基于CiteSpace的我國高校圖書館智慧服務研究可視化分析

郝雪梅

(山西傳媒學院 圖書館，山西 晉中 030619)

0 引言

黨的十九大報告“貫徹新發展理念，建設現代化經濟體系”提出建設智慧社會[1]。十三屆全國人大四次會議通過的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中特別提到“智慧圖書館”[2]。隨著經濟社會數字化、網絡化、智能化的快速發展，信息服務也必將呈現網絡化、平臺化、遠程化等諸多智慧模式，智慧文化也進一步促進圖書館的智慧服務建設[3]。

智慧圖書館是集物聯網、云服務、大數據、智慧館員于一體的體系，堅持以“以人為本、用戶至上”“讀者第一”的原則將知識化的服務智慧化。大數據為智慧服務提供了數據資源，物聯網、云服務為智慧服務提供了技術保障，館員則是服務智慧化的體現。

近年來，圖書館智慧服務得到越來越多學者的關注。梁光德[4]在2011年發表了第一篇關于圖書館智慧服務方面的研究，而在高校圖書館方面的研究稍微晚一些，但是也已有10年的研究發展。本文以中國知網(CNKI)已有研究成果為對象進行可視化分析，總結當前高校圖書館智慧服務的研究進展、研究熱點與未來發展趨勢，以期為該領域研究提供參考與借鑒。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本文的數據來源選擇中國知網全文數據庫，以“高校圖書館or大學圖書館”and“智慧服務”為主題，檢索時間限定為2012—2021年。得到檢索結果428條，對檢索結果中與高校圖書館智慧服務研究無關的文獻進行篩選、去重，并對部分數據進行修正處理，最終得到有效文獻398條。

1.2 研究工具與方法

本文利用兩種文本挖掘工具：BICOMB(書目共現分析系統，Bibliographic Items Co-occurrence Matrix Builder)V202108和CiteSpace-6.1.2。BICOMB最初對醫學文獻數據庫的書目信息進行快速讀取、準確提取字段并歸類存儲、統計，后升級為可對SCI、CNKI、萬方數據等數據庫的文獻記錄進行讀取分析[5]。CiteSpace是一種引文可視化分析軟件，通過可視化手段呈現科學知識的結構、規律和分布情況[6]。

BICOMB主要進行數據統計，具體方法：按主題從CNKI選取目標數據，以notefirst格式導出數據，然后導入BICOMB進行統計，將統計結果以表格形式導出，即可進行基礎性分析。CiteSpace主要進行知識圖譜繪制，具體方法：將CNKI的數據去掉無效數據后以Refworks形式導出數據并命名為download_zhfw.txt，然后進行轉換，建立項目，即可進行可視化分析。

2 研究結果

2.1 年度發文量分布

圖1 圖書館智慧服務的發文量情況

2.2 期刊來源分析

根據BICOMB統計分析，398篇文獻來源于153種期刊，發表在專業的圖書情報類期刊共計188篇，占總發文量的47%，所占比例如圖2所示。在專業圖情類期刊上發文量最多的是《河南圖書館學刊》，載文量為18篇；其次是《圖書館學研究》，載文量為15篇。發文量4篇及以上的期刊共16種(見表1)，總共發文量為149篇，這些期刊為國內高校圖書館智慧服務研究的主要陣地。其中，發文量在10篇及以上的有7種期刊，有5種核心期刊共發文53篇，占總發文量的13.3%。而被引頻次較多的均為圖書情報學領域的核心期刊，說明高校圖書館智慧服務也是圖情領域的研究熱點之一，但是該領域的研究還不夠深入，發表論文的深度和廣度亟待提升。

圖2 不同類期刊的發文量分布比例

表1 圖書情報類期刊的發文量

2.3 作者及合作情況

通過BICOMB對作者字段進行統計，在檢索的398篇有效文獻中共有564名作者，僅11名作者發文量超過2篇，共發文39篇，如表2所示。其中馬秀峰和陸康發文最多。馬秀峰側重于智慧服務技術層面模型或特征的研究，陸康側重于智慧服務中數字資源的建設研究。

