國內圖書情報領域大數據研究演化分析

司莉 王雨娃

摘要大數據已成為圖書情報領域研究熱點之一。論文使用Citespace軟件，對CNKI中圖書情報領域關于大數據的研究進行分析梳理，研究其發文力量和主題演進，分析結果表明我國圖書情報領域對大數據的研究數量持續增加，但尚未完全發展成熟，目前存在著發文力量分散、研究主題聯系緊密、新主題較少等特點。大數據研究目前主題可聚為7類，其中大數據時代、競爭情報、個性化服務、數據素養和情報學的研究持續發展。

關鍵詞??大數據??研究演化 ?知識圖譜

分類號??G259.2

Analysis of Big Data Research Evolution in Library and Information Science of China

Si Li， Wang Yuwa

Abstract??Big data has become one of the research hotspots in library and information science. This paper uses Citespace to analyze researches on big data in the field of library and information science in CNKI， and studies important institutions and theme evolution. Results show that the research volume of big data in Chinas library and information science field continues to increase， but it has not yet fully developed and matured. At present， research institutions in this area are scattered， the topics are closely related and new topics are few. Current topics of big data research can be clustered into seven categories， among?which the era of big data， competitive intelligence， personalized services， data literacy and information science continues to develop.

Keywords??Big data. Research evolution. Knowledge map.

信息和網絡技術的發展使得如今互聯網內的數據量激增，“大數據（Big Data）”成為了眾多學科領域共同關心的話題。2008年，《Nature》雜志的“Big Data”專刊開啟了學術界對這一話題的廣泛討論^[1]，2011年《Science》的專刊“Dealing with Data”繼續了對科學研究中海量數據處理的討論^[2]。自2012年以來，大數據對各領域的影響日益明顯，同時也迅速成為學術界的研究熱點。關于大數據的學術研究成果逐年遞增，僅在圖書情報領域已經有上千篇文獻對從各方面對大數據進行研究。因此，有必要對現有的研究成果進行梳理、對研究趨勢進行分析。本文以Citespace為工具，選取CNKI收錄的國內圖書情報領域大數據研究進行分析，以期梳理國內大數據這一主題在圖書情報領域的研究演化過程，總結當前的研究現狀，并為未來的大數據研究提供參考。

1??數據來源與研究方法

1.1??數據來源

本文選取中國知網（CNKI）的論文作為數據來源。在CNKI的期刊論文數據庫、博碩士論文數據庫及會議論文數據庫，以“題名”為“大數據”，文獻分類目錄“圖書情報與數字圖書館”進行檢索，共檢索到1702條結果，檢索時間為2017年6月。對檢索結果篩選去重后剩余1693條文獻記錄。

1.2 ?研究方法與工具

本文采用的研究方法主要包括文獻計量法、文獻分析法和可視化分析方法。文獻計量法是利用數學和統計學的方法，對文獻的數量、詞匯等屬性進行統計與分析的定量分析方法。文獻分析法則是通過研讀文獻，對文獻內容進行分析的方法。二者結合可以較好地揭示大數據研究領域的文獻特征與現狀。可視化分析方法則是將數據統計與分析結果進行可視化，用圖片的方式更加清晰、直觀地呈現出結果，便于閱讀與理解。

數據分析工具選用Citespace，將文獻計量的結果可視化，對于關鍵文獻，則采取文獻分析法，進行文獻內容的深入閱讀。

2 ?大數據研究發文力量分析

2.1 ?發文時間分析

發文時間及發文量能夠直觀地體現出學術界對某一主題的研究開啟時間和研究進展。對經檢索及篩選后1693條文獻記錄的發表時間進行統計，得出結果如表1：

在2011年及之前，國內圖書情報領域尚無對大數據的研究。這一時期，計算機領域有少量文獻涉及對大數據集的處理，但其所指的“大數據集”或“大數據塊”含義與今日的“大數據”并不相同，數據的特征、規模及處理方式上都存在著很大的區別。

對于如今討論的“大數據”，目前尚無一個統一的明確概念。應用較為廣泛的是IBM提出的大數據“4個V”特征：即規模性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價值密度低（Value）^[3]。2012年，新的“大數據”的概念逐漸進入國內，部分學者開始在圖書情報研究領域引入這一IT領域的新概念，其中楊海燕發表的《大數據時代圖書館服務淺析》是圖書情報領域第一篇論及大數據的文章，開啟了我國圖書情報領域對大數據的研究^[4]。這一時期的文獻偏向于介紹性、探討性的文章。2013年，研究數量增多，研究領域拓寬，包括大數據時代圖書館的新服務模式、大數據給圖書館帶來的挑戰及應對、大數據時代的企業競爭情報、大數據在圖書館的應用等。此后，從2013至2014年，文獻數量呈現高速增長趨勢，2015、2016年文獻數量增長趨勢減緩，但保持持續增長，對大數據的研究也拓展到圖書情報領域的方方面面，與原有研究問題密切結合。

