“一帶一路”倡議下圖書館聯盟研究綜述
——基于共詞網絡分析

嚴承希 張皓玨

（北京大學信息管理系 北京 100871）

1 選題緣由與意義

圖書館聯盟的理論研究起步較早且發展較為成熟。圖書館合作可以追溯到19 世紀80 年代，但“聯盟”這個詞直到20 世紀50—60 年代才在圖書館及科教領域的專業文獻中出現。圖書館聯盟的概念是用來形容多個圖書館為協調信息服務供應商，共享資源與服務，并游說政府以獲得更多資金開展的圖書館合作[1]。1940—2017 年全球圖書館聯盟相關研究的引文數和平均引用次數在1990 年后逐年呈現指數遞增趨勢；出版文獻數的遞增趨勢則符合Price 提出的科學發展出現的“飽和現象”，2007 年后出現近10 年的停滯（局部出現衰退），說明圖書館聯盟研究需要新的驅動引發下一個發展周期[2]。

2013 年，習近平總書記提出構建“一帶一路”倡議，圖書館作為文化交流與傳播的主陣地，加強與“一帶一路”倡議合作國家圖書館的合作，建立高效、實際的圖書館聯盟，是“一帶一路”文化交流合作機制的重要內容。近兩三年來，以“一帶一路”為主題的圖書館聯盟應運而生，由我國圖書館牽頭構建的聯盟就有金磚國家圖書館聯盟、中國—中東歐國家圖書館聯盟等。一方面，圖書館聯盟實踐界的這一趨勢將會影響和推動理論研究的發展；另一方面，對圖書館聯盟的理論探討也會助推實踐工作。因此，本文通過提取以圖書館聯盟為主題的文獻中的關鍵詞，構建共詞網絡并進行聚類分析與Burst 激增分析，旨在識別“一帶一路”倡議視閾下圖書館聯盟的研究熱點及未來趨勢，為圖書館聯盟的研究發展提供實證支持，也為“一帶一路”倡議下的圖書館合作提供借鑒。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本文數據采集于Web of Science 平臺，數據庫選擇為SCI-Expanded、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH，檢索時間區間為1940—2018 年，以“主題：（library consorti*） OR主 題：（library alliance）OR 主 題：（library cooperation）OR主 題：（library collaborat*） OR 主 題：（collaborative librar*）OR 主題：（cooperative librar*）”為高級檢索式，精煉條件為“文獻類型：（ARTICLE OR PROCEEDINGS PAPER），類別：（INFORMATION SCIENCE LIBRARY SCIENCE）”，學科類別為情報與圖書館科學，共2 527 篇文獻，記作All。筆者將政府公布的“一帶一路”官網收錄的68 個國家或地區作為篩選依據，得到相關文獻共380 篇，記作B&R（數據采集截止時間為2018 年7 月31 日）。

2.2 研究方法

2.2.1 研究路徑

第一步，對All 數據集與B&R 數據集中的文獻分別提取關鍵詞；第二步，利用Sati 軟件進行關鍵詞詞頻統計，得出高頻關鍵詞列表并構建高頻關鍵詞共現矩陣；第三步，構建共詞矩陣；第四步，在共詞矩陣的基礎上，進行聚類分析和Burst 激增檢測；最后，根據聚類結果和Burst 激增結果，對“一帶一路”倡議下圖書館聯盟研究的熱點、主題和發展趨勢進行比較、分析。

2.2.2 技術基礎

（1）共詞分析

共詞網絡是傳統文獻計量學中“詞”層面的內容特征分析方法。共詞分析從本質上屬于內容分析方法的一種[3]，通過對高頻主題詞之間的關系強度進行計算，反映熱點詞匯之間的關聯情況。

本文采用相互包容指數法，即通過Equivalence 系數來度量術語的共現情況，具體公式如下：

其中，Cij為Ci和Cj同時出現的頻次，Ci和Cj分別是主題詞i 和j 出現的頻次，Eij代表Ci和Cj之間的相似系數[4]。

采用Donohue 高低頻詞分界算法對已有的全量共詞網絡進行范圍控制[5]，具體計算公式如下：這里I1表示出現1 次的詞頻數量，n 為臨界指數，即待選擇的最優參數。

