基于知識圖譜的我國競爭情報研究熱點分析*

李亨特，董堅峰，馮歆婭，李德昌，蘇佳旺

（吉首大學旅游與管理工程學院，湖南 張家界 427000）

0 引言

競爭情報是20世紀60年代興起的概念，是關于競爭環境、競爭對手和競爭策略的研究，是以合法為前提以提高競爭力為目標所進行的針對性情報活動。

自20世紀80年代以來，我國的競爭情報體系已經歷了研究、引進和成長三個階段。在這三個階段中，我國學者在競爭情報理論領域研究較為深入，在此基礎上還將理論與實際相結合，推動了競爭情報在我國各行各業中的實際應用。理論與實踐的結合，使我國競爭情報的研究進入到持續發展的階段。

趙蓉英（2016）［1］以中國知網在1994～2013年期間所收錄的國內競爭情報研究論文為研究對象，從4個維度分析了結構特征，以知識圖譜展示了研究熱點。劉麗敏（2016）［2］以CSSCI作為來源數據庫，選擇1998～2015年，得出了企業競爭情報系統、知識管理與競爭情報、技術競爭情報、反競爭情報、人際競爭情報和產業競爭情報6類熱點研究領域。但通過檢索發現，以近20年為時間段的研究較少，因此文章以2001～2021年知網收錄文獻為研究對象，綜合運用共詞分析、社會網絡分析、多元統計分析和戰略坐標圖等研究方法，繪制出2001～2021年我國競爭情報研究主題的知識圖譜，并對我國競爭情報領域的發展趨勢進行展望。

1 數據獲取與處理

文章以中國知網總庫為數據庫，時間限定為2001～2021年，勾選所有核心期刊，對“競爭情報”進行檢索，檢索結果為2 657篇。提取以上文獻題錄并進行共性處理，得到3 908個關鍵詞，選取超過（含）15的前81個高頻詞為分析對象（見表1）。

表1 我國“競爭情報”領域高頻詞表（部分）

分別統計這81個高頻詞在2 657篇文獻中出現的次數，得到一個81×81的高頻詞共詞矩陣，利用Ucinet6中的NetDraw呈現出高頻詞共現網絡圖譜如圖1所示。可見，企業與競爭情報系統處于核心位置。

圖1 高頻詞共現網絡圖譜

1.1 K-核分析

核心-邊緣關鍵詞可以通過高頻詞二值矩陣的K-核分析得到［3］。選取高頻詞共詞矩陣中的非零元素計算平均值為2.7。因此將共現頻次的閾值設為3，利用Ucinet6可以得到高頻詞的二值矩陣，取消勾選“競爭情報”，并進行k-核分析，結果如圖2所示。

圖2 高頻詞二值矩陣的K-核分析結果

1.2 聚類分析

本分析選取系統聚類法，通過SPSS數據編輯器中的分析——相關——距離，利用Ochiai-Barkman系數計算高頻詞相關矩陣。Ochiai-Barkman系數可以反應出2篇文獻在研究主題方面的相似度。將相關矩陣通過SPSS的系統聚類進行計算，以x軸均值為中線可將全部81個高頻詞分為14類，將k-核分析中的結果代入到聚類結果中可以發現，5個紅色核心詞有4個位于2類，27個藍色次核心詞大部分分布于1、2、3、4、6、7、8、9、12中。2類是包含核心詞與次核心詞最多的類，可以歸于“競爭情報服務”研究領域；3、8、12可以歸為“競爭情報前沿”；4、6、9可以歸為“企業/產業競爭情報”，如圖3所示。

圖3 高頻關鍵詞相關矩陣的系統聚類分析樹狀圖

1.3 戰略坐標圖

經系統聚類得到14個大類，對各類進行密度和向心度計算，結果見表2所列。

戰略坐標圖是在聚類基礎上通過密度與向心度將各類展現于坐標圖上的一種研究方法，適用于研究發展趨勢。以表2中的向心度設為x軸，密度設為y軸，原點取兩者均值，建立直角坐標系如圖4所示。

表2 各類的向心度密度表

圖4 戰略坐標圖

第一象限：此象限的研究領域內部聯系緊密，處于競爭情報研究網絡的中心，密度與研究主題內部聯系度呈正相關，值越高研究越成熟；向心度體現研究主題與其他研究領域的聯系，值越高聯系越廣泛。對應研究領域為“競爭情報服務”“競爭情報前沿”“企業競爭情報”“產業競爭情報”及“競爭情報教育”。

第二象限：其研究領域內部鏈接緊密，有研究機構在對此進行正規研究，但在研究網絡中處于邊緣地位，對應研究領域為“科技查新”，這說明關于“科技查新”的研究是很成熟的鄰域，但不是競爭情報研究的核心。

第三象限：該象限的研究主題密度和向心度均偏低，說明內部結構松散，研究尚不成熟，同時處于競爭情報網絡的邊緣，主要為“國家競爭情報”領域。

第四象限：此象限的研究領域結果比較松散，研究尚不成熟，與其他研究領域聯系廣泛，但內部聯系較弱，具有較大的潛在重要性，其對應研究領域為“技術競爭情報”和“共現、聚類分析”。“技術競爭情報”和“共現、聚類分析”領域的屬于整個網絡的核心。

