圖情領域高活躍度學者知識圖譜
——基于“2022圖書館學者學術活躍度榜”可視化分析

曾 潔

2022年6月16日，新文科專委會首次在網絡發布了“2022圖書館學者學術活躍度榜”［1］。這是新文科專委會繼2021年12月15日發布“2021圖書館學術能力排名”后，第二次權威發布圖書館方面的學術情況。該活躍度榜是首個針對圖書館學者層面學術活躍度進行綜合評價的指數，評價體系有如下特點：第一，采用“期刊+作者綜合權重”的方式，將核心期刊類別和作者署名順序細分，并引入合著者貢獻分配模型；第二，人工對異構分散的各類研究計劃進行聚合和認領，突出圖書館的特色與地位；第三，構建領域知識本體，對作者和機構署名采取實體消歧和語義鏈接，保證成果歸屬的準確性［2］。從評價結果來看，測度模型表現穩健，外審專家給予肯定。報告發布后引發熱議，40余家官方媒體進行報道，超過半數的上榜學者提出出具入選證書的需求［2］。

可視化軟件CiteSpace可通過“圖”與“譜”的結合，直觀展示共現、突現和聚類等關系，是包括圖情研究的多領域學者們常用工具軟件。朱彥君［3］等通過總結《中國圖書館學報》十年來的高頻被引文獻、作者和期刊，為研究人員識別經典文獻、確定高影響力作者提供參考；廖球［4］等人進行了高?？蒲袛祿R圖譜分析，展示并解析高產作者及機構的合作網絡態勢；李繼紅［5］等人對國家社科基金數據進行文本挖掘和圖譜分析，揭示學科研究的趨勢和方向；劉竟［6］等人分析了2007—2012年高校圖書館的科研產出、多產作者及合作團體，梳理高校圖書館的科研情況。利用CiteSpace進行文獻計量分析、知識圖譜分析的研究涉及的領域眾多，但前人的研究對象大多數是圖書情報的專業期刊或某類基金數據，或是某種功能圖書館的科研情況，且研究時間都相對久遠，研究的時效性弱。

本文對“2022圖書館學者學術活躍度總榜”中出現的機構和作者進行可視化分析，揭示2016—2022年圖情領域的研究熱點，探測研究前沿的發展趨勢，以期為今后圖書情報領域的選題與研究提供信息參考。

一、數據來源及研究方法

（一）數據來源

“2022圖書館學者學術活躍度榜”的內容分為三部分，分別是“圖書館學者學術活躍度總榜（下稱‘總榜’）”“圖書館學細分榜”和“入選機構榜”?！翱偘瘛绷谐隽?016—2022年間在國內外圖書情報與檔案管理領域中最具學術活躍度的來自197個機構的485位圖書館學者，并按照分數區間分為五個等級展示。本文主要針對“總榜”中的機構和學者展開研究?！翱偘瘛敝袡C構所覆蓋的圖書館類型包括高校高職圖書館，專業圖書館，公共圖書館以及黨政圖書館。涉及的專家學者眾多且具代表性，既有以初景利、吳建中等為代表的圖情行業內公認的大咖，也出現了以白如江、吳晨生為代表的一大批青年學者。由于該榜發布時間為2022年，為了使分析更具時效性，筆者在數據檢索時，把學者們的發文時間跨度定在了2016—2022年。

選擇中國知網（CNKI）數據庫進行數據檢索。文獻來源為學術期刊，得到數據后再經CiteSpace去重后獲得有效文獻5445篇。

（二）研究方法

分析軟件為CiteSpace6.1.R2，利用CiteSpace繪制機構合作網絡圖譜，關鍵詞共現圖譜、聚類圖譜、突現圖譜。利用合作網絡分析法、共詞分析法、詞頻分析法，分別對機構和關鍵詞進行分析。探索及展示2016—2022年國內圖書情報學領域的研究脈絡和熱點前沿，并初步研判該領域未來可能的發展趨勢。

二、研究結果分析

（一）發文機構分析

研究機構的共現詞分析有助于明確該領域的研究力量分布特點，是發現該領域核心機構的最有效方法之一，且能為相關研究機構合作、交流提供依據。運行CiteSpace軟件，Nodetypes(網絡節點)選擇institute，Selection CriteriaI(選擇標準)設置“TopN=50”，生成機構合作網絡圖，導出排名前30機構表（表1）?？芍獧C構合作網絡中共有143個節點，292條連線，網絡整體密度Density為0.0288，該數據表明圖情領域機構間的合作比較緊密。表1顯示了Count（發文量）排名前30的機構。其中中國科學院文獻情報中心無論從發文數量（506）還是中介中心性（Centrality）都是最大的（0.17）。中心性作為衡量節點權力的大小，反映了該點在網絡中的重要性，點中心性越高，說明節點在該領域越重要［7］?？蒲泻献魇强萍及l展的重要動力，不僅可以提升科研團隊的整體實力，還可以有效地促進作者、機構和國家之間的知識交流，共享科研成果［8］。中國科學院文獻情報中心作為圖情領域的龍頭單位，其中心及輻射地位顯而易見。機構合作網絡圖也顯示，同類型圖書館之間的合作相對更為密切，但不同類型圖書館之間也形成了跨地域，跨領域的合作。

