倪四秀
(江蘇第二師范學院,江蘇南京 211200)
提升全民數(shù)字技能,實現(xiàn)信息服務全覆蓋,是黨的十九屆五中全會提出的推進數(shù)字化發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。在適應信息技術發(fā)展帶來的數(shù)字化新趨勢的同時,圖書館知識服務也呈現(xiàn)更加專業(yè)化、個性化的新趨勢[1]。20 世紀90 年代末,知識服務進入圖書情報領域后,有關圖書館知識服務的研究引起學界的高度關注,涌現(xiàn)出豐碩成果。為了進一步提升圖書館知識服務水平和能力,亟須在梳理總結我國圖書館知識服務研究現(xiàn)狀的基礎上,進行深入系統(tǒng)的研究。目前,國內(nèi)僅有少數(shù)學者開展了有關圖書館知識服務研究綜述與總結工作,但這些研究或基于CSSCI 期刊,或基于核心期刊,而基于所有文獻的有關圖書館知識服務研究進展和熱點的探討相對不足。本研究應用CiteSpace 分析軟件,基于CNKI 數(shù)據(jù)庫,以1999—2020 年為研究時段,從多個維度梳理圖書館知識服務的研究現(xiàn)狀和趨勢,對積極推進圖書館知識服務研究具有一定的參考意義。
本研究以中國知識資源總庫(CNKI)“學術期刊”數(shù)據(jù)庫為基礎數(shù)據(jù)源,年限設置為1999 年1 月1 日至2020 年11 月30 日,搜索關鍵詞為“知識服務AND 圖書館”,來源期刊限定為全部期刊,共獲取文獻數(shù)據(jù)1025 條。將上述文獻數(shù)據(jù)以Refworks 格式導出并進行格式轉換,進而分析國內(nèi)圖書館知識服務研究狀況。
CiteSpace 可視化分析軟件是一種基于JAVA程序,獲取不同要素之間關系的細節(jié)矩陣,并以直觀圖像可視化展示要素關系圖譜,用于對特定學科或領域研究文獻進行計量分析的可視化軟件。近年來,該軟件被廣泛用于對科學文獻數(shù)據(jù)的可視化分析,并成為國內(nèi)學者開展文獻計量研究的重要工具。本研究運用了詞頻分析、熱點詞突現(xiàn)、共詞聚類、連接強度等方法,其中,詞頻分析用關鍵詞或主題詞出現(xiàn)頻次的高低來分析某一學科或研究領域的研究動向;熱詞突現(xiàn)主要通過一個專業(yè)關鍵詞的急劇增加或減少,反映并揭示研究熱點隨時間變化的動態(tài)演化;共詞聚類用于分析關鍵詞在特定時間內(nèi)的研究焦點和熱點;連接強度主要用來反映不同研究機構或組織之間合作聯(lián)動的強弱。本研究使用的版本為CiteSpace5.7.R2,具體設置如下:時間范圍設置為1999 年1 月1 日至2020 年11 月30 日,時間分區(qū)為1 年,節(jié)點類型和閾值根據(jù)具體分析內(nèi)容選擇,其余參數(shù)采用軟件的默認設置。
通過對檢索到的文獻數(shù)據(jù)樣本進行統(tǒng)計,繪制出圖書館知識服務研究文獻數(shù)量隨時間變化的趨勢圖(圖1)。1999 年,任俊為首次將“知識服務”概念引入圖書館學研究領域;2000 年,張曉林第一次明確提出“圖書館知識服務”[2]。從圖1 可以看出,1999—2004 年是圖書館知識服務相關研究的萌芽期,發(fā)文量由2 篇增加到23 篇;2005—2010 年進入快速發(fā)展期,發(fā)文量由48 篇增加到92篇,2010 年達到研究期間發(fā)文量的最大值;之后,有關圖書館知識服務研究文獻發(fā)文量進入下降階段,到2020 年下降到36 篇,特別是2017 年以來呈現(xiàn)相對穩(wěn)定發(fā)展態(tài)勢,說明圖書館知識服務研究進入成熟發(fā)展階段。

圖1 圖書館知識服務研究文獻年度分布
統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,作者陸浩東發(fā)文量最多,為6篇,其次是作者吳秀珍,發(fā)文5 篇。根據(jù)普賴斯平方根定律,最高產(chǎn)作者發(fā)表論文數(shù)平方根的0.749倍是核心作者,得出圖書館知識服務研究發(fā)表2篇及以上的作者為核心作者。發(fā)文量為2 篇及以上的核心作者有75 位,共發(fā)表論文168 篇,占分析論文總數(shù)的16.4%。
將相關文獻導入CiteSpace 中轉換格式,設置節(jié)點類型為“作者(Author)”,Top=50,得到作者共現(xiàn)圖譜(圖2),也就是發(fā)文作者之間的合作情況,節(jié)點間的連線粗細表示相互之間合作關系的緊密程度。可以看出,圖中節(jié)點分散,只形成了個別研究團體,且各團體之間沒有聯(lián)系,說明國內(nèi)知識服務研究領域的研究者數(shù)量較大但合作較少,還沒有形成具有核心規(guī)模的較大范圍的合作網(wǎng)絡。

