近十年來國內知識科學研究進展與趨勢

邱均平韓 雷

(1.武漢大學中國科學評價研究中心 武漢 430072； 2.武漢大學信息管理學院 武漢 430072；3.貴州民族大學圖書館 貴陽 550025)

·新理念、新思潮、新視野論壇·

近十年來國內知識科學研究進展與趨勢

邱均平1韓 雷2, 3

(1.武漢大學中國科學評價研究中心 武漢 430072； 2.武漢大學信息管理學院 武漢 430072；3.貴州民族大學圖書館 貴陽 550025)

文章通過統計分析知識科學研究的時空分布、主題領域與研究熱點，并進一步探索其研究趨勢，以期促進知識科學的健康發展。運用VBA自編程序，通過Access建立數據庫，生成作者-關鍵詞二模矩陣，使用Ucinet和NetDraw進行可視化，再運用CitespaceⅢ形成高頻詞知識圖譜。發現知識科學的研究熱點主要包括科學素養、科學精神、知識集成與知識融合等領域。未來的研究趨勢主要體現在概念弱化與主題衍生、學科交叉與融合、基于大數據環境審視知識科學等方面。

知識科學 科學素養 知識集成 知識融合 知識服務

1 引言

“人類創造了世界，也創造了知識。在知識的世界中，由于沒有哪一門學問能包羅全部知識，于是關于知識與知識活動的一門綜合性科學——知識科學（Knowledge Science）作為新興學科便應運而生”[1]。人們對知識科學的認識最初是從“知識學”開始的。“1990 年2月，書目文獻出版社出版的《中國圖書館分類法》（第三版），在‘文化、科學、教育、體育’類目之下的‘科學、科學研究’子類目中首次列出‘知識學’（分類號為G302）這一名稱”[2]。這表明，知識學已經進入中國學術界正式的研究領域。“所謂知識學，就是以知識為具體研究對象的科學。它既是一門理論學科，也是一門應用學科”[3]。知識科學是隨著社會及學科的發展，逐漸將知識學完善后普遍被人們所認可的新概念。關于知識科學，國外情報學專家Zins和B.A.Feigenbaum認為“知識科學主要關注人類知識中元知識方面內容，尤其是知識的技術問題和協調作用”[4]。“知識科學作為綜合性交叉學科，包含著眾多的分支學科，隨著研究的深入和多學科理論、方法的滲透，知識科學在未來還將會有一系列處于萌發狀態或有待創建的分支學科”[2]。在知識經濟時代，知識科學是人們對知識研究和應用的必然形式，因此，知識科學具有學術價值。然而迄今為止我國鮮見有對“知識科學”相關研究成果的系統總結與反思。

2 數據處理與研究方法

在中國知網（CNKI）期刊論文數據庫中檢索，時間限定為2006-2015年，文獻類型為期刊論文，檢索時間是2016年6月1日。為了確保檢索的查全率，對相近檢索詞分別試檢索，并對檢索結果進行分析，最終確定的檢索策略是：主題=“知識科學”或者“知識學”，由于《情報學報》雜志未被CNKI收錄，因此，需要在萬方數據庫中按同樣的檢索方式進行檢索，將得到的檢索結果匯總。經過剔除無作者及其他非學術類文章，得到有效論文為2348篇。文章首先運用綜合指數法確定核心作者群，其次運用陳超美教授開發的知識可視化軟件CitespaceⅢ分別形成高產作者和高產機構的知識圖譜，再通過關聯式數據庫管理系統Access和VBA自編程序得到作者與關鍵詞的二模矩陣，并將其導入社會網絡分析軟件Ucinet6，最后通過NetDraw展現作者—關鍵詞的二維關聯聚合圖譜。文章采用文獻計量及內容分析的定量和定性兩種相結合的研究方法，以便更全面地分析知識科學的研究熱點與發展趨勢。