表2 高校圖書館智慧服務研究發文作者

由于存在合著情況，故作者數量超過相關論文量。利用CiteSpace分析Author結果，作者節點大小表示發文量，作者之間的連線表示合作關系，如圖3所示。圖書館智慧服務的研究團隊較少，其中陸康、劉慧團隊來自南京曉莊學院圖書館，主要側重于智慧服務下大數據的研究[7]，承擔江蘇省社科基金項目“智慧服務環境下圖書館用戶隱私保護指南研究”“新時代江蘇圖書館智慧服務模式構建及其運行機制研究”；馬秀峰、鐘歡、董同強為跨機構合作，主要研究學科服務的智慧模型及平臺的設計[8-9]，承擔國家社會科學基金項目“面向知識流分析的中文文本主題生成模型構建及應用研究”；王靜、宋迎法、都平平、鮑劼、張霞5人團隊來自中國礦業大學圖書館，主要側重于研究智慧服務的過程控制及設計[10-11]，承擔教育部人文社科研究基金項目“機構知識資源知識關聯揭示方法與關鍵問題研究”。這些研究成果屬于承擔項目的內容。

圖3 作者合作網絡圖譜

根據普賴斯定律核心作者的計算公式得出，發文量在2篇以上的作者為該領域的核心作者，在有效文獻統計結果中，這些作者的發文量占比不到10%，遠低于普賴斯定律中50%的指標。可見，該領域還沒有固定的核心研究者，大多數是課題項目的研究成果，缺乏對該領域長久持續的研究；再者缺乏跨學科、跨專業的合作，不利于本學科的長遠發展。

2.4 關鍵詞共現分析

關鍵詞是整篇文獻主要內容的提煉，利用關鍵詞的共現分析和聚類分析，研究關鍵詞之間的關聯度可以進一步確定該領域的研究熱點及發展過程。通過CiteSpace對檢索數據進行關鍵詞共現分析，去掉“圖書館”“高校”這些關鍵詞，得到可視化圖譜，如圖4所示。圖4中節點大小反映了該詞的頻次，連線的粗細代表兩者之間共現關系的頻次。

圖4 關鍵詞共現分析可視化知識圖譜

關鍵詞按詞頻Count取前10位的排序(見表3)，這些關鍵詞智慧服務、大數據、學科服務等對應的節點較大，如圖4所示；按中心性Centrality取前10位排序(見表4)。兩個表格中的關鍵詞有一定差異也有一定雷同，其中詞頻和中心性都較高的為智慧服務和大數據，說明大數據是高校圖書館智慧服務領域的研究焦點。而兩者都較高的學科服務、創新服務、互聯網+是該領域研究的熱點。

表3 關鍵詞詞頻排序

表4 關鍵詞中心度排序

2.5 關鍵詞聚類分析

關鍵詞聚類是在關鍵詞共現的基礎上，把聯系密切的關鍵詞聚為一類，然后對其進行重命名，進而形成一類研究主題[12]。利用CiteSpace直接聚類，得到ModularityQ=0.551 5，Weighted Mean SilhouetteS=0.866 6，Q值越接近于1(一般>0.3)聚類結構越明顯，S值越接近于1(一般>0.5)聚類結果越令人信服。由此可見，本文聚類結果具有較高的分析價值。

根據聚類結果，將研究熱點分為新技術應用研究和創新服務研究兩大主題。

新技術應用研究由人工智能、大數據、互聯網+3個聚類組成。主要熱點詞有二維碼、云計算、物聯網、知識圖譜、用戶畫像、5G網絡、空間再造等。信息技術的快速發展促進圖書館智慧服務的發展，圖書館的服務不再受限于時間和空間的局限，都可為讀者提供全方位、立體式觸手可及的服務。如孫守強[13]利用大數據技術給用戶畫像，進而給讀者提供更加精準的個性化服務；秦中云等[14]依托北京聯合大學圖書館，利用云計算技術搭建跨校區、多館舍的圖書館服務平臺；岳和平[15]和只瑩瑩[16]探討5G技術環境下圖書館智慧服務的服務模式；陸康等[17]把人工智能的治理原則引用到圖書館智慧服務中。

