孫曉寧 閆 勵(lì) 張 強(qiáng)

(1．南京大學(xué)信息管理學(xué)院 江蘇南京 210093;2．鄭州大學(xué)信息管理學(xué)院 河南鄭州 450001;3．安徽大學(xué)管理學(xué)院 安徽合肥 230601)

對(duì)學(xué)科體系結(jié)構(gòu)的揭示，需要對(duì)學(xué)科發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生的大量文獻(xiàn)進(jìn)行整體的把握與梳理，為此，以文獻(xiàn)計(jì)量分析為代表的定量研究方法與文獻(xiàn)綜述為主的定性研究方法，被各個(gè)領(lǐng)域從事學(xué)科體系研究的學(xué)者所廣泛采納。而在近幾年，一些有效獲取知識(shí)、發(fā)現(xiàn)知識(shí)和探測(cè)知識(shí)前沿的新領(lǐng)域與新手段——以知識(shí)單元為分析基礎(chǔ)的科學(xué)知識(shí)圖譜可視化方法蓬勃興起。由于視覺(jué)在人類感知外部信息中起絕對(duì)主導(dǎo)的作用，圖像又是視覺(jué)信息的第一要素，〔1〕科學(xué)知識(shí)圖譜(Mapping Knowledge Domain)能夠?qū)⒊橄笮畔⑿蜗蟮卣宫F(xiàn)出來(lái)，自然而然地成為了揭示學(xué)科體系結(jié)構(gòu)的一條重要途徑:它賦予紛雜、龐大的學(xué)科體系結(jié)構(gòu)以活力，能夠通過(guò)直觀可見的圖形或圖像，形象地展示學(xué)科體系結(jié)構(gòu)的總體分布，把學(xué)科體系結(jié)構(gòu)研究推進(jìn)到以可視化為標(biāo)志的新階段。

1 科學(xué)知識(shí)圖譜與學(xué)科可視化概念辨析

在對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有“科學(xué)知識(shí)圖譜”與“學(xué)科可視化”(或“學(xué)科結(jié)構(gòu)可視化”、“學(xué)科領(lǐng)域可視化”、“學(xué)科范式可視化”等)相關(guān)研究文獻(xiàn)整理時(shí)發(fā)現(xiàn)，由于從國(guó)外引入國(guó)內(nèi)后發(fā)展的時(shí)間較短，很多學(xué)者似乎沒(méi)有把二者的關(guān)系理清，常常將其混為一談，且多數(shù)人將科學(xué)知識(shí)圖譜視為一種新興的科學(xué)計(jì)量研究方法，也由此產(chǎn)生了“科學(xué)知識(shí)圖譜法”等提法，其實(shí)不然。

科學(xué)知識(shí)圖譜〔2〕是以科學(xué)知識(shí)為對(duì)象，顯示科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形。科學(xué)知識(shí)圖譜研究，是以科學(xué)學(xué)為研究范式，以引文分析方法和信息可視化技術(shù)為基礎(chǔ)，涉及數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸學(xué)科交叉的領(lǐng)域，是科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的新發(fā)展?？茖W(xué)知識(shí)圖譜具有“圖”和“譜”的雙重性質(zhì)與特征:既是可視化的知識(shí)圖形，又是序列化的知識(shí)譜系，顯示了知識(shí)元或知識(shí)群之間網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)、互動(dòng)、交叉、演化或衍生等諸多復(fù)雜的關(guān)系?！?〕

學(xué)科可視化〔4〕本質(zhì)上屬于“知識(shí)可視化”范疇，它是知識(shí)可視化在學(xué)科體系結(jié)構(gòu)探究中的具體體現(xiàn)，而“知識(shí)可視化”又來(lái)自于“信息可視化”的概念。信息可視化(Information Visualization)〔5〕是利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)抽象數(shù)據(jù)的交互式可視表示，來(lái)增強(qiáng)人們對(duì)這些抽象信息的認(rèn)知，其關(guān)鍵是在人機(jī)交互影響中把握對(duì)象的可視化屬性，把非空間抽象數(shù)據(jù)映射為便于人們理解的可視化形式，以利于人們通過(guò)視覺(jué)的通道快速地觀察、認(rèn)知和加工有關(guān)信息，發(fā)現(xiàn)事物的特征和規(guī)律。這樣，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)信息可視化處理后變?yōu)橹R(shí)，通過(guò)信息可視化的技術(shù)實(shí)現(xiàn)了知識(shí)可視化(Knowledge Visualization)〔6〕。