3 知識科學研究的時空分布

3.1 研究的歷時演進

學術論文數量的變化是衡量一個領域一段時期內發展態勢的重要指標，對評價該領域所處的階段以及預測未來趨勢和發展動態具有重要的意義。筆者對2348篇文獻分布作歷時性的系統統計，做出分布曲線散點圖，如圖1。

圖1 2006-2015年知識科學研究論文載文量統計圖

從圖1中指數趨勢線的走勢可知，2006年以來知識科學研究學術論文的載文量在不斷上升，并且呈持續上升的趨勢。在2013年時出現了研究高峰，但總體波動幅度不大，2015年的研究成果是2006年的近三倍之多，說明近十年國內對知識科學的重視程度一直沒有削減，也說明知識科學目前仍是國內的研究熱點。

3.2 研究的空間分布

3.2.1 核心作者群

核心作者是對本領域研究發展具有較大貢獻的科研人員，同時也是該領域學術影響力、競爭力的重要貢獻者，他們影響著本領域的生存與發展，對核心作者群進行研究有助于學科及主題研究的發展。文章采用綜合指數法來確定核心作者，全部作者篩選去重后，共得到2050位作者，其中發文量最多的是武漢大學文學院的馮黎明教授，排名第二位的是華中師范大學文學院的許祖華教授，排名第三位的是南開大學信息資源管理系的柯平教授。然而，單一指標的測評結果存在相對的局限性，高產作者不一定就是核心作者，因此不僅要考慮到論文的量，還要考慮到論文的質。文章利用綜合指數法[5]來確定核心作者，運用了作者發文量和被引頻次兩個指標。其中，被引頻次可以從論文質量的角度判斷其論文是否對本學科的研究與發展發揮了較大的作用，有助于核心作者群的分布研究。

（1）核心作者候選人的確定

在文獻作者分布領域內，首先注意到高產作者研究重要性的是美國著名的科學史學家普賴斯。普賴斯在1969年發表的《小科學，大科學》一書中指出：撰寫全部論文一半的高產作者的數量，等于全部科學作者總

運用可視化軟件CitespaceⅢ將高產作者以知識圖譜的形式呈現出來（如圖2），以便以更直觀的方式展示研究結果。從Bibexcel做出的數據結果可知，本研究中2348篇論文由2050名作者貢獻，共兩兩合作162次。

圖2 2006-2015年知識科學高產作者知識圖譜

（2）核心作者確定

綜合指數法是一種以正負均值為基準，求每項指標的折算指數后再匯總成綜合指數，然后按其大小對參評對象進行排序與評價的方法[5]。綜合指數法考慮到發文量和論文的被引量，因而對核心作者確定的測評結果將會更趨合理。

通過中國知網期刊數據庫統計出24位候選人的論文數和被引頻次，再通過綜合指數法確定核心作者。經Bibexcel計算結果可知，24位核心作者候選人，共發文93篇，人均發文4篇，人均被引頻次8.17次。根據《發表于圖情核心期刊的文獻檢索課研究論文的計量分析》[8]計算候選人發文量和被引頻次折算指數、綜合指數的公式來確定核心作者，計算公式如下：

候選核心作者發文量折算指數=候選核心作者發文量/候選核心作者平均發文量×100

候選核心作者被引頻次折算指數=候選核心作者被引頻次/候選核心作者平均被引頻次×100

候選綜合指數=（候選核心作者發文量折算指數+候選核心作者被引頻次折算指數）/2

其中，候選核心作者平均發文量（被引頻次）=候選核心作者總發文量（被引頻次）/候選核心作者總數

候選的綜合指數值越高，其學術水平越高。根據綜合指數大于100為核心作者的標準，得出共9位作者為研究知識科學2006-2015年間的核心作者，見表1。

表1 2006-2015年研究知識科學核心作者統計表

由表1可知，從發文年度看，9位核心作者中，持續研究年限最長的是劉圣鵬，近十年研究知識科學持續發文有9年的時間，持續研究年限最短的為2年。其中，持續研究年限在5年以上的有四位，占44%；在1-5年間的有五位，占56%。研究年限在5年以上的四位按年限由長到短的順序依次有：劉圣鵬（9年）、馮黎明（6年）、溫有奎（6年）、柯平（5年）。研究發現，這四位專家中有兩位是文學院的，另兩位是信息管理學院的。說明知識科學主要在文學和信息管理領域研究較多，因此知識科學這種交叉學科還應該和更多的學科交叉融合進行研究。