（2）聚類分析

共詞網絡研究一般對高被引的特征項進行聚類，從而生成獨立的概念團。團簇包含的聚類術語可以作為類別特征，結合類中的高頻術語可以在一定程度上發現學科領域熱點和前沿方向。本文采用“GN”社區檢測算法[6]，并引入模塊度Q[7]，通過不同的聚類參數對聚類模型進行評價，選取最優參數聚類結果。模塊度Q 值的計算公式如下：

其中，m 表示邊數，ki表示節點i 的度數，A 則為鄰接矩陣，δ 為狄拉克脈沖函數。

（3）Burst 激增檢測

Burst 激增檢測算法最早由John Kleinberg 在2003 年國際頂級年會知識挖掘與發現會議（KDD’03）上提出的[8]，主要用于解決和抽取離散或者連續數據流出現的序列信號突變問題，常用于主題追蹤與檢測應用[9]。本文采用的批量檢測公式具體如下：

其中，σ 表示狀態qi（這里僅存在q0——非激增狀態和q1——激增狀態）的狀態成本，而burstWeight 則為時間戳t1 到t2 之間的突發度，表現為狀態成本遷移差值。

3 圖書館聯盟研究的熱點發現

3.1 聚類構建

本文選取以研究圖書館聯盟為主題的文獻中的關鍵詞作為熱點發現的分析對象，通過自然語言處理和數據過濾，對“圖書館聯盟”的All 數據集按照關鍵詞詞頻大小和分布進行統計，總計2 466 個關鍵術語，并運用式1 和式2 構建共詞矩陣，結果見表1。

表1…………關鍵詞共詞矩陣（部分）

根據共詞矩陣，本文采用式3 選取最佳聚類參數，圖1結果顯示，對于總體樣本數據，當聚類數目為19 時，Q 達到全局峰值0.291；對于“一帶一路”國家的相關共詞網絡而言，最佳聚類數為7（Qmax=0.361）。本文在相應最佳聚類數目的條件下，對兩個網絡進行GN 聚類。

圖1…………Girvan-Newman 聚類模塊度Q 評價

3.2 聚類結果分析

文章按照類簇由大至小，選出All 數據集和B&R 數據集中排名前5 名的聚類，結果如表2 所示。聚類結果顯示：按照聚類大小排序和聚類術語之間的知識關聯，目前關于圖書館聯盟的研究熱點分布主要涵蓋信息管理與技術應用、信息服務與出版傳播。不同國家研究的主要內容基本相同，但具體方向呈現差異。

3.2.1 信息管理與新技術應用（1）B&R：圖書館聯盟的館際互借和文獻傳遞的運營模式受到較多關注

從B&R 數據集中的聯盟（Consotia）、資源共享（Resource Sharing）、館際互借（Interlending Interlibrary Loan）、文獻傳遞（Document Delivery）、中國高等教育文獻保障系統（CALIS）、評價（Evaluation）、市場（Marketing）等熱點詞匯可以看出，中國高等教育文獻保障系統（China Academic Library & Information System,簡稱CALIS）是“一帶一路”合作國家圖書館聯盟的典型實踐，并在理論研究界獲得了較多關注，71 個成員館的館際互借和文獻傳遞運營模式已成為中國圖書館協作與互聯的代表作[10]。

（2）All：圖書館聯盟的信息管理與新技術應用結合緊密

從All 數據集的熱點詞匯萬維網（Worldwide Web）、數字圖書館（Digital Libraries）、數字貯存（Digital Storage）可以看出，以英國、加拿大學者等為代表的研究團隊在分類法（Cataloguing）、信息檢索（Information Retrieval）、信息管理（Information Management）等領域與新技術應用結合，不斷取得極具影響力的成果。例如，加拿大學者Detlor B 討論了智能代理在網絡圖書館環境下信息檢索與信息搜尋中的促進作用，提出了一種通用代理模型，以支持圖書館聯盟中館藏的跨庫檢索功能[11]；思克萊德大學基于“使所有公民隨時獲得電子信息、學習和研究材料”這一愿景成立了大學數字圖書館研究中心，運用網絡技術建立協作效率高、操作性便捷、便于訪問的圖書館聯盟服務體系[12]。