2.2 ?發文機構分析

使用Citespace生成2011-2017年機構合作圖像，結果如圖1。從圖像結果來看，國內目前的發文較為分散，機構間較少形成穩定的合作網絡關系。

對研究機構發文量進行排名如表2，結合圖1，可以看出目前我國圖書情報領域在大數據研究方面大致有五大學術研究群體：武漢大學信息管理學院，蘭州商學院信息工程學院與蘭州商學院網絡中心，蘭州財經大學信息工程學院，南京大學信息管理學院、吉林大學管理學院與吉林省圖書館，北京大學信息管理系。總體而言，對大數據的研究目前以各高校信息管理學院為主，其次是各省市公共圖書館及高校圖書館。在論文數量排名前40的機構中，高校信息管理學院的論文量占到44.8%。

2.3 ?發文作者分析

使用Citespace對文章作者進行分析，可以發現大數據研究領域的作者也較為分散。其中，馬曉亭（28篇）和陳臣（19篇）是該領域的領軍人物，研究重點在數字圖書館、云計算、大數據在圖書館的應用方面。其次較為關注大數據研究領域的學者還有張興旺（7篇）、王浩（5篇）、吳金紅（5篇）等。

在作者合作方面，馬曉亭和陳臣有較為密切的合作關系，武漢大學信息管理學院的唐長樂、張曉娟、鄧勝利、陳曉宇和安璐，山東科技大學信息科學與工程學院的蘇文斌和馮勝男之間也存在合作關系。除此之外，大數據研究領域的學者們彼此合作關系較少，呈現出單打獨斗、研究力量分散的局面，這可能是由于大數據這一研究主題在國內興起不久，尚未形成穩定的研究體系和合作網絡。

3 ?大數據研究演進分析

3.1 ?關鍵詞時序演進

關鍵詞體現出文章的主題與核心內容，關鍵詞的演化也體現出研究主題的變遷。筆者利用Citespace軟件統計2011-2017年論文記錄中的關鍵詞與主題兩項，將抽取閾值設置為top50，并將關鍵詞進行時間線排序，得出結果如下圖。其中，節點的大小表示關鍵詞的影響力，向外擴散的年輪表示其被引用的時間序列，節點所處的位置則代表關鍵詞出現的年份。節點間連線代表詞間關系。

如圖可見，2012年“大數據”這一主題詞初次出現，隨之出現的還有云計算、數據挖掘、數據分析等關鍵詞。2013年，圖書館、高校圖書館、數字圖書館等關鍵詞的出現，證明大數據領域的研究已經與圖書館研究相結合，這一時期的研究熱點是大數據對不同類型圖書館的影響與挑戰，以及伴隨大數據時代而來的新型服務方式，如知識服務、信息服務、競爭情報、服務創新等。2013年關鍵詞眾多，證明著這一年是圖書情報領域的大數據研究全面展開的一年。2014年仍舊延續對這些主題的研究，并出現了大數據環境、服務模式等關鍵詞。2015年，出現了新的關鍵詞“數據素養”，證明對大數據的研究已經開始從圖書館服務領域向圖書館教育領域進行遷移。在2016、2017年，從連線可知，仍有大量的研究延續了對大數據、圖書館和各類服務的探討，但沒有出現新的具有影響力的關鍵詞，也即沒有拓展出新的具有影響力的研究領域。這也可能由于2016、2017年的研究距今時間較短，新的研究主題尚未形成一定規模。

總體而言，我國大數據研究領域自云計算、數據分析等計算機與數據科學研究而起，并迅速與圖書館研究相結合，重點探討大數據與各類圖書館的影響，及大數據環境下的新型服務方式。大數據研究與本學科原有研究方向結合密切，研究重點為數據服務，但后期較少出現新的研究主題，研究領域尚有進一步擴展的空間。

