尹懷瓊 劉曉英 周良文 杜方冬 周文琦 董風華

（中南大學圖書館 長沙 410013）

1 引言

近年來，隨著可視化知識圖譜技術的發(fā)展，國內外科研人員設計開發(fā)了越來越多的可視化文獻分析軟件， 如：CiteSpace[1]、Bibexcel、Ucinet、Netdraw、Pajek、Histcite、VOSViewer和NWBTool等。但這些軟件的開發(fā)主要基于外文文獻的處理，只有 CiteSpace 增加了對CNKI 及 CSSCI 題錄數(shù)據(jù)的處理程序。2012年，國內學者劉啟元開發(fā)了文獻題錄信息統(tǒng)計分析軟件SATI[2]，可導入處理 ENDNOTE、Note Express及 Note First 格式的國內文獻題錄數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)格式的轉換、字段信息的抽取、詞條頻次的統(tǒng)計和知識單元共現(xiàn)矩陣、詞條頻率逐年分布矩陣及文檔詞條矩陣的構建，進而將數(shù)據(jù)導入其他可視化圖譜生成軟件（如VOSViewer和Netdraw），以生成聚類圖、多維尺度圖譜、網(wǎng)絡知識圖譜、策略坐標圖等可視化結果[3]。因此目前能進行中文文獻題錄統(tǒng)計分析的工具僅有SATI和CiteSpace的中文處理程序，兩者對中文作者和機構的統(tǒng)計、關鍵詞抽取的不同原理將直接影響到CiteSpace和Netdraw可視化圖譜的生成效果，因此有必要對其不同的特點進行分析，以幫助科研人員更好地選擇中文文獻可視化分析軟件。

我國對“圖書館聯(lián)盟”的研究始于20世紀90年代末石海玉[4]對華盛頓研究圖書館聯(lián)盟的介紹，經(jīng)過近20年的發(fā)展，我國對圖書館聯(lián)盟的研究取得了一定的成果，發(fā)表了很多相關的學術論文，但對圖書館聯(lián)盟相關論文進行可視化分析的文獻還不多。因此，文章以“圖書館聯(lián)盟”為研究主題，對SATI和CiteSpace在中文文獻題錄統(tǒng)計分析時各自的特點進行實證對比分析，同時對我國“圖書館聯(lián)盟”研究文獻進行CiteSpace和Netdraw可視化對比分析，探討近年來我國對圖書館聯(lián)盟的研究現(xiàn)狀，了解其核心作者、機構和期刊分布情況，以揭示圖書館聯(lián)盟研究的熱點和前沿領域。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

為了盡可能保證數(shù)據(jù)查全，文章不同于其他可視化分析文獻選擇單一數(shù)據(jù)庫的文獻進行分析，而是選取萬方數(shù)據(jù)系統(tǒng)及中國知網(wǎng)CNKI兩個數(shù)據(jù)庫所收錄的以“圖書館聯(lián)盟”為主題的期刊文獻數(shù)據(jù)，時間范圍確定為2010年1月～2016年10月，檢索日期為2016年10月7日。檢索策略為：主題=圖書館聯(lián)盟。檢索結果為：萬方的期刊論文1322篇，CNKI的期刊論文1750篇。將所有數(shù)據(jù)導入Endnote去重，刪除說明、通知及廣告等，剩余1767篇期刊論文。為了盡可能排除數(shù)據(jù)誤檢帶來的統(tǒng)計偏倚，通過瀏覽題目及摘要，排除不相關論文269篇，最終得到圖書館聯(lián)盟相關期刊論文1498篇。文章以此1498篇論文為來源數(shù)據(jù)進行分析。通過必要的手工調整源數(shù)據(jù)格式，將1498篇來自CNKI和萬方數(shù)據(jù)的論文源數(shù)據(jù)調整成統(tǒng)一的SATI或CiteSpace要求的數(shù)據(jù)格式，以用于數(shù)據(jù)導入分析。