從機構分布看，既有來自高校的教授專家，如柯平、馮黎明、歐陽耿、溫有奎、許祖華、劉圣鵬，占核心作者總數的67%；又有科研院所的專家學者，如王列生、成素梅、王兆璟，占核心作者總數的33%，學者中有信息管理領域、文學領域、數學領域、教育學領域以及哲學領域等，這些都是知識科學研究的主力軍。

雖然知識科學研究成果斐然，但高產作者及核心作者成果的具體數量仍然較少，說明近十年并沒有形成領域核心作者，研究隊伍相對分散，知識科學也幾乎沒有成為某學者的主要研究聚焦。換言之，很少有學者是“專門”研究知識科學的。學者們更多地是以其他學科的身份背景而“跨界”從事研究。就此而言，如何培養一個相對穩定的專業研究隊伍，值得引起學界的思考。

3.2.2 機構分布

任何一個領域的研究都需要團隊的力量，機構對于支撐一門學科的發展有著非常重要的作用，因此對高產機構進行統計，可以了解該領域研究團隊的分布情況。筆者運用可視化軟件CitespaceⅢ將高產機構用知識圖譜的形式呈現出來，圖譜中機構名稱的名字越大說明成果產量越多，如圖3所示。

從Bibexcel做出的數據結果可知，2348篇論文中涉及887個機構，機構兩兩之間的合作有147次，機構間合作兩次以上的情況只有2組，其中一組是河北大學圖書館與華北電力大學圖書館；另一組是北京師范大學文學院與江西師范大學文學院。合作中存在高校院系與本院系自帶的研究中心、醫學院院系與本醫院附屬醫院之間同屬一個機構兩個單位合作的現象，研究機構之間的交叉研究較少，分布分散，機構合作和交流有待加強。因為研究數據中機構合作較少，用Bibexcel作出的共現節點不足以作圖，故而，筆者沒有展示機構共現圖譜。在所涉及的887個研究機構中，發文量在2篇以上的有65個機構，由圖3可知，發文量較強的機構基本集中在教育部門，其中，高校占的比率最大。

圖3 2006-2015年知識科學高產機構知識圖譜

再從發文數量來分析，由于發文量在2篇以上的只有65個機構，并且近十年國內相關研究機構研究成果最多的發文量僅有10篇，這說明并沒有形成一個專業的研究團隊。一門學科的成長需要成熟的機構作為支撐，研究機構的重視程度很大程度上決定了該領域的研究態勢。國內成立較早的知識科學研究機構是研究知識科學的主要陣營，而且在十年之前就有非常豐碩的研究成果，只是近十年沒有明顯看到研究動態，從另一個視角來審視，這也許只是個研究過程，研究成果可能會在多年研究積累后迸發與呈現。

4 知識科學研究主題分析

知識科學擁有一個龐大完整的知識活動體系，有其豐富的研究領域。主題分析是內容分析法的一種方式，可以了解一個學科的內部發展狀態。

4.1 作者-關鍵詞關聯關系分析

關鍵詞表達了論文的研究主題，是論文的核心與精髓，可以通過關鍵詞與作者的共同出現關聯關系，來判斷該領域的主題群。核心主題群的確定可采用構建作者-關鍵詞二模網絡來研究，并利用可視化方法來呈現。

“在社會網絡分析中，所謂‘二元性’（Duality）的含義是，群體之間的關系意味著個體之間的關系。在多數情況下，關系數據都是微觀層次的數據，但是研究人員卻用一些技術來推斷宏觀層次的社會結構。二模網絡數據為我們分析‘微觀和宏觀’、‘個人和集體’、‘主觀和客觀’關系提供了可能。利用個體層次的關系推導出諸如派系，k-叢這樣的宏觀結構”[9]。文章就利用作者和關鍵詞的二維關系，來推導知識科學的主流研究主題領域。