3.2 ?突變詞分析

突變詞分析是一種用詞頻的變化來探測研究前沿的計算方法。Citespace的突變詞探測功能可以探測某個關鍵詞的詞頻是否在短時間內有較大的變化，這有助于分析正在興起或突然涌現的新熱點主題，了解某一時期的學術前沿話題。使用Citespace對數據集進行突變詞探測后，得到4個突變詞，結果如表3：

可以看到，這四個突變詞的開始年份均在2011，而2011年圖書情報領域尚未開始對大數據領域的研究，這一開始年份實際上是這些詞語當時在其他領域文獻的分布。2012年，對大數據的研究開始之后，云計算、數據挖掘、數據處理、數據分析等詞立刻成為研究的前沿內容，圖書情報領域的研究者從計算機、數據科學等領域的文獻中將這些概念引介入圖情領域的大數據研究。直到2014年，數據計算與分析方面的探討仍是研究前沿內容。2014年之后，圖情領域的大數據研究中延續已有的研究方向，沒有出現新的突變詞，即沒有新的研究前沿熱點出現。

3.3 ?高頻關鍵詞分析

關鍵詞的出現頻次可以很好地反映出某一主題文獻的研究熱度。在Citespace中選取“keyword”和“term”兩項，對top50的關鍵詞進行排序，得到頻次在2以上的關鍵詞共127個，對關鍵詞進行頻次降序排列，摘取部分結果如表4。

可以看出，表中關鍵詞分為明顯的三個類別：第一類為數據科學主題，包括大數據、大數據時代、數據挖掘、云計算、數據分析、大數據環境、大數據思維、數據素養，詞頻相加共1627頻次。第二類為圖書館主題，包括圖書館、高校圖書館、數字圖書館、圖書館服務、公共圖書館，詞頻共897頻次。第三類為服務主題，包括信息服務、知識服務、圖書館服務、服務創新、個性化服務、服務模式、服務，共372頻次。需要指出，這三個類別并非涇渭分明，而是彼此交叉重疊的，如圖書館服務既屬于圖書館、也屬于服務，而各類新型服務同時也和大數據密切相關，因此詞頻統計時無法將這些詞語簡單合并。同時可以看出，大數據這一主題是貫穿始終的關鍵話題，而“圖書館”與“服務”則是衍生出的高關注話題，同時也是目前的研究熱點，如圖4。

除詞頻外，節點的中心度也是衡量節點重要性的關鍵指標。中心度是用于量化節點在網絡中地位重要性的概念，中心度高的點往往連接兩個不同的聚類，是引文網絡中的關鍵節點。對關鍵詞進行中心度排序，摘取部分結果如表5。

將表4、表5進行對比，可以發現部分詞頻較高，但中心度低的詞語，如圖書館服務、數據分析、服務創新等，這些關鍵詞大多從屬于某一個特定的中心聚類，自身并非獨立成為主題。同時，也有一些詞頻相對較低而中心度較高的關鍵詞，如情報學、信息素養教育、物聯網等，這說明圍繞這些關鍵詞已經展開了一定的研究，但目前研究數量較少，關注度不足，尚未得到充分的討論。這些領域有潛力成為未來的研究中心主題。

3.4 ?關鍵詞聚類分析

在Citespace中，對于詞語聚類的清晰度評價采用兩個指標，即模塊值（modularity，Q值）和平均輪廓值（silhouette，S值）。其中，Q值評價的是類間的差異性是否明顯，取值范圍為[0，1];而S值評價類內的相似性和關聯性是否明顯、是否受到其他類的影響，取值范圍為[-1，1]。

筆者使用Citespace對“keyword”進行分析，并通過不斷試驗不同閾值，選取最優的聚類結果。最終選取閾值為top 40，得到的聚類結果如圖5，將目前國內圖書情報領域的大數據研究分為7類。此時的Q=0.4052， S=0.4317，Q和S均大于0.4，可以認為分類結果成立，但類間差異性和類內相似性不太明顯，各類間仍存在密切關聯。

對聚類結果進行時間軸的劃分，如圖6。由圖可見，這7類中，大數據時代、競爭情報（大數據被歸入競爭情報類中）的研究最早開始，并持續發展。個性化服務、數據素養和情報學的研究起步較晚，在大數據引入一段時間后才逐漸興起。對于智慧圖書館和資源建設的研究在2013-2015年持續了一段時間，但研究后繼無力，2016、2017年沒有更多繼續這一主題的研究。就關鍵詞互引關系來說，早期的大數據、圖書館、云計算、數據分析、信息服務等關鍵詞是基礎性的關鍵詞，對各類研究都產生密切的引用關系，類間互引頻繁。

