近十年國際網絡用戶信息行為研究的共詞分析

周海花+華薇娜+皇甫青紅

〔摘要〕對Web of Science數據庫中近十年所有網絡用戶信息行為研究文獻的高頻詞進行分析，并利用統計分析軟件SPSS20.0對34個高頻關鍵詞進行因子分析和聚類分析，探討了基于信息素養、基于信息科學和信息管理、基于信息需求和信息源、基于數據庫、基于信息檢索和搜索引擎、基于電子期刊的用戶信息行為研究等六大主題。

〔關鍵詞〕信息行為；WoS數據庫；因子分析；聚類分析

〔中圖分類號〕G250.72〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2014）06-0113-05

因特網的全面普及使得網絡用戶的數量激增，根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2013年7月17日發布的“第32次中國互聯網絡發展狀況統計報告”，截至2013年6月底，我國網民規模達5.91億，半年共計新增網民2 656萬人，互聯網普及率為441%[1]。由于受到網絡本身信息組織方式和信息系統的影響，網絡用戶信息行為相對于傳統信息行為產生了許多變化，因而對網絡用戶信息行為的研究已經成為信息行為領域研究的核心問題[2]。關于用戶信息行為的具體內容，胡昌平認為：信息行為是人類特有的一種行為，系指主體為了滿足某一特定的信息需求，在外部作用刺激下表現出的獲取、查詢、交流、傳播、吸收、加工和利用信息的行為[3]。目前國內肖明等人基于CNKI數據庫對我國用戶信息行為的文獻進行了共詞分析，通過聚類方法共得出信息行為的12個分類[4]。張風燕等人利用文獻計量學方法對我國1990-2010年信息行為領域發表論文的時間、著者、期刊及主題等進行了定量分析[5]。劉婧等人對國外PQDT和WoS數據庫中關于少兒信息行為的文獻進行了梳理[6-8]。周文杰等人對LISTA數據庫中的733篇文獻的摘要進行了文獻計量分析[9]。韓秋明基于CNKI數據庫采用社會網絡的方法構建信息行為研究概念的無向加權網絡等[10]。孫玉偉利用CitespaceⅡ軟件對WoS數據庫（1975-2011年）中的以信息行為主題的2 520條文獻為數據源，對相關被引文獻和主題詞等數據進行分析和處理[11]。胡雅萍利用CitespaceⅡ軟件對近十年國內外信息行為研究熱點與前沿進行了對比分析[12]。葉平浩等人對2002-2011年國內的CNKI數據庫和國外的WoS數據庫中的有關信息行為研究主題的高頻關鍵詞進行了比較和分析[13]。國外學者Julien，H等人對1999-2008信息行為的研究趨勢進行了內容分析[14]。Olle，C等人定性研究了電子期刊對學者的信息行為的影響[15]。Fourie，Ina通過對有關醫療專業人員信息行為文獻（2004-2008年）的回顧，總結了醫療專業人員的信息行為[16]。Schultz-Jones，B對5個數據庫中跨學科領域的373篇文獻進行了內容分析，試圖研究社會網絡理論和社會網絡分析對其他學科研究人員的信息行為的影響[17]。Buente，Wayne等人利用皮尤互聯網上2000-2004年的橫截面數據研究了網絡信息行為的趨勢[18]。以上這些研究都對國內外信息行為研究領域的狀況進行了定量或定性分析，在檢索方法、研究方法、研究主題的選擇上存在部分局限性。本文應用共詞分析方法，通過文獻計量，對近十年來國際圖書情報學領域開展的信息行為進行深入分析，為后期研究提供參考。

1數據來源及研究方法

本文選擇ISI Web of Knowledge中的Web of Science[19]數據庫為數據來源，利用主題進行檢索，在構造檢索式時，考慮已有專家學者對信息行為的定義，參考有關文獻中對“信息行為”檢索詞和檢索策略的建議[9]，通過information、behavior、search、seek等單詞及截詞符號組合而成的短語構成的檢索式進行主題檢索，將文獻時間跨度設為近十年（2004-2013年），共檢索到文獻1 106篇，并將文獻類型選擇為論文（article）、會議論文（proceeding paper）和綜述（review），經過精煉，最終得到1 022篇文獻作為本文研究的數據源。

