CiteSpace透視科技期刊知識服務(wù)新景觀

摘要：近年來，隨著ChatGPT、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和媒體融合的廣泛應(yīng)用，推動了知識驅(qū)動的內(nèi)容生產(chǎn)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識生產(chǎn)，知識服務(wù)呈現(xiàn)新的特征和模式，也成為學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)。科技期刊作為科學(xué)知識傳播、交流和展示的主要載體，也是國家科技實(shí)力與國際影響力的重要體現(xiàn)，其在知識創(chuàng)新時代發(fā)揮著越來越重要的作用。現(xiàn)采用科學(xué)計量工具CiteSpace對我國科技期刊知識服務(wù)相關(guān)研究進(jìn)行知識圖譜繪制，分析了科技期刊知識服務(wù)的研究演變、主體分布和熱點(diǎn)變化，為探索科技期刊知識服務(wù)的發(fā)展提供參考。

近年來，隨著ChatGPT、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和媒體融合的廣泛應(yīng)用，推動了知識驅(qū)動的內(nèi)容生產(chǎn)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識生產(chǎn)，知識服務(wù)呈現(xiàn)新的特征和模式，也成為學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)。張曉林提出，知識服務(wù)是“以信息和知識的搜尋、組織、分析、重組的知識和能力為基礎(chǔ)，根據(jù)用戶的問題和環(huán)境，融入用戶解決問題的過程，提供能夠有效支持知識應(yīng)用和知識創(chuàng)新的服務(wù)”[1]。科技期刊作為科學(xué)知識傳播、交流和展示的主要載體，也是國家科技實(shí)力與國際影響力的重要體現(xiàn)，其在知識創(chuàng)新時代發(fā)揮著越來越重要的作用。劉紅霞提出通過重塑生產(chǎn)流程提升中國科技期刊知識服務(wù)的能力[2]。治丹丹基于學(xué)術(shù)期刊知識服務(wù)對象不同層次的知識服務(wù)需求，指出通過循序漸進(jìn)地構(gòu)建學(xué)術(shù)期刊知識“生產(chǎn)—傳播—應(yīng)用—反饋”全程化服務(wù)系統(tǒng)，進(jìn)而提升學(xué)術(shù)期刊知識服務(wù)影響力和增值能力[3]。陳曉峰提出學(xué)術(shù)期刊通過構(gòu)建媒體融合精準(zhǔn)知識服務(wù)模式和路徑設(shè)計，提高學(xué)術(shù)期刊精準(zhǔn)知識服務(wù)能力[4]。張曉林最新分析AI賦能的P4ST決策智能分析，尋找知識服務(wù)的新質(zhì)生產(chǎn)力，從深層次理解AI賦能下的智能型知識服務(wù)[5]。本文采用科學(xué)計量工具CiteSpace對我國科技期刊知識服務(wù)相關(guān)研究進(jìn)行知識圖譜繪制，分析科技期刊知識服務(wù)的研究演變、主體分布和熱點(diǎn)變化，為探索科技期刊知識服務(wù)的發(fā)展提供參考。

數(shù)據(jù)來源與方法

將CNKI作為文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源，以主題“知識服務(wù)”和“期刊”為檢索條件，時間不限，來源類型為北大核心、CSSCI、CSCD，以及中英文擴(kuò)展。截至2024年6月20日，檢索到相關(guān)文獻(xiàn)514篇，剔除消息、會議通知等非論文型數(shù)據(jù)，最終獲得有效文獻(xiàn)412篇。

采用CiteSpace（6.3.R2）對檢索到的文獻(xiàn)進(jìn)行分析，通過可視化圖譜探尋學(xué)科領(lǐng)域研究主體、演化路徑和發(fā)展前沿[6-8]。CiteSpace時間劃分：2003年1月至2024年12月，時間段為1；節(jié)點(diǎn)類型：作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞；節(jié)點(diǎn)篩選方式：k=25，TOP N為50，TOP N%為10%。

文獻(xiàn)發(fā)文量分析

根據(jù)某研究的發(fā)文數(shù)量變化，可以直觀地觀察其隨時間變化的趨勢，對分析該研究領(lǐng)域發(fā)展動態(tài)和預(yù)測未來演化具有重要意義。文獻(xiàn)發(fā)表統(tǒng)計顯示，2003—2009年，年發(fā)文量均少于10篇，處于知識服務(wù)初步探討階段；2010—2015年，年發(fā)文量呈增加趨勢，年發(fā)文量約11篇，關(guān)于知識服務(wù)多樣模式的探討增加；2016年至今，年發(fā)文量呈先快速增長后緩慢下降趨勢，2019年發(fā)文量達(dá)到最高55篇，研究主題更加深入、多元。隨著數(shù)字化、智能化對期刊出版發(fā)展的影響逐步增大，對期刊知識服務(wù)的內(nèi)涵、形式和傳播的研究也逐漸增多，受到越來越多學(xué)者的關(guān)注和重視（圖1）。

核心作者和主要研究機(jī)構(gòu)分析

核心作者分析

作者合作網(wǎng)絡(luò)可以了解某領(lǐng)域研究的高產(chǎn)作者及其合作程度。運(yùn)行CiteSpace軟件的“作者”功能，可視化圖譜顯示節(jié)點(diǎn)為398，連線數(shù)為407，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0052。根據(jù)普萊斯定律N＝0.749（ηmax）1/2，ηmax為作者最大發(fā)文量，發(fā)文量＞N篇的作者即為核心作者。本研究中，發(fā)文量≥3篇者為該領(lǐng)域核心作者，排名前三位分別為劉冰（11篇）、劉紅霞（7篇）、沈錫賓（6篇），核心作者總計14位，發(fā)文量總計62篇，占總文獻(xiàn)量的15.5%（圖2）。