可以認為，目前而言，我國圖書情報領域對于大數據的研究主題關系密切、彼此重疊，交叉領域的研究較為多見，其中對于數據科學、圖書館及各類信息服務的研究持續成為研究熱點。近年來部分研究主題后繼乏力，新的熱點產生較少，缺乏具有影響力的前沿話題，但有一些中心度較高的主題有成為新研究方向的潛力，包括情報學、信息素養教育、物聯網等。

3.4.1 ?大數據時代

大數據極大地顛覆了社會各行各業原有的生產與服務模式。圖書情報領域將會受到怎樣的影響，又該如何抓住機遇、迎接挑戰是研究者們所關注的話題，尤其是大數據對數字圖書館的影響更加受到關注。陳傳夫，錢鷗，代鈺珠指出，大數據帶來的變化將會挑戰數字圖書館現有的資源組織、信息服務與成本管理^[5]。溫浩宇，李京京提出了一種基于NoSQL中間件模型的異構數據集成方法，該方法應用于數字圖書館可以更好地適應大數據帶來的海量數據分布式存儲^[6]。此外，袁芳，馬曉亭，沈杰等多位學者分別從圖書館的文獻資源建設、敏感數據保護、信息服務工作等方面分析了大數據帶來的挑戰與應對策略^[7-9]。

3.4.2 ?競爭情報

競爭情報是一個企業、團體及國家為了在市場上贏得競爭優勢所需要的經過加工的信息^[10]。大數據為競爭情報的收集和分析帶來了巨大的影響與變革。吳金紅、張飛，鞠秀芳指出大數據有利于提高競爭情報的真實性、精準性以及實時性，但同樣會帶來新的挑戰，包括情報存儲、情報分析、情報安全以及人才緊缺方面的問題，企業在情報意識、情報組織團隊、競爭情報系統以及安全制度等方面需作出相應的變革以應對挑戰^[11]。劉高勇，汪會玲，吳金紅認為大數據能夠提升競爭情報的地位、情報源價值和情報分析能力，并降低分析成本，但企業也需要在情報認知、數據處理能力和體系組織模式等方面應對大數據帶來的挑戰^[12]。顧濤提出，面對與以往截然不同的海量數據處理，各組織機構可以進行競爭情報的協作共享，并提出了三種大數據下的競爭情報協作共享模式，即自主協作模式、中心協作模式或分級協作模式^[13]。

3.4.3??智慧圖書館

智慧圖書館是未來圖書館發展的新模式。它通過提供融理性智慧、價值智慧和實踐智慧為一體的公共智慧服務，從而打造更具魅力的公共文化環境和更大的信息共享空間。圖書館可以使用大數據的分析方法建立起新的服務體系與資源體系，以提供更好的讀者服務。樊偉紅等學者分析了圖書館的主要數據源與圖書館信息服務現狀，探討了大數據給圖書館帶來的挑戰、機遇和可能的幫助，并分析了當前的研究現狀與熱點，指出大數據可能在許多方面給圖書館帶來幫助，包括建立業務風險模型、用戶分析、新型知識服務引擎，預測資源故障等^[14]。楊海亞指出，圖書館可以通過推進大數據應用、維護發展圖書館制度、強化圖書館的人文關懷、培養智慧圖書館員等方式提供公共智慧服務^[15]。李恬認為大數據提供了一種全新的大數據理念，從世俗局的視角發現問題、重視數據整體、從數據中尋找關聯。建議圖書館以大數據理念處理館藏數據、書目數據、用戶數據及工作數據，提供更加深入、高效的服務^[16]。韓翠峰認為大數據時代的圖書館需要創新圖書館服務，包括重視用戶數據與信息、增加大數據分析服務、利分析技術與工具、提高服務智能化^[17]。

3.4.4 ?個性化服務

通過使用大數據帶來的種種數據分析思想與技術，圖書館可以利用用戶信息，更好地定位用戶需求，實現針對性更強的個性化服務。研究者們對大數據時代下圖書館的服務創新、服務模式變化以及服務對象拓展均進行了研究，并提出了大數據環境中用戶數據的安全問題。欒旭倫認為大數據有助于解決目前個性化服務遭遇的需求感知不足、針對性弱、用戶流失的危機，并構建了了大數據環境下圖書館的個性化信息服務系統模型^[18]。馬曉亭關注大數據時代圖書館用戶數據的隱私保護問題，認為圖書館在利用大數據的同時，也應當注意避免對用戶信息無限制的采集與使用、立法規范隱私數據使用問題、加強數據清洗、采用云技術保護隱私^[8]84-89。程剛研究了大數據對科技型中小企業知識服務體系的影響，將現有的中小企業知識服務體系歸為六類，并提出優化知識服務體系的對策，包括提升服務中小企業的意識，提高服務人員素質，利用技術手段，優化服務基礎設施^[19]。