作者-關鍵詞二維矩陣是用VBA自編程序，并通過Access數據庫軟件系統建立數據庫，將數據源表導入數據庫，建立關聯關系，得到關系結果。然后進行查詢，查找重復項，最后導出數據編程生成的二維數據矩陣，并使用Ucinet和NetDraw（閾值≥2）進行作者-

關鍵詞二模網絡的可視化呈現，如圖4。

表2 作者-關鍵詞二模矩陣

圖4 作者-關鍵詞關聯聚合圖譜

圖4呈現的就是二模數據的中心性問題。在該圖譜中，圓圈代表核心作者，圓圈越大說明作者發表論文的數量越多。方塊代表關鍵詞，方塊越大說明該關鍵詞的出現頻次越高。連線代表作者與關鍵詞之間的關聯關系。本研究方法的關聯關系有兩種研究視角：一是以關鍵詞為中心度，關聯一組作者群；二是以作者為中心度，關聯一組主題群。第一種情況說明，一個研究主題的關注與研究程度，有一個作者群或作者背后隱含著研究機構群在對其進行研究，研究的作者群和機構群越多，說明該主題越是該領域的研究熱點。第二種情況說明，一個高產作者研究該主題的多個研究方向，可以分析出該作者的所屬學科和研究能力，判斷該主題可持續研究的可能性，從而推導主題研究的生命力狀況。

從圖4可以看出，最大的關鍵詞是知識學，其次有知識的基礎、螺旋式上升、教學研究、空間觀念、高效教學等。由圖可知，與這幾個關鍵詞相關的作者有馮黎明、吳海龍、柯平、陳一鳴、王兆璟、陸曉紅等學者。這一作者群，分別從文學、哲學、信息管理、教育學等領域進行知識科學的研究。據圖4的關聯關系，筆者對相關作者所著論文逐篇閱讀分析后得出，教育學是研究知識科學最多的學科，其中，初等教育文章有41篇、中等教育文章有146篇、高等教育文章有86篇；說明知識科學在教育學界產生了大量的研究成果。其代表性的研究是：初等教育領域的中國教育科學研究院王學男博士后[10]提出，如何通過對中小學生科學素養的培養來提高理科教育質量等問題。可見，科學素養與科學精神的培養是知識科學中的研究熱點之一。

另外，知識科學在科學研究管理、哲學、醫學、圖書情報與檔案學、計算機軟件及計算機應用、農業基礎科學、新聞與傳媒、企業經濟、自然科學理論與方法等領域也有較多的研究。由此可知，知識科學的學科滲透性強，與各學科交叉融合的特征非常明顯。經分析可以看出，關于知識科學涵義與理論的研究主要集中在哲學領域；關于知識科學內容的研究主要集中在教育學領域；關于知識科學技術與應用的研究主要集中在計算機軟件及計算機應用和圖書情報與檔案學領域。顯然，知識科學研究領域涉足廣泛，對各學科創新與發展可起到支撐與推動的作用，具有非常大的研究價值。

4.2 主題研究領域分析

筆者接下來用高頻關鍵詞共現分析知識科學研究的幾個主流領域，從而對知識科學進行縱向研究。

共現是指高頻詞共同出現的頻次。知識科學的高頻關鍵詞共現圖譜（如圖5）是以知識網絡的形式呈現，“網絡”是由節點及節點之間的某種關系構成的集合，節點最大的便是一個領域的研究主題，與其它關鍵詞關聯構成主題群。“關鍵詞網絡”是由作為節點的關鍵詞及其間的關系構成的集合。其中方形是“點”，代表高頻關鍵詞，方形越大說明其關鍵詞的詞頻越高；連線代表關鍵詞與關鍵詞之間的關聯關系，粗細表示關聯程度的大小。高頻關鍵詞共現可以揭示研究對象之間的親疏關系，呈現知識科學的研究主題。

