基于灰色關聯(lián)度分析的 “五計學” 融合發(fā)展研究

邱均平，宋曉青,b （杭州電子科技大學．中國科教評價研究院，b．管理學院）

隨著邱均平教授主持的《我國 “五計學” 融合與圖書情報學的方法創(chuàng)新研究》 項目獲得批準，以及近幾年 “五計學” 相繼在相關重要國際會議中的廣泛出現(xiàn)，表明 “五計學” 已經(jīng)得到國內(nèi)外專家的認可。同時也標志著計量學科這五個較有影響力的重要學科已經(jīng)形成了一個相對完善且邏輯清晰的體系結構。［1］“五計學” 是繼 “三計學” 后，知識計量以及情報學領域發(fā)展的新階段。毫無疑問，“五計學” 的研究對象和研究內(nèi)容雖然有所不同，但是它們之間都有著千絲萬縷的聯(lián)系。無論是 “三計學” 還是 “五計學” 都是以 “文獻計量學” 為起點展開研究的，［2］本文以此為出發(fā)點，通過對Web of Science 數(shù)據(jù)庫的相關數(shù)據(jù)進行聚類和整理，然后進行 “五計學” 關聯(lián)度分析，探究它們之間的內(nèi)在聯(lián)系，以期為 “五計學” 的相關研究提供一定的參考。

1 “五計學” 簡述

由于科學技術的快速發(fā)展，計量學領域的研究已經(jīng)由先前的 “三計學” 開始轉向 “五計學” 這一新階段。在第16 屆ISSI 大會上 “Five Metrics” 的首次出現(xiàn)標志著 “五計學” 體系的正式確立。［3］“五計學” 主要包含文獻計量學、科學計量學、信息計量學、網(wǎng)絡計量學、知識計量學五個學科。它是在文獻計量學的基礎發(fā)展起來的，其研究對象也由最初傳統(tǒng)的紙質(zhì)文獻資源擴展到科學活動、信息、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、知識等，從而促進了網(wǎng)絡計量學、知識計量學等學科的發(fā)展。“五計學” 是一個既有聯(lián)系又存在區(qū)別的龐大學科體系，如各學科的研究對象和研究內(nèi)容都有所不同，但是其研究方法都有定量分析的共同特征。［4］各學科在進行交叉融合的同時又會保持學科的獨立創(chuàng)新性是“五計學” 發(fā)展的必然趨勢。

灰色關聯(lián)度分析法作為一種多因素統(tǒng)計分析方法，是根據(jù)因素之間的發(fā)展趨勢和內(nèi)在聯(lián)系來衡量并分析因素之間的關聯(lián)性強弱。灰色系統(tǒng)的概念最早由我國控制科學與工程領域的鄧聚龍教授提出，灰色系統(tǒng)介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間，我們對該系統(tǒng)了解并不全面，僅限于了解部分信息。［5］鑒于我們對 “五計學” 融合發(fā)展過程中的信息并非完全知悉，但是又比較了解 “五計學” 現(xiàn)階段的研究情況，因此采用灰色系統(tǒng)理論進行 “五計學” 的融合發(fā)展研究是比較符合實際的。并且灰色關聯(lián)度分析法適用于對時間序列數(shù)據(jù)的分析，因而文章采用此方法對 “五計學” 的融合發(fā)展進行關聯(lián)度分析，不僅契合性較強，還具有一定的創(chuàng)新性。

2 “五計學” 的灰色關聯(lián)分析

2.1 數(shù)據(jù)的獲取

本文以Web of Science 數(shù)據(jù)庫的核心數(shù)據(jù)集為來源，檢索范圍為2010 — 2019 年，為了保障數(shù)據(jù)的完整性，在進行相關學科數(shù)據(jù)的檢索時也要包含每個學科涉及的主要內(nèi)容和經(jīng)典理論。如，對文獻計量學檢索時要包括洛特卡定律、奇普夫定律和布拉德福定律，即采用主題為 “Bibliometrics” or “Science Author Distribution law” or “ Zipf’s Law” or “ Law of Bradford” 進行檢索。同樣的，以 “Scientometrics” or “Scientific Evaluation” or “Scientific Activities” 為主題對科學計量學進行檢索，以主題為 “Informetrics” or “Information Retrieval” or “Information Management” 對 信 息 計 量 學進 行 檢 索， 以“ Webometrics” or “ Cited-sites” or“Web Impact Factors” or “Sitation Analysis” 為主題對網(wǎng)絡計量學進行檢索。由于知識計量學是在國內(nèi)確立和發(fā)展起來的，在國外的相關文獻資料中只能找到較少的文章，但是知識計量學的理念和思想早已體現(xiàn)，在這里對知識計量學進行檢索時借鑒宋艷輝老師采用的檢索方法，［6］以主題為 “Knowledge Unit” or “Knowledge Domain” or “ Knowledge Visualization” or “ Knowledge Measure” or “Knowledge Evaluation” 進行檢索。檢索的數(shù)據(jù)涉及到很多個相關性較小的學科領域，因此在Web of Science 核心合集檢索結果的聚類分析中選取“Information Science Library Science”（信息科學與圖書館學） 類別中的數(shù)據(jù)，從而保障數(shù)據(jù)的有效性和可行性。經(jīng)過聚類整理后的近十年數(shù)據(jù)如下表所示。