本文運用湯姆森路透公司的數據分析軟件TDA和可視化應用軟件UCINET，并借助統計分析軟件SPSS20.0，采用共詞分析法對信息行為研究領域的知識結構和研究熱點進行分析。共詞分析（Co-word Analysis）方法最早始于20世紀70年代中后期，由法國文獻計量學家卡龍（Callon）最先提出，共詞分析屬于內容分析方法的一種[20-21]。該方法通過分析在同一個研究主題中的詞或名詞短語對共同出現的形式，確認研究的數據集所代表的學科領域中相關主題的關系，進而探索學科的發展。通過對高頻主題詞的聚類，可以發現學科的研究熱點[22]。

2研究熱點分析

2.1高頻關鍵詞統計

本文僅對搜集到的1 022篇信息行為方面的文獻進行統計，共得609篇文獻的1 892個關鍵詞。在對本數據集的關鍵詞進行清洗的過程中，首先檢查TDA軟件自動合并的關鍵詞是否合理，如search engine和search engines、use study和use studies、web search和web searching、search engine和search engines、information seeking和information-seeking等，然后再將TDA軟件未合并但是意義相近的一些關鍵詞進行合并，如internet和world wide web、information seeking和information seeking behavior，并刪去一些如United Kingdom和China等表示地域名稱對本研究無意義的關鍵詞。經過處理后，本文選擇詞頻不少于6次的34個關鍵詞作為因子分析和聚類分析的基礎數據來源，統計情況如表1所示。

由表1可知，對用戶信息行為的研究主要集中在信息搜尋行為（information seeking behavior）、互聯網（internet）、信息檢索（information retrieval）、信息行為（information behavior）、信息搜索行為（information search behavior）、信息（information）、信息需求（information needs）、定性研究（qualitative research）、信息源（information sources）、決策（decision making）、信息素養（information literacy）、社會網絡（social networks）行為（behavior）、電子期刊（electronic journals）、搜索引擎（search engines）、信息管理（information management）、用戶研究（user studies）、數字圖書館（digital libraries）、信息服務（information services）等方面；同時個體行為（individual behavior）、信息系統（information systems）、風險預測（risk perception）、高校圖書館（academic libraries）、數據庫（databases）等方面的研究。endprint

2.2研究熱點分析

利用共詞分析方法對文獻的關鍵詞進行熱點分析的原理是，兩篇文獻如果有兩個以上的相同關鍵詞，則認為這兩篇文獻在研究主題內容上是相關的，共詞文章數量越多，表明這類關鍵詞距離就越近，利用現代的多元統計技術（如因子分析、聚類分析和多維尺度分析等）按照這種“相關”和“相似”將一個學科內重要文獻的關鍵詞加以分類，從而可以直觀地顯示該學科當前的研究熱點[23]。共詞分析方法的核心內容有3種，包括聚類分析、因子分析和多維尺度分析[24]。本文利用前兩種方法即因子分析和聚類分析進行本文所研究領域的熱點分析。

2.2.1因子分析

因子分析中，需要先根據相關性將共詞矩陣轉化為斯皮爾曼相關矩陣，由此消除由共詞頻次差異所帶來的影響。在相關矩陣的基礎上，利用主成分法、相關性矩陣與最大方差法進行因子分析[23]。

通過因子分析，共有7個公共因子被提取，它們能夠解釋全部信息的88237%，僅前3個因子的信息解釋量就達64212%，但是由于因子分析對數據的要求較高，由于樣本較小或其他因素導致的KMO值無法計算出來，檢驗結果顯示不是正定矩陣，但是仍然會顯示表2的分析結果。所以本文僅借鑒因子分析提取的公共因子個數，并不采用因子分析[24]。

2.2.2聚類分析

聚類分析中，為消除共詞頻次差異的影響，需要先根據相似性將共詞矩陣轉化為相似矩陣，并進一步處理將相似矩陣轉化為相異矩陣如表3所示。在相異矩陣的基礎上，采用系統聚類，選擇離差平方和法與斐方方法[23]，得出如圖1所示的聚類結果。

