我國知識服務研究進展

李劍欣　李鑫

摘要：以CSSCI數據庫中的期刊數據為基礎，利用知識圖譜繪制軟件CiteSpace Ⅱ對1999—2018年間發表的關于知識服務的科學文獻進行了可視化分析。對分析結果進行解讀發現，知識服務研究不斷發展，所涉及學科交叉范圍廣泛，其中圖書館是該領域研究的熱門主題，圖書館學與情報學學者是相關研究的主要力量。近年來，知識服務研究受技術的影響不斷加深，研究熱點逐漸變為與數字出版、大數據等方向的結合研究。

關鍵詞：知識服務;研究進展;CiteSpaceⅡ;可視化分析;知識圖譜

中圖分類號：G250 ? 文獻標識碼：A ? 文章編號：1673-1573（2019）02-0015-06

一、引言

知識服務，主要指知識服務提供者憑借自身高度專業化的知識，借助適當的方法和手段，滿足不同類型用戶知識需求的服務過程[1]。2015年3月，國家新聞出版廣電總局啟動“專業數字內容資源知識服務模式試點工作”，確定了首批28家出版單位作為專業數字內容資源知識服務模式試點。隨著籌建工作的順利進行，2018年1月國家新聞出版廣電總局又進一步征集了27個出版機構作為第二批知識服務模式試點單位，以加快推進專業化知識服務平臺建設，聚集專業領域的數字內容資源，再結合近幾年國務院《促進大數據發展行動綱要》的深入開展，知識服務已然成為知識經濟未來發展的重要方向。

國家政策的實施促進了知識服務領域研究的發展。美國學者Braam將“研究領域”定義為“一群科學研究者所關注的相關問題和概念的集合”[2]，可見，學界關于知識服務的探究研討是構成知識服務研究領域的主體內容。了解知識服務、開展知識服務研究，均離不開對相關科學文獻的利用。科學知識圖譜（mapping knowledge domains）是“以知識域（knowledge domain）為對象，顯示科學知識發展進程與結構關系的一種圖像”[3]，它利用可視效果圖形，可以更直觀地呈現一個研究領域的研究現狀。在眾多文獻計量學專家的努力下，科學知識圖譜的發展日益成熟，相繼衍生出包括共詞分析、共引分析、共現分析、非相關文獻分析、社會網絡分析等一系列可視化分析方法的科學方法體系，成為一種揭示科學結構，研究科學史的發展規律、評價科研績效、預測研究領域熱點等的有效工具[4]，是輔助研究者了解單個知識領域研究狀況的重要方式。

二、研究方法與數據來源

科學知識圖譜自引入我國以來，在學術界得到迅速應用，目前可以進行知識圖譜繪制的軟件有很多，其中美籍華人陳超美博士設計的軟件CiteSpaceⅡ，以其科學的算法和豐富的可視化效果受到廣泛歡迎。[5]本文利用CiteSpaceⅡ，并以CSSCI數據庫收錄的期刊數據為基礎，選擇來源期刊文獻，利用高級檢索方式獲得數據樣本。其中，樣本發表的時間區間限定為1999—2018年，樣本類型選擇“論文”，檢索條件為包含關鍵詞“知識服務”的文獻，最后共獲得施引文獻977篇。通過CiteSpaceⅡ中附帶的去重功能對樣本進行數據清洗，在觀察期內得到有效文獻數量為918篇，導出這些施引文獻的相關信息（包括作者、關鍵詞、機構、所屬期刊以及相關的參考文獻等），組成本文的研究樣本。

三、數據分析結果

利用CiteSpaceⅡ，基于施引文獻的基本信息、關鍵詞、作者以及參考文獻等信息進行分析，發現知識服務的研究現狀、研究熱點、科研合作情況以及高被引的經典文獻。其中，在基于關鍵詞進行分析時，本文采用了聚類、共現以及突現詞檢測等方法，從不同側面呈現了知識服務領域的研究結構和研究熱點。具體分析結果如下。

（一）我國知識服務領域研究現狀

1. 時間分布特征。將樣本文獻按照發表時間進行整理，統計出知識服務的年度發文數量，為了更直觀地展示其研究趨勢的變化，本文選擇以折線圖的方式呈現結果（見圖1）。從圖1中可以看出，知識服務研究自1999年興起以來，整體上呈現出上升趨勢，研究領域不斷拓展。其中1999—2010年是知識服務研究的快速成長期，年發文量逐年增長且速度較快，說明知識服務作為全新概念出現后，引起了學界的重視，加大了科研力量的投入。2010年，知識服務研究達到年度發文數量的峰值，共83篇，成為知識服務研究二十年來最熱門、產出成果最豐富的一年。2010年以后，知識服務研究開始減少，部分年度的發文量小幅走低，但整體發展趨勢比較穩定，說明知識服務領域研究步入成熟時期，學術界趨于“冷靜”，知識服務正在穩定中緩慢發展。