表1 排名前30機構表

從表1發現，在排名前30的機構中，專業圖書館占比約三分之一，高校圖書館占比接近三分之二，專業圖書館和高校圖書館是圖情領域研究的兩大主要陣地。從排名前10的機構情況看，“國”字號專業圖情機構以其絕對優勢的發文量領航整個圖情領域。排名11—20的多是高校圖書館，說明高校圖書館是圖情領域的中堅力量。

（二）基于高頻關鍵詞共現的研究熱點分析

運行CiteSpace軟件，Nodetypes(網絡節點)選擇Keyword，Selection CriteriaI(選擇標準)設置“TopN=50”，導出頻次排名前50的關鍵詞如表2所示。出現頻次100次以上的關鍵詞分別為圖書館、閱讀推廣、數字人文、文獻計量和大數據。出現頻次50以上的關鍵詞包括知識服務、美國、信息素養、開放獲取、人工智能、學科服務、智庫和數字資源。出現頻次30次以上的關鍵詞有可視化、科學數據、信息服務、知識圖譜和專利分析。出現頻次20次以上的關鍵詞則多達21個。數據說明近五年圖情領域的研究熱點緊緊圍繞著圖書館功能、圖書館服務、圖書館學研究、信息資源建設與知識管理、圖書館智能化與網絡化等核心主題。尤其像閱讀推廣、知識服務、學科服務和信息服務這些反映圖書館功能的主題，一直是學者們熱衷的領域。而人工智能、互聯網+、科技創新、智慧服務、微信等高頻詞的出現則說明新媒體時代的到來，信息科學和互聯網技術的飛速發展讓圖情領域的研究更多元化，層次化。相較之下，近年來，學者們對圖書館學基礎理論和管理方面的關注度略有減少。

表2 排名前50的高頻關鍵詞

（三）基于關鍵詞聚類的研究前沿分析

節點的聚類是指將抽象的數據集合根據其內在性質分成若干類，每一聚類中的節點具有相同特性，在CiteSpace界面中，Selection CriteriaI(選擇標準)設置為TopN=30，其他設置與前面一致繪制關鍵詞時間線圖譜。關鍵詞按年份以節點的形式排列在橫軸上。共得到#0（LLR聚類名稱“圖書館”）、#1（LLR聚類名稱“數字資源”）、#2（LLR聚類名稱“信息素養”）、#3（LLR聚類名稱“人工智能”）、#4（LLR聚類名稱“數字人文”）、#5（LLR聚類名稱“學科服務”）、#6（LLR聚類名稱“文獻計量”）7個聚類。如圖1所示，某些聚類持續的時間較短暫，如“數字資源”以及“信息素養”聚類。持續時間短說明該類研究并沒有被傳承下去，或者說該類研究是有其時間性、時效性的。某些聚類持續的時間則比較長，如“人工智能”和“數字人文”和“文獻計量”三大聚類?！皵底秩宋摹薄皩W科服務”和“文獻計量”聚類一直從2016年持續到了2022年。且這幾大聚類下的關鍵詞呈現也比較豐富，意味著該聚類所引起的研究也涵蓋了多方面，產生了更豐富的外延。

圖1 關鍵詞共現時間線圖

1．“#0”聚類下的特征詞匯有：圖書館員、創客空間、智庫、閱讀推廣、服務、戰略規劃等。其中，吳瑾［9］分析圖書館員所需提供的保障服務基礎上，歸納總結圖書館員基于創客需求的服務中所必須具備的服務能力。胡永強［10］通過對各個領域創客空間建設實例的對比，總結適應我國高校圖書館的多種創客空間建設模式。陳幼華［11］總結了閱讀推廣實踐與理論研究現狀，分析了已有閱讀推廣定義的類型與特征。初景利［12］通過分析圖書館與智庫之間的關系，探索圖書館支持智庫建設的路徑，總結圖書館參與智庫建設的主要任務和措施，逐步明晰圖書館支撐智庫建設的機制。該研究主題緊緊圍繞著圖書館的人員、空間、職能三要素展開。圖書館的建設和發展是與圖書館的各要素緊密相連的。館員是圖書館的核心要素之一?！皵底謺r代我們必須更新自身的傳統角色”“策劃新的服務模式”［13］圖書館應抓住一切契機，增強館員的服務意識，開發更豐富的服務。

