侯鑫鑫+魏鳳

摘要：[目的/意義]基于文獻計量學對國內競爭情報領域在2006-2016年間的發(fā)展動向和未來的研發(fā)態(tài)勢進行分析。[方法/過程]以CNKI收錄的期刊數(shù)據(jù)作為分析樣本，從主要研究機構、核心作者及其合作網(wǎng)絡關系、研究熱點等維度展開研究。[結果/結論]主要研究機構掌握著核心作者和項目等資源，主導著競爭情報領域的主要議題；應該發(fā)揮主要機構的帶頭作用，加強學術團體之間的合作；在大數(shù)據(jù)背景下，人際情報網(wǎng)絡、社會網(wǎng)絡中的隱私檢測與隱私保護、知識管理與知識創(chuàng)新具有一定的研究前景。

關鍵詞：競爭情報 CiteSpaceIII 研發(fā)態(tài)勢

分類號：G250

引用格式：侯鑫鑫， 魏鳳. 基于CiteSpace 的國內競爭情報領域研發(fā)態(tài)勢及特點分析[J/OL]. 知識管理論壇， 2017， 2（2）： 128-135[ 引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/1/110/.

競爭情報一直是情報學研究和實踐的熱點，近年來不斷有學者從不同角度對競爭情報的研究成果進行綜述，其中一類是采用文獻計量的方法對競爭情報領域的文獻進行定量分析，如劉曉英利用CiteSpace和Ucinet，分別以Web of Science和CNKI數(shù)據(jù)庫中2003-2012年的數(shù)據(jù)為樣本，對國內外競爭情報領域的期刊論文進行作者合著和關鍵詞共現(xiàn)的對比分析[1]。曹玲等利用SPSS對CNKI中1997-2008年的數(shù)據(jù)進行共詞聚類分析，研究高頻詞之間的內在聯(lián)系，繪制出基于SPSS的多維尺度分析圖譜，探討國內競爭情報領域的研究熱點[2]。楊利軍等以Web of Science為數(shù)據(jù)來源，分析了國外競爭情報的重要學科領域、知識基礎、研究熱點和前沿[3]。邱均平等運用信息計量學方法，統(tǒng)計了CNKI數(shù)據(jù)庫中2002-2006年關于“競爭情報”的數(shù)據(jù)，對高產作者、作者長尾分布以及刊載該領域論文期刊的學科分布情況進行了分析[4]。另一類是采用定性方法對競爭情報研究進行探討和綜述，如黃汝群對國外競爭情報的理論方法的研究進展進行分析，從研究主題、研究方法和學科類別3個方面總結出國外競爭情報的研究特征[5]。劉高勇等則在大數(shù)據(jù)時代背景下，分析了競爭情報存在的機遇和挑戰(zhàn)，并預測了競爭情報的發(fā)展動向和研究重點[6]。采用計量的方法雖然數(shù)據(jù)來源客觀，但是研究深度略顯不足；而定性分析的結果取決于研究人員的經(jīng)驗，缺乏一定的數(shù)據(jù)支撐。本文將以文獻計量數(shù)據(jù)為基礎，結合定性分析方法對競爭情報領域的相關研究進行探討。

利用CiteSpace進行學科領域發(fā)展熱點和前沿的可視化展示是當前文獻計量學的研究熱點。知識圖譜能夠顯示科學知識的發(fā)展進程與結構關系，在以數(shù)學方程式表達科學發(fā)展規(guī)律的基礎上，以曲線形式將科學發(fā)展規(guī)律繪制成二維圖形[7]。借助知識圖譜對競爭情報領域進行回顧，對研究前沿進行探測，不僅能較好地展示學科領域某一時間段的變化規(guī)律，而且能夠幫助學者更快、更好地了解本領域的研究重點與發(fā)展趨勢[8]。本文利用CiteSpace，以CNKI數(shù)據(jù)庫中收錄的有關競爭情報的期刊數(shù)據(jù)為分析樣本，試圖找出國內競爭情報領域的主要研究機構、核心作者及其合作網(wǎng)絡關系和研究熱點。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源為CNKI中國學術期刊網(wǎng)絡出版總庫，檢索主題詞為“競爭情報”，限定時間為2006-2016年，共檢索出4 585條數(shù)據(jù)（檢索日期為2017年2月13日）。經(jīng)過人工刪除會議公告、征文啟事等無關數(shù)據(jù)后，最后得到4 432條相關數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

