劉菲 倪慧 黃俊宇
摘要:以Web of Science數據庫(2008-2018年)中信息行為主題的1530條文獻作為數據源,使用CiteSpace軟件對其研究熱點和前沿進行分析,從而直觀地揭示信息行為領域的研究現狀和發展趨勢。本文的主要結論包括:信息行為研究已經從傳統的理論框架、搜索過程、社會網絡和信息素養研究向個人信息及差異、虛擬世界、社交網站和案例研究等轉變。
關鍵詞:信息行為;Web of Science;CiteSpace;可視化
中圖分類號:TP393 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2020)19-0036-02
開放科學(資源服務)標識碼(OSID):;
近些年來,隨著信息技術的發展,信息行為研究也受到了來自經濟學、社會學、醫學等眾多領域的關注。作為歷久而彌新的一個研究領域,信息行為研究正面臨著新的機遇與挑戰。在此背景下,本文采用科學計量學的方法,并充分運用可視化工具CiteSpace,對近十年(2008年- 2018年)來全球信息行為領域的研究進行了重點回顧與綜述。更明確地說,本文旨在重點探究以下幾個問題:
(1)信息行為研究的主題有哪些?
(2)信息行為熱點研究有哪些?有哪些發展趨勢值得關注?
1 研究過程
1.1可視化分析數據集的獲取
本研究使用WOS核心集中2008年- 2018年的所有論文數據作為可視化分析數據集。在檢索策略上,本研究使用“infor-mation behavior*:”作為主題并限制出版物類型為期刊進行檢索,共獲得1628條記錄。經手工剔除評論文章、書評、編輯寄語、勘誤等記錄,共保留1530條有效出版物記錄,wOs中信息行為研究在本案研究期間內其數量也大體保持增長態勢。
1.2 CiteSpace參數設計與可視化過程
CiteSpace是科學計量學領域知名的可視化分析軟件,在2004年由陳超美教授使用Java語言開發。CiesSpae是應用Ja-va語言開發的一款信息可視化軟件,它主要基于共引分析理論和尋徑網絡算法等,對特定領域文獻(集合)進行計量,以探尋出學科領域演化的,路徑及知識轉折點,并通過一系列可視化圖譜的繪制來形成對學科演化潛在動力機制的分析和學科發展前沿的探測[1]。本研究使用CiteSpace(版本為5.4.R2)對數據集進行可視化分析,其過程遵循CiteSpace研發者陳超美博士給出的可視化分析的一般流程[2]。
在本研究中時間縮放值設置為1,這意味著從2008年到2018年的整個時間間隔被劃分為11個1年的數據處理切片。本研究選擇Pathfinder作為修剪方法,用于修剪合并后的網絡。Pathfinder network scale是一種結構建模技術,通常用于消除冗余或違反直覺的連接,并保留最顯著的連接[3]。
本文中使用了文獻共被引方法,是共引分析的其中一種,共被引分析作為一種衡量文獻之間接近程度的方法,是一種很好的說明數據集中的源文章與廣泛的外部參考文獻記錄中相應被引文章之間關系的方法[4]。文獻共被引分析是一種統計方法,可用于發現信息行為領域得研究熱點。它還可以用于科學研究領域的可視化,檢測新興內容,預測未來的研究方向。特別是文獻共引分析過程中產生的聚類是聚類分析的重要分析單元。通過聚類揭示推動研究趨勢的重要智力轉折點以及不同研究趨勢之間的相互聯系。另外,通過聚類檢測和分析研究趨勢隨時間的出現和突變,并在特定時間的研究趨勢的知識基礎上確定研究趨勢的重點。
2 研究結果與討論
2.1 信息行為領域研究主題
2.1.1 主題詞共現網絡
文章的主題詞提供了文獻信息的內容特征,其從標題、摘要、wOs派生的關鍵字“Author keywords”和“keywords Plus”中提取。關鍵詞是一篇論文的重要組成部分,反映了一篇論文研究的主題。通過對信息行為領域文獻的關鍵詞共線分析不僅可以發現該領域的研究主題還可以了解關鍵詞之間的聯系。關鍵詞兩兩之間出現的次數越多可認為其之間關系越緊密也可反映該領域研究主題。其中,關鍵詞“information technology”“search engine‘‘communication technology‘‘social networkingsite”代表信息行為研究的技術發展,對應發展的搜索引擎應用、通信技術、社交網站;關鍵詞“practical implications”“re-search model"“theoretical framework"“significant difference"“so-cial influence”代表信息行為研究的內容,對應信息行為中的影響、模式、理論框架、差異對比和社會影響;“user behavior”和“behavioral intention”是信息行為的分析對象;“online survey”表示信息行為研究的方法,如在線調查和統計測量分析。