2.2 研究方法

文章運用SATI3.2 和CiteSpaceⅤ軟件對論文的年代、機構、期刊、作者和關鍵詞進行提取分析，并與來源數(shù)據(jù)比較兩款軟件的信息提取及統(tǒng)計差異。由于SATI并不能直接生成可視化圖譜，需要將轉化后的相關矩陣導入Netdraw或VOSviewer 生成需要的可視化圖譜，文章運用Ucinet將SATI提取的矩陣數(shù)據(jù)轉換成“##h”文件，錄入“##h”文件到Netdraw進行圖譜分析。所得圖譜中節(jié)點大小表示分析項出現(xiàn)的頻次，連線表示分析項之間的共現(xiàn)，可用粗細表示共現(xiàn)程度，聚類分析中不同的顏色表示不同的類型。CiteSpace則可以直接進行圖譜分析，CiteSpace選擇Pathfinder算法，參數(shù)設置為：整個7年的數(shù)據(jù)分為7片，根據(jù)具體情況調整和確定（C，CC，CCV），其中C是文獻最低被引頻次，CC是兩篇文獻的共引頻次，CCV是文獻的共引系數(shù)[5]。根據(jù)分析主題節(jié)點的不同，分別選擇作者、機構、作者和機構、關鍵詞作為節(jié)點進行可視化分析，所得節(jié)點“年輪”的顏色和厚度分別表示分析項的時間和數(shù)量，節(jié)點紫色外圈表示分析項的中心度，節(jié)點的大小表示分析項出現(xiàn)的頻次，節(jié)點之間的連線越粗表示分析項之間的共現(xiàn)越高，聯(lián)系越緊密[6]。

3 我國圖書館聯(lián)盟研究知識圖譜分析

3.1 發(fā)文量分析

CiteSpace沒有年代發(fā)文量的統(tǒng)計功能，我們通過SATI的年代頻次統(tǒng)計功能分析圖書館聯(lián)盟的發(fā)文情況（見圖1），以便了解該領域研究的基本情況。

圖1 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究文獻數(shù)量統(tǒng)計圖

結果顯示2010—2016年累計發(fā)表相關論文1498篇，其中2010年、2011年、2012年、2013年、2014年和2015年各有196、254、242、268、234和201篇與圖書館聯(lián)盟相關的論文發(fā)表。2013年達到頂峰，之后開始回落。2016年由于數(shù)據(jù)不完整，檢索得到的論文數(shù)量較少?？傮w來說，最近幾年我國關于圖書館聯(lián)盟的發(fā)文量呈穩(wěn)定狀態(tài)，年均發(fā)文量232篇，說明我國近年來對圖書館聯(lián)盟的研究已進入相對成熟期，需與其他知識結合催生新的知識增長點。

3.2 機構分析

將CiteSpace的網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“機構”，閾值為（2，2，20），（4，3，20），（4，3，20），即可得出機構的合作分布圖（見圖2），導出機構發(fā)文量的統(tǒng)計結果（見表1）。SATI則可通過機構頻次統(tǒng)計功能統(tǒng)計出各機構對圖書館聯(lián)盟研究的發(fā)文量（見表1）。通過人工統(tǒng)計來源數(shù)據(jù)，得到機構對圖書館聯(lián)盟研究的原始發(fā)文量（見表1）。由于SATI 提取的機構合作矩陣都為零，Netdraw生成的可視化圖全部是獨立節(jié)點，無法顯示機構之間的合作關系。

圖2 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的機構合作CiteSpace圖譜

表1 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究機構發(fā)文量分布表

3.2.1 機構發(fā)文與合作知識圖譜分析

結合表2和圖2可以看出：我國對圖書館聯(lián)盟研究仍然處于分散狀態(tài)，機構間合作少，少有的幾個機構間的合作也大多是同一作者在不同學校求學時以多機構名義發(fā)表文獻而成。此外，我國對圖書館聯(lián)盟的研究集中在高校圖書館，機構發(fā)文排名前20的僅吉林省圖書館和首都圖書館2家。發(fā)文較多的機構有燕山大學圖書館、吉林省圖書館、福州大學圖書館、樂山師范學院圖書館、天津農(nóng)學院圖書館等。上述機構的高產(chǎn)出與其開展圖書館聯(lián)盟建設實踐不無關系，如燕山大學圖書館是河北高校數(shù)字圖書館中心；吉林省圖書館開展了吉林省數(shù)字閱讀聯(lián)盟服務。此外，目前國內圖書館聯(lián)盟研究機構真正有明確研究方向和規(guī)劃，并有高產(chǎn)出的機構并不多，發(fā)文量在10篇以上的機構僅11家。