圖2 作者共現(xiàn)圖譜
從所選取文獻發(fā)文量居前6 位的機構分析表(表1)中可以看出,這些機構主要集中在高校和公共圖書館,是圖書館知識服務研究領域的主力。為考察不同機構間的合作情況,在CiteSpace軟件中將節(jié)點類型設置為“機構(Istitution)”,可以得到研究機構共現(xiàn)圖譜。圖譜中的機構名稱用節(jié)點表示,發(fā)文量用節(jié)點大小表示,連線表示機構間合作的緊密程度。機構共現(xiàn)網(wǎng)絡中共有節(jié)點457 個,連線52 條,網(wǎng)絡整體密度僅為0.0005。由圖譜可以看出,圖書館知識服務研究領域的各研究機構之間連線較少,且隸屬于同一個單位的不同部門之間,而發(fā)文量多的研究機構節(jié)點之間沒有連線,說明主力機構之間為獨立研究,缺乏交流與合作。

表1 發(fā)文量居前6 位的機構
關鍵詞的頻次代表主題相關研究的熱點,中心性則表現(xiàn)了該詞在研究領域中的相關度,中心性越大說明相應的研究內(nèi)容在某時間內(nèi)非常重要且具有較高的代表性[3]。將節(jié)點類型設置為關鍵詞,合并“圖書館員”與“館員”、“個性化服務”與“個性服務”、“學科知識服務”與“學科化知識服務”等關鍵詞,通過CiteSpace 導出關鍵詞頻次、中心性等信息,整理出頻次與中心性排名前10 的高頻詞匯表(表2)。除去與搜索主題密切相關的“知識服務”和“圖書館”,表中出現(xiàn)頻次和中心性較高的有“知識管理”“信息服務”“服務模式”“大數(shù)據(jù)”“知識創(chuàng)新”等詞匯。

表2 高頻詞匯
運行CiteSpace 軟件,選取pruning sliced networks 裁剪得出關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡進行聚類分析,選擇LLR 算法對聚類進行命名,得到圖書館知識服務研究文獻聚類圖譜(圖3)。由圖3 可知,(聚類模塊值)=0.6559(>0.3 表示聚類結構顯著),(聚類平均輪廓值)=0.9174(>0.7 表示聚類結果是具有高信度的),根據(jù)和的數(shù)值,可以認定該聚類結果具有顯著效果。聚類標簽根據(jù)聚類結果自動顯示,共得到18 個聚類,選取其中前11 位文獻數(shù)量在20 篇以上的具有代表性的聚類類別:知識服務對策、知識服務體系、知識管理、大數(shù)據(jù)、圖書館員、用戶、服務模式、學科服務、文獻服務、web2.0 和信息,表明有關圖書館知識服務的對策、體系以及知識管理等11 個方面成為該領域的研究主題熱點。

