)確權(quán)、管理服務(wù)現(xiàn)狀及需求調(diào)查、數(shù)據(jù)共享影響因素、知識(shí)庫(kù)與平臺(tái)建設(shè)等，研究方向較為分散，反映了當(dāng)前國(guó)內(nèi)的主要研究方向。

表5 科研數(shù)據(jù)領(lǐng)域CSSCI 經(jīng)典文獻(xiàn)表

3 科研數(shù)據(jù)研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)分析

3.1 高頻關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞高度凝練了文獻(xiàn)的研究方向和主要內(nèi)容，因而分析高頻關(guān)鍵詞信息可以界定該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問(wèn)題[17]。表6 展示了中外文獻(xiàn)中共現(xiàn)頻次TOP20 的關(guān)鍵詞。首先，“科研數(shù)據(jù)”成為中外文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞。此外，在中文文獻(xiàn)中，“（科研）數(shù)據(jù)管理”、“（科研）數(shù)據(jù)服務(wù)”、“高校圖書(shū)館”、“數(shù)據(jù)共享”、“數(shù)據(jù)生命周期”、“數(shù)據(jù)政策”、“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”、“聯(lián)盟”、“知識(shí)庫(kù)”、“影響因素”、“開(kāi)放獲取”等關(guān)鍵詞的頻頻出現(xiàn)反映了國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在外文文獻(xiàn)中，（research）data management、data sharing、academic library、open access/data/science、（research）data service、behavior、data repository等也是關(guān)注度較多的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞。由此可見(jiàn)國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)具有一定程度的相似性，比較聚焦于數(shù)據(jù)管理服務(wù)、開(kāi)放共享、高校/學(xué)術(shù)圖書(shū)館、機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)等問(wèn)題。

表6 中外文高頻關(guān)鍵詞

challenge（11）5數(shù)據(jù)共享（22）4 高校圖書(shū)館（26）（34）14數(shù)據(jù)治理（8）science open science（11）6 科研數(shù)據(jù)服務(wù)（20）academic library（22）15 科研數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)（7）experience（10）7 數(shù)據(jù)生命周期（13）information（19）16影響因素（7）research data service （10）8數(shù)據(jù)政策（12）open access（16）17科研人員（7）behavior（9）9數(shù)據(jù)素養(yǎng)（12）knowledge（16）18 數(shù)據(jù)再利用（7）data collection（9）10聯(lián)盟（12）data curation（16）19 利益相關(guān)者（6）open data（14）20開(kāi)放獲?。?）data repository（9）

3.2 研究主題及前沿趨勢(shì)分析

在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析中，共現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系較為密切，由此產(chǎn)生的聚類(lèi)能共同反映出某個(gè)研究主題，清晰展現(xiàn)文獻(xiàn)之間的關(guān)系。這里利用CiteSpace 軟件對(duì)中外文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜分析，其中外文聚類(lèi)圖譜Q=0.701，S=0.887 1，中文聚類(lèi)圖譜Q=0.658 2，S=0.892 4，表明聚類(lèi)結(jié)構(gòu)是顯著且合理的。

通過(guò)對(duì)SSCI 文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜分析（見(jiàn)圖2），采用LLR 算法提取聚類(lèi)標(biāo)簽，形成了#0 research data management（88）、#1 information infrastructure（49）、#2 randomized controlled trials（41）、#3 dementia（26）、#4 low-income countries（23）、#5 informatics（17）、#7 scientific freedom（12）、#8 long-term follow-up（12）、#9 self-management（12）、#10 technology transfer（11）、#11 affective disorders（11）、#12 automated data collection（10）和#21 biobanks（5）共13 個(gè)聚類(lèi)群（括號(hào)內(nèi)為每個(gè)聚類(lèi)包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)）。運(yùn)用內(nèi)容分析法，并結(jié)合自動(dòng)聚類(lèi)標(biāo)簽視圖與高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)，將外文文獻(xiàn)的13 個(gè)聚類(lèi)群進(jìn)一步提煉為5 個(gè)研究主題范圍，即國(guó)外關(guān)于科研數(shù)據(jù)的熱門(mén)話題領(lǐng)域。具體來(lái)說(shuō)：

圖2 國(guó)外研究關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜

①數(shù)據(jù)管理服務(wù)的開(kāi)展與軟硬件設(shè)施的建設(shè)（包括#0、1），該主題關(guān)注如何開(kāi)展科研數(shù)據(jù)的管理服務(wù)、建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施、完善政策法規(guī)等方面以實(shí)現(xiàn)科研數(shù)據(jù)的有效利用。如Yoon A and Schultz T[18]通過(guò)對(duì)美國(guó)185 所高校圖書(shū)館的科研數(shù)據(jù)管理服務(wù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)調(diào)查和內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)其四大工作領(lǐng)域?yàn)榉?wù)、信息、教育和網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)當(dāng)前的管理實(shí)踐和技術(shù)采用提出建議。

