樊浩

[摘要]本文采用詞頻統(tǒng)計(jì)和共詞分析法，利用SPSS為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析工具，以我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域5種核心期刊近10年刊載文獻(xiàn)為樣本，對(duì)我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域主要研究?jī)?nèi)容和研究熱點(diǎn)作了分析，并概括出目前情報(bào)學(xué)技術(shù)化、理論化、寬泛化3個(gè)特性。以期能為我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域論文選題、科研立項(xiàng)及學(xué)科規(guī)劃提供參考依據(jù)。

〔關(guān)鍵詞〕詞頻分析；共詞分析；多元統(tǒng)計(jì)分析；情報(bào)學(xué)

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１１．０７．０４０

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕Ｇ２５０.２ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ 〔文章編號(hào)〕１００８－０８２１（２０１１）０７－０１６３－０６

The Empirical Analysis of Information Science in China from 2000 to 2009Fan Hao

（School of Information Management，Sun Yat-sen University，Guangzhou 510006，China）

〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕By word frequency statistics and co-word analysis,this paper used SPSS statistical and analytical tools,with five kinds of information science in core journals published literatures in recent 10 years as samples,analyzed the contents and research hotspots of the information science,and briefly summarized the current development situation of Information Science,hoping to provide some reference for information science in this field餾 article expatiates,scientific research project and discipline planning.

〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕word frequency analysis;co-words analysis;multi-analysis;information science

情報(bào)學(xué)在我國(guó)已有半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展歷史，并取得了一系列的研究成果，很多學(xué)者對(duì)情報(bào)學(xué)的發(fā)展歷程及現(xiàn)狀做了研究總結(jié)［１－５］，但大部分所采用的定性總結(jié)的方法不能反映文獻(xiàn)所隱含的內(nèi)在信息。本文以SPSS為統(tǒng)計(jì)分析工具，采用關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)、共詞分析方法，對(duì)我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域5種核心期刊十年來(lái)所刊載文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞詞頻和共現(xiàn)頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析， 探討分析2000-2009年我國(guó)情報(bào)學(xué)研究?jī)?nèi)容的發(fā)展變化，科學(xué)地反映了目前我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域主要研究?jī)?nèi)容和研究熱點(diǎn)，概括出情報(bào)學(xué)發(fā)展的特性，為我國(guó)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域論文選題、科研立項(xiàng)及學(xué)科規(guī)劃提供決策支持。

１ 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法

１.１ 數(shù)據(jù)來(lái)源

一個(gè)學(xué)科的核心期刊能夠較全面的反映該學(xué)科的研究熱點(diǎn)與水平。為保障本研究的科學(xué)性，本文選取了2000-2009年中文社會(huì)科學(xué)引文索引（CSSCI）來(lái)源期刊中的《情報(bào)學(xué)報(bào)》、《情報(bào)科學(xué)》、《情報(bào)理論與實(shí)踐》、《情報(bào)雜志》、《情報(bào)資料工作》5種情報(bào)學(xué)專(zhuān)業(yè)核心期刊所刊載的文獻(xiàn)為研究樣本。本文所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)（CNKI），在檢索時(shí)選擇期刊年限與來(lái)源期刊為檢索控制條件，獲得除會(huì)議通知、會(huì)議報(bào)道、征文通知等消息類(lèi)文獻(xiàn)的全部學(xué)術(shù)性研究文獻(xiàn)，將這些文獻(xiàn)的題錄（作者、題名、摘要、關(guān)鍵詞、期刊名等）導(dǎo)出保存為文本文件。為了保證研究結(jié)果真實(shí)可信，刪除了沒(méi)有關(guān)鍵詞的文獻(xiàn)題錄，最后得到學(xué)術(shù)文獻(xiàn)題錄15 682條。利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析處理。

１.２ 分析方法

詞頻分析法是利用能夠揭示或表達(dá)文獻(xiàn)核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞或主題詞在某一研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次高低來(lái)確定該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和發(fā)展動(dòng)向的文獻(xiàn)計(jì)量方法［６］。關(guān)鍵詞或主題詞是論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí)，是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語(yǔ)言詞匯，在很大程度上反映了論文的主要研究?jī)?nèi)容，在大量同領(lǐng)域論文的關(guān)鍵詞集合中，隱含著該學(xué)科的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)、發(fā)展規(guī)律和趨勢(shì)等線索，如果某一關(guān)鍵詞或主題詞在其所在領(lǐng)域的文獻(xiàn)中反復(fù)出現(xiàn)，則可反映出該關(guān)鍵詞或主題詞所表征的研究主題是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)［７］。