3.2.2 軟件比較分析

SATI和CiteSpace統(tǒng)計的機構發(fā)文量排名稍有不同。各機構實際發(fā)文量與CiteSpace統(tǒng)計結果相差不大，但其中華南師范大學經(jīng)濟與管理學院數(shù)據(jù)差異較大。經(jīng)查證原始來源數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)華南師范大學經(jīng)濟與管理學院的作者存在兩種機構的表達：“華南師范大學經(jīng)濟與管理學院”和“華南師范大學經(jīng)濟與管理學院信息管理系”。這種機構表述不同是造成CiteSpace與實際數(shù)據(jù)差異的主要原因。而各機構實際發(fā)文量與SATI統(tǒng)計結果相差較大，經(jīng)查證原始來源數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，SATI機構發(fā)文量以第一機構發(fā)文為準，而且出現(xiàn)了很多統(tǒng)計錯誤，尤其是對幾家發(fā)文量較高的機構統(tǒng)計錯誤較大，如吉林大學管理學院、南京大學信息管理學院、東北師范大學圖書館。因此，從機構發(fā)文量的統(tǒng)計看，CiteSpace比SATI更準確。

由于SATI 提取的機構合作矩陣都為零，Netdraw是以SATI提取的數(shù)據(jù)為基礎進行圖譜分析，這就直接導致Netdraw對中文文獻無法進行機構間合作關系的分析，而CiteSpace則能夠很好地顯示機構間的合作關系。

3.3 作者分析

將CiteSpace的網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“作者”，閾值為（2，2，20），（4，3，20），（4，3，20），得到圖書館聯(lián)盟研究作者合作情況的可視化圖（見圖3），共有94個網(wǎng)絡節(jié)點，22條連線，導出作者發(fā)文量（見表2）。此外，將CiteSpace的網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“作者”和“機構”，得到圖書館聯(lián)盟研究作者和機構合作的可視化圖（見圖4），可以直觀看出圖書館聯(lián)盟高產(chǎn)作者的所在機構。通過SATI的作者頻次統(tǒng)計功能統(tǒng)計出各作者對圖書館聯(lián)盟研究的發(fā)文量（見表2）。此外，SATI還提供第一作者的統(tǒng)計功能。將SATI提取的作者矩陣通過Ucinet轉換后導入Netdraw生成作者合作知識圖譜（見圖5）。

3.3.1 作者發(fā)文與合作知識圖譜分析

結合圖3、4和表2可以看出：近幾年我國研究圖書館聯(lián)盟的作者有一定的合作，共15個合作圈，其中發(fā)文量較多的合作圈有高波、張建中和王少薇合作圈，許子媛和鄂麗君的合作圈，王澤琪和王代禮的合作圈等3個，但總體來說作者間的合作不太密切，而且多為同一機構內的合作，缺少機構間的合作。目前對圖書館聯(lián)盟研究發(fā)文量較大的作者有：南華師范大學高波（18篇）、燕山大學許子媛（11篇）、樂山師范學院許軍林（9篇）、鄭州大學袁靜（9篇）、福州大學詹慶東（9篇）等。

Netdraw的作者合作圖譜則只顯示有合作的作者，沒有合作的作者則不顯示，由于沒有閥值的設置，只要有一篇合作的作者均會顯示，結果顯示我國近年來關于圖書館聯(lián)盟研究的合作圈有15個，這和CiteSpace的分析結果一致。