以上表明關(guān)于期刊知識服務(wù)研究的核心作者團(tuán)隊(duì)仍較少，其中以劉冰（中華醫(yī)學(xué)會雜志社）為核心的研究團(tuán)隊(duì)對我國期刊知識服務(wù)研究貢獻(xiàn)較多，發(fā)表了《中國科技期刊知識服務(wù)技術(shù)路徑探析——以Consensus.app為例》等文章，主要聚焦于中國科技期刊知識服務(wù)建設(shè)、模式及實(shí)現(xiàn)路徑。但整體上，該領(lǐng)域的合作關(guān)系較松散且多數(shù)為內(nèi)部合作。

主要研究機(jī)構(gòu)分析

主要研究機(jī)構(gòu)分析可以揭示一個領(lǐng)域內(nèi)主要科研力量的分布。機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果見圖3，節(jié)點(diǎn)為280，連線數(shù)為164，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0042。以武漢大學(xué)信息管理學(xué)院、中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報中心、中華醫(yī)學(xué)會雜志社三家單位為核心的合作網(wǎng)絡(luò)是我國科技期刊知識服務(wù)領(lǐng)域最大的機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)，其他機(jī)構(gòu)間合作較少，更偏向于獨(dú)立研究。

關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是對文獻(xiàn)內(nèi)容的高度概括，關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以了解該研究領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。我國科技期刊知識服務(wù)相關(guān)研究高頻關(guān)鍵詞排名前十位見下表、圖4。中介中心性越高表示該關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)越多，屬于領(lǐng)域研究的核心，中介中心性大于0.1的節(jié)點(diǎn)被稱為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，本研究中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)為：知識服務(wù)、科技期刊、學(xué)術(shù)期刊、中國知網(wǎng)。

關(guān)鍵詞聚類分析

關(guān)鍵詞聚類是該研究領(lǐng)域具有相似研究主題的關(guān)鍵詞集合。對關(guān)鍵詞進(jìn)行LLR算法聚類，聚類Q值=0.5995，S值=0.8921，顯示了該聚類顯著、聚類信度較高，共得到10個主要聚類，包括#0科技期刊、#1知識服務(wù)、#2學(xué)術(shù)期刊等（圖5）。以上聚類構(gòu)成了2003—2024年我國科技期刊知識服務(wù)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指在某段時間內(nèi)頻次突然激增的關(guān)鍵詞，可展示某研究熱點(diǎn)隨時間變化的情況，揭示研究熱點(diǎn)的主要動態(tài)變化并在一定程度上預(yù)測學(xué)科的發(fā)展趨勢。對我國期刊知識服務(wù)研究領(lǐng)域進(jìn)行關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析，信息服務(wù)最早在2005年的相關(guān)研究中，情報學(xué)從2006年持續(xù)到2017年，突現(xiàn)時間最長，而突現(xiàn)強(qiáng)度至2024年的關(guān)鍵詞有人工智能、集群化、醫(yī)學(xué)期刊，這與期刊知識服務(wù)伴隨新技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展相一致（圖6）。

關(guān)鍵詞時間線分析

時間線分析是按照時間順序?qū)㈥P(guān)鍵詞聚類進(jìn)行排列，節(jié)點(diǎn)代表最早出現(xiàn)該關(guān)鍵詞的時間，節(jié)點(diǎn)越大，所受關(guān)注度和發(fā)文量越高。時間線圖可以更直觀、全面地展示各個時期關(guān)鍵詞的演變情況。在#0科技期刊聚類中，早期研究包括網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、提升策略、開放存取、刊群平臺建設(shè)、醫(yī)學(xué)期刊集群化到最新的一體化研究。在#1知識服務(wù)聚類中，由增值服務(wù)到融合出版再到用戶視角研究。在#2學(xué)術(shù)期刊聚類中，多元協(xié)同、AI for Science是主要研究方向（圖7）。從主要的10個聚類中關(guān)鍵詞隨時間變化可以看出，目前，AI賦能的個性化服務(wù)是期刊知識服務(wù)的研究熱點(diǎn)。

討論

在知識經(jīng)濟(jì)時代，科技期刊的知識服務(wù)能力直接影響科研成果的傳播效率和影響力。建設(shè)高效、精準(zhǔn)的知識服務(wù)體系，能夠促進(jìn)知識的快速流通，加速科技創(chuàng)新的步伐。我國科技期刊知識服務(wù)在內(nèi)容、技術(shù)、平臺、服務(wù)等方面都取得了一定的進(jìn)展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如知識服務(wù)的理念和實(shí)踐仍需進(jìn)一步融合，較多期刊仍停留在文獻(xiàn)提供層面，缺乏多元化的服務(wù)方式；服務(wù)內(nèi)容和質(zhì)量還有提升空間，期刊質(zhì)量參差不齊，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容缺乏深度整合，服務(wù)針對性不強(qiáng)等；技術(shù)應(yīng)用的深度和廣度還需加強(qiáng)，雖然已經(jīng)應(yīng)用新技術(shù)，但在智能化水平、用戶體驗(yàn)優(yōu)化等方面還有差距[9]。未來，需要進(jìn)一步加強(qiáng)科技期刊知識服務(wù)的研究和實(shí)踐，不斷提升服務(wù)水平和質(zhì)量，為科技創(chuàng)新和學(xué)術(shù)交流提供更好的支持。

（作者單位：陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院中華消化外科雜志編輯部）

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