創新服務研究由信息服務、讀者服務和公共性3個聚類組成。主要熱點詞有新型服務、信息服務、微服務、創新空間、功能拓展、交流等。隨著信息技術及信息資源爆炸式的發展，圖書館服務經歷了文獻服務、信息服務、知識服務的發展過程，不同階段的發展是相互依存、循序漸進的，接下來智慧服務的發展趨勢實質上就是以上各發展過程的創新。喬紅麗等[18]通過調研42所“雙一流”高校圖書館的智慧服務建設情況，把智慧服務的內容按照資源、學科、咨詢、設備、培訓、空間6個方面進行劃分；初景利等[19]從場所、手段、內容、空間、體驗5個層面歸納總結出智慧服務的特點。

2.6 研究趨勢圖譜分析

通過CiteSpace的Timeline View生成時間線圖譜，得到圖5。高校圖書館智慧服務研究的發展可分為3個階段：第一階段(2012—2015年)，智慧服務研究主要是學科服務研究、知識服務研究、技術服務及資源建設服務研究；第二階段(2016—2018年)，主要研究信息技術在智慧服務中的應用及服務模式的建設；第三階段(2019年至今)，主要研究智慧服務的發展路徑、影響因素及數據安全，從更微觀的層面研究智慧服務的發展，如圖5所示。

圖5 關鍵詞時間線圖譜

3 結論

本文運用BICOMB和CiteSpace軟件得到近十年來高校圖書館智慧服務方面的年度發文量、文獻來源、作者及合作情況和關鍵詞知識圖譜，進行可視化分析，得出以下結論。

(1)從年度發文量和時間線圖譜來看，近十年來高校圖書館智慧服務的相關理論研究取得了較大成績，且高校圖書館智慧服務處于快速發展階段。未來該領域的研究文獻仍呈現增長趨勢，但高校圖書館智慧服務的具體應用研究較少。如何把這些理論更多地轉化為實踐案例，也成為學者們關注的熱點和研究前沿。

(2)從文獻來源來看，該領域的研究還不夠深入，文獻質量亟待提升。從作者知識圖譜看，雖有部分合作網絡，但尚未形成較強影響力的核心團隊。這些都與投入智慧服務研究的人員即智慧館員有關。圖書館智慧服務的發展離不開人的操作，智慧館員既可能是智慧服務的研究者又可能是具體的實踐者。近年來的研究表明目前缺乏對智慧館員的培養。

(3)從關鍵詞知識圖譜看，高校圖書館智慧服務的研究熱點為新技術應用研究和創新服務研究。現有研究表明，高校圖書館目前大部分技術只應用在某一項或幾項業務或服務中，如RFID促進自助借還、大數據技術推進個性化服務、人工智能實現24小時信息咨詢等。這些技術促進圖書館智慧化發展，也是實現智慧服務的前提。

4 建議

(1)加強實證研究，提升服務效能。高校圖書館界可借鑒國內外相關實踐案例或智慧服務相關領域的研究成果，利用圖書館的所有資源開展圖書館智慧服務實踐探索，構建智慧服務模式的框架及體系，并開展持續跟蹤調研，探究智慧服務的評價指標，建立檢驗評價體系，這對于開展智慧服務工作有重要的指導意義。

(2)加強智慧館員的培養，促進智慧服務高質量發展。根據智慧服務的需求，分析智慧館員應具備的專業能力和個體核心能力，并制定相應的選拔、培養、激勵和發展方案，充分發揮他們的智慧效用，促進他們在領域的合作與深入研究，逐漸形成核心專家群或研究機構，堅持先進的研究方向，不斷促進該領域的發展。

(3)加大技術的融合開發。智慧服務需要把新技術深度融合，新技術的發展也將促進圖書館智慧服務由理論向實踐轉變。融合終端使用設備、大數據處理技術及通信互聯技術，加強對數據、信息與資源的重組與管理，促進業務流程與智慧服務的創新，以人性化服務為目標提供智慧服務，滿足讀者多樣化、個性化的需求。

5 結語

國內學者對高校圖書館智慧服務的關注度在不斷加強，近十年來研究多為理論或技術層面的探索，具體的實證分析相對較少。本研究由于作者研究水平的限制，可能會導致研究不夠全面，分析的結果有一定局限性，還需進一步跟蹤研究。