3.4.5 ?資源建設

大數據時代，圖書館資源采購重心逐漸向數字資源轉移，數字資源的甄選、建設、整合與保存都成為新的挑戰。學者們總結了大數據對圖書館的挑戰與機遇，并對圖書館的數字資源特點，數字資源新的采購、管理、保存、服務、共享模式，傳統文獻資源的數字化，以及數字圖書館的建設模式等進行了研究。王曉燕認為圖書館可以通過提高數據素養、建設大數據資源、開展大數據創新服務等方式應用大數據^[20]。蘇新寧從大數據的角度出發，用大數據思維全面分析了數字圖書館的資源建設、技術應用、產品與服務模式、以及定位，提出了大數據時代數字圖書館的應對與改進措施^[21]。胡海鷹分析了大數據背景下地方文獻數字化建設策略，包括選題策略、共建策略以及多形式策略^[22]。

3.4.6 ?數據素養

全新的數據處理、分析和使用方式要求人們具備利用大數據的能力和思維，對人們應對數據的能力提出了新的挑戰，因此，如何培養大數據下的數據素養也成為學者們討論的話題。數據素養包含三個方面，即數據意識、數據能力與數據倫理，其中的數據能力即指處理、分析數據所需要的技能。研究中，圖書館員、教師、學生與普通大眾的信息素養教育均受到關注。黃如花，李白楊對國外各類高校、組織及機構進行調查，發現大數據時代的數據素養教育與信息素養相比，內容、主體和對象都更加廣泛，開展形式更加多樣化^[23]。張晨認為，大數據時代圖書館職能發生轉變，圖書館將成為數據服務中心，開展的數據素養教育應當包含意識教育、技能教育、應用教育等方面，并可通過區分用戶群體，進行針對性培訓和嵌入式教學，開展相關活動等方式展開數據素養教育^[24]。楊曉瓊提出，圖書館可以與專業教師、與學生創新學習過程、與數據庫商合作，通過不同的合作路徑實現數據素養教育^[25]。李軍指出，高校教師比學生更加需要信息素養，教師需具備敏銳的信息意識、堅實的信息知識、強大的信息能力和良好的信息道德^[26]。

3.4.7 ?情報學

除了大數據給競爭情報分析帶來的影響之外，也有一部分學者關注大數據給情報學本身帶來的新挑戰和新方法，包括大數據視角下的情報思想、情報分析方法、情報運行機制、及情報工作在各領域的應用拓展等。賀德方認為，大數據給科技情報工作帶來的機遇和挑戰主要在于研究方法的突破、情報分析模型工具的開發、全新應用場景的設定，工作與創新主體結合、以及國家科技情報服務體系的構建，并提出了大數據時代科技情報工作未來發展的思考^[27]。羅繁明，楊海深提出了一種基于多級統計特征的關鍵詞提取（TFIDF-SK）算法，可應用于大數據時代的網絡情報監測^[28]。李本先等研究了大數據在反恐情報工作中的作用，認為大數據可以為反恐情報提供數據源、提供及時的輿情信息、并拓展反恐情報的綜合分析能力。在實際應用中，大數據可以用于追蹤恐怖分子、預測恐怖組織活動、監測恐怖分子行動以及進行可視化分析^[29]。

4 ?結論

本文以CNKI中大數據研究論文為數據來源，以Citespace為工具，從發文力量分析和研究演進分析兩個角度總結了我國圖書情報領域大數據研究的演化過程，將圖書情報領域的大數據研究分為大數據時代、競爭情報、智慧圖書館、個性化服務、資源建設、數據素養、情報學7個大類，認為我國圖書情報領域大數據研究自2012年起持續增長，目前研究主題之間聯系密切，已經形成了較為穩定的核心，目前的研究熱點主要是大數據對各類型圖書館的影響，以及圖書館的新型服務模式。但現有大數據研究尚未完全發展成熟，研究力量較為分散，缺乏新的研究前沿，情報學、物聯網、信息素養教育等主題有進一步深入研究，拓展研究領域的潛力。

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