學(xué)科可視化更多的是一種理念，當(dāng)然也可以視為有別于學(xué)科體系結(jié)構(gòu)傳統(tǒng)研究方法的一種新方法?？梢哉f(shuō)科學(xué)知識(shí)圖譜是學(xué)科可視化的直觀體現(xiàn)，學(xué)科可視化是科學(xué)知識(shí)圖譜形成的來(lái)源，為科學(xué)知識(shí)圖譜提供了工具和手段，并對(duì)其興起和推廣起到了關(guān)鍵的作用。同時(shí)，學(xué)科可視化并不是單一的、具體的一種研究方法，目前看來(lái)，它是共現(xiàn)分析、共引分析和多元統(tǒng)計(jì)分析三大類10種具體方法的集中體現(xiàn)，所以說(shuō)，它更像是一個(gè)“方法群”:這里面既包括傳統(tǒng)的文獻(xiàn)計(jì)量方法，也有比較流行的多元統(tǒng)計(jì)方法，所使用的研究工具，以及與之相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)來(lái)源也不盡相同。自然地，不同的研究方法生成的科學(xué)知識(shí)圖譜及其體現(xiàn)的內(nèi)容也相差甚遠(yuǎn)，但這些都能夠整體或部分地體現(xiàn)某一學(xué)科的體系結(jié)構(gòu)分布特征。

除了揭示學(xué)科可視化外，科學(xué)知識(shí)圖譜還被廣泛地應(yīng)用于創(chuàng)業(yè)型大學(xué)的科研情況〔7〕、同行評(píng)議專家的遴選〔8〕、學(xué)術(shù)研究團(tuán)隊(duì)的識(shí)別與評(píng)估〔9〕、專利分析〔10〕、技術(shù)預(yù)見〔11〕和期刊評(píng)價(jià)〔12〕等其他研究領(lǐng)域。

2 科學(xué)知識(shí)圖譜在學(xué)科可視化研究中的應(yīng)用概述

2．1 國(guó)外研究

科學(xué)知識(shí)圖譜自文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)出現(xiàn)以來(lái)就有了發(fā)展的雛形?？茖W(xué)計(jì)量學(xué)奠基人 Derek J．de Solla Price(1961)〔13〕是科學(xué)知識(shí)圖譜的早期開拓者;SCI(Science Citation Index，科學(xué)引文索引)的創(chuàng)始人 Garfield E和 Sher I H、Torpie R J(1964)〔14－15〕首先認(rèn)識(shí)到引證網(wǎng)絡(luò)能夠反映科學(xué)知識(shí)之間傳承與發(fā)展的關(guān)系，并利用引證網(wǎng)絡(luò)研究科學(xué)知識(shí)發(fā)展的歷史、脈絡(luò)和結(jié)構(gòu);英國(guó)情報(bào)學(xué)家Brookes(1981)提出了“知識(shí)地圖”的構(gòu)想，他試圖用J Farradene的關(guān)系索引和H Small對(duì)引用分析的研究來(lái)建立“知識(shí)地圖”，但他并沒(méi)有認(rèn)識(shí)到知識(shí)的多維立體結(jié)構(gòu)，只在二維平面上繪制“知識(shí)地圖”，因此存在很大的缺陷;〔16〕匈牙利的三位學(xué)者 Tibor Braun、Wolfgang Glanzel和Andras Schuber以SCI數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，選擇了32個(gè)具有可比性的國(guó)家為研究對(duì)象，出版了《科學(xué)計(jì)量學(xué)指標(biāo)》，用直觀的圖形和簡(jiǎn)明的列表，展現(xiàn)了32個(gè)國(guó)家在世界科學(xué)版圖上的位置?！?7〕

科學(xué)知識(shí)圖譜的真正發(fā)展是在20世紀(jì)90年代末。其中的標(biāo)志包括世界著名信息可視化專家、美國(guó)Drexel University信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院華人學(xué)者陳超美博士(1999)〔18〕出版了該領(lǐng)域第一部學(xué)術(shù)專著《Information Visualization and Virtual Environments》(《信息可視化與虛擬環(huán)境》);Stuart K．Card(1999)〔19〕編著的論文集《Readings in Information Visualization:Using Vision to Think》(《信息可視化概覽:用視覺(jué)思維》);H．E Herl(1999)〔20〕等將科學(xué)知識(shí)圖譜應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)存在的問(wèn)題，分析復(fù)雜的社會(huì)信息間的關(guān)系，幫助決策者迅速做出決策。

近幾年來(lái)，科學(xué)知識(shí)圖譜在國(guó)外得到了全方位的發(fā)展，應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域。陳超美(2003，2006)〔21－22〕的《Mapping Scientific Frontiers:The Quest for Knowledge Visualization》(《科學(xué)前沿圖譜:知識(shí)可視化的歷程》)和《Information Visualization:Beyond the Horizon(2nd Edition)》(《信息可視化:超越地平線(第二版)》)、Robert Spence(2007)〔23〕的《Information Visualization:Design for Interaction(2nd Edition)》(《信息可視化:交互設(shè)計(jì)(第二版)》)成為信息可視化與知識(shí)可視化的經(jīng)典書籍;Glenisson P(2005)〔24〕等將沃德方法和K－值算法，用文本挖掘和文獻(xiàn)計(jì)量方法分析了5種期刊，得出科學(xué)計(jì)量學(xué)的學(xué)科結(jié)構(gòu)圖譜;Reid E F、Chen H(2007)〔25〕繪制了恐怖主義研究領(lǐng)域的科學(xué)知識(shí)圖譜;Sanz－Casado E等(2007)〔26〕選取朊病毒研究領(lǐng)域在1973－2002年間的相關(guān)文獻(xiàn)，用科學(xué)知識(shí)圖譜的形式研究了該領(lǐng)域的現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)。