圖5 2006-2015年知識科學高頻關鍵詞共現圖譜

由圖5可以看出，圖譜中有三個最大的方塊，分別代表三個頻次最高的關鍵詞，三個關鍵詞分別通過共現關系關聯出三個大的主題領域群。其中左側最大的是“知識學”；下面最大的是“科學素養”；右上側最大的是“課堂教學”。三個主題群分別為：第一、由知識學、知識科學、知識集成、知識融合、知識服務等共同構成的有關知識科學系統本身縱向體系方面的主題群；第二、由科學素養、科學素質、科學精神等共同構成的有關科學培養方面的主題群；第三、由課堂教學、教學方法、情感態度、學習方法等共同構成的有關教育領域認知科學的主題群。第二和第三個主題群是知識科學橫向發展的主題領域，這兩個方面筆者已經在知識科學的時空分布章節闡釋過。因此，筆者下面主要分析知識科學縱向主題群中的主流領域。

由圖5可知，知識科學縱向主題群中的主要研究領域由節點方塊較大的知識集成、知識融合、知識服務、知識的理解、知識論等構成，其中，知識集成、知識融合與知識服務領域最具有代表性，是當前知識科學主流研究領域，因此，筆者擬重點對這三個領域加以闡釋。①知識集成領域。“知識集成最早是由Demsetz在1991的提出的，而正式提出來是Grant,他認為企業的重要作用就是進行知識集成，知識集成為企業創造了優勢”[11]。“知識集成的目標就是打破知識壁壘，解決組織中知識的孤島，提高知識共享，從而提高組織的執行力和持久競爭力”[12]。知識集成是通過對知識科學中集體知識的捕獲、共享和集成，運用集體的智慧提高機構的應變和創新能力。如果知識只能以碎片知識的狀態存在而不能被集成和共享，就很難實現組織的目標，其價值也就很難體現出來。因此，知識的集成和應用成為知識科學中知識管理過程的一個重要環節。②知識融合領域。從80年代后期開始，知識工程的興起使得知識融合逐漸開始受到關注。知識融合是知識科學中的一個重要部分，早期以KRAFT項目的相關文獻[13]為代表，它是指從眾多分布式、異構的網絡資源中搜索和抽取相關知識，進行轉換、集成和合并等處理，產生新的集成化的知識對象，為某一領域問題求解構造有效的知識資源[14]。“知識融合通過對分布式數據庫、知識庫和數據倉庫等信息源進行智能化處理，對知識進行轉化、集成和融合，以獲取新知識”[15]。知識融合研究是知識科學領域的研究熱點問題，研究主題多樣。目前知識融合的應用研究有面向網絡環境的知識融合、面向網絡文本的知識融合、面向企業知識的知識融合等。大數據環境給知識融合的發展帶來了更多的發展空間與機遇，這將帶動知識科學以更快更高效的速度發展。③知識服務領域。知識服務將推動知識科學擁有更加廣闊的應用空間。“知識服務于1997年美國專業圖書館協會（SLA），在會刊Information Outlook上開辟專欄探討圖書館開展知識管理和知識服務等熱點問題，并首次提出知識服務的概念”[16]。知識服務是知識科學的輸出環節，它通過自身的知識創新，在滿足用戶需求的過程中，幫助用戶實現創新，是一種高智力型難以復制的創新服務，具有極高的價值。在當今大數據環境下，在眾多信息和數據庫面前，知識服務可幫助人們走出“信息超載”與“知識饑渴”困境的服務領域。

知識科學高頻關系詞有知識學、科學素養、教學、科學素質、知識等。經分析判斷出兩個結論：第一、從“知識學”、“科學素養”、“科學素質”等高頻詞來看，都屬于純粹概念范疇，表明相關研究還多停留在務虛層面，如何在具體層面上加強知識科學的現實運用，有待進一步深入研究；第二、從“教學”、“課堂教學”、“大學生”、“教學效果”等高頻關鍵詞來看，說明相關成果在教育、教學中獲得了一定程度的運用。但知識科學具有相對廣泛的指導價值，有待于其他領域予以融合發展。