2.1.2 信息行為研究主題演變
根據每年拍攝的快照,分析得出信息行為研究的主要焦點在2008年至2018年之間。其中在2008-2011年研究的主題主要為信息技術、搜索過程、緩和效應和重要因素或影響以及研究和理論模型、概念架構等與信息行為相關的理論基礎層面的研究。在2012和2013年發表的研究主要集中在信息系統、搜索任務、社交媒體和個人信息等數據方面,主要是在信息行為領域應用層面的研究。2014-2015年的研究則側重于虛擬環境、影響、健康記錄、社會支持和用戶生成的內容等信息行為特定環境下主要關于用戶應用等方面的研究。2016-2018年中研究主要是個案研究、定性分析、中介效應、信息搜索過程及質量和問卷調查等在信息行為領域更進一步應用即分析質量的研究。
對信息行為研究隨時間發展的主題轉變,可以發現在2010年到2011年,當時的研究重點從搜索過程和尋求動機轉向了社交網站和信息使用。同時還有其他的轉變,如:2009年研究主題緩和效應到2017年的中介效應,以及通過分析可知隨著時間地發展對于信息行為的研究的主題更加深入,從最初對于理論結構及模型的研究到后續關于重要性和影響轉變為對于信息行為領域各方面應用的研究。
2.2 研究熱點
2.2.1 信息行為研究熱點
根據從WOS核心館藏中檢索的1530份記錄中引用的63,933份學術文獻的綜合收集和協調情況的分析,按照引用頻率排序發現引用頻率最高的是作者Venkatesh V( 2003)發表的文獻。如該文獻所述,Venkatesh V(2003)審查用戶接受文獻并討論八個主要模型,最后制定統一模型UTAUT為管理者提供一個有用的工具[5]。
基于共引分析生成了由緊密定位的節點組成的13個典型聚類,這13個聚類的標簽是由每個聚類中引用的與文檔相關的關鍵詞和標題術語自動生成的,使用詞頻倒排文檔頻率(tf*idf)算法。13個聚類的整體輪廓分數范圍為0.729-0.995,具有顯著性,“模塊化O”值為0.7613,“平均輪廓”值為0.2799。(注:模塊性O表示系統組件可以分成獨立塊并重新組合的程度,反映網絡是否可以合理地劃分為松散耦合的集群[6-7]。輪廓度度量在評估每個集群的研究內容的性質或這些集群的平均同質性時的不確定性水平[8]。)
基于文獻共引分析,我們可以識別每個群集中被高度引用的文檔,這些文檔代表了每個領域的關鍵焦點。根據所提出的分析,13個集群中的所有文件可分為對應于以下10個主題的組:(1)信息共享行為的影響、(2)數據分析和相似性測度、(3)隱私和保護、(4)制度和效應、(5)信息質量和權威性、(6)信息應用和接受、(7)信息技術、(8)網絡用戶和文化價值觀、(9)情緒控制、(10)競爭動態。這10個主題在研究方法f調查法、計量分析法、觀察法)、重要問題(隱私保護、信息質量、認知)以及針對不同國家、行業和政治制度的案例方面具有廣泛的覆蓋面。
3 結論
信息行為研究已經廣泛建立,并且日益受到重視。為更了解人們信息行為的發展和意義,各方做出了巨大努力。本研究以2008年至2018年發表的1530篇文獻為基礎,并從wOs核心館藏數據庫收集數據,通過繪制知識域圖,針對關鍵詞、高被引文獻和發展趨勢展開了研究得出結論如下:
通過對共現主題詞的分析,識別出高頻關鍵詞,結果表明,從2008年到2018年,信息行為研究在研究內容、應用領域、研究方法等方面的研究重點不斷演變。文獻共被引分析的結果表明,Venkatesh V( 2003)發表的被引率最高的文章是基于信息技術的驗收研究,審查用戶接受文獻并討論八個主要模型,最后制定統一模型UTAUT為管理者提供一個有用的工具。同時,13個典型集群被確定基于關鍵詞和標題與分析相關的文檔,以及這些集群的主要可分為10個主題:信息共享行為的影響、數據分析和相似性測度、隱私和保護、制度和效應、信息質量和權威性、信息應用和接受、信息技術、網絡用戶和文化價值觀、情緒控制和競爭動態。此外,信息行為文獻中大量出現的術語和文獻共引現象表明,研究的新趨勢可以概括為健康信息、差異化分析、信息來源的權威性、虛擬世界文化價值觀和案例研究。
參考文獻:
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[通聯編輯:光文玲]
基金項目:本文系江西省社會科學規劃項目”學術社交網絡科研人員使用行為與服務優化研究”(項目編號:17BJ32)、南昌航空大學“三小”課題(編號:2019JG006)研究成果之一。
作者簡介:劉菲(2000-),女,江西南昌人,本科.主要研究方向為信息管理與信息系統。