2．2 國(guó)內(nèi)研究

早期，以圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?yàn)橹饕淼膶W(xué)者，已經(jīng)開始利用一系列的信息計(jì)量學(xué)方法，通過(guò)一些可視化圖形來(lái)形象、直觀地表達(dá)某一學(xué)科領(lǐng)域的作者、主題和機(jī)構(gòu)分布，揭示當(dāng)前研究熱點(diǎn)、預(yù)測(cè)今后研究趨勢(shì)等方式來(lái)開展研究。但當(dāng)時(shí)并未將“科學(xué)知識(shí)圖譜”這一概念引入我國(guó)，一直到2005年，大連理工大學(xué)劉則淵教授率領(lǐng)其學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)，與德國(guó)著名的科學(xué)計(jì)量學(xué)家H．Kretschmer創(chuàng)辦了網(wǎng)絡(luò)－信息－科學(xué)－經(jīng)濟(jì)計(jì)量(WISE)實(shí)驗(yàn)室(該實(shí)驗(yàn)室被Garfield贊譽(yù)為世界科學(xué)計(jì)量學(xué)研究中心之一)，陳悅、劉則淵在《科學(xué)學(xué)研究》2005年第4期上發(fā)表了《悄然興起的科學(xué)知識(shí)圖譜》一文，標(biāo)志著“科學(xué)知識(shí)圖譜”這一新的學(xué)術(shù)概念在國(guó)內(nèi)的正式確立。

之后，劉則淵等在2008年出版了《科學(xué)知識(shí)圖譜:方法與應(yīng)用》(人民出版社)一書，在國(guó)內(nèi)引起很大反響;2009年，劉則淵與陳超美共同創(chuàng)辦了中國(guó)大連理工大學(xué)－美國(guó)德雷塞爾大學(xué)知識(shí)可視化與科學(xué)發(fā)現(xiàn)聯(lián)合研究所;在2008年、2012年先后出版了兩輯“知識(shí)計(jì)量與知識(shí)圖譜叢書”(大連理工大學(xué)出版社)，其中包含了多本科學(xué)計(jì)量、科學(xué)知識(shí)圖譜方面研究的論著。WISE實(shí)驗(yàn)室最早在國(guó)內(nèi)介紹了有關(guān)科學(xué)知識(shí)圖譜的基本概念，在國(guó)內(nèi)CSSCI核心來(lái)源期刊上發(fā)表了一系列有關(guān)科學(xué)知識(shí)圖譜的學(xué)術(shù)論文，對(duì)涉及生物、物理等多個(gè)自然科學(xué)領(lǐng)域，以及管理、經(jīng)濟(jì)、哲學(xué)等社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了可視化研究，取得了豐富的學(xué)術(shù)成果。

此外，以圖書情報(bào)學(xué)為首要的多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域?qū)茖W(xué)知識(shí)圖譜與學(xué)科可視化展開了具體的研究，論文發(fā)表在圖書情報(bào)領(lǐng)域的多種核心期刊上。具有代表性的成果包括:陳蘭杰(2009)〔27〕利用信息可視化方法對(duì) Web of Science(SCI，SSCI，A＆HCI)中1986－2008年收錄的信息資源管理論文的引文數(shù)據(jù)進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析，以知識(shí)圖譜的方式展示了信息資源管理關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)所代表的專家及其著作對(duì)信息資源管理發(fā)展所起的重要作用;趙蓉英、許麗敏(2010)〔28〕利用CiteSpace繪制出文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究發(fā)展演進(jìn)的知識(shí)圖譜，揭示了學(xué)科領(lǐng)域的代表人物和代表文獻(xiàn);胡曉梅(2011)〔29〕利用 CiteSpace對(duì)引文和關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，梳理了我國(guó)圖書館管理領(lǐng)域的研究力量、代表人物、期刊分布以及相關(guān)的重要學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，分析了圖書館管理研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域和前沿主題;宗乾進(jìn)等(2011)〔30－31〕利用 CiteSpace 分別對(duì) CSSCI中 2009 年中國(guó)圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)的文獻(xiàn)進(jìn)行分析，以可視化知識(shí)圖譜的方式展示了2009年國(guó)內(nèi)圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)研究熱點(diǎn)和知識(shí)來(lái)源譜系;馬海群、呂紅(2012)〔32〕以來(lái)自 CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)的8290篇中國(guó)情報(bào)學(xué)文獻(xiàn)為研究對(duì)象，利用CiteSpace對(duì)相關(guān)引文數(shù)據(jù)和主題詞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，分別繪制了中國(guó)情報(bào)學(xué)的研究主體、知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)與研究前沿的知識(shí)圖譜;李陽(yáng)等(2013)〔33〕運(yùn)用 CiteSpace對(duì) Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中1992－2012年圖書情報(bào)領(lǐng)域信息共享研究文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，揭示了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、知識(shí)基礎(chǔ)、研究前沿。