2 熱點主題分析

通過對聚類分析進一步整理，可以看出，當前競爭情報研究熱點主要聚集于以下4個主題。

2.1 競爭情報服務

競爭情報服務屬于應用型學科領域，主要目的是為了解決社會需求，社會大環境和科學技術的發展決定了競爭情報服務的發展方向。在大數據、人工智能、智庫等新技術環境中，眾多學者對研究對象、研究范式和業務模式進行了探索。馬費成（2018）對整體化、智能化和自動化情報體系建設等方面給出了相應的研究方向［4］。孫建軍（2019）等提出多元聚合、數據驅動的信息資源建設及其服務框架設計是一個新方向［5］。曾建勛（2019）認為情報研究情報服務目標指向解決問題，情報機構向智庫進行轉變，在公開文獻或數據排序基礎上進行戰略和戰術的情報研究［6］。

2.2 企業競爭情報

企業競爭情報概念的提出較早，謝新洲和包昌火等（2001）認為，企業競爭情報體系的構成分為3大網絡、3大系統及1個中心［7］。結合時代背景，賈旭楠（2019）借助社會網絡分析法得出企業競爭情報發展過程分為萌芽階段、發展階段和成熟階段3個階段，該領域的研究重點主要集中在反競爭情報、高校圖書館和企業競爭情報、中小企業競爭情報和大數據時代的企業競爭情報4個方面［8］。

2.3 產業競爭情報

胡笑梅等（2016）［9］從文獻計量的角度對國內產業競爭情報進行了分析，得出研究視角略微局限，研究范圍相對較小，研究內容較為淺顯，研究類型趨于單一等問題，并通過2個方面展開論述提出建議。龔花萍等（2020）［10］提出了區域競爭情報線下數據融合、線上協同服務的聯動供給服務模式，意在提高區域內的競爭情報服務。為了使該領域獲得進一步發展，應拓寬目前的研究范圍，尋找其他研究主題合適的契合點，從而形成新的研究前沿和熱點。

2.4 競爭情報前沿

競爭情報前沿多采用文獻計量可視化分析進行實現，通過對主題詞、研究熱點、發展趨勢等進行量化分析。在大數據環境下，文獻計量可視化分析更傾向于融合創新傳統文獻計量學的理念與方法來解決科學計量、科學評價與科學管理中面臨的實際問題［11］。周春雷、張猛等（2019）學者曾利用文獻調研和專家訪談等方法對27種知識圖譜軟件在CNKI文獻中的出現情況開展了實證分析并考察了其在國內學術界的影響力［12］。由于該類領域更偏向于方法，更容易融入到其他研究主題中，但也因為與眾多主題相結合，導致更容易演化于相關主題而失去自身領域的相關度。

3 發展趨勢分析

結合熱點分析可以看到未來競爭情報研究趨勢呈現以下特點。

第一，競爭情報交叉研究縱深化。對于以上4個研究熱點而言，呈現出向更深、更廣的研究方向發展的趨勢，可以通過結合其他相關研究領域主題進行研究，如競爭情報服務領域中結合信息管理對數據進行集成化分析、結合用戶需求搭建智能交互機制、結合用戶畫像推動精準情報服務等；企業競爭情報可以和圖書館高校等相結合形成新的企業競爭情報服務模式；產業競爭情報結合區域科技創新構建聯動供給服務模式等。科技查新是很成熟的領域，但并不處于核心地位，因此可以拓寬研究范圍，如引入知識管理中的知識協同、構建高校館與科研機構合作體系等。

第二，競爭情報服務智能化。由于范式的轉變，傳統的競爭情報服務正在向智能化發展。機器思維能靈活高效的處理大數據，機器學習使得情報分析更為精準，以計算機為主導，情報人員進行決策的人機協作模式更能體現出情報的實時性與時效性。

第三，競爭情報產業融合化。國家競爭情報處于競爭情報網絡邊緣，研究難度在于研究主體為國家，為了獲取更多關注和持續發展，該研究主題更應該加強理論研究，并尋找研究發展較為成熟的研究領域與之相結合，從2018年開始，國家競爭情報領域更加關注“總體國家安全觀”“新型國家安全觀”“數據主權”“數據跨境流動”等領域［14］。

第四，競爭情報人才復合化。據國務院學位委員會對研究生學位點調整可見，新增圖情檔一級博士點6個、一級碩士點7個，撤銷圖情檔一級碩士點4個、情報學二級碩士點4個［13］，所撤銷的多為理工類院校，其圖書情報理論背景薄弱，過多依賴于其他學科，并非是圖書情報領域自生拓展與滲透的不足所導致的領域特色喪失。在這種背景環境下，競爭情報教育應加強自身研究領域力度，結合社會環境需求，引進具有其他有助于競爭情報研究主題的相關學科背景人才進行培養。

4 結束語

文章通過k-核分析、聚類分析及繪制戰略坐標圖得出競爭情報服務、競爭情報前沿、企業競爭情報與產業競爭情報4個熱點主題及其他研究主題，通過分析可以看出競爭情報的發展始終圍繞著大數據、高新技術、國家政策展開。大數據、人工智能、智庫等技術的運用已經融入到了競爭情報的各項研究工作中，大數據思維的引領促使理論發生變革，在“數據思維”的影響下，競爭情報嵌入數據科學和大數據生態要素，推動著傳統競爭情報進行“改革”。面對這種趨勢，對競爭情報的研究人員來說，掌握前沿技術，結合學科發展背景，以國家創新驅動為導向，不斷優化研究技術、提出創新研究方法、吸收新的研究理論，為精準優質競爭情報提供服務，為基礎科學研究突破提供支撐。當然，本文也存在一些不足之處，如數據源選擇較為單一，知識圖譜分析也不全面，仍需通過相關理論與實踐的檢驗。