經過Bibexcel軟件計算的高頻關鍵詞共現結果得出，知識科學的高頻關鍵詞部分共現結果有：科學素養+培養（5次）、科學精神+科學素質（4次）、科學精神+科學知識（3次）、課堂演示實驗+人類社會（3次）、知識服務+知識科學（2次）、生物學知識+知識的理解（2次）、教育思想+人類社會（2次）、科學精神+物理教學（2次）等。

從知識科學高頻關鍵詞共現結果來看，課堂演示實驗+人類社會、生物學知識+知識的理解、教育思想+人類社會、科學精神+物理教學等這些高頻關鍵詞關聯性大，說明目前知識科學的研究領域的關聯集中在社會學、生物學、教育學、物理學等學科，其跨學科性質明顯。但是，“知識科學是一門專門研究知識發展及其價值問題的科學”[17]，各個學科都有可能與之相結合，挖掘其學科的知識內涵。從研究現狀來看，各學科對知識科學的研究還尚未系統展開，全面與各學科的交叉融合將是知識科學今后的發展趨勢。

5 知識科學的研究趨勢

5.1 概念弱化與主題衍生

正如知識科學是由知識學發展而來的一樣，知識科學也在發展演化，比如智慧科學、知識世界等。李醒民認為，知識科學觀只看到科學的一個維度，即作為知識體系的科學。無視或輕視充滿情感和價值的作為研究活動和社會建制的科學而對科學知識中蘊涵的思想精髓、精神價值和人文意義視而不見[18]。持此觀點的還有從圖書館學角度來闡釋知識之學走向智慧之學的傅榮賢教授，他也認為文獻是人類心智的產物和人類文明的結晶，而不僅僅只是“記錄有知識的一切載體”[19]。這種概念弱化的現象符合適者生存，事物發展變化的一般規律，我們要從本體的角度去思考并探尋其未來的發展路徑，按其規律扶持一個學科的發展壯大。

與概念弱化相關的另一個問題是主題的衍生。“知識的存在形態包括知識生產方式、知識類型、知識載體、知識組織的機構和制度、知識的利用者、知識的共享方式和利用機制、知識創新方式等要素。知識活動包括知識生產、知識獲取、知識組織、知識共享、知識創新、知識利用和評估等所有與知識有關的活動”[1]。知識存在形態的多樣與知識活動內容的多樣，決定了知識科學主題衍生的多元化。在知識活動開展的過程中便會出現諸如：知識科學與知識體系、知識管理、信息技術、系統科學、知識工程、知識融合、知識服務、智能技術、信息管理等領域的一系列交叉現象，進而形成關聯關系，這種關聯關系便是知識科學主題衍生后的各個新的發展方向。

5.2 跨學科交叉融合穩步發展

由對知識科學學科滲透分析可知，知識科學的跨學科性質明顯。加之，“知識科學產生的動因在于人們面對浩瀚的知識世界而迷茫，從而產生的對于知識本質、組織、管理等問題的探尋，它強調以知識問題為中心，調動各種理論和技術，為人們有效地利用知識服務”[1]。因此，知識科學與各學科的交叉融合遂成“大勢所趨”。研究發現知識科學與以下幾個學科交叉融合研究值得關注。

與教育學學科交叉融合的研究將在知識融合、計算機科學、計算技術、知識體系與信息技術等方面，而又以課堂教學內容研究為主體；與哲學學科交叉融合的研究將在智慧哲學、認識論、終極價值、崇尚科學與道德行為等方面，而又以知識科學內涵與本質研究為主體；與計算機科學學科交叉融合的研究將在知識工程、人工智能、知識處理、軟件工程與專家系統等方面，而又以技術研究為主體；與圖書情報學學科交叉融合的研究將在知識管理、信息管理與知識服務等方面，而又以應用研究為主體。除此之外，由于知識科學的“知識”屬性決定了它具有與各個學科交叉融合的可能，知識科學的跨學科交叉融合將成為今后的發展趨勢。