總之，作為一種新興的研究手段，科學(xué)知識(shí)圖譜與學(xué)科可視化研究目前在國(guó)內(nèi)已經(jīng)取得了大量的成果，在此不一一贅述。

3 科學(xué)知識(shí)圖譜在國(guó)內(nèi)學(xué)科可視化研究中的分類

對(duì)CSSCI來(lái)源期刊中收錄的學(xué)科可視化研究文獻(xiàn)進(jìn)行了較為完整的統(tǒng)計(jì)，并按照數(shù)據(jù)來(lái)源、研究工具、研究方法、研究?jī)?nèi)容、應(yīng)用領(lǐng)域五大方面將這些文獻(xiàn)做了分類，如表1所示。

表1 國(guó)內(nèi)科學(xué)知識(shí)圖譜可視化研究分類統(tǒng)計(jì)

3．1 數(shù)據(jù)來(lái)源

在國(guó)內(nèi)學(xué)科可視化研究中，經(jīng)常使用到1種外文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源(Web of Science)和3種中文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源(CSSCI、CNKI、CSCD)。

第一，Web of Science:Web of Science(WoS)〔34〕是美國(guó)Thomson－Reuters Scientific基于WEB開發(fā)的產(chǎn)品，是大型綜合性、多學(xué)科的核心期刊引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)，包括三大引文數(shù)據(jù)庫(kù):SCI(Science Citation Index，科學(xué)引文索引)、SSCI(Social Sciences Citation Index，社會(huì)科學(xué)引文索引)、A＆HCI(Arts ＆Humanities Citation Index，藝術(shù)與人文科學(xué)引文索引)和兩個(gè)化學(xué)信息事實(shí)型數(shù)據(jù)庫(kù):CCR(Current Chemical Reactions)、IC(Index Chemicus)，以及三個(gè)其他引文數(shù)據(jù)庫(kù):SCIE(Science Ciation Index Expanded，科學(xué)引文檢索擴(kuò)展版)、CPCI－S(Conference Proceedings Citation Idex－Science，科技會(huì)議文獻(xiàn)引文索引)和CPCI－SSH(Conference Proceedings Citation Index－Social Science＆Humanalities，社會(huì)科學(xué)以及人文科學(xué)會(huì)議文獻(xiàn)引文索引)，以ISI Web of Knowledge作為檢索平臺(tái)。

第二，CSSCI:中文社會(huì)科學(xué)引文索引(Chinese Social Sciences Citation Index，CSSCI)是由南京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)研究評(píng)價(jià)中心〔35〕開發(fā)研制的引文數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)檢索中文人文社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的論文收錄和被引用情況，在國(guó)內(nèi)具有很高的權(quán)威性和代表性。

第三，CNKI(萬(wàn)方、維普):中國(guó)知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施工程(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)，即中國(guó)知網(wǎng)〔36〕，是以實(shí)現(xiàn)全社會(huì)知識(shí)資源傳播共享與增值利用為目標(biāo)的信息化建設(shè)項(xiàng)目，由中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤版)電子雜志社、清華同方知網(wǎng)(北京)技術(shù)有限公司主辦，是基于《中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)》的全球最大的中文知識(shí)門戶網(wǎng)站。一般來(lái)說(shuō)，常用到的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)采集數(shù)據(jù)庫(kù)有《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)》(China Academic Journal Network Publishing Database，CAJD)、《中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》和《中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》以及專業(yè)的引文數(shù)據(jù)庫(kù):CCD(Chinese Citation Database，中國(guó)引文數(shù)據(jù)庫(kù))。雖然CNKI集成了國(guó)內(nèi)相對(duì)最完全的電子期刊，但仍有部分期刊并未與其開展合作(比如，CNKI目前只收錄了《情報(bào)學(xué)報(bào)》1994－2002年的文章)，因此，國(guó)內(nèi)學(xué)者一般還選擇萬(wàn)方數(shù)據(jù)和維普資訊這兩個(gè)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)作為補(bǔ)充數(shù)據(jù)來(lái)源，或者有的學(xué)者直接使用其中的一種或兩種進(jìn)行文獻(xiàn)搜集、統(tǒng)計(jì)與分析等工作。

第四，CSCD:CSCD(Chinese Science Citation Database，中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù))由中國(guó)科學(xué)院國(guó)家科學(xué)圖書館與中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤版)電子雜志社聯(lián)合主辦，是我國(guó)第一個(gè)引文數(shù)據(jù)庫(kù)，并與美國(guó)Thomson－Reuters Scientific合作，成為 ISI Web of Knowledge平臺(tái)上第一個(gè)非英文語(yǔ)種的數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)與Web of Science的跨庫(kù)檢索?！?7〕一般來(lái)說(shuō)，學(xué)者們主要利用CSCD以及CCD采集到的引文數(shù)據(jù)，做引文分析、共引分析(如文獻(xiàn)共引分析、期刊共引分析、作者共引分析)等。