2．“#1”聚類下的特征詞有：信息服務、知識產權，長期保存等。其中董曉莉［14］探討了國際主流的數字資源保存合作模式，并提出目前我國圖書館應采用的數字保存合作模式和資源存儲方式。鄂麗君［15］提出構建高校圖書館知識產權素養教育體系，并提出高校圖書館知識產權素養教育實施策略。徐健暉［16］探究了網絡環境下專業圖書館用戶信息服務，提出在網絡環境下專業圖書館應采取咨詢方式多樣化、增加信息定制服務，以期為用戶提供更加優質更加具有針對性的服務。資源乃圖書館的根本，資源的保存、建設和利用是圖書館開展信息服務的重要保障。

3．“#2”聚類下的特征詞有：大數據、開放科學、情報分析，數據素養等。代表性研究有，張興旺［17］研究了圖書館大數據資產的內涵、特征并提出其合理利用的框架模型。趙展一［18］梳理開放科學概念，分析開放科學要素及其對信息資源的新要求，剖析國際知名案例，建議圖書館積極參與開放科學基礎設施建設。楊寧［19］通過分析大數據情報分析工作的方法和工具，設計了適用于大數據情報分析工作的流程和框架。孟祥保［20］歸納數據素養的研究內容、研究路徑、研究方法，建立一個整合的研究框架，提出未來研究的五個方向。圖書情報領域常提及的信息素養是促進人類可持續發展的知識和技能之一。大數據時代，圖書館應積極在信息素養教育上進行投入，創建信息素養教育體系，創新信息素養教育方法。

4．“#3”聚類下的特征詞有：專利分析、智慧服務、服務創新、知識服務、知識圖譜等。許景龍［21］梳理總結18種專利情報分析工具的功能，歸納了專利情報分析工具的現狀和發展趨勢。孫蒙鴿［22］立足于科技情報服務視角，研判未來科研過程的發展趨勢為智能化，圖書館應抓住知識服務智能化升級機遇。王崢［23］指出我國圖書館應堅持一切以用戶需求為中心，將品牌營銷、整合營銷、數字營銷融會貫通，走出一條具有中國特色的圖書館服務創新之路。柳益君［24］認為知識圖譜作為大數據和人工智能時代知識工程的關鍵技術可為圖書館智慧服務創新模式。目前，我國廣東、浙江、上海等地區的圖書館在空間服務創新中積極應用各類人工智能技術，將智慧空間融入區域新型公共文化空間整體的發展中，從而有效提升社會服務效能與認同，代表了現階段智慧空間建設實踐路向［25］。以人工智能引領的新興技術是推動圖書館服務創新的重要手段。

5．“#4”聚類下的特征詞有：開放獲取、區塊鏈、圖書館學等。其中，張伶［26］指出由于圖書館權限不高、版權及知識產權因素、資源質量及網絡安全管控等因素，我國機構知識庫開放性有待提高。魏大威［27］提出引入區塊鏈技術進行智慧圖書館數字資源全流程管理的構想，深入探討數字資源管理中需要解決的重點問題。戎軍濤［28］確定了圖書館學的研究對象是人類社會公共知識流，在此基礎上構建了圖書館學的公共知識流定律。區塊鏈是由分布式網絡、一致性協議、超級賬本模型和非對稱加密技術構成的共享共識賬本。將區塊鏈技術應用于公共圖書館數字閱讀資源管理，可最大限度化解資源采集、加工、存儲與推送的制約［29］。

6．“#5”聚類下的特征詞有：高校、數據管理、資源建設、數據科學等。劉桂鋒［30］從數據治理原則與目的、數據治理利益相關者、數據治理技術與系統、數據治理要素關系四個視角提出適合我國的數據管理模式。劉如［31］提出應用情報事理圖譜進行智能情報分析，能很好地彌補知識圖譜的缺漏。黃金霞［32］從國內外開放資源建設實踐入手，在資源遴選評價、組織、互操作、再利用等方面對現有的標準規范進行梳理與總結，構建資源建設標準體系框架。在我國高校圖書館學科服務的整體發展情況參差不齊的事實下，應建立面向科研的高校圖書館學科服務聯盟模式［33］。高校學科服務要以用戶需求為導向，把學科服務真正嵌入到課題項目研究中。