表2…………GN 聚類知識熱點（部分）

對比All 數據集和B&R 數據集發現，“一帶一路”成員國尤以中國學者為代表，其研究方向側重于圖書館聯盟館際互借和文獻傳遞的運營模式，而非成員國家如英國、加拿大學者的研究方向則側重于圖書館聯盟中的新技術應用，這也符合“一帶一路”成員國大多是發展中國家，圖書館聯盟起步較晚、發展相對滯后的背景。另外，不同于圖書館聯盟發展較成熟的英國、加拿大等國，“一帶一路”成員國更為關注的是如何做好館際互借、文獻傳遞等基礎服務，這也是構建新的聯盟首先要解決的問題。

3.2.2 信息服務與出版傳播

（1）B&R：“網絡分析”大量應用于圖書館聯盟的科學評價和知識管理與服務研究

在B&R 數據集中，從資源（Resources）、信息服務（Information Services）、社會網絡分析（Social Network Analysis）、信息素養（Information Literature）、萬維網（Worldwide Web）、文獻計量（Bibliometrics）、作者共著分析（Co-authorship）、圖書情報學（Library and Information Science）等熱點詞匯來看，中國、印度、韓國等學者關于信息服務的研究將“網絡分析”的量化研究方法大量應用于圖書館聯盟的科學評價和知識管理與服務研究中。例如，Lee 基于社會網絡分析構建出韓國公共圖書館的關鍵詞網絡，以評價韓國公共圖書館間的科研合作[13]；Kirlidog M 通過wos 的文獻資源統計、引文量和出版物數量等來研究土耳其的科學產出水平，特別是在電子資源獲取和圖書館聯盟方面所取得的進展情況[14]。

（2）All：將開放存取與圖書館聯盟的服務創新緊密聯系

開放存取已經成為世界各國關注的重點前沿問題。在All 數據集中，從開放存取（Open Access）、創新（Innovation）、通訊（Communication）、出版（Publishing）和圖書館服務（Library Services）等熱點詞匯來看，加拿大、英國、德國等研究團隊將圖書館聯盟的服務創新與開放存取緊密聯系。在國際圖書館聯盟聯合體（International Coalition of Library Consortia, ICOLC）網站公布的188 個圖書館聯盟中，參與數字出版的有88 個，占47%[15]。例如德國Karlsruhe大學圖書館開發了可檢索26 個德國大學機構典藏的“科學文獻的開放存取”[16]。

對比All 數據集和B&R 數據集發現，“一帶一路”合作國家中國、印度、韓國等國家的學者們關于圖書館聯盟的信息服務與傳播研究側重于科學評價和知識管理與服務研究，說明重視科研合作、提高用戶信息素養，既是“一帶一路”圖書館聯盟的重要任務，也可以為聯盟開展其他服務奠定良好基礎。而對于大多數非“一帶一路”國家的圖書館聯盟來說，自身發展的深度、廣度及用戶素養都要優于發展中國家，因此他們的關注點也反映出信息傳播與出版模式的轉變，即由紙質版文獻收費模式，不斷向電子化期刊公開免費的發展過程。

4 圖書館聯盟發展趨勢預測

4.1 Burst 激增檢測

主題詞的詞頻增長率的變化本質上體現了研究前沿中熱點信息的動態走向。因此知識領域的科學發展趨勢和變化可以根據主題術語和突現詞的共現關系來實現[17]。本文運用式4 對圖書館聯盟文獻數據集All 進行數據建模（兩類分別為“是”或者“否”突發詞），其中s 為（0,1]區間的常參，率參數比系數α 取默認經驗值2，突發權重取前5%（突發度大于3），python 代碼所獲取的激增術語結果如下：

表3…………不同S 權值下的Top5%…Burst 激增檢測結果

由表3 分析可得：突發詞的突發起始時間多是近5、6 年之前（即2011 年后），隨著參數s 的調整，模型結果保持一定的穩定性，此時突發詞如館際互借（Interlibrary Loan）、知識服務（Knowledge Service）、科學合作（Scientific Collaboration）、模式（Pattern）等無論在突發時間或者突發度上都排名靠前，表明它們是近5 年以來圖書館聯盟發展的重要研究領域和主題。其中館際互借、知識服務、出版模式、科學合作等詞一直以來都是圖書館聯盟研究的熱點詞匯，而文獻采購模式與出版模式的改變、“超級聯盟”的出現、大數據時代的來臨與近年來各國圖書館越發意識到提供深層次知識服務的重要性等都可能是引發上述詞匯突變的原因，因此，如關于讀者決策采購模式（Patron Driven Acquisition，PDA）[18]、開放存取[19]、超級聯盟[20]、運用MapReduce 挖掘有效知識等研究[21]，成為未來圖書館聯盟的發展趨勢之一。