3．2 研究工具

在國(guó)內(nèi)學(xué)科體系結(jié)構(gòu)可視化研究中，常用到的研究工具或軟件主要有:陳超美博士研發(fā)的CiteSpace(以及一些對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的軟件，如南京大學(xué)信息管理學(xué)院宗乾進(jìn)博士等人開發(fā)的 POPCite等);荷蘭萊頓大學(xué)(Universiteit Leiden)Van Eck等人基于VOS可視化技術(shù)，專門針對(duì)文獻(xiàn)知識(shí)單元的可視化工具VOSviewer〔38〕;世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS(Statistical Product and Service Solutions，統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案);當(dāng)前非常流行的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet和Pajek，其中Ucinet集成了包括Netdraw在內(nèi)的多個(gè)可視化軟件，而Pajek不僅為用戶提供了一整套快速有效的用來(lái)分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的算法，而且還提供了一個(gè)可視化的界面，讓用戶可以從視覺(jué)的角度更加直觀地了解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性;美國(guó)Thomson－Reuters Scientific開發(fā)的數(shù)據(jù)分析工具TDA(Thomson Data Analyzer)，TDA是一個(gè)具有強(qiáng)大分析功能的文本挖掘軟件，可以對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的數(shù)據(jù)挖掘和可視化的全景分析;瑞典科學(xué)計(jì)量學(xué)家Person開發(fā)的專門文獻(xiàn)計(jì)量免費(fèi)軟件Bibexcel;中國(guó)醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)系崔雷教授開發(fā)的以生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的書目文獻(xiàn)信息進(jìn)行快速掃描，準(zhǔn)確提取并歸類存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)計(jì)算、矩陣分析等為目標(biāo)的Bicomb軟件，等等。

這些工具各具特色，能夠支持的數(shù)據(jù)格式、運(yùn)行環(huán)境和實(shí)現(xiàn)的關(guān)系矩陣、常用的分析方法、適合的研究領(lǐng)域都不盡相同。楊思洛、韓瑞珍(2012)〔39〕和肖明等(2013)〔40〕將一些學(xué)科可視化研究工具(科學(xué)知識(shí)圖譜繪制工具)就數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建關(guān)系矩陣、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理以及所支持的知識(shí)圖譜分析方法等進(jìn)行了較為詳細(xì)的對(duì)比分析。

3．3 研究方法

在國(guó)內(nèi)學(xué)科體系結(jié)構(gòu)可視化研究中，主要包括三大類研究方法(共現(xiàn)分析、共引分析、多元統(tǒng)計(jì)分析)。

第一，共現(xiàn)分析(關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)分析、學(xué)科共現(xiàn)分析、作者共現(xiàn)分析):關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，又稱為共詞分析(Co－term Analysis)，其思想來(lái)源于引文耦合與共(被)引分析，最早在20世紀(jì)70年代由法國(guó)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家提出，〔41〕之后通過(guò) Law、Whittaker、Callon、Courtial等學(xué)者不斷修正、改進(jìn)，共詞分析方法日臻完善;共詞分析指兩兩統(tǒng)計(jì)一組關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)，以此為基礎(chǔ)，對(duì)這些詞進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，從而反映出這些詞之間的親疏關(guān)系，進(jìn)而分析這些詞所代表的學(xué)科或主題的結(jié)構(gòu)與變化;對(duì)文獻(xiàn)第一作者所在單位進(jìn)行共現(xiàn)分析，可以顯現(xiàn)出某學(xué)科領(lǐng)域一些高產(chǎn)的研究機(jī)構(gòu);對(duì)某個(gè)學(xué)科與其上位學(xué)科中的其他子學(xué)科，或者與一般性相關(guān)學(xué)科的共現(xiàn)分析，可以顯著的展現(xiàn)學(xué)科之間的相互關(guān)聯(lián)性，對(duì)學(xué)科定位與學(xué)科劃分起到提示作用;作者共現(xiàn)分析，一般稱為合著者網(wǎng)絡(luò)分析，是在某一學(xué)科研究領(lǐng)域中，一位作者與其他作者合著關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)化體現(xiàn)，合著者網(wǎng)絡(luò)分析可以識(shí)別學(xué)科研究中的合作情況。

第二，共引分析(文獻(xiàn)共引分析、期刊共引分析、作者共引分析):共引(Co－citation)，又稱為共被引、同引，由美國(guó)科學(xué)計(jì)量學(xué)家Henry Small在1973年提出，〔42〕指兩篇或兩篇以上的文獻(xiàn)同時(shí)被別的文獻(xiàn)引用的現(xiàn)象。一般可以利用多元統(tǒng)計(jì)中的聚類分析和多維尺度分析對(duì)共引矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而得出某一學(xué)科的研究特點(diǎn)、研究方向的關(guān)聯(lián)性以及該學(xué)科學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題等。之后，共引分析的概念和思想被推廣到與文獻(xiàn)相關(guān)的其他特征對(duì)象上，形成各種類型的共引概念，如:期刊共引分析、作者共引分析等，其原理及實(shí)施步驟與文獻(xiàn)共引分析基本相似。