表 Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫中近十年 “五計學” 各學科的發(fā)文量

2.2 “五計學” 的灰色關聯(lián)度計算步驟及實現(xiàn)

2.2.1 確立參考數(shù)列和比較數(shù)列

在對多個因素進行灰色關聯(lián)分析之前要確立參考數(shù)列和比較數(shù)列。參考數(shù)列也稱為母數(shù)列，即能反映系統(tǒng)特征行為的數(shù)據(jù)序列。由于國內(nèi)外對文獻計量學的研究較早，而且它也是 “五計學” 的起點，故選用文獻計量學的數(shù)據(jù)作為參考序列，科學計量學、信息計量學、網(wǎng)絡計量學和知識計量學的數(shù)據(jù)都作為比較序列。

2.2.2 數(shù)據(jù)歸一化處理

從上表可以看出，由于 “五計學” 各學科出現(xiàn)時間以及研究對象的不同導致了各學科領域發(fā)文量存在很大差異。數(shù)據(jù)的歸一化就是將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸納到一定的近似范圍內(nèi)，從而減少數(shù)據(jù)差異性對計算結果產(chǎn)生的影響。在進行數(shù)據(jù)歸一化處理時常用的方法有均值化、初值化、倍數(shù)變換、區(qū)間化等。由于 “五計學” 各個學科發(fā)文量數(shù)據(jù)序列的量級差別不大，采用初值化方法對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，公式如下。

其中m 是比較數(shù)列的個數(shù)，n 為各個因素的數(shù)據(jù)維度，當i=0 時表示參考數(shù)列。采用初值化方法，通過讓原始數(shù)據(jù)除以初值就能將所有數(shù)據(jù)都整理到較近的數(shù)值范圍附近，從而實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的歸一化處理且不改變數(shù)據(jù)序列的變化趨勢。“五計學” 各學科發(fā)文量經(jīng)過歸一化處理后如圖1 所示。

圖1 歸一化處理之后的數(shù)據(jù)

2.2.3 計算灰色關聯(lián)系數(shù)

灰色關聯(lián)系數(shù)實質(zhì)上是參考數(shù)列和每個比較數(shù)列在各個對應時間節(jié)點上的關聯(lián)性，灰色關聯(lián)系數(shù)越大，表示該比較數(shù)列和參考數(shù)列的關聯(lián)性越強，關聯(lián)系數(shù)的計算公式如下。

其中Δ（min）=minimink|x0（k）-xi（k）|，表示兩級最小差，Δ（max）=maximaxk|x0（k）-xi（k）|，表示兩級最大差；ρ 是一個可調(diào)節(jié)的分辨系數(shù)，取值范圍在（0-1），通常情況下取ρ=0.5 比較合適。［7］

從上述公式中可以發(fā)現(xiàn)，關聯(lián)系數(shù)是參考數(shù)列和比較數(shù)列在各個時間維度上對應的關聯(lián)程度值，因此關聯(lián)系數(shù)的個數(shù)和每個因素的維度一致，數(shù)量較多且比較分散。為了便于進行整體性比較，通過計算關聯(lián)系數(shù)的平均值可以很好的將各個時間節(jié)點的關聯(lián)系數(shù)集中到一起，從而有效地反應各個比較數(shù)列和參考數(shù)列之間關聯(lián)程度的強弱，即灰色關聯(lián)度。在這里用βi

將歸一化處理之后的數(shù)據(jù)代入到關聯(lián)系數(shù)的公式中，求得四個比較數(shù)列（科學計量學、信息計量學、網(wǎng)絡計量學、知識計量學的論文發(fā)表量） 與參考數(shù)列（文獻計量學的論文發(fā)表量） 在各個時間點的關聯(lián)系數(shù)如圖2 所示。