5.3 大數據環境下知識科學的發展態勢

“2011年5月，全球知識咨詢公司麥肯錫發布了《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告，首次提出了“大數據”的概念”[20]。大數據既是一種技術，也是一種豐富數據的概括。知識科學的研究對象是知識，大數據環境下海量數據的出現為知識科學提供了豐富的知識源泉。但在這樣一種“大”環境里數據的良莠不齊現象也是極易出現的，故而，傳統的思維模式已經無法適應，若想迎合形勢變化就必須快速轉變為大數據思維，這一系列的變化給知識科學的發展既帶來挑戰也帶來機遇。知識科學借鑒和利用大數據技術開展知識科學研究，必將加速發展。

6 結語

綜上所述，近十年來的知識科學研究雖然成就甚鉅，但也存在一些明顯的不足，集中表現在：就作者而言，明顯缺乏“一以貫之”的執著，殊少有研究者將知識科學的研究視為久執不改的研究對象；就研究團隊而言，“知識科學”迄今為止并未成為某一機構的研究聚焦，導致國內缺乏相對穩定的知識科學研究團隊；就橫向研究內容而言，對“科學素養”等相對寬泛甚至空洞概念的過度關心，導致研究成果還停留在務虛階段，致有“華而不實”之感；此外，知識科學的跨學科性質是十分明顯的，但除了教育學、圖書情報學等一些領域之外，其他學科尚未表現出主動共享其成果的學術愿望。

未來相關研究還可以從下述角度展開。一是擴大數據源。文章僅以期刊論文數據作為研究對象，而沒有涉及學位論文、會議論文、重要報紙論文、學術專著及基金項目等文獻數據。二是分專題深入研究。事實上，發文量、關鍵詞、作者和機構都可以作為專題進行獨立研究。另外，還可以開辟引文分析研究等領域。三是更新研究方法。文章僅采用了文獻計量、內容分析、詞頻分析、共現分析的研究方法，但計量學的研究方法和技術手段眾多，今后可以采用數學模型分析法、引文分析法、聚類分析法和計算機輔助信息計量分析法等方法；以及運用主題聚類、均衡性分析、凝聚子群分析、建模分析等其它技術手段，用不同的技術手段嘗試研究該領域問題。四是對國外研究進展的關注。知識科學源起于法國、德國等歐洲發達國家，它們的成果值得分析與總結。通過這些進一步的后續努力，將知識科學的研究推向深入。

（來稿時間：2016年8月）

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Research Progress and Trend of Knowledge Science in Nearly Ten years in China

Qiu Junping1Han Lei2， 3
( 1.Research Center for Chinese Science Evaluation,Wuhan University; 2.School of Information Management,Wuhan University; 3.Library of Guizhou Minzu University )

Statistical analysis the time-space distribution, subject areas and research hot topic of knowledge scientific research, and to further explore the research trend.For generating author keywords mode matrix, I use VBA selfcompiled program and build database by Access database software system.And then use NetDraw in Ucinet for visualization and use Citespace, for completing knowledge graph of high frequency keywords.The research hotspots of knowledge science in recently years are scientific literacy, scientific spirit, knowledge integration and knowledge confusion and so on.The research trend is reflected in such aspects as the weakening concepts and derivative subjects, the cross connection between knowledge science and multidisciplinary, and the survey on knowledge scientific based on big data environment etc.

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G350

格式〕 邱均平，韓雷.近十年來國內知識科學研究進展與趨勢[J].圖書館，2016（12）：1-7

邱均平（1947-），男，武漢大學信息管理學院教授，博士生導師，研究方向：文獻計量、知識管理、競爭情報等；韓雷（1979-），女，武漢大學信息管理學院博士研究生，貴州民族大學圖書館館員，研究方向：文獻計量、知識管理、競爭情報。