圖3 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的作者合作CiteSpace圖譜

表2 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究作者發(fā)文量排前分布表

圖4 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的機構作者合作CiteSpace圖譜

圖5 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的作者合作Netdraw圖譜

3.3.2 軟件比較分析

SATI和CiteSpace統(tǒng)計的作者發(fā)文量排名和實際發(fā)文量完全一致，SATI比CiteSpace多一功能，即對第一作者發(fā)文量的統(tǒng)計。CiteSpace可以同時選擇機構和作者兩個節(jié)點進行共現(xiàn)分析，直觀揭示了高產(chǎn)作者所在的機構。此外，SATI和CiteSpace對作者的統(tǒng)計均未考慮同名同姓的情況，如“高波”應該是中共武漢市委黨校和華南師范大學的兩個不同的作者，但SATI和CiteSpace均未區(qū)分，認為是同一人。

由于SATI和CiteSpace在提取作者發(fā)文量的一致性，因此CiteSpace和Netdraw圖譜結果的作者合作圈也高度一致，不同的是CiteSpace顯示發(fā)文量超過閥值的所有作者，并以連線的方式顯示合作關系，而Netdraw只顯示有合作的作者。

3.4 發(fā)文期刊分析

由于CNKI源數(shù)據(jù)沒有參考文獻，因此無法利用CiteSpace或Netdraw進行期刊共引分析。但SATI具有期刊頻次統(tǒng)計功能，近年我國關于圖書館聯(lián)盟發(fā)文量排前的期刊見表3。

我國圖書館聯(lián)盟領域的論文發(fā)表在129種期刊上，其中發(fā)文量排名前16的期刊發(fā)文量占總比52%，形成了圖書館聯(lián)盟論文發(fā)表的主要陣地。這16種期刊除了《蘭臺世界》是檔案學領域期刊外，其他15種均為圖情領域期刊。

表3 我國2010—2016年關于圖書館聯(lián)盟發(fā)文量期刊分布表

圖6 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關鍵詞共現(xiàn)CiteSpace圖譜

圖7 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關鍵詞聚類CiteSpace圖譜

3.5 研究熱點及發(fā)展前沿分析

對某一領域文獻題錄中的關鍵詞進行詞頻分析可以初步確定該領域的研究熱點，將CiteSpace網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“關鍵詞”，調整參數(shù)為（4，3，20；5，4，20；5，4，20），運行“Burst Terms”突變檢測，得出圖6的關鍵詞共現(xiàn)圖譜，并導出關鍵詞詞頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)（見表4），對其進行聚類分析，得到圖7關鍵詞聚類圖譜。SATI則可通過關鍵詞頻次統(tǒng)計功能統(tǒng)計出各關鍵詞的詞頻（見表4）。將通過Ucinet轉換后的關鍵詞數(shù)據(jù)導入Netdraw，得到我國近年來關于圖書館聯(lián)盟研究的關鍵詞共現(xiàn)圖譜（見圖8）和K核聚類圖譜（見圖 9）。

圖8 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關鍵詞共現(xiàn)Netdraw圖譜

圖9 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關鍵詞聚類Netdraw圖譜

表4 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究關鍵詞詞頻統(tǒng)計表

3.5.1 關鍵詞共現(xiàn)及聚類分析

通過CiteSpace進行關鍵詞突變檢測，得到0個突變關鍵詞，對關鍵詞進行聚類形成圖書館聯(lián)盟研究的18個聚類，這些是近年來我國圖書館聯(lián)盟的研究主題：文獻資源共享、云計算、協(xié)同創(chuàng)新、跨系統(tǒng)圖書館聯(lián)盟、數(shù)字資源、知識轉移、公共文化服務、數(shù)字圖書館、醫(yī)學圖書館、社區(qū)圖書館、管理模式、公共文化服務體系、用戶管理系統(tǒng)、可持續(xù)發(fā)展、資源建設、戰(zhàn)略規(guī)劃、指標體系、圖書館合作。對聚類項進行近義項合并以及綜合判斷，得出近幾年我國圖書館聯(lián)盟領域研究熱點如下：