第三，多元統(tǒng)計(jì)分析(Multivariate Statistical Analysis)〔43〕是一種綜合分析方法，它能夠在多個(gè)對(duì)象和多個(gè)指標(biāo)互相關(guān)聯(lián)的情況下分析它們的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，包括多元正態(tài)分布及其抽樣分布、多元正態(tài)總體的均值向量和協(xié)方差陣的假設(shè)檢驗(yàn)、多元方差分析、直線回歸與相關(guān)、多元線性回歸、主成分分析與因子分析、判別分析與聚類分析等。在學(xué)科結(jié)構(gòu)可視化研究中，具體常用到多維尺度分析(Multidimensional Scaling)、聚類分析(Cluster Analysis)和因子分析(Factor Analysis)三種方法:多維尺度分析是一種探索性的數(shù)據(jù)分析方法，它將含有多個(gè)變量的大型數(shù)據(jù)壓縮到一個(gè)低維空間，形成一個(gè)直觀的空間二維(或三維)圖形，以空間中的點(diǎn)表示變量之間的潛在規(guī)律性聯(lián)系;聚類分析是一種建立分類的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，它能夠?qū)⒁慌兞扛鶕?jù)其諸多特征，按照性質(zhì)上的親疏程度在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下進(jìn)行自動(dòng)分類，產(chǎn)生多個(gè)分類結(jié)果;因子分析是一種尋找潛在支配因子的模型分析方法，其作用是分析可觀測(cè)到的多個(gè)原始變量，找出數(shù)目相對(duì)較少的、對(duì)原始變量有潛在支配作用的因子。

當(dāng)然，在進(jìn)行學(xué)科體系結(jié)構(gòu)可視化研究中，很多時(shí)候并不是一種或一類研究方法的單獨(dú)使用，而往往是針對(duì)不同研究對(duì)象，利用不同研究工具的綜合、交叉體現(xiàn)。比如，我們經(jīng)常見到的共詞分析(關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析)、共引分析等往往要借助SPSS軟件進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析;在全面揭示學(xué)科基礎(chǔ)、研究主體和研究進(jìn)展時(shí)，就需要同時(shí)運(yùn)用更多的研究方法。

3．4 研究?jī)?nèi)容

在國(guó)內(nèi)學(xué)科體系結(jié)構(gòu)可視化研究中，主要包括研究主體、知識(shí)基礎(chǔ)、研究進(jìn)展三個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容。

第一，學(xué)科研究主體(國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者):學(xué)科研究主體一般指從事某一學(xué)科領(lǐng)域研究的研究者，對(duì)于文獻(xiàn)來(lái)說(shuō)，其研究主體就是作者(著者)，以及作者所在的國(guó)家(或地區(qū))、單位(機(jī)構(gòu))等。對(duì)學(xué)科研究主體的研究，能夠把握學(xué)科發(fā)展的一些基本信息和背景，有助于對(duì)學(xué)科未來(lái)方向的把握和相關(guān)交叉學(xué)科的形成。

第二，學(xué)科知識(shí)基礎(chǔ)(文獻(xiàn)內(nèi)容、來(lái)源期刊):學(xué)科知識(shí)基礎(chǔ)一般包括兩個(gè)方面——文獻(xiàn)本身以及文獻(xiàn)發(fā)表的期刊，一般來(lái)講，一個(gè)學(xué)科的一些核心文獻(xiàn)也就是該學(xué)科的奠基性文獻(xiàn)，在學(xué)科領(lǐng)域處于很高的學(xué)術(shù)地位，并被后面的研究者經(jīng)常引用;一個(gè)學(xué)科在逐步發(fā)展、成熟的過(guò)程中，往往其文獻(xiàn)(特別是經(jīng)典文獻(xiàn))都會(huì)集中在與其上位學(xué)科(如知識(shí)管理的上位學(xué)科:管理學(xué))主題相關(guān)的重要期刊中，并能夠形成大面積的研究熱點(diǎn)。

第三，學(xué)科研究進(jìn)展(研究熱點(diǎn)、研究前沿、研究趨勢(shì)):通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次的統(tǒng)計(jì)分析，可以了解某個(gè)學(xué)科領(lǐng)域研究的主題分布和重點(diǎn)內(nèi)容，從而揭示該學(xué)科的整體結(jié)構(gòu)，因此，學(xué)界普遍認(rèn)為，出現(xiàn)頻率高的關(guān)鍵詞能夠反映某一學(xué)科的研究熱點(diǎn)?！把芯壳把亍钡母拍钭钤缬煽茖W(xué)計(jì)量學(xué)家Derek J．de Solla Price提出，用于描述某一研究領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)本質(zhì);Price(1965)〔44〕將由Burton和Kebler早在1960年提出的猜想表達(dá)為期刊文獻(xiàn)可能是由兩種有著不同半衰期的文獻(xiàn)組成——經(jīng)典文獻(xiàn)和過(guò)渡文獻(xiàn)，過(guò)渡文獻(xiàn)實(shí)質(zhì)上是對(duì)應(yīng)于研究前沿。Price認(rèn)為“研究前沿是基于新近研究成果的，網(wǎng)絡(luò)也變得越來(lái)越緊密”，與研究熱點(diǎn)所表現(xiàn)的不同，研究前沿更加強(qiáng)調(diào)新趨勢(shì)和突變的特征?！?5〕研究趨勢(shì)更多的是在前面研究熱點(diǎn)和研究前沿的基礎(chǔ)之上，結(jié)合作者自己對(duì)相關(guān)領(lǐng)域研究的整體把握情況，對(duì)學(xué)科今后發(fā)展方向和重點(diǎn)領(lǐng)域的一種預(yù)測(cè)，略帶有主觀性。