4.2 激增檢測結果優化分析

表3 所示的突變詞只反映出圖書館聯盟研究未來的主題領域，對于圖書館聯盟研究趨勢和方向的預測，仍需更具意義和專業指向的突變詞。因此，在表3 的基礎上，筆者進一步選擇s 為0.8 時的突變詞作為分析對象，并通過專家識別出解讀性較強的突變詞匯，如表4 陰影所示，主要包括：

（1）科研合作研究

從文獻計量分析（Bibliometric Analysis）、學科交叉度（Interdisciplinarity）、共詞分析（Co-word Analysis）和共引分析（Co-citation Analysis）等突變詞可以看出，圖書館聯盟科研合作研究是未來的研究趨勢之一。主要方向有：利用內容分析法和作者共著分析法探索圖書館實踐者與研究者的異化和合作問題[22]，運用直接引用、引文耦合和合著分析三種文獻分析方法對圖書情報領域進行跨學科度分析[23]，采用Brillouin's 系數分析對信息科學領域進行交叉學科度分析[24]，通過共詞分析方法進行知識結構分析[25]、圖書情報機構研究核心識別[26]、作者共引分析[27]等。

（2）學科服務研究

學術交流（Scholarly Communication）、科研數據管理（Research Data Management）等突變詞為代表的學科服務研究是未來圖書館聯盟研究的趨勢之一。例如研究型圖書館未來的發展策略研究[28]，大學數字化學術交流中的電子出版合作研究[29]，建立為教學和科研提供線上數據支持的新型圖書館聯盟研究[30]，對圖書館與科研數據管理實踐探索的梳理和趨勢預測[31]等。

（3）信息服務研究

突變詞為代表的信息服務研究也是未來圖書館聯盟研究的重要趨勢。例如公共圖書館聯合參考咨詢中關于問題分類回答的有效性研究[32]，用戶對于聯合虛擬參考咨詢服務的推薦服務滿意度研究[33]，通過大學公布的培訓計劃進行信息素養水平分析研究[34]，運用iSkills 標準化技術評估學生的信息能力[35]，探索圖書館信息能力培養的新模式[36]等。

表4…………Burst 激增監測（s=0.8）

5 總結與展望

本文基于共詞網絡分析，探討了近70 年圖書館聯盟研究的熱點與趨勢，并選取“一帶一路”國家文獻作比較分析，識別“一帶一路”倡議下圖書館聯盟研究的側重點。總體來說，圖書館聯盟的研究熱點主要涉及信息管理與新技術應用、信息服務與出版傳播?！耙粠б宦贰焙献鲊覉D書館聯盟的研究相對滯后于全球范圍內圖書館聯盟研究，但中國、印度、韓國等國家發展迅速，尤其是中國CALIS、CASHL、NSTL 等圖書館聯盟的成立，推動了圖書館聯盟研究的快速發展，在“一帶一路”合作國家中處于領先地位。而“一帶一路”國家對館際互借、文獻傳遞、信息素養等研究方向的側重，也體現出在目前形勢下建立跨區域跨文化的圖書館協作交流機制，亟待解決信息資源共建共享等核心問題。圖書館聯盟未來的研究趨勢向科研合作、學科服務和信息服務的方向發展，體現了圖書館聯盟的服務從文獻服務到信息服務再到知識服務的過渡與升級。對于“一帶一路”倡議下的圖書館聯盟來說，其發展既需要打破政策、體制、文化、語言的壁壘，也離不開傳統圖書館服務協作的沉淀與積累。

本文對實證模型的參數等均采用了優化選擇排序，并圍繞“一帶一路”倡議下的“圖書館聯盟”展開多角度逐層量化分析，對探索和理解“圖書館聯盟”這一重要圖書館學研究課題提供了新的視角和參考。但是這種方式是初探性質的，不免存在一定局限性。未來我們將結合引文分析、期刊分析等分析維度，力爭對“一帶一路”倡議下圖書館聯盟體系的構建進行進一步闡述。