（1）圖書館聯(lián)盟的理論研究。涵蓋聚類中的協(xié)同創(chuàng)新、知識轉移、管理模式、戰(zhàn)略規(guī)劃、可持續(xù)發(fā)展。我國對圖書館聯(lián)盟的理論研究取得了一定成績，界定了圖書館聯(lián)盟的概念、發(fā)展起源，探討了圖書館聯(lián)盟的任務、類型、研究內容、社會效益以及構建聯(lián)盟的關鍵因素。介紹國外圖書館聯(lián)盟的管理模式和戰(zhàn)略規(guī)劃，積極探索適合我國的戰(zhàn)略管理和可持續(xù)發(fā)展模式一直是圖書館聯(lián)盟的重要研究內容。而基于協(xié)同創(chuàng)新及如何支持協(xié)同創(chuàng)新是近幾年學術界關注的重大理論問題。協(xié)同創(chuàng)新理論運用于圖書館聯(lián)盟也受到了眾多圖情學者的高度關注，認為圖書館聯(lián)盟內部成員館之間需要制定一套合理的跨組織知識流動協(xié)同創(chuàng)新機制[7]。

（2）圖書館聯(lián)盟的技術研究。涵蓋聚類中的云計算。在大數(shù)據(jù)時代，云計算技術被廣泛應用于圖書館聯(lián)盟領域，成為近幾年圖書館聯(lián)盟的研究熱點。積極探索云計算下的圖書館聯(lián)盟的服務模式和資源建設策略將給聯(lián)盟的發(fā)展帶來新契機[8]。

（3）圖書館聯(lián)盟的建設實施研究。涵蓋聚類中的文獻資源共享、數(shù)字資源、資源建設、醫(yī)學圖書館、社區(qū)圖書館、公共文化服務、公共文化服務體系、跨系統(tǒng)圖書館聯(lián)盟、圖書館合作。文獻及數(shù)字資源是圖書館聯(lián)盟的客觀對象、物質基礎，資源共享是圖書館聯(lián)盟的主要特征和精髓，是研究圖書館聯(lián)盟不可分割的主題和核心[9]。圖書館聯(lián)盟的建設過程實際上是文獻信息及數(shù)字資源共建共享的過程，其具體內容主要涉及數(shù)字資源的建設和共享、數(shù)字圖書館的建設。而醫(yī)學圖書館、社區(qū)圖書館、公共文化服務、公共文化服務體系、跨系統(tǒng)圖書館聯(lián)盟、圖書館合作則是近年來圖書館聯(lián)盟建設涉及的幾種具體類型，如上海交通大學醫(yī)學院圖書館成立了醫(yī)學圖書館聯(lián)盟；呂亞娟提出公共文化空間的特征價值為社區(qū)圖書館聯(lián)盟提供了較好的契機，推進社區(qū)圖書館的持續(xù)發(fā)展[10]。

（4）圖書館聯(lián)盟的用戶研究。涵蓋聚類中的用戶管理系統(tǒng)。隨著圖書館“以用戶為中心”服務思想的確立，用戶行為及需求調查[11]、用戶管理系統(tǒng)設計[12]成為近年來圖書館聯(lián)盟研究的熱點主題。

（5）圖書館聯(lián)盟的評價研究。涵蓋聚類中的指標體系。圖書館聯(lián)盟建設好壞的衡量，必然涉及圖書館聯(lián)盟的評價研究。圖書館聯(lián)盟[13]及其聯(lián)合數(shù)字參考咨詢[14]、信息服務[15]環(huán)節(jié)的績效評價成為近年來圖書館聯(lián)盟研究的熱點主題。

從Netdraw共現(xiàn)圖譜（見圖8）節(jié)點大小可以看出，我國近幾年關于圖書館聯(lián)盟的研究主題集中于區(qū)域性圖書館聯(lián)盟、高校圖書館聯(lián)盟、數(shù)字圖書館聯(lián)盟、公共圖書館聯(lián)盟、數(shù)字資源及其共建共享、文獻傳遞、館際互借、云計算、信息服務模式等方面。