2. 學科分布特征。根據CSSCI數據庫中的學科分類標準，對樣本文獻所屬的學科按照比例進行分類統計（見表1），可以看出知識服務研究的學科交叉范圍較廣，涉及包括圖書館情報與檔案學、新聞傳播學、經濟學、管理學、教育學和民族學等在內的多個學科。從樣本文獻所屬學科的分布比例來看，知識服務與圖書館、情報與文獻學領域的結合研究最多，產出結果也最為豐富，發文量占據樣本文獻的79.5%，在所有學科中排名第一;其后依次是新聞傳播學和管理學，兩者發表文獻的占比十分接近，分別為7.6%和6.0%，但與圖書情報領域的文獻數量相比，差距巨大;而其他學科，雖然也涉及知識服務研究，但是所占比例十分微小，可以忽略不計。可見，知識服務本質上與圖書情報學科的理論關聯度更高，研究結合點較多，圖書情報領域的學者是知識服務研究過程中的主要力量。

3. 期刊分布特征。知識服務研究的學科分布在很大程度上影響了其期刊分布的特點。對知識服務研究發文量位居前十位的期刊進行統計（見圖2），可以發現均為圖書館學和情報學領域的學術期刊，且具有較高的影響因子①，是該學科領域的核心期刊②，如《圖書情報工作》《情報雜志》《圖書館學研究》和《圖書館論壇》等。這些期刊共同組成了知識服務研究的核心期刊群，后續的研究者在選擇成果發表平臺或者進行資料搜集時，可以據此有針對性地進行選擇。期刊的發文量排名代表著期刊對知識服務領域的關注程度，對知識服務研究越關注，期刊的發文數量也就相應地越高。從圖2中可以看出，對知識服務領域最關注的期刊是《圖書情報工作》，觀察期內共發表相關論文106篇，自2001年開始，每年都有相關的研究發表。除此以外，出版類期刊對知識服務的研究亦十分關注，比如《科技與出版》《出版發行研究》《出版科學》《中國出版》以及《現代出版》等，其中發文量最多的是《科技與出版》，共有31篇相關論文。

（二）我國知識服務研究的發展態勢

主題語言是對文獻進行標示的主要方法之一，通過對關鍵詞進行共現分析（co-occurrence analysis），可以直觀地反映某一知識領域的研究主題、研究結構以及研究熱點。運行CiteSpaceⅡ，將時間區間設置為觀察期間1999—2018年，時間切片（years per slice）設置為1，術語來源選擇為標題、摘要以及關鍵詞，關鍵詞包括作者給出的關鍵詞（Descriptors）以及數據庫附加的關鍵詞（Identifiers），數據選取標準設置為TOP-N模式，選定默認值50，即提取每個時間切片的前50篇高被引引文進行分析，并利用軟件內置的尋徑網絡算法（Pathfinder network scaling）進行剪枝，運行可視化結果。在CiteSpaceⅡ中，可視化結果可以呈現出聚類視圖（Cluster View）、時間線視圖（Timeline）以及時區視圖（Timezone），本文為了突出知識服務領域中研究主題的結構與演進，選擇了具有代表性的聚類視圖。

1. 知識服務領域的研究結構。本次可視化運行結果共形成128個關鍵詞節點與242條連線，利用關鍵詞對網絡進行聚類，生成關鍵詞聚類視圖（見圖3）③，其模塊值（Modularity，Q值）為0.510 2，平均輪廓值（Mean Silhouette，S值）為0.679 3④，說明聚類圖像結構合理，結果具有可信度。圖3中，每個聚類模塊代表著一個知識群組，相應的顏色則代表著聚類的形成時間⑤。從結構上看，聚類模塊之間的關系比較緊密，單個模塊的獨立性稍差，這說明在知識服務領域，學者的研究內容之間存在著密切聯系，相關研究方向較為集中，研究領域的重疊度稍高，尚未在知識服務領域的某一延伸方向形成獨立的研究體系。從數量上看，本次運行共產生10個聚類模塊，利用代表性的LLR算法（Log-likelihood rate）提取聚類標簽詞，形成的聚類名稱并依照聚類大小進行排列，依次是知識服務、圖書館、信息服務、知識管理、高校圖書館、知識組織、數字圖書館、大數據、本體、小數據。