共詞分析方法最早是在20世紀(jì)70年代中后期由法國(guó)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家M.Callon J.Law和A.Rip［８］提出的。經(jīng)過(guò)30多年的發(fā)展，共詞分析方法已經(jīng)成為一種成熟的文獻(xiàn)計(jì)量方法。它的原理主要是對(duì)出現(xiàn)在同一篇文獻(xiàn)中的，能夠代表本領(lǐng)域研究主題或方向的一組詞進(jìn)行兩兩統(tǒng)計(jì)，出現(xiàn)的次數(shù)越多則關(guān)系越親密，次數(shù)越少則關(guān)系越疏遠(yuǎn)，以此為基礎(chǔ)對(duì)這些詞進(jìn)行聚類(lèi)分析，進(jìn)而分析這些詞所代表的學(xué)科和主題的內(nèi)容變化。學(xué)者們已經(jīng)利用共詞分析方法產(chǎn)生了大量的應(yīng)用成果，如人工智能、科學(xué)計(jì)量學(xué)、信息科學(xué)和信息系統(tǒng)、信息檢索等領(lǐng)域。

２０１１年７月第３１卷第７期2000-2009年我國(guó)情報(bào)學(xué)研究的實(shí)證分析Ｊｕｌｙ，２ 基于關(guān)鍵詞的詞頻統(tǒng)計(jì)

《情報(bào)理論與實(shí)踐》2000-2003年所刊載的文獻(xiàn)其關(guān)鍵詞均為英文，為了便于統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)合文獻(xiàn)題名與摘要將這些關(guān)鍵詞譯成中文，再利用統(tǒng)計(jì)工具，將上述5 種情報(bào)學(xué)專(zhuān)業(yè)期刊2000-2009年間每年刊載的學(xué)術(shù)論文所有的關(guān)鍵詞按詞頻高低進(jìn)行排序。為了消除不同年份論文數(shù)波動(dòng)所造成的影響，筆者以某年度每個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)占當(dāng)年論文總篇數(shù)的百分比作為該年度該關(guān)鍵詞的詞頻值（見(jiàn)表１）。并將10年來(lái)所有文獻(xiàn)全部關(guān)鍵詞按總詞頻的高低排序輸出。表２列出了累計(jì)頻次達(dá)到所有關(guān)鍵詞總頻次20%的高頻關(guān)鍵詞。

從表１可以看出，10年來(lái)情報(bào)學(xué)研究熱點(diǎn)主要包括數(shù)字圖書(shū)館、信息服務(wù)、高校圖書(shū)館、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、網(wǎng)絡(luò)、信息資源、信息檢索、知識(shí)管理、本體、數(shù)據(jù)庫(kù)、電子政務(wù)等。

表２ 累計(jì)頻次達(dá)總關(guān)鍵詞頻次20%的高頻詞

排序關(guān)鍵詞頻次排序關(guān)鍵詞頻次排序關(guān)鍵詞頻次1圖書(shū)館1 22416數(shù)據(jù)挖掘21731Web1322數(shù)字圖書(shū)館81817企業(yè)21132對(duì)策研究1273信息服務(wù)71118信息技術(shù)21133知識(shí)服務(wù)1244知識(shí)管理64819信息19334信息產(chǎn)業(yè)1225高校圖書(shū)館53520電子政務(wù)19035比較研究1216信息資源48021信息管理19036知識(shí)共享1157競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)41322本體18337信息資源管理1148信息檢索36623信息系統(tǒng)18238因特網(wǎng)1099網(wǎng)絡(luò)36224中國(guó)18039評(píng)價(jià)10810網(wǎng)絡(luò)環(huán)境33225知識(shí)經(jīng)濟(jì)16140網(wǎng)絡(luò)信息10411情報(bào)學(xué)31926元數(shù)據(jù)16041圖書(shū)館學(xué)10412電子商務(wù)26827知識(shí)產(chǎn)權(quán)15742理論研究10313信息化23228信息組織14443企業(yè)信息化10214搜索引擎23029XML14444圖書(shū)館管理10215數(shù)據(jù)庫(kù)22430網(wǎng)絡(luò)信息資源13645引文分析99