本文采用文獻計量學的方法，借助CiteSpaceIII繪制知識圖譜來展示國內競爭情報領域的研究熱點。CiteSpace[9-10]是由陳超美博士基于Java開發(fā)的用來分析和可視化文獻共被引網(wǎng)絡的軟件平臺。在進行數(shù)據(jù)分析之前，首先借助軟件自帶的數(shù)據(jù)轉換程序將CNKI數(shù)據(jù)轉換成CiteSpace適用格式。為了盡可能完整地展現(xiàn)共被引網(wǎng)絡，在CiteSpace中選擇Pathfinder算法對數(shù)據(jù)進行分析和處理。Pathfinder算法將文獻、主題詞、關鍵詞、作者等視為節(jié)點，通過剪切網(wǎng)絡中大部分不重要的節(jié)點，保留關鍵節(jié)點對網(wǎng)絡進行優(yōu)化。

2 主要研究機構分析

通過機構分析，可以發(fā)現(xiàn)領域內的主要研究機構，掌握機構的研究現(xiàn)狀以及領域內機構的構成比例等。具體方法是將CiteSpace和Excel 2016結合起來統(tǒng)計競爭情報領域的主要研究機構。在做分析之前需要對數(shù)據(jù)進行清洗，例如將武漢大學信息資源研究中心的發(fā)文量（39篇）與武漢大學信息管理學院發(fā)文量（86篇）合并成武漢大學（125篇），清洗后的結果如圖1所示。競爭情報領域發(fā)文量前20的機構共發(fā)表文章1052篇，占全部文獻的23.74%。其中武漢大學、南開大學、中國科學技術信息研究所發(fā)文量位列前三，南京大學緊隨其后，這4家機構共發(fā)文456篇，占全部文獻的10.29%，是競爭情報領域研究的主力軍。

發(fā)文前20的研究機構中，僅3所為研究所，分別為中國科學技術信息研究所、中國科學院、云南省科技情報研究所，其他17所均為大學，共發(fā)文711篇，占Top20的79.09%，說明高校是競爭情報的主要研究機構，大部分研究成果由高校產出，高校在競爭情報的理論研究和專業(yè)人才輸出等方面發(fā)揮著重要作用。在排名前20的機構中并未出現(xiàn)企業(yè)，究其原因在于企業(yè)側重于競爭情報的應用研究，研究成果具有很強的商業(yè)性和保密性，其成果將直接作用于企業(yè)的日常運營，出版發(fā)行會有損企業(yè)的商業(yè)利益。

3 核心作者及合作網(wǎng)絡分析

通過對作者進行分析，能夠發(fā)現(xiàn)領域內的主要研究團體及其合作關系，對于領域內資源共享、知識傳播和科學交流等有重大意義。CiteSpace能夠進行核心作者及其合作網(wǎng)絡的分析。設置Pruning=Pathfinder，Pruning the merged network，時區(qū)選擇為2006-2016，時間切片（Years Per Slice=1），Node Types=Author，顯示前50的結果（Top N per slice = 50），其他參數(shù)保存為默認值。運行后調節(jié)門檻（Threshold=13）大小，選擇發(fā)文量在13篇及以上的作者，進行一定的修飾后顯示的合作網(wǎng)絡圖如2所示。圖片上方的彩條表示時間，左上角顯示的是版本等參數(shù)，圖中節(jié)點圓環(huán)的顏色代表發(fā)文時間（與最上方的顏色一致），圓環(huán)的厚度/大小表示發(fā)文的數(shù)量，節(jié)點間的連線表示有合作關系，線越粗則合作關系越強。

從圖2中可以看出，王知津、彭靖里、陳峰、吳曉偉、趙筱媛、張玉峰、黃曉斌、王曉慧等作者幾乎每年都有論文產出，是競爭情報領域的核心作者；其中彭靖里、陳峰、趙筱媛等在2010年及之后的發(fā)文量增多，近幾年學術活躍度增加；周九常、劉敏榕、邵波、潘松華等的論文集中在2010年及以前發(fā)表，近幾年活躍度明顯降低。此外，競爭情報領域形成了以王知津（王知津、嚴貝妮、陳婧、陳維軍、徐芳）、陳峰（陳峰、趙筱媛、鄭彥寧）、吳曉偉（吳曉偉、李丹）、彭靖里等為核心的作者合作網(wǎng)絡。這些作者之間的合作較為緊密，合作模式以師生或者同事間的合作為主，學術團體之間的合作有所缺乏。對圖2 進行整理得到表1。表1中的發(fā)文量與圖2中的節(jié)點大小一致，即節(jié)點越大發(fā)文量越多。