②數(shù)據(jù)需求與開(kāi)放共享的障礙、影響因素和實(shí)踐（包括#7、10、12），該主題基于科學(xué)自由、技術(shù)擴(kuò)散與公共利益等對(duì)數(shù)據(jù)共享的現(xiàn)實(shí)需求，探討科學(xué)界、學(xué)術(shù)期刊、資助機(jī)構(gòu)、研究人員等利益相關(guān)者在科研數(shù)據(jù)開(kāi)放共享過(guò)程的沖突及影響，并探討有效的開(kāi)放共享模式。如Fecher B et al.[19]通過(guò)系統(tǒng)回顧98 篇學(xué)術(shù)論文并實(shí)證調(diào)查了603 位二手科研數(shù)據(jù)使用者，從初始研究者視角開(kāi)發(fā)出解釋數(shù)據(jù)共享過(guò)程的概念模型。

③科研數(shù)據(jù)在特定研究領(lǐng)域如生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的分析應(yīng)用與管理（包括#3、9、11、21），該主題以案例分析的方式探討特定研究數(shù)據(jù)集（如生物醫(yī)學(xué)、人文歷史、地震工程等）的具體分析利用和管理共享。如Edelman LS et al.[20]以美國(guó)猶他州腫瘤護(hù)理研究數(shù)據(jù)與猶他州人口數(shù)據(jù)為例探索將臨床研究數(shù)據(jù)與人口數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)系起來(lái)的可能性，以充分利用臨床數(shù)據(jù)并從事長(zhǎng)期研究。

④公平倫理方面的思考與實(shí)踐（包括#4），該主題探討了如何在低收入國(guó)家或地區(qū)以及弱勢(shì)群體（如婦女兒童）中共享一些諸如醫(yī)療衛(wèi)生等方面的科研數(shù)據(jù)，使科研數(shù)據(jù)能夠惠及更廣泛的地區(qū)與群體，保障全社會(huì)的數(shù)據(jù)公平。如Park M and Bull S[21]對(duì)五個(gè)中低收入國(guó)家進(jìn)行研究，探討如何有效合理開(kāi)展生物醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生研究數(shù)據(jù)的共享實(shí)踐，使得利益相關(guān)者的權(quán)益得到尊重。

⑤有關(guān)科研數(shù)據(jù)采集、分析等方面的模型、方法論探討（包括#2、5、8），該主題關(guān)注科研數(shù)據(jù)采集、分析、利用過(guò)程中方法、模型等方面的新進(jìn)展。如Wilcox AB, et al.[22]通過(guò)回顧5 個(gè)采用不同數(shù)據(jù)收集方式的現(xiàn)代臨床案例研究，采用半結(jié)構(gòu)化的電話訪談，探索從紙張到平板電腦等不同收集方法在處理工作流、操作和安全性等方面的具體差異及優(yōu)缺點(diǎn)。

通過(guò)對(duì)CSSCI 文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜分析（見(jiàn)圖3），國(guó)內(nèi)學(xué)界共形成了#0 科研數(shù)據(jù)（34）、#1 數(shù)據(jù)管理（28）、#2 數(shù)據(jù)共享（24）、#3研究數(shù)據(jù)（19）、#4 數(shù)據(jù)政策（19）、#5 本體（17）、#6 戰(zhàn)略規(guī)劃（14）共7 個(gè)聚類(lèi)群，并進(jìn)一步提煉為5 個(gè)研究主題范圍：

圖3 國(guó)內(nèi)研究關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜

①數(shù)據(jù)政策法規(guī)、機(jī)構(gòu)功能及利益相關(guān)者規(guī)范的建設(shè)（包括#4），該主題關(guān)注如何通過(guò)政策法規(guī)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、機(jī)構(gòu)功能及特定職能等方面的建設(shè)來(lái)規(guī)范科研數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)過(guò)程。如秦順[23]基于DLC-SH 視角從宏觀、中觀和微觀角度設(shè)計(jì)出一流高校圖書(shū)館科研數(shù)據(jù)管理服務(wù)的新框架。

②數(shù)據(jù)開(kāi)放共享（包括#2、6），該主題從不同的利益主體、政策規(guī)劃、機(jī)構(gòu)設(shè)施等方面分析數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)共享的影響因素、激勵(lì)措施及服務(wù)舉措。如劉桂鋒等[24]采用扎根理論方法對(duì)科研數(shù)據(jù)共享的影響因素進(jìn)行總結(jié)，將其概括為制度、技術(shù)、個(gè)人、組織和資源等因素。

③數(shù)據(jù)管理服務(wù)（包括#1），該主題從服務(wù)主體（如高校圖書(shū)館）、管理流程、平臺(tái)建設(shè)、服務(wù)評(píng)價(jià)等角度關(guān)注科研數(shù)據(jù)管理服務(wù)活動(dòng)的開(kāi)展。如金貞燕等[25]通過(guò)分析國(guó)際上著名的數(shù)據(jù)管理運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)DCC、ICPSR、DataONE、ANDS 和UKD的科研數(shù)據(jù)管理服務(wù)內(nèi)容，提出普遍適用的科研數(shù)據(jù)管理服務(wù)內(nèi)容體系基本框架。