３ 基于共詞矩陣的研究熱點(diǎn)分析

表２所示的關(guān)鍵詞在情報(bào)學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻率最高，一定程度上代表了10年來(lái)我國(guó)情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)，但僅按出現(xiàn)頻次對(duì)這些詞線性排列，還不能全面反映它們之間的關(guān)系。為了更好的描述高頻關(guān)鍵詞所隱含的內(nèi)容，我們采用共詞分析方法來(lái)揭示目前我國(guó)情報(bào)學(xué)所研究的主要內(nèi)容。首先，兩兩統(tǒng)計(jì)45個(gè)高頻關(guān)鍵詞出現(xiàn)在同一篇文獻(xiàn)中的次數(shù)，形成共詞矩陣并根據(jù)需要轉(zhuǎn)換為相關(guān)矩陣；其次，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)轉(zhuǎn)換后的相關(guān)矩陣進(jìn)行分析處理，生成聚類(lèi)圖；最后，分析聚類(lèi)圖，揭示我國(guó)情報(bào)學(xué)目前研究的主要內(nèi)容。

３.１ 構(gòu)建共詞矩陣

利用統(tǒng)計(jì)工具，對(duì)表２所示的45個(gè)高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)出它們?cè)?5 682篇學(xué)術(shù)論文中兩兩同時(shí)出現(xiàn)的頻次，形成一個(gè)45×45的共詞矩陣(部分?jǐn)?shù)據(jù)如表３所示)。該矩陣為對(duì)稱(chēng)矩陣，對(duì)角線上的數(shù)據(jù)為該詞出現(xiàn)的總頻次，如關(guān)鍵詞圖書(shū)館共出現(xiàn)了1 224次，它與數(shù)字圖書(shū)館同時(shí)在26篇論文中出現(xiàn)，即表示有26篇論文同時(shí)使用了圖書(shū)館與數(shù)字圖書(shū)館這兩個(gè)關(guān)鍵詞。

表３ 高頻關(guān)鍵詞共詞矩陣（部分）

高頻關(guān)鍵詞圖書(shū)館數(shù)字圖書(shū)館信息服務(wù)知識(shí)管理高校圖書(shū)館信息資源圖書(shū)館1 2242616360152數(shù)字圖書(shū)館2678731121134信息服務(wù)16331711107335知識(shí)管理601210648132高校圖書(shū)館111731353514信息資源523435214480

表３中列出關(guān)鍵詞兩兩共現(xiàn)頻次，反映的是一種表象，因?yàn)閮蓚€(gè)關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次的多少直接受兩個(gè)關(guān)鍵詞各自詞頻大小的影響。為了消除頻次懸殊造成的影響，用Ochiia系數(shù)［９］將共詞矩陣轉(zhuǎn)換成相關(guān)矩陣，即將共詞矩陣中的每個(gè)數(shù)字都除以與之相關(guān)的兩個(gè)詞總頻次開(kāi)方的乘積，其計(jì)算公式是Ochiia系數(shù)＝A、B兩詞同時(shí)出現(xiàn)頻次／（A次出現(xiàn)的總頻次×B次出現(xiàn)的總頻次）1/2。如關(guān)鍵詞圖書(shū)館和數(shù)字圖書(shū)館的Ochiia系數(shù)＝26／（1224×787）1/2=0.0265。對(duì)角線上的數(shù)據(jù)表示某個(gè)詞與自身的相關(guān)程度，經(jīng)過(guò)換算得1。為了便于統(tǒng)計(jì)，再用1減去每個(gè)數(shù)字，這樣對(duì)角線上的數(shù)變?yōu)?，如表４所示，限于篇幅，僅列出部分。

３.２ 研究熱點(diǎn)分析

借助SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)轉(zhuǎn)換后的共詞矩陣進(jìn)行處理，主要采用的方法是因子分析和和聚類(lèi)分析方法。

３.２.１ 因子分析

因子分析于1931年由Thurstone首次提出。因子分析的基本目的是用少數(shù)幾個(gè)因子去描述多個(gè)變量之間的關(guān)系，被描述的變量一般是能實(shí)際觀測(cè)到的隨機(jī)變量，而那些因子則是不可觀測(cè)的潛在變量。因子分析反映了一種降維的思想，通過(guò)降維將相關(guān)性高的變量聚在一起，不僅便于提取容易解釋的特征，而且減少了需要分析的變量數(shù)目，降低了分析問(wèn)題的復(fù)雜性。

將轉(zhuǎn)換后的共詞矩陣導(dǎo)入SPSS統(tǒng)計(jì)軟件中，選取主成分分析法進(jìn)行分析，碎石圖如圖１所示。從碎石圖來(lái)看，提取5～7個(gè)因子較為合適。圖１ 因子個(gè)數(shù)碎石圖