4 研究熱點分析

研究熱點是某時間段內領域學者普遍關注的重點問題，代表了領域的主流研究方向，對研究熱點進行分析能夠幫助研究人員緊扣時代脈搏，把握學科的發(fā)展趨勢。共詞（關鍵詞）圖譜結合突現(xiàn)詞（burst term）檢測功能，能夠分析具體領域的研究熱點以及熱點的演變[11]。設置Node Types=Keywords，其他閾值設置同作者分析，由于“競爭情報”作為一個泛化的關鍵詞（在4 432篇文獻中共出現(xiàn)2201次），其存在會影響其他結果，故在圖譜繪制時將其去掉，最后的運行結果如圖3所示。圖中出現(xiàn)紫色圓圈的節(jié)點表示其中心度（centrality）大于0.1，中心度指網(wǎng)絡中經(jīng)過某點并連接這兩點的最短路徑占這兩點之間的最短路徑線總數(shù)之比。L. C. Freeman指出中心度能夠衡量節(jié)點在網(wǎng)絡中的地位，其值越大說明該節(jié)點的影響力越大[12]。圖3中的紅點表示某時間段內共現(xiàn)頻次突然增加或減少的節(jié)點，紅點對應的指標是突現(xiàn)度，J. Kleinberg提出的聚類算法能夠檢測突現(xiàn)度值的大小，其值的大小表示了學者對某一主題的關注程度[13]。

4.1 研究重點

由于圖3中的節(jié)點標簽高度重疊，辨識度太低，無法直接進行判讀，因此需要將圖中的關鍵數(shù)據(jù)進行整理。將圖中中心度在0.3及以上（即出現(xiàn)紫圈）的重要節(jié)點進行整理得到表2（研究重點）。結合圖3和表2，可以看出2006-2016年間，競爭情報領域的學者關注最多的3個主題為人際情報網(wǎng)絡、社會網(wǎng)絡和知識管理。

（1）人際情報網(wǎng)絡。人與人之間的關系作為最重要的社會關系之一，已成為企業(yè)獲取情報的重要來源。人際情報網(wǎng)絡就是為了滿足企業(yè)的信息需求，以增強組織的競爭力為目標而建立的一種人際網(wǎng)絡[14]。國外學者針對這一主題進行了大量的研究，M. S. Granovetter認為人際網(wǎng)絡是一種社會資本，并在此基礎上提出了強弱關系理論，認為弱關系在群體間建立聯(lián)系紐帶，強關系維系群體內部的關系，弱關系能發(fā)揮的作用比強關系更大[15]。R. S. Burt的結構洞理論[16]以及六度分割等理論為人際情報網(wǎng)絡的研究奠定了理論基礎。此外，隨著互聯(lián)技術的快速發(fā)展，人際關系網(wǎng)絡變得越來越復雜，其中包含著許多有價值的信息亟待挖掘。該主題能夠成為研究重點，也說明了學界對人際關系挖掘的重視，既有理論基礎作為支撐，又有現(xiàn)實需求，關于人際情報網(wǎng)絡的研究具有良好的前景。

（2）社會網(wǎng)絡。自引入社會網(wǎng)絡的概念以來，學界關于社會網(wǎng)絡的研究取得了一系列的成果，其成果主要偏向于應用層面，具體包括在政務及社會資源配置、知識管理、競爭情報和用戶服務等方面的應用[17]。相較于人際情報網(wǎng)絡，社會網(wǎng)絡所涉及的內容更加復雜，需要探討和解決的問題更多，不僅需要對其理論和應用情況進行研究，而且需要關注道德層面的問題。羅亦軍等[18]指出科研機構在使用匿名處理的社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)時已侵犯了用戶的個人隱私，我國卻沒有相關的法律法規(guī)對其進行保護，關于隱私泄露、信息泄露等的研究仍處于起步階段，對用戶隱私泄露情況的實時監(jiān)測和保護將成為未來的研究趨勢。

（3）知識管理。競爭情報和知識管理是企業(yè)運營時需面對的兩大課題，對企業(yè)發(fā)展至關重要，將這兩個領域進行整合是目前國內外學者的主要關注點之一。在向受眾傳遞搜集到的競爭情報時，需要用到知識管理的思想，知識管理與競爭情報的有效整合能夠為企業(yè)在運營管理中贏得競爭優(yōu)勢提供良好的平臺[19]。知識管理包括知識的識別、獲取、存儲、共享和創(chuàng)新等過程[20]，知識創(chuàng)新貫穿知識管理的全過程，是知識管理的主要目標之一，國內外許多學者通常將這兩者放在一起進行討論。在競爭情報領域，尚且缺乏將知識管理與知識創(chuàng)新關聯(lián)在一起的研究，學者們可對其進行進一步的研究。

