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基于UCINET的個性化信息服務熱點探究

2023-06-22 21:47:05朱貝貝
現(xiàn)代信息科技 2023年2期

摘? 要:文章通過使用SATI和UCINET軟件,從網(wǎng)絡密度,平均距離,中心性方面,對2016年1月1日至2020年12月31日這5年間以“個性化信息服務”為主題收錄在中國知網(wǎng)的367篇文獻的關鍵詞進行社會網(wǎng)絡分析,目的在于探索個性化信息服務這一領域近些年的研究重點。研究結果表明:最近過去的五年間,個性化信息服務主題下的研究主要分布在個性化信息服務、圖書館中的個性化信息服務、以及大數(shù)據(jù)環(huán)境背景下的個性化信息服務等方面。

關鍵詞:個性化信息服務;研究熱點;UCINET

中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A? 文章編號:2096-4706(2023)02-0022-04

Exploration on Hotspots of Personalized Information Service Based on UCINET

ZHU Beibei

(School of Information Management, Heilongjiang University, Harbin? 150080, China)

Abstract: In this paper, by using SATI and UCINET software, the keywords of 367 documents included in China National Knowledge Infrastructure (CNKI) with the theme of“personalized information service”during the five years from January 1, 2016 to December 31, 2020 are performed a social network analysis from the aspects of network density, average distance and centrality. This paper aims to explore the research hotspots in the field of personalized information service in recent years. The research results show that the researches under the theme of personalized information service mainly distribute on personalized information service, personalized information service in library, personalized information service under the background of big data environment and other aspects in the past five years.

Keywords: Personalized Information Service; research hotspot; UCINET

0? 引? 言

21世紀是體驗經(jīng)濟、知識經(jīng)濟時代,服務是迫切需要的,尤其在信息化快速發(fā)展的今天,生活中充斥著海量信息,個性化服務就成為當今研究熱點之一。個性化信息服務的定義沒有一個統(tǒng)一的說法,個性化信息服務是滿足用戶個體信息不同需求的服務,也就是根據(jù)不同用戶提出的具體要求或者每個用戶各自的行為習慣、愛好興趣等主動向用戶提供符合其需求的信息資源[1]。國內學者對有關個性化信息服務的領域進行很多研究,但少有學者采用社會網(wǎng)絡分析的方法,因此本文從社會網(wǎng)絡分析角度對個性化信息服務領域進行相關研究,進一步探索這一領域的研究熱點。

1? 研究設計

1.1? 數(shù)據(jù)來源

本文選擇中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫,以“個性化信息服務”為主題進行高級檢索,檢索時間在2016年1月1日到2020年12月31日范圍內,期間共5年時間,檢索到373篇文章,去除報紙、會議等不相關無效文獻,最終篩選出367篇文獻。將所有文獻選中,并以EndNote的格式,將文本從中國知網(wǎng)中導出,在此之后將有關數(shù)據(jù)再次導入SATI軟件中,并采取數(shù)據(jù)轉換的操作。在SATI軟件中,統(tǒng)計當中的關鍵詞的出現(xiàn)頻次,選擇出現(xiàn)次數(shù)超過4次的關鍵詞,去除無益于個性化信息服務的詞匯,如“對策”“問題”等,共選取31個關鍵詞,生成關鍵詞的詞頻分布圖如表1所示。

由表1可以看出,有31個關鍵詞出現(xiàn)4次以上,這些關鍵詞出現(xiàn)的總頻次為695次。排名前十的關鍵詞有:個性化信息服務,信息服務,高校圖書館,個性化,個性化服務,圖書館,大數(shù)據(jù),數(shù)字圖書館,個性化推薦,數(shù)據(jù)挖掘。表2是在SATI軟件中產(chǎn)生的部分31×31的共詞矩陣。表中對角線的數(shù)值反映出了關鍵詞總共出現(xiàn)的次數(shù),橫向和縱向相交處的數(shù)值則表示這兩個不同關鍵詞在同一篇文獻中共同出現(xiàn)的數(shù)量[2]。表2是出現(xiàn)次數(shù)排名前6位的關鍵詞矩陣圖,從矩陣圖中可以看出不同關鍵詞之間共同出現(xiàn)的次數(shù)。

1.2? 研究方法

關鍵詞是一篇論文的重點,能夠簡單精練地概括論文主題,和論文想要表達的中心思想。由于關鍵詞能夠體現(xiàn)出論文研究的主要內容,因此本文通過對最近五年的有關個性化信息服務領域的論文中的關鍵詞進行分析,總結并探索這一領域的研究熱點。