3．5 應(yīng)用領(lǐng)域

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有學(xué)科體系結(jié)構(gòu)可視化研究文獻(xiàn)的統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)主要集中在以下幾個(gè)學(xué)科領(lǐng)域:圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)，管理學(xué)，生物與醫(yī)學(xué)信息學(xué)，以及教育學(xué)、體育學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和工程技術(shù)領(lǐng)域等。其中，圖書館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)，管理學(xué)的研究成果最為豐富，可以看出，科學(xué)知識(shí)圖譜應(yīng)用于學(xué)科可視化研究已經(jīng)得到這兩大學(xué)科學(xué)者們的廣泛認(rèn)可。

4 結(jié)語(yǔ)

文章在前人研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步明確了科學(xué)知識(shí)圖譜、學(xué)科可視化的基本概念，以及二者之間的聯(lián)系與區(qū)別，并對(duì)國(guó)內(nèi)外科學(xué)知識(shí)圖譜在學(xué)科可視化研究中的應(yīng)用進(jìn)行了概述。隨后，在對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究成果總體歸納的基礎(chǔ)上，文章以類別劃分的方式規(guī)范了當(dāng)前國(guó)內(nèi)科學(xué)知識(shí)圖譜應(yīng)用于學(xué)科可視化研究的五個(gè)基本方面:數(shù)據(jù)來(lái)源、研究工具、研究方法、研究?jī)?nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域，為今后的相關(guān)研究提供了較為明確的思路。

1．Larkin J H，Simon H A．Why a Diagram is(Sometimes)Worth Ten Thousand Words．Cognitive Science，1987(11):65 － 99

2．陳悅，劉則淵．悄然興起的科學(xué)知識(shí)圖譜．科學(xué)學(xué)研究，2005，23(4):149－154

3．劉則淵，陳悅，侯海燕．科學(xué)知識(shí)圖譜:方法與應(yīng)用．北京:人民出版社，2008:1－5

4．White H D，Mccain K W．Visualizing A Discipline:An Author Co－ citation Analysis of Information Science，1972 －1995．Journal of the A-merican Society for Information Science，1998，49(4):327 －356

5．Bederson B，Shneiderman B．The Craft of Information Visualization:Readings and Reflections．San Francisco:Morgan Kaufmann Publishers，2003

6．劉則淵，王賢文，陳超美．科學(xué)知識(shí)圖譜方法及其在科技情報(bào)中的應(yīng)用．?dāng)?shù)字圖書館論壇，2009(10):14－34

7．彭緒梅，許振亮，劉元芳．國(guó)際創(chuàng)業(yè)型大學(xué)研究現(xiàn)狀的知識(shí)圖譜分析．科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2007(12):116－118，139

8．賀穎等．基于科學(xué)知識(shí)圖譜的交叉學(xué)科同行評(píng)議專家遴選方法研究．圖書情報(bào)工作，2010，54(20):28 －31，40

9．湯建民．學(xué)術(shù)研究團(tuán)隊(duì)的可視化識(shí)別及評(píng)估方法研究:以科學(xué)學(xué)研究領(lǐng)域?yàn)槔閳?bào)學(xué)報(bào)，2010，29(2):323－330

10．陳玉光，丁堃，劉盛博．基于CiteSpaceII的專利知識(shí)可視化的實(shí)現(xiàn)機(jī)制及其應(yīng)用．情報(bào)學(xué)報(bào)，2010，29(4)，663 －670

11．王偉軍，王金鵬．科學(xué)知識(shí)圖譜在技術(shù)預(yù)見中的應(yīng)用探析．情報(bào)科學(xué)，2010，28(8)，1127 －1131

12．魏瑞斌．基于共詞網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)期刊知識(shí)圖譜構(gòu)建．情報(bào)雜志，2011，30(10)，36 －42

13．D Price．Science Since Babylon．New Haven:Yale University Press，1961

14．Garfield E，Sher I H，Torpie R J．The Use of Citation Data in Writing the History of Science．hiladelphia:Institute for Scientific Information，1964

15．Garfield，E．Scientography:Mapping the Tracks of Science．Cur-rent Contents:Social＆Behavioral Sciences，1994，7(45):5 － 10