借助于MATLAB 軟件得出四個比較數(shù)列與參考數(shù)列的灰色關聯(lián)度分別為： 0.8959、 0.8177、 0.6230、0.8316，關聯(lián)度都大于0.5，說明參考數(shù)列和四個比較數(shù)列都有較強的關聯(lián)性。由灰色關聯(lián)度的概念可知，關聯(lián)度越接近于1 說明關聯(lián)性越好，根據(jù)關聯(lián)度大小依次排序為：科學計量學、知識計量學、信息計量學、網(wǎng)絡計量學。

圖2 科學/ 信息/ 網(wǎng)絡/ 知識計量學與文獻計量學的灰色關聯(lián)性

3 結果分析

3.1 文獻計量學、科學計量學夯實 “五計學” 發(fā)展的理論基礎

科學計量學和文獻計量學的灰色關聯(lián)度為0.8959。這兩門學科幾乎是在同一時期發(fā)展衍變而成的，除了研究目的有較大差異外，在早期的研究中兩者實際上并沒有太大的本質(zhì)區(qū)別，其研究對象和研究方法都有很多相同之處。因此在前期的研究中很多學者都是將文獻計量學和科學計量學同義使用，較少去深究兩者的界限，［8］直到布勞溫等人在對科學計量學的深入研究中才逐漸把兩者區(qū)分開來。文獻計量學和科學計量學經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)相當成熟，兩者對相關學科領域共同產(chǎn)生的影響是巨大的。無論是從近十年的論文發(fā)表量還是從兩者的灰色關聯(lián)度來看，這兩門學科仍是學術界研究的熱點，并且正在積極推動著 “五計學” 的發(fā)展趨勢。文獻計量學側重于對科技文獻、科研產(chǎn)出等進行定量化研究，而科學計量學屬于科學的研究領域，［9］主要以社會環(huán)境為背景，注重于科學體系或科學活動的定量化研究，這就超出了文獻計量學的研究范疇，因此兩者都存在一定的局限性。兩門學科在融合發(fā)展的基礎上不僅會加大理論創(chuàng)新，而且還會根據(jù)當下的時代背景去開拓新的實質(zhì)性研究領域。如，科學計量學可以借助于前沿計算機技術來提升自身學科領域中的研究方法或擴充科學計量學的研究范疇，這都將為 “五計學” 的發(fā)展提供新的研究思路和理論支撐。

3.2 信息計量學為 “五計學” 的交叉融合提供依據(jù)

信息計量學和文獻計量學的灰色關聯(lián)度為0.8177，兩者的關聯(lián)性可見一斑。這也恰恰詮釋了“三計學” 由早期的相互獨立的研究狀態(tài)轉變?yōu)楝F(xiàn)階段與情報學、圖書館學等學科深度融合的研究趨勢，對各學科領域的發(fā)展起到了積極推動作用。信息計量學早期也被稱為情報計量學，在最初的研究中它是被籠統(tǒng)的隱藏在文獻計量學和科學計量學中的，［10］直到1979 年信息計量學的概念被昂托納克剝離出來。隨后于1987 年在英國信息科學家布魯克斯（Brookes） 的提議下，信息計量學才正式成為學術界認定的專業(yè)術語，這也為信息計量學的后期發(fā)展奠定了堅實的基礎。作為科技發(fā)展和信息化手段的產(chǎn)物，信息計量學是“三計學” 中最復雜的一門學科，它的理論、方法和應用都得益于文獻計量學和科學計量學，但是其研究對象、研究方法以及研究范圍又都遠遠超出前兩者。［11］簡而言之，文獻計量學和科學計量學都是依靠信息的載體或信息的傳遞來進行研究的，因此兩者研究的內(nèi)容和研究成果自然屬于信息計量學的范疇。從信息計量學的發(fā)展歷程來看，它依靠文獻計量學的基礎使得“三計學” 的交叉融合研究達到了一個高峰期并走向成熟，在信息計量學龐大的結構框架下，“三計學” 的整合研究也得以實現(xiàn)，這也將為 “五計學” 未來的合流趨勢和融合發(fā)展提供豐富的研究依據(jù)。