4.2 研究新趨勢

圖4顯示的是突現(xiàn)度最高的前20個關鍵詞（研究新趨勢），其中Strength代表突現(xiàn)度，紅條代表熱點出現(xiàn)的年度。從圖4中可以看出“大數(shù)據(jù)”“產業(yè)競爭情報”“知識圖譜”“學術研究”是近5年具有持續(xù)性的研究熱點，而“企業(yè)競爭情報”等主題只在某一段時間內掀起研究熱潮，過了該段時間研究熱度大大縮減。研究熱度具有很強的時間性，與當年的技術創(chuàng)新、社會熱點等有著密切的關系。

從中心度和突現(xiàn)度的分析中可以看出，有些關鍵詞的中心度高但是突現(xiàn)度低（如開放式創(chuàng)新等），而有些關鍵詞的突現(xiàn)度高但是中心度低（如信息界等），將兩者進行權衡就得到了Sigma （Σ）指標。Sigma （Σ）指標通過加權對節(jié)點的中心度和突現(xiàn)度進行綜合度量。從表3中可以看出“大數(shù)據(jù)”“企業(yè)競爭”“知識圖譜”的突現(xiàn)度、中心度以及Sigma （Σ）值均較高（即圖3中既出現(xiàn)紅點又出現(xiàn)紫圈的節(jié)點），是競爭情報領域2006-2016年間的最主要的研究主題，其中“大數(shù)據(jù)”更是近幾年學界的重點關注對象。

“大數(shù)據(jù)”是近幾年競爭情報領域的研究重點（中心度大于0.1），也是2013年以來最熱的研究新趨勢（突現(xiàn)度為19.78，排第一）。隨著大數(shù)據(jù)成為時代特征，大數(shù)據(jù)給各行各業(yè)帶來了數(shù)據(jù)使用方式的根本性變革。作為構筑在數(shù)據(jù)分析和信息處理基礎上的競爭情報，其發(fā)展面臨著競爭情報地位提升、情報源更有價值、競爭情報分析能力增強、工作成本降低等機遇和競爭情報系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力、競爭情報體系組織模式等方面所帶來的挑戰(zhàn)6?！按髷?shù)據(jù)”成為研究熱點并且近幾年研究熱度不減，說明了領域內研究人員對信息組織和信息處理方式變革的響應，以大數(shù)據(jù)為背景的研究將成為未來幾年的主流。

5 總結

本文從研究機構、核心作者及其合作網(wǎng)絡關系、研究熱點3個方面對競爭情報領域的研究現(xiàn)狀進行了揭示，研究結果都具有一定的現(xiàn)實意義。通過分析得到如下結論：以武漢大學、南開大學等為代表的機構是競爭情報領域的主要研究機構，掌握著領域的核心研究人員和項目、基金等的資源；王知津、陳峰等核心作者間的合作關系比較單一，多為師生或者同事間的合作，缺乏學術團體間的合作；人際情報網(wǎng)絡、社會網(wǎng)絡和知識管理是2006-2016年間的研究重點，大數(shù)據(jù)既是研究的熱點和也是研究的重點，應當在大數(shù)據(jù)的時代背景下，深度挖掘人際情報網(wǎng)絡，關注社會網(wǎng)絡中的隱私檢測與隱私保護以及對知識管理與知識創(chuàng)新開展更進一步的研究。

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作者貢獻說明：

侯鑫鑫：負責數(shù)據(jù)采集與分析，撰寫論文；

魏 鳳：修改論文框架及確定最終版本。

Analysis of the R&D Trend and Features in the Field of Competitive Intelligence in China Based on Citespace

Hou Xinxin1，2， Wei Feng1

1Wuhan Library， Chinese Academy of Sciences， Wuhan 430071

2University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049

Abstract： [Purpose/significance] Based on bibliometrics， this paper uses a CI method to conduct a research， which reviews previous research in the field of CI in China from 2006 to 2016 and tries to grasp R&D trends and the feature of CI. [Method/process] The samples data of this paper were collected from CNKI. This paper analyzed the main research institutions， core authors and their cooperation net and hot domain on CI. [Result/conclusion] It is concluded that the main research institutions control the resources of core authors and projects， leading the development of the hot domain. Key institutions should play a leading role in the development of CI， and should help to strengthen the cooperation between the academic community. Under the background of big data， interpersonal intelligence network， social network privacy detection and privacy protection， knowledge management and knowledge innovation has some research prospects.

Keywords： competitive intelligence CiteSpaceIII R&D trend