這10個不同的知識群組共同組成了知識服務研究的主題結構，其形成時間在一定程度上顯示了知識服務研究演進的過程。其中，平均形成時間最早達到閾值的知識群組是“#2信息服務”，通過閱讀部分原文獻發現，該群組的研究主要集中在三個方面：（1）主體信息服務的現狀及其發展模式⑥，（2）主體知識服務的能力、特征及其發展模式⑦，（3）信息服務與知識服務的邏輯關聯⑧;最新形成的聚類是“#9小數據”，其發文時間均在2015年之后，作為知識服務領域研究的最新方向，處于剛起步的階段，因而其聚類模塊相對較小，該群組的文章主要基于小數據，研究主體微知識集成等服務能力的構建⑨。由于聚類數量較多，本文便不再舉例，為了便于呈現其他聚類的相關信息，本文選取了每個聚類中權重排名前五位的關鍵詞作為聚類代表進行統計（見表2），以方便查看聚類主題，并對不同聚類中研究內容的差異進行對比。

2. 知識服務領域的研究熱點。對樣本文獻的關鍵詞進行共現分析，其中顯現頻次超過10次以上的關鍵詞共有17個（見表3），這些高頻詞匯代表著知識服務領域的研究熱點，顯現頻次越高意味著相關文獻的數量越多，研究方向也就越熱門。從表3中可以看出，除去知識服務本身不談，在顯現頻次超過50次以上的5個關鍵詞中，圖書館領域占據了3個，依次為圖書館、高校圖書館和數字圖書館，說明圖書館是近20年來知識服務研究的主要對象，圍繞圖書館進行的知識服務研究是知識服務領域的熱門內容，這與樣本文獻的學科分類比例正好對應，再次印證了知識服務與圖書館學之間的深刻淵源。根據這些高頻詞的初現年份，可以看出最新出現的高頻詞為數字出版，初現年份在2016年，但截至2018年時顯現頻次已經達到11次，發展速度遠高于早期部分關鍵詞，說明在近幾年中，有關知識服務與數字出版的結合研究增多，且發展較快，屬于新興的熱門方向。

本次共現結果還出現8個既有較高顯現頻次，同時又有較高中介中心性（betweenness centrality，又叫中心度）的關鍵節點，按照其中心度的大小排列，依次為知識服務、圖書館、數字圖書館、知識管理、高校圖書館、大數據、信息服務、知識組織。中介中心性是測度節點在網絡中的重要性的關鍵指標，反映了其在整個共現網絡中的重要性，代表了一定時期內核心的研究主題[6]，高中心性的節點同時是溝通其他節點的核心節點，其他研究可以通過核心節點遷躍到其他聚類[7]。這意味著在知識服務研究中，圖書館、知識管理、大數據以及信息服務等主題是該領域研究的核心內容，在知識服務領域中占據著基礎性地位，既是聯結其他研究主題的關鍵點，也是發展延伸研究的重要轉折點。

3. 知識服務領域的研究前沿。突現主題術語（burst terms）是探測學科研究主題的變化和新興研究趨勢的重要方式。隨著時間以及科學技術的發展，科學文獻在發表之后會逐漸變得陳舊過時，主要體現在代表該研究內容的詞匯或短語出現的次數的變化[8]，利用CiteSpace對文獻的詞匯變化進行突現檢測，可以觀察出知識領域中研究前沿以及研究主題的遷移趨勢。本次運行共發現13個突現詞，起止年份及相應的突現強度信息如表所示（見表4），其中突現度大于5的關鍵詞有5個，按照出現時間早晚，依次為知識經濟、信息服務、知識管理、大數據和數字出版。依據表4并結合相關樣本文獻的研究主題。自1999年知識服務興起以來，研究者便基于知識經濟這一宏觀背景，重點研究知識服務的平臺建設，以創新知識管理方式，提高信息服務能力為主要目標。到2013年左右，研究方向開始發生變化，知識服務與科學技術的結合性明顯提高，研究內容受技術的影響較大，主要原因在于媒體融合技術和大數據技術的發展給知識服務的提供方式帶來了巨大變革，推動研究者將目光聚焦于提供新型知識服務渠道的可能，比如數據庫或者知識庫等的建設。

（三）知識服務領域的科研合作情況

在以上參數設置不變的情況下，基于研究者進行共現分析，共現結果（見圖4）展示了從事知識服務研究的主要研究者以及知識服務領域的科研合作情況，根據作者之間的聯系，可以勾勒出作者合作網絡，從而判斷出研究方向相近的研究者。在CiteSpace中，節點的大小代表著研究者的發文數量，節點間的連線代表著研究者的科研合作關系，其粗細意味著合作的緊密程度。從圖4中可以看出，知識服務領域中大部分研究者屬于獨立研究，進行合作研究的作者占比相對較小，主要研究者之間的聯系并不緊密;在合作作者中，多為兩兩合作的形式，僅形成了兩個三人以上的合作網絡。其中，所有研究者中發文量最多的為武漢大學教授鄧仲華與南京大學教授蘇新寧，均發表了10篇關于知識服務的論文，從其發表時間上看，鄧仲華的研究時期主要在2013—2016年，蘇新寧的研究時期主要集中在2013—2014年，兩位作者的相關論文被引頻次均在70次以上，是知識服務研究領域的重要研究者。