Netdraw聚類分析（見圖9）的結果有9種不同的顏色，表示有9種不同的分類，根據(jù)節(jié)點大小和節(jié)點群數(shù)量多少來綜合判斷，我國近幾年關于圖書館聯(lián)盟的研究熱點從Netdraw聚類分析來看主要有6大類，其中以節(jié)點大并多的紅色區(qū)為核心大類，主要是關于圖書館聯(lián)盟的理論研究領域，具體包括區(qū)域性圖書館聯(lián)盟、數(shù)字圖書館、信息服務、云服務、館際互借、可持續(xù)發(fā)展等。其他5類則是關于圖書館聯(lián)盟應用研究領域，大致為資源整合與共享、圖書館聯(lián)盟讀者及學科服務、圖書館聯(lián)盟實例、區(qū)域圖書館聯(lián)盟數(shù)據(jù)庫聯(lián)合采購及合作、圖書館聯(lián)盟績效評價等。

3.5.2 可視化軟件比較分析

從表4來看，SATI和CiteSpace對關鍵詞頻次的統(tǒng)計次數(shù)基本一致，但是SATI對一些無意義的關鍵詞不做剔除處理，而CiteSpace則做了相關處理，如SATI統(tǒng)計的高頻詞聯(lián)盟、建設、高校、模式、對策、策略、區(qū)域和共享等，CiteSpace的統(tǒng)計頻次均為零。但SATI和CiteSpace對近義關鍵詞均未作合并處理。

CiteSpace對關鍵詞的共現(xiàn)圖譜比較美觀，聚類結果每個類別均賦予主題，清晰明了，但CiteSpace有很多參數(shù)的設置，需要使用者具備一定的技巧。而Netdraw對關鍵詞的共現(xiàn)圖譜應用簡單美觀，但其聚類區(qū)分度不高，每個大類也沒有賦予專門的主題，而是由很多文獻的關鍵詞群聚一起。

4 結論

4.1 我國圖書館聯(lián)盟研究現(xiàn)狀

本研究主要利用CiteSpace、Netdraw和SATI軟件，從年度分布、機構分析、作者分析、期刊分析和熱點及發(fā)展前沿分析五個方面對我國CNKI和萬方數(shù)據(jù)庫中2010—2016年間關于圖書館聯(lián)盟的相關文獻進行了統(tǒng)計分析，研究結果顯示，近年來我國關于圖書館聯(lián)盟研究的作者及機構合作不緊密，處于各自為陣的局面。研究文獻量總體呈穩(wěn)定狀態(tài)。研究熱點主要集中在理論研究的協(xié)同創(chuàng)新、知識轉移、管理模式、戰(zhàn)略規(guī)劃、可持續(xù)發(fā)展；技術研究的云計算在圖書館聯(lián)盟的運用；建設實施研究的文獻數(shù)字資源共建共享及各類圖書館聯(lián)盟的建設和合作；用戶研究以及績效評價研究等方面。

4.2 兩種文獻計量軟件比較

表5 SATI和CiteSpace軟件統(tǒng)計功能比較

從表5我們可以發(fā)現(xiàn)，CiteSpace和SATI在信息的提取統(tǒng)計方面各有優(yōu)缺點，但SATI在機構發(fā)文量的統(tǒng)計方面存在較多錯誤，對無意義的關鍵詞不進行剔除處理，這必然會造成可視化圖譜生成前的源數(shù)據(jù)存在較大偏差，對可視化圖譜的可靠性造成一定的影響，需要進一步改進。

4.3 兩種可視化軟件比較

Netdraw和CiteSpace軟件有各自的優(yōu)缺點，在支持的中文數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式、可視化圖譜生成效果、應用領域等都存在一定區(qū)別，Netdraw需要借助SATI的詞頻提取功能和Ucinet轉換SATI數(shù)據(jù)后才能對中文文獻進行數(shù)據(jù)圖譜分析，因此其對SATI的依賴度較大，SATI對詞頻提取的不足直接影響Netdraw的圖譜生成效果。而CiteSpace則可以直接對中文文獻進行數(shù)據(jù)圖譜分析，功能比較豐富，但操作比較復雜，需要具備一定的技巧。

表6 Netdraw和CiteSpace軟件圖譜功能比較[16]

（來稿時間：2017年7月）

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