本文使用SATI、UCINET軟件,對個性化信息服務學科范疇進行了社會網(wǎng)絡分析。SATI軟件主要是進行數(shù)據(jù)格式的轉換,將國內數(shù)據(jù)庫導出的題錄數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉換成XML格式,產(chǎn)生出關鍵詞矩陣,再傳導入UCINET進行下一階段的分析[3]。UCINET是加州大學的歐文分校當中的一群網(wǎng)絡分析成員,一起探討開發(fā)的一個社會網(wǎng)絡分析軟件[4]。從SATI中產(chǎn)生出的關鍵詞矩陣,將其傳導至UCINET中,從網(wǎng)絡密度,凝聚子群,中心性,平均距離角度分別進行社會網(wǎng)絡分析。因為UCINET軟件便于操作,能夠將網(wǎng)絡結構可視化且界面友好,有可以清晰直接地觀察出一個領域的研究重點分布的功能,因此文本采用該軟件進行相關分析。

2? 個性化信息服務研究熱點分析

首先使用UCINET軟件對個性化信息服務關鍵詞進行可視化分析,繪制出我國個性化信息服務的關鍵詞網(wǎng)絡圖譜,如圖1所示。從圖1當中我們可以看出,頻次超過4次的關鍵詞沒有很多,說明個性化信息服務領域的研究內容比較分散,不夠集中,進一步說明了該領域的研究停留在表面,不夠深入。關鍵詞之間的連接關系較為緊密,少數(shù)幾個關鍵詞連線比較稀疏,說明這些研究內容比較冷門,研究的較少。位于圖譜中間的幾個關鍵詞,如“高校圖書館”“大數(shù)據(jù)”“數(shù)字圖書館”“個性化服務”“網(wǎng)絡環(huán)境”等節(jié)點周圍的連線較緊密,說明在這些方面的相關研究較為成熟,是該領域的研究熱點。而在邊緣的一些關鍵詞,如“農(nóng)產(chǎn)品供求”“農(nóng)民經(jīng)紀人”“情境感知”“移動信息服務”等節(jié)點之間連線較少,說明這些研究內容雖然也是個性化信息服務的研究內容,但是或者有些是新興的研究內容,研究還較少,或者是一些冷門的研究內容,沒有太多人去關注。由圖1可以直觀地看出,高頻關鍵詞數(shù)量不多但聯(lián)系緊密,說明近五年來我國個性化信息服務領域存在研究熱點,值得進一步探索總結研究熱點,預測未來該領域的發(fā)展趨勢。

2.1? 網(wǎng)絡密度分析

社會網(wǎng)絡分析中,經(jīng)常使用網(wǎng)絡密度分析這一分析視角,來體現(xiàn)網(wǎng)絡節(jié)點相互聯(lián)系的緊密程度,從而反映出網(wǎng)絡的凝聚力水平高低。如果網(wǎng)絡中的點多,那么網(wǎng)絡就越密集[2]。如圖2所示,采用UCINET對個性化信息服務相關主題的關鍵詞采取網(wǎng)絡密度分析,得到了網(wǎng)絡密度為0.251 6。如果網(wǎng)絡密度大于0小于1,則表明關鍵詞的網(wǎng)絡密度處于偏低水平,關鍵詞之間聯(lián)系不緊密,表明近年來該領域研究較分散,出現(xiàn)了一些新興的研究主題,與原來的主題聯(lián)系不太緊密。

2.2? 中心性分析

2.2.1? 點度中心度分析

網(wǎng)絡分析中,點度的中心性可以直接衡量出節(jié)點的能力,以及節(jié)點的中心性。如果點度中心性的數(shù)值較大,那么就會有較多節(jié)點直接連接到它[5]。如圖3所示,利用UCINET軟件分析個性化信息服務關鍵詞的點中心性。從圖中可以看出,關鍵詞“信息服務”“高校圖書館”“個性化”“大數(shù)據(jù)”“數(shù)字圖書館”具有較大的中心性,分別是157.000、121.000、106.000、62.000、48.000,是該領域的研究熱點。其中“信息服務”網(wǎng)絡密度最大,位于網(wǎng)絡中心,與其他關鍵詞聯(lián)系緊密。說明近五年間,研究人員主要對高校圖書館、數(shù)字圖書館的個性化信息服務進行研究,而且結合大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息服務進行研究。