３.２.２ 共詞矩陣的聚類(lèi)分析

聚類(lèi)是將某個(gè)對(duì)象集劃分為若干組的過(guò)程，使得同一個(gè)組內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較高的相似度，而不同組中的數(shù)據(jù)對(duì)象是不相似的。系統(tǒng)聚類(lèi)是一種逐次合并類(lèi)的方法，在規(guī)定了樣品之間的距離和類(lèi)與類(lèi)之間的距離后，先讓N個(gè)樣品各自成為一類(lèi)；開(kāi)始時(shí)，因每個(gè)樣品自成一類(lèi)，類(lèi)與類(lèi)之間的距離與樣品之間的距離是相等的；然后，將距離最近的兩個(gè)類(lèi)合并；如此重復(fù)，每次循環(huán)減少一個(gè)類(lèi)別，直到達(dá)到某個(gè)類(lèi)水平數(shù)時(shí)停下來(lái)，在此得到的聚類(lèi)就是分析的結(jié)果［１０］。SPSS自動(dòng)將各類(lèi)間的距離映射到0～25之間，并將凝聚過(guò)程近似地表現(xiàn)在圖上。聚類(lèi)分析的結(jié)果可以反映這些關(guān)鍵詞之間的親疏程度，將“親緣關(guān)系”較近的關(guān)鍵詞重新組合起來(lái)，能反映出這些關(guān)鍵詞所代表的主題結(jié)構(gòu)，從而獲得目前我國(guó)情報(bào)學(xué)研究的熱點(diǎn)［１１］。

本文采用分層聚類(lèi)方法，參數(shù)設(shè)置方面選擇歐氏距離平方作為變量距離的測(cè)度方法，類(lèi)間距離的計(jì)算方法采用組間連接，根據(jù)碎石圖指定聚為5～7類(lèi)，聚類(lèi)結(jié)果如圖２所示。

３.２.３ 聚類(lèi)結(jié)果分析

結(jié)合高頻關(guān)鍵詞的共詞矩陣（表３）和層次聚類(lèi)分析樹(shù)狀圖（圖２），并對(duì)其共現(xiàn)文獻(xiàn)進(jìn)行深入分析，可以揭示目前我國(guó)情報(bào)學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容與研究熱點(diǎn)。

（1）圖書(shū)情報(bào)學(xué)基礎(chǔ)理論研究

從圖２可以看出，情報(bào)學(xué)與圖書(shū)館學(xué)距離最近。在當(dāng)今數(shù)字環(huán)境中，“圖書(shū)館學(xué)”與“情報(bào)學(xué)”的融合發(fā)展已成為世界性潮流［１２］。在理論基礎(chǔ)、研究方法、分析內(nèi)容與學(xué)科性質(zhì)方面，“情報(bào)學(xué)”與“圖書(shū)館學(xué)”有著很多的相似點(diǎn)。一直以來(lái)，學(xué)術(shù)界存在著學(xué)科研究對(duì)象認(rèn)識(shí)不統(tǒng)一、范圍泛化、學(xué)科定位不清楚的固疾。同行學(xué)者們潛心致力于圖書(shū)情報(bào)學(xué)基礎(chǔ)理論的研究，從不同方面、不同層次對(duì)該學(xué)科的研究對(duì)象、內(nèi)容、范圍、研究方法、學(xué)科與思想體系進(jìn)行探討，對(duì)圖書(shū)館、情報(bào)、信息、資源、知識(shí)、數(shù)字、文獻(xiàn)的基本概念，它們之間的區(qū)別、聯(lián)系與特點(diǎn)等進(jìn)行辨析，使圖書(shū)情報(bào)學(xué)理論體系建設(shè)邁上了新高度［１３］。

（2）網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息檢索

信息檢索一直是情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的核心內(nèi)容，10年里共有366篇文獻(xiàn)使用了該關(guān)鍵詞。目前，跨語(yǔ)言信息檢索、語(yǔ)義檢索、與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的信息檢索等都是該領(lǐng)域的研究方向。這反映了信息檢索的專(zhuān)業(yè)人員不僅僅關(guān)注傳統(tǒng)意義上的檢索問(wèn)題，其視野已拓展到搜尋、瀏覽與檢索網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的更廣闊的信息資源。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息檢索的應(yīng)用正在走向成熟。