（四）知識服務領域研究的經典文獻

研究領域可以被概念化為從研究前沿到知識基礎的時間映射，施引文獻是該領域的研究前沿，相對應的被引文獻則是該研究領域的知識基礎[9]，而根據引文半衰期（citation half-lives）的不同，構成知識基礎的被引文獻又可以被分為持續高被引的經典文獻（classic articles）和短暫時間內被引用的過渡性文獻（transient articles）[10]。毫無疑問，經典文獻是在研究領域中產生了較大影響且推動研究領域向前發展的重要力量。利用CiteSpace對樣本文獻進行共引分析，選取施引文獻中共同引用頻次位居前五位的文獻（見表5），得到了知識服務領域中引用率較高的經典文獻。其中引用率最高的文獻為四川大學教授張曉林于2000年發表在《中國圖書館學報》的文章，在樣本文獻中共被引61次，在整個研究領域中被引超過1 400次。該篇文章基于21世紀以來信息網絡技術發展帶來的信息服務“非中介化”現象對傳統信息服務機構的挑戰，指出“重新分析（甚至重新定義）圖書情報機構的核心能力和市場定位”[11]，該文獻在知識服務領域的理論研究中發揮了奠基性的作用。

四、結語

本文采用定量研究和可視化方法，對1999—2018年發表的知識服務論文的基本特征進行分析，歸納了知識服務研究在我國的發展情況，并通過知識圖譜對該領域研究內容的特征進行了深入挖掘，揭示了研究熱點的演進過程。研究顯示自1999年以來，知識服務研究總體上呈現出波動上升趨勢，并在近幾年趨于穩定，其中圖書館學與情報學領域的學者是研究的主要力量，所發表期刊大部分是在該領域中具有較高影響因子的刊物。知識服務的學科交叉范圍較廣，根據知識服務提供主體的不同，研究內容也在發生變化，其中圖書館是最主要的研究對象，但是在近幾年中，隨著數字出版產業的發展和付費模式的成熟，以出版機構作為知識服務主體的研究內容逐漸增多，成為新的研究熱點。知識服務研究受技術發展的影響明顯較大，隨著大數據和數字出版技術的發展，研究內容從最初對運營模式及主體功能的探索上逐漸轉變為利用技術進行服務轉型。

注釋：

①參考中國知網平臺2018年期刊復合影響因子信息。

②參考2017年版北京大學《中文核心期刊目錄》。

③因為知識服務的節點顯示過大，為了聚類模塊的呈現效果，故將此關鍵節點隱去。

④一般認為當Q值>0.3時，說明聚類的結果是令人信服的;當S值>0.5時，說明聚類的結果是有效的。

⑤深紫色—淺黃色意味著時間由早到晚。

⑥如凌美秀等人于2006年發表的文章《當前信息網絡的類型與發展模式研究》載于《情報科學》2006年第6期;陳振彪于2016年發表的文章《高校圖書館創客空間信息服務模式探討》載于《圖書情報工作》2016年第23期等。

⑦如周倩于2007年發表的文章《科技圖書館知識服務發展研究》載于《情報理論與實踐》2007年第1期;汪祖柱于2011年發表文章《專業虛擬社區知識服務的概念及其機制研究》載于《情報理論與實踐》2011年第5期等。

⑧如2008年張玉芬發表的文章《對文獻信息服務走向知識服務的探討》載于《圖書館》2008年第5期;陳建龍2010年發表的文章《再論知識服務的概念內涵——與信息服務關系的再思考》載于《圖書情報知識》2010年第4期等。

⑨如李立睿于2016年發表的文章《面向科研用戶小數據微知識服務研究》載于《圖書與情報》2016年第3期、第5期;牛勇2016年發表的文章《基于小數據的圖書館知識社區構建研究》載于《圖書與情報》2016年第2期等。

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責任編輯：艾 嵐

Abstract： Based on the periodical data in CSSCI database，this paper makes a visual analysis on the scientific literature of knowledge service published from 1999 to 2018 by using CiteSpace II，a knowledge mapping software. Through interpreting the analysis results，this paper finds that the research on knowledge service is developing continuously and involves a wide range of subjects. Among them，libraries are the hot subjects in this field，and librarians and informatics scholars are the main forces of related research. In recent years，the research on knowledge service has been deeply influenced by technology，and the research hotspot has gradually turned to combine the directions of digital publishing，big data，etc..

Key words： knowledge services，research progress，CiteSpace II，visual analysis，knowledge map