圖3 圖書館知識服務研究文獻聚類圖譜
1.關于圖書館知識服務理論探索。關于圖書館知識服務的內(nèi)涵主要從用戶和館員服務兩個方面展開探索[4]。從用戶需求看,主要強調以用戶需求和知識增值為中心,利用現(xiàn)代信息技術和網(wǎng)絡技術,對知識進行整合、分析并提供利用的深層次智力服務[5-7];從館員服務看,強調運用館員的知識,提高供給信息產(chǎn)品價值,達到為用戶創(chuàng)造價值的知識服務[8]。關于圖書館知識服務特征,從單一方面看,強調突出用戶需求、館員服務和知識的專業(yè)內(nèi)容在某一方面的個性化特征[7,9]。從綜合維度看,服務理念上強調知識服務是圖書館的一種品牌;服務內(nèi)容上強調知識服務的專業(yè)化;服務手段上強調多元化、自動化、網(wǎng)絡化[10]。
2.關于圖書館知識服務模式。圖書館的發(fā)展經(jīng)歷了從傳統(tǒng)圖書館到數(shù)字圖書館再到智慧圖書館的發(fā)展階段,相應地服務模式也經(jīng)歷了由紙質載體服務到數(shù)字信息服務再到智慧化服務的發(fā)展歷程。從宏觀視角看,圖書館知識服務模式可分為知識管理、參考咨詢、個性化、專業(yè)化和團隊化五種模式[5]。從微觀實施視角看,圖書館知識服務模式可分為根據(jù)用戶問題需求提供服務的層次化參考服務模式、按照專業(yè)領域提供專業(yè)知識服務的專業(yè)化服務模式、利用信息技術的知識管理服務模式、適應用戶多樣化需求的個性化定制服務模式和專門而深入的垂直服務模式等五種模式[11]。
3.關于圖書館知識服務技術。推動圖書館知識服務水平和能力提升離不開信息技術的支持,特別是導航庫、推送、Web 訪問信息挖掘、智能代理和多語種信息發(fā)現(xiàn)技術等數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)平臺建設[12-13]。大數(shù)據(jù)時代下圖書館知識服務的主要路徑是創(chuàng)建圖書館信息資源采集系統(tǒng),主要以用戶為中心,提供關聯(lián)性知識檢索、場景化知識推薦、自動化知識問答等智能化和智慧化的知識服務[14-16]。可見,目前對圖書館知識服務技術的研究取得了一定成果,但隨著網(wǎng)絡信息技術的發(fā)展,有關圖書館知識服務技術仍有許多需要解決的問題。
4.關于圖書館知識服務實施對策。目前學者們主要從服務觀念、基礎設施建設、信息資源建設和人才隊伍建設等方面,提出有針對性的圖書館知識服務對策措施。今后,要根據(jù)用戶需求,強化信息資源開發(fā),實現(xiàn)知識資本的更新、整合和信息增值服務,提升圖書館知識服務的創(chuàng)新能力[17-19]。
為了準確反映研究領域發(fā)展的新熱點,可以使用Burst 檢測某一時間內(nèi)出現(xiàn)頻次突然升高的關鍵詞節(jié)點進行分析。使用Detect Burst 提取突發(fā)詞,分析前13 位頻次突然增高的突現(xiàn)詞(圖4),其中強度是指被引用的頻次,紅線表示突現(xiàn)詞突現(xiàn)持續(xù)的時間,從圖中可以看出圖書館知識服務研究的熱點演替。20 多年來,國內(nèi)圖書館知識服務研究的熱點經(jīng)歷了從理論層面到技術層面再到實踐層面逐步深入的研究過程,研究范圍不斷擴大,研究的主題也越來越多。由圖4 可知,圖書館知識服務研究初期的主要熱點且研究持續(xù)時間較長的有“知識創(chuàng)新”“知識經(jīng)濟”“知識管理”“網(wǎng)絡環(huán)境”“信息服務”,其中“知識經(jīng)濟”的強度是10.41,為關鍵詞突現(xiàn)強度的次高值,研究熱度從2000 年持續(xù)到2008 年,說明其對圖書館知識服務的產(chǎn)生和發(fā)展有很大影響。2009—2012 年主要是對圖書館知識服務模式的研究,研究重點是圍繞“學科館員”和“高校”的圖書館知識服務。2013—2018年出現(xiàn)的關鍵詞突現(xiàn)強度最大的“大數(shù)據(jù)”和2018—2020 年出現(xiàn)的關鍵詞“人工智能”是研究的集中點,說明隨著信息技術的發(fā)展,學者們更多關注信息技術在知識服務主要技術和方法中的運用。因此,大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新興科學技術在圖書館知識服務中的運用,不僅促進了圖書館智慧知識服務的發(fā)展,也成為未來圖書館知識服務研究的熱點領域,可見,圖書館知識服務正在向智慧化、智能化方向邁進。

圖4 主題突現(xiàn)詞信息
運用文獻統(tǒng)計分析方法和文獻可視化工具,梳理分析了國內(nèi)圖書館知識服務研究現(xiàn)狀及當前研究熱點,得出以下主要結論。
第一,20 世紀90 年代末國內(nèi)圖書館知識服務研究開始起步,之后關注度迅速增強,發(fā)文量急劇增加。2010 年以來,發(fā)文量呈減少趨勢,但近年來保持相對穩(wěn)定,相關領域研究進入成熟階段。基于用戶需求的圖書館個性化服務研究是圖書館知識服務研究的主題脈絡和路徑。云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術變革,引發(fā)了圖書館知識服務的新需求、新路徑,以期為用戶提供專業(yè)化、精準化的知識產(chǎn)品,從而改變圖書館傳統(tǒng)的知識服務模式。
第二,知識管理、信息服務、服務模式、大數(shù)據(jù)、知識創(chuàng)新等是圖書館知識服務研究領域的熱點和方向。以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等信息技術為基礎的圖書館知識服務研究逐漸發(fā)展成熟,特別是現(xiàn)代技術環(huán)境下知識管理方式轉型成為未來圖書館智慧服務發(fā)展方向。
第三,圖書館知識服務研究機構是開展該領域研究的平臺支撐,其主體為高校圖書館。新技術環(huán)境下圖書館知識服務轉型與創(chuàng)新是以滿足用戶需求為目標,對館員專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)能力提出了新的更高要求。因此,提高圖書館員的專業(yè)能力、促進知識服務轉型升級、加強研究機構之間的合作交流等,成為開展圖書館知識服務研究的重要領域。
第四,進入21 世紀以來,隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代信息技術的發(fā)展,圖書館知識服務已呈現(xiàn)清晰化發(fā)展趨勢,特別是為適應用戶需求,知識服務主體、內(nèi)容和策略也不斷變化,呈現(xiàn)向專業(yè)化、特色化、智能化發(fā)展的趨勢。因此,開展智慧圖書館、智慧服務研究,將成為圖書館知識服務研究的新熱點和新趨勢,其主要路徑是打造知識服務系統(tǒng)平臺、構建知識服務專業(yè)人才隊伍、健全知識服務管理機制等,這些也成為圖書館知識服務能力不斷提升的關鍵路徑。