（3）技術(shù)的大量應(yīng)用

現(xiàn)代化信息技術(shù)在情報(bào)學(xué)研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。聚類(lèi)圖中“元數(shù)據(jù)”、“XML”、“Web”、“數(shù)據(jù)挖掘”等聚成一類(lèi)，表明我國(guó)情報(bào)學(xué)呈現(xiàn)出明顯的技術(shù)化趨勢(shì)，傳統(tǒng)的研究應(yīng)用工具已被現(xiàn)代信息技術(shù)所取代。然而，技術(shù)只是解決問(wèn)題的手段，情報(bào)學(xué)發(fā)展的根本動(dòng)力應(yīng)該是基礎(chǔ)理論研究。國(guó)外情報(bào)學(xué)研究已經(jīng)改變“技術(shù)至上”的傾向，開(kāi)始探索技術(shù)與理論、技術(shù)與人文、技術(shù)與經(jīng)濟(jì)并重的模式。

（4）競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究

競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)誕生于80年代，其標(biāo)志為美國(guó)1986年成立的“競(jìng)爭(zhēng)力情報(bào)專(zhuān)業(yè)人員協(xié)會(huì)”。作為情報(bào)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究已取得了豐碩的成果，其研究主題主要包括：競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)理論研究，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)方法，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)技術(shù)，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)應(yīng)用研究，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)教育與人才，反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究等。從圖2看出，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)應(yīng)用研究特別是中小企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)應(yīng)用成為關(guān)注重點(diǎn)。這說(shuō)明，我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究正在突破理論層面的研究，開(kāi)始理論聯(lián)系實(shí)際。

（5）高校圖書(shū)館、數(shù)字圖書(shū)館建設(shè)及服務(wù)

網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來(lái)，對(duì)高校圖書(shū)館、數(shù)字圖書(shū)館的建設(shè)提供了新的契機(jī)，與此相關(guān)的電子服務(wù)也成為情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究對(duì)象。圖書(shū)館中電子資源不斷增加，圖書(shū)館館際互借、資源共享、及不斷增長(zhǎng)的用戶需求等使得圖書(shū)館的發(fā)展成為情報(bào)學(xué)的研究熱點(diǎn)；高校圖書(shū)館外部環(huán)境的變化及豐富的內(nèi)部資源等多種因素，也引起了情報(bào)學(xué)者的廣泛關(guān)注。

（6）知識(shí)管理

知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶動(dòng)了知識(shí)管理的發(fā)展，知識(shí)管理成為情報(bào)學(xué)研究對(duì)象始于1999前后，到2004年左右達(dá)到了高潮。知識(shí)管理與知識(shí)服務(wù)密不可分，知識(shí)管理的目的是圍繞知識(shí)增值與創(chuàng)新，為讀者提供專(zhuān)業(yè)化、個(gè)性化的知識(shí)服務(wù)，而圖書(shū)情報(bào)工作核心能力的定位是知識(shí)服務(wù)，這樣看來(lái)對(duì)知識(shí)管理的研究還有上升的趨勢(shì)。

４ 結(jié) 語(yǔ)

本文以2000-2009年國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過(guò)詞頻分析方法、共詞分析方法對(duì)研究熱點(diǎn)進(jìn)行了分析，以期望能夠清晰地揭示出近十年國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)主要研究?jī)?nèi)容與研究熱點(diǎn)，并概括了情報(bào)學(xué)的發(fā)展特性。

４.１ 技術(shù)化

情報(bào)學(xué)越來(lái)越趨向于定量研究，技術(shù)化是情報(bào)學(xué)發(fā)展不可避免的趨勢(shì)。新興技術(shù)為情報(bào)學(xué)技術(shù)化趨勢(shì)提供了可能。

４.２ 理論化

情報(bào)學(xué)理論性極強(qiáng)，實(shí)際應(yīng)用效果反而不顯著。應(yīng)當(dāng)注重理論聯(lián)系實(shí)際，將情報(bào)學(xué)理論運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)生活中。

４.３ 寬泛化

情報(bào)學(xué)與其他學(xué)科交叉、滲透、整合的趨勢(shì)越來(lái)越明顯，在情報(bào)學(xué)發(fā)展過(guò)程中，一方面引入了其他學(xué)科的理論、方法，使得情報(bào)學(xué)出現(xiàn)了許多新的分支學(xué)科和研究熱點(diǎn)，極大的豐富了自身的研究領(lǐng)域；另一方面卻與這些交叉學(xué)科展開(kāi)了激烈的競(jìng)爭(zhēng)，甚至面臨著被眾多學(xué)科蠶食的危險(xiǎn)，給情報(bào)學(xué)的發(fā)展帶來(lái)了危機(jī)。圖２ 聚類(lèi)樹(shù)狀圖參考文獻(xiàn)

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