16．馬費(fèi)成．布魯克斯情報(bào)學(xué)理論研究(摘要)．圖書情報(bào)知識(shí)，1983(4):73－74

17．楊國(guó)立，李品，劉竟．科學(xué)知識(shí)圖譜——科學(xué)計(jì)量學(xué)的新領(lǐng)域．科普研究，2010，5(4):28 －34

18．Chen C．Information Visualisation and Virtual Environments．London:Springer－ Verlag London，1999

19．Card S K，Mackinlay Jock D，Shneiderman B．Readings in Information Visualization:Using Vision to Think．Los Altos，CA:Morgan Kaufmann，1999

20．H．E Herl，et al．Reliability and Validity of a Computer－ based Knowledge Mapping System to Measure Content Understanding．Computer in Human Behavior，1999，31(15):315 －333

21．Chen C．Mapping Scientific Frontiers:The Quest for Knowledge Visualization．London:Springer，2003

22．Chen C．Information Visualization:Beyond the Horizon．London:Springer，2006

23．Robert Spence．Information Visualization:Design for Interaction．New Jersey:Prentice Hall，2007

24．Glenisson P，et al．Combining Full Text and Bibliometric Information in Mapping Scientific Disciplines．Information Processing and Management，2005:411

25．Reid E F，Chen H．Mapping the Contemporary Terrorism Research Domain．International Journal of Human － Computer Studies，2007(65):42－56

26．Sanz－ Casado E，et al．Bibliometric Mapping of Scientific Research on Prion Diseases，1973 － 2002．Information Processing and Management，2007，43(1):273 －284

27．陳蘭杰．基于知識(shí)圖譜的國(guó)際信息資源管理(IRM)研究的可視化分析．情報(bào)資料工作，2009(5):14－19

28．趙蓉英，許麗敏．文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)發(fā)展演進(jìn)與研究前沿的知識(shí)圖譜探析．中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)，2010，36(5):60－68

29．胡曉梅．我國(guó)圖書館管理研究現(xiàn)狀的知識(shí)圖譜分析．圖書館，2011(6):114－117

30．宗乾進(jìn)，沈洪洲．2009年我國(guó)圖書館學(xué)研究熱點(diǎn)和知識(shí)來(lái)源譜系——南京大學(xué)知識(shí)圖譜研究組系列論文之一．圖書館雜志，2011，30(6):13 －19

31．宗乾進(jìn)等．2009年中國(guó)情報(bào)學(xué)研究熱點(diǎn)的知識(shí)圖譜分析．情報(bào)雜志，2011，30(5):33 －37

32．馬海群，呂紅．基于中文社會(huì)科學(xué)引文索引的中國(guó)情報(bào)學(xué)知識(shí)圖譜分析．情報(bào)學(xué)報(bào)，2012，31(5):470 －478

33．李陽(yáng)，謝笑，謝陽(yáng)群．基于CiteSpaceⅡ的國(guó)際圖情領(lǐng)域信息共享研究可視化分析．圖書館，2013(4):45－48，71

34．百度百科．Web of Science．〔2013 － 04 － 22〕/〔2013 － 08 －09〕．http://baike．baidu．com/view/3511061．htm

35．中國(guó)社會(huì)科學(xué)研究評(píng)價(jià)中心．“中文社會(huì)科學(xué)引文索引”(CSSCI)簡(jiǎn)介．〔2010 －05 －04〕/〔2013 －08 －13〕．http://cssci．nju．edu．cn/

36．百度百科．CNKI．〔2013 －04 －27〕/〔2013 －08 －13〕．http://baike．baidu．com/view/15874．htm

37．中國(guó)科學(xué)院國(guó)家科學(xué)圖書館．中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(Chinese Science Citation Database)．〔2012 － 03 － 09〕/〔2013 － 08 － 15〕．http://sdb．csdl．a(chǎn)c．cn/index_more1．jsp

38．Van Eck N J，et al．A Comparison of Two Techniques for Bibliometric Mapping:Multidimensional Scaling and VOS．Journal of the American Society for Information Science and Technology，2010，61(12):2405－2416

39．楊思洛，韓瑞珍．國(guó)外知識(shí)圖譜繪制的方法與工具分析．圖書情報(bào)知識(shí)，2012(6):101－109

40．肖明等．知識(shí)圖譜工具比較研究．圖書館雜志，2013(3):61－69

41．崔雷．專題文獻(xiàn)高頻主題詞的共詞聚類分析．情報(bào)理論與實(shí)踐，1996，19(4):49 －51

42．Small H．Co－citation in the Scientific Literature:A New Measure of the Relationship Between Two Documents．Journal of American Society for Information Science，1973(24):265 －269

43．百度百科．多元統(tǒng)計(jì)分析．〔2013－04－26〕/〔2013－09－02〕．http://baike．baidu．com/view/1010781．htm

44．Price D．D．Networks of Scientific Papers．Science，1965，149(3683):510－515

45．Chen，C．CiteSpace II:Detecting and Visualizing Emerging Trends and Transient Patterns in Scientific Literature．Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006，57(3):359 －377