④科研數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用及模型構(gòu)建（包括#0、3），該主題關(guān)注科研數(shù)據(jù)的管理利用模型構(gòu)建以及對(duì)特定研究數(shù)據(jù)集的具體應(yīng)用分析。如宋秀芬等[26]剖析科研數(shù)據(jù)再利用性在數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)人員、政策、經(jīng)濟(jì)、法律和技術(shù)5 個(gè)維度的影響因素，構(gòu)建數(shù)據(jù)再利用五維度模型。

⑤對(duì)科研數(shù)據(jù)的本體構(gòu)建、元數(shù)據(jù)模型及質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)等方面的探討（包括#5），該主題探討在科研數(shù)據(jù)與機(jī)構(gòu)庫(kù)建設(shè)過(guò)程中各種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)規(guī)范的建立及其影響。如劉桂鋒等[27]引入5W1H 分析法構(gòu)建面向上下文感知的科研數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)模型，以保障科研數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性、可重用性及平臺(tái)的互操作性。

此外，關(guān)鍵詞聚類(lèi)的時(shí)間線視圖可以更為直觀的反映科研數(shù)據(jù)研究在不同時(shí)段的熱點(diǎn)及知識(shí)演進(jìn)軌跡，體現(xiàn)各聚類(lèi)間的關(guān)系與研究前沿趨勢(shì)。根據(jù)時(shí)間線視圖（圖略），當(dāng)前國(guó)外科研數(shù)據(jù)研究前沿問(wèn)題包括大學(xué)圖書(shū)館、學(xué)術(shù)館員、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)服務(wù)、模型構(gòu)建、開(kāi)放科學(xué)、研究支持等方面，而國(guó)內(nèi)的前沿問(wèn)題則包括版權(quán)、權(quán)利管理、平臺(tái)建設(shè)、開(kāi)放共享、數(shù)據(jù)倫理、數(shù)據(jù)發(fā)布、數(shù)據(jù)館員等方面。

4 研究結(jié)論

本文在對(duì)科研數(shù)據(jù)的內(nèi)涵進(jìn)行歸納辨析基礎(chǔ)上，利用CiteSpace 軟件對(duì)科研數(shù)據(jù)社科研究領(lǐng)域的中外文獻(xiàn)成果進(jìn)行分析梳理，通過(guò)可視化圖譜分析了該領(lǐng)域的發(fā)文趨勢(shì)、科研合作、經(jīng)典文獻(xiàn)、研究進(jìn)展、熱點(diǎn)前沿等多方面情況。主要研究結(jié)論有：

①?gòu)臍v年發(fā)文量來(lái)看，國(guó)內(nèi)外科研數(shù)據(jù)研究皆進(jìn)入快速發(fā)展階段，學(xué)術(shù)關(guān)注度逐年上升。

②從科研合作來(lái)看，國(guó)際上該領(lǐng)域的研究團(tuán)體較為分散，而國(guó)內(nèi)的研究團(tuán)體相對(duì)集中，形成了核心作者群及較為穩(wěn)定的合作關(guān)系。

③從領(lǐng)域經(jīng)典文獻(xiàn)來(lái)說(shuō)，國(guó)外經(jīng)典文獻(xiàn)的主題和作者群相對(duì)集中，產(chǎn)生了具有學(xué)術(shù)影響力的業(yè)內(nèi)權(quán)威，而國(guó)內(nèi)經(jīng)典文獻(xiàn)所涉及的主題和作者群則相對(duì)分散。

④就研究熱點(diǎn)來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)外在研究進(jìn)程中所出現(xiàn)的熱點(diǎn)問(wèn)題具有一定程度的相似性，主要聚焦于數(shù)據(jù)管理服務(wù)、開(kāi)放共享、高校/學(xué)術(shù)圖書(shū)館、機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)等問(wèn)題；就研究前沿來(lái)說(shuō)，當(dāng)前國(guó)外科研數(shù)據(jù)研究前沿問(wèn)題包括大學(xué)圖書(shū)館、學(xué)術(shù)館員、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型構(gòu)建、開(kāi)放科學(xué)、研究支持等方面，而國(guó)內(nèi)的前沿問(wèn)題則包括版權(quán)、權(quán)利管理、平臺(tái)建設(shè)、開(kāi)放共享、數(shù)據(jù)倫理、數(shù)據(jù)發(fā)布、數(shù)據(jù)館員等方面。

此外，本文對(duì)科研數(shù)據(jù)與科學(xué)數(shù)據(jù)的區(qū)分是建立在作者現(xiàn)有認(rèn)知基礎(chǔ)之上，存在諸多局限，期待未來(lái)出現(xiàn)權(quán)威和深入的見(jiàn)解能夠規(guī)范與指導(dǎo)我國(guó)科研數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究進(jìn)一步開(kāi)展。