3.3 網(wǎng)絡計量學促使 “五計學” 互聯(lián)互通

網(wǎng)絡計量學和文獻計量學的灰色關聯(lián)度為0.6230，單從關聯(lián)度大小來看兩者有較強的關聯(lián)性，但與其他學科相比，其關聯(lián)度顯得相對弱一些，這和網(wǎng)絡計量學的研究背景是密不可分的。其實很多學者認為網(wǎng)絡計量學是由信息計量學衍生出的一門學科，但是由于信息計量學的范圍比較廣泛，網(wǎng)絡計量學實質(zhì)上還是對文獻信息的計量，［12］特別是隨著無紙化時代的來臨，書刊等紙質(zhì)文獻的文本信息都能在網(wǎng)上找到，因此趙丹認為網(wǎng)絡計量學的概念從一提出就與文獻計量學有非常密切的關系。［13］現(xiàn)階段網(wǎng)絡計量學已經(jīng)與數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等一些深度學習算法技術相結合，促進了一部分高效分析工具及分析軟件的開發(fā)和應用。這不僅使得網(wǎng)絡計量學朝著智能化方向邁進，而且對 “五計學” 的智能化發(fā)展也起到積極的推動作用。網(wǎng)絡計量學的一些信息化和智能化手段為 “五計學” 的深入研究提供了有效的工具和方法，這促使了各學科之間的內(nèi)部交流與資源共享。［14］網(wǎng)絡計量學的未來發(fā)展必須要借鑒并依附于文獻計量學和科學計量學的理論方法，知識計量學和信息計量學同樣可以借助網(wǎng)絡計量學的工具獲得較大規(guī)模和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。因此，網(wǎng)絡計量學的智能化發(fā)展不僅提高了自身的便捷性和高效化，而且還加快了 “五計學” 的互聯(lián)互通。

3.4 知識計量學推動 “五計學” 的革新

知識計量學與文獻計量學的灰色關聯(lián)度為0.8316，關聯(lián)性僅次于科學計量學。顧名思義，知識計量學是以知識為研究對象，而文獻計量學的研究對象是圖書、期刊等文獻，文獻的內(nèi)容本身就是知識的表現(xiàn)形式，因此在對文獻計量學進行研究的同時，也正在對知識進行計量，［15］知識計量學和文獻計量學的關系可見一斑。雖然早期人們并沒有提出知識計量學的概念，但當時國內(nèi)外已經(jīng)開始對其相關理念和思想展開研究。作為 “五計學” 中唯一被國內(nèi)學者提出并確立的學科，知識計量學更是我國相關學者在情報學以及信息計量等學科領域取得的里程碑成果。［16］作為“五計學” 中的前沿學科，知識計量學不同于其他已經(jīng)發(fā)展成熟的學科，它涉及的范圍較廣，但還是一個新穎的學科，無論是對知識計量學的相關理論研究還是技術方面的應用研究，這都將成為近幾年的研究熱潮。邱均平、宋艷輝［17］、王立良［12］等認為知識計量學是在 “四計學”（文獻計量學、科學計量學、信息計量學、網(wǎng)絡計量學） 的基礎上發(fā)展而來的，因此筆者認為在相關的研究中，專家和學者們對知識計量學一些創(chuàng)新性的觀點必然會融入到 “五計學” 中，這將使得 “五計學” 的相關理念和思想得以革新，從而推動 “五計學” 進入時代發(fā)展的嶄新階段。

4 總結

本文以 “五計學” 的起源學科——文獻計量學作為參考數(shù)列，對 “五計學” 進行了關聯(lián)度分析，通過MATLAB 軟件計算出文獻計量學與科學計量學、信息計量學、網(wǎng)絡計量學和知識計量學的關聯(lián)度大小依次為0.8959、0.8177、0.6230、0.8316。雖然各學科側重點和出發(fā)點存在一定差異，但是 “五計學” 的交叉融合是必然趨勢，在 “五計學” 融合發(fā)展的過程中各學科都將扮演不同的角色，因此文章重點參照關聯(lián)性的強弱探究了文獻計量學和其他學科之間的內(nèi)在聯(lián)系，并對它們的作用進行了重新定位和深入研究。研究表明：文獻計量學和科學計量學是 “五計學” 中發(fā)展相對成熟的學科，它們將繼續(xù)夯實 “五計學” 的理論基礎，是其未來發(fā)展的重要基石；信息計量學是一門比較復雜的學科，它使得 “三計學” 的交叉融合研究達到了一個高峰，并將為 “五計學” 的融合發(fā)展研究提供一定的經(jīng)驗和依據(jù)；網(wǎng)絡計量學的信息化和智能化手段加快了各學科的內(nèi)部交流，將促進 “五計學” 的互聯(lián)互通；知識計量學作為 “五計學” 中的前沿學科，一些理論方法和技術應用的創(chuàng)新將會圍繞著它相繼被提出，這些創(chuàng)新性研究自然會推動 “五計學” 的革新。