7．“#6”聚類下的特征詞有：美國，可視化、科技情報等。其中，孟銀濤［34］對美國的14所大學圖書館進行調研，得出美國大學圖書館戰略規劃6個方面的優勢，并提出國內高校圖書館提升的四個方面。杜婕［35］采用文獻計量法，從圖書館營銷的概念、內涵、內容出發，對圖書館營銷服務研究領域論文進行多角度、多側面的分析。趙志耘［36］梳理中國科技情報研究方法的發展歷程，指出科技情報研究方法探索路徑的6個主要方面。美國在圖書情報領域的科研產出遙遙領先，這與美國對圖書情報領域的研究時間早，開展規模大，同時注重圖書情報科研教育以及人才培養，大力支持對該領域課題項目的資助有關［37］。隨著我國圖書情報領域的發展，各大高校的圖書情報專業以及信息機構越發注重科研能力的培養，我國圖書情報領域已經在國際上具有很高的影響力［38］。

（四）基于突現主題知識圖譜的研究前沿分析

關鍵詞的突發性探測提供了特定關鍵字與出現頻率激增相關聯的證據，關鍵詞的爆發表明一個潛在的話題已經或正在引起特定時期內科研人員的高度關注［39］?；陉P鍵詞共現，利用Burst Detection檢測，顯示前20個高強度探測詞。其中，Strength表示關鍵詞突發強度，Begin表示突發開始年份，End表示該詞結束年份。本節基于關鍵詞共現作突發詞探測，得到圖2所示的突發詞探測結果，清晰顯示2016—2022年研究前沿的演進歷程?？纱笾路殖梢韵氯齻€階段。

圖2 突發詞探測結果

第一階段為2016—2018年。此階段的研究前沿涉及較多方面。包括學科館員、數據素養、民國時期、實證研究、評價指標、文化扶貧、數據科學、數字學術、主題模型、綜述和主題識別。突變強度最大的主題詞是“學科館員”。說明此時圖書情報的研究前沿圍繞著“學科館員”展開。該主題詞突變強度大，突變時間短。說明該主題在此階段備受關注，其中探討得最多的便是關于學科館員的數據素養以及評價指標。

第二階段為2019—2020年。此階段研究前沿涉及服務創新、深度學習、空間再造、科技情報、館藏建設。很明顯此階段聚焦在圖書館的建設與服務方面。其中“服務創新”和“深度學習”的突變強度較其他主題詞大。事實上，“深度學習”和“服務創新”是圖書館的發展共同體。在區塊鏈，大數據等新興技術的加持下，圖書館實現服務創新有了更好的助力。

第三階段為2020—2022年。知識產權、開放科學、口述歷史、發展態勢成為突現值較強的詞。這幾個主題詞突變時間長，是最受關注的板塊。這些主題詞的出現說明學者們的研究范圍逐漸擴大，已經從研究圖書館、館員等內部要素外延至圖書館更多領域的服務開發，尤其是近年來興起的數字資源服務領域。數字驅動的知識服務是一種超越圖書、超越傳統借閱服務的新業態，它是以解決用戶信息問題為導向的全方位、全媒體、全過程數字化服務［40］。從大學、研究機構的發展來看，當前與知識服務有關的是開放獲取、開放數據和開放科學，大學、研究機構的圖書館要順應這一開放潮流［41］。

四、結論

本文采用CiteSpace可視化分析軟件對新文科專委會發布的“2022圖書館學者學術活躍度榜”進行了可視化分析。研究結論如下：

（1）機構聚類圖譜顯示，專業圖書館、高校圖書館和公共圖書館這三個支柱型圖書館中，專業圖書館排名第一，高校圖書館排名第二，公共圖書館稍顯弱勢。同時，圖書情報領域雖實現了跨地域跨領域的合作，但合作并不夠深入。專業圖書館應發揮其科研實力和優勢，對整個圖書情報領域起到引領和輻射作用。不同類型的圖書館之間應盡早實現資源共享，深度合作。

（2）關鍵詞共現、聚類和突現圖譜，顯示出2016—2022年圖情領域的研究熱點聚焦在數字人文、閱讀推廣、大數據、文獻計量、人工智能和知識服務等方面。從圖書館的研究主題看，這些熱點集中在圖書館的功能與服務上，并且與大數據和人工智能時代緊密相連。

圖書情報學科歷史悠久，應當從歷史和傳統角度，重視學科基礎理論、學科歷史和研究走向的挖掘，結合新技術進行創新，形成學科特色乃至中國特色，堅定學科自信與文化自信。研究內容應突破傳統圖書情報領域，不斷引入新技術新方法，實現圖書情報領域和其他學科的交叉融合，順應“新文科”背景下的學科發展。