結合因子分析和聚類分析的結果，將本文的34個關鍵詞分為六大主題分別是：基于信息素養的用戶信息行為研究；基于信息科學和信息管理的用戶信息行為研究；基于信息需求和信息源的用戶信息行為研究；基于數據庫的用1111圖1聚類分析圖1111

戶信息行為研究；基于信息檢索和搜索引擎的用戶信息行為研究；基于電子期刊的用戶信息行為研究。下文將結合相關文獻的具體內容對這6個主題進行分析和論述。

（1）基于信息素養的用戶信息行為研究。主要包括信息素養、實證研究。就這一主題研究人員通過半結構化訪談、問卷調查等實證研究手段，探討影響信息行為的因素諸如信息素養、圖書館意識、組織和環境以及一些人口統計學特征（性別和國籍等）。

（2）基于信息科學和信息管理的用戶信息行為研究。主要包括信息行為、信息使用、社會網絡、信息科學、信息管理、知識、交流、風險預測等。信息科學和信息管理是信息行為研究的上位研究范疇，信息行為的研究會涉及信息科學的基礎理論、研究方法和信息管理方法的研究。

（3）基于信息需求和信息源的用戶信息行為研究。主要包括信息搜尋（行為）、信息源、信息需求、數字圖書館、信息系統、信息服務、調查、決策。互聯網作為一種信息源，在這一主題中研究人員主要探討了用戶對某種信息源的可接受性、易用性和可用性以及對信息使用的風險感知。在信息搜尋行為中，不同的信息源影響著用戶的決策，用戶會通過知識和信息的交流利用各種線索來滿足他們的信息需求，這些線索明顯地減少了用戶在做決策時的不確定性。

（4）基于數據庫的用戶信息行為研究。主要包括高校圖書館和數據庫。高校教師和學生是數據庫使用的主要用戶群體，研究他們在數據庫檢索過程中的行為成為用戶信息行為中必不可少的一部分。這一主題的研究主要通過問卷調查、場景測試觀察用戶進行數據庫檢索時的頁面跳轉等信息行為的變化。

（5）基于信息檢索和搜索引擎的用戶信息行為研究。主要包括定性研究、個體行為、信息檢索、搜索引擎、信息搜索行為、用戶交互、互聯網、用戶研究。隨著網絡技術的發展，基于網絡的信息行為研究成為研究熱點。就這個主題研究者通過半結構式訪談、問卷調查等方式研究不同學科的學者使用如谷歌等搜索引擎進行學術信息檢索的研究。

（6）基于電子期刊的用戶信息行為研究。主要包括電子期刊、信息研究、學生、個性化、信息、行為。計算機和網絡技術的發展使得電子期刊逐漸成為學者普遍使用的學術交流方式，電子期刊作為數字圖書館中信息資源存在的主要類型，因此圍繞數字圖書館的用戶信息行為研究成為該領域研究的前沿。就這個主題研究者主要通過各種研究方法如問卷調查法、日志法、統計法等來探討不同學科、不同機構的學者使用電子期刊如Science Direct的信息行為。

3結束語

本文對網絡用戶信息行為研究領域相關文獻的關鍵詞進行了因子分析和聚類分析，由于因子分析要求檢驗結果顯示為正定矩陣，但本文的一些弱相關的高頻關鍵詞會影響因子分析的檢驗結果，導致無法明確分類結果，因此本文的因子分析僅作為聚類分析的參考。在聚類分析的基礎上本文歸納出近十年來國際網絡用戶信息行為研究的六大主題：基于信息素養的用戶信息行為研究；基于信息科學和信息管理的用戶信息行為研究；基于信息需求和信息源的用戶信息行為研究；基于數據庫的用戶信息行為研究；基于信息檢索和搜索引擎的用戶信息行為研究；基于電子期刊的用戶信息行為研究。用戶信息行為研究作為近幾年來信息科學領域研究的熱點之一，國際學者對該領域的研究已初具規模，研究范圍雖廣但深入性研究還不夠。

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（本文責任編輯：孫國雷）endprint

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