2.2.2? 中間中心度分析

中間中心度是測量指網(wǎng)絡中影響某個關鍵詞的其他所有關鍵詞共同出現(xiàn)在一篇文獻中的能力的指標[6]。如果一個節(jié)點存在于許多其他節(jié)點的連線上,那這個節(jié)點就會比較重要。中間中心度具有衡量一個點的媒介能力的功能[2]。通過UCINET軟件分析個性化信息服務的關鍵詞的中間中心度,如圖4所示。從研究的結果看來,“信息服務平臺”關鍵詞的中間中心度最高,為81.077,說明在研究個性化信息服務的過程中,信息服務平臺最為重要,能夠有效地控制其他資源。只有存在良好的平臺,才能夠及時完善服務內容,提高服務能力,根據(jù)用戶不同的需求提供個性化的服務。除此之外,“個性化服務”“數(shù)字圖書館”“高校圖書館”等關鍵詞也具有較高的中心性,它們在網(wǎng)絡中發(fā)揮著重要的作用。

2.2.3? 接近中心度分析

接近中心度表現(xiàn)出了網(wǎng)絡中某一節(jié)點與除該節(jié)點之外的其他節(jié)點之間的接近的程度。接近中心度數(shù)值越大,就表明了這個節(jié)點越不會受到控制,在網(wǎng)絡中依賴性越弱[7]。如圖5所示,利用UCINET軟件分析個性化信息服務的關鍵詞的接近中心度,接近中心度小的關鍵詞就代表網(wǎng)絡核心內容。從圖中可以看出,“個性化服務”的接近中心度最小,為44.000,是網(wǎng)絡最核心的位置。其次是“個性化”,接近中心度為45.000。“圖書館”“數(shù)字圖書館”“高校圖書館”“大數(shù)據(jù)”“公共圖書館”“數(shù)據(jù)挖掘”位于中心,說明這些關鍵詞都是研究的熱點主題。

2.3? 平均距離分析

平均距離是指社交網(wǎng)絡中,節(jié)點之間相互聯(lián)系交流所需通過線路的平均數(shù)[2]。如圖6所示,采用UCINET軟件,對個性化信息服務主題下的關鍵詞采用平均距離分析,不同網(wǎng)絡節(jié)點之間相距平均是2.028,表示每個節(jié)點經(jīng)過2.028條線就可以與其他節(jié)點相連,說明關鍵詞之間的聯(lián)系不存在什么阻礙,相對理想,符合小世界效應。

3? 結? 論

通過對個性化信息服務主題下的關鍵詞,通過UCINET軟件進行社會網(wǎng)絡分析,分析其網(wǎng)絡密度、中心性、平均距離和凝聚力子群,可以從中得出結論:最近五年時期當中,個性化信息服務領域對以下方面內容給予較多關注和重視。

(1)個性化信息服務。從關鍵詞網(wǎng)絡圖譜,以及出現(xiàn)頻次高的關鍵詞中可以看出“個性化信息服務”“個性化”“信息服務”等關鍵詞處于中心位置,且出現(xiàn)頻次較高,說明近五年來學者對個性化的信息服務研究關注度較高。個性化信息服務圍繞用戶開展,把以用戶為中心作為根本,為用戶提供信息服務,滿足其需要和要求,增加用戶的滿意程度。用戶的信息服務方面的需要隨著時間日益豐富和多樣,個性化的信息相關服務也得到越來越廣泛的關注和重視。

(2)圖書館的個性化信息服務。通過中心性分析可以發(fā)現(xiàn),“高校圖書館”“數(shù)字圖書館”“公共圖書館”等關鍵詞中心性較高,由此可以看出對于圖書館的個性化信息服務研究比較廣泛。圖書館旨在為讀者提供信息資源及配套服務,讀者的不同要求決定了圖書館的不同服務模式。圖書館的用戶范圍廣,類型不同,用戶需求不盡相同,個性化信息服務是用戶信息需求發(fā)展的必然選擇,也是圖書館發(fā)展的關鍵。

(3)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的個性化信息服務。通過凝聚子群分析,k-叢分析結果可以看出“大數(shù)據(jù)”出現(xiàn)的頻率也比較高,說明在個性化信息服務的研究中,大數(shù)據(jù)也至關重要。近年來,圖書館管理人員通過結合大數(shù)據(jù)技術優(yōu)勢,升級圖書館服務模式,以用戶需求為依據(jù),提供個性化的、適用的信息服務,從而提供服務滿意度。在大數(shù)據(jù)背景下,數(shù)字圖書館,數(shù)據(jù)庫正在興起,通過這些服務平臺的建立,不斷完善信息服務內容,提高信息服務的質量,為用戶提供適合用戶的信息服務。

參考文獻:

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作者簡介:朱貝貝(1998.08—),女,漢族,河南太康人,碩士研究生在讀,研究方向:信息管理。

收稿日期:2022-09-06

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