楊利超

（河南省圖書館）

1 引言

圖書館學(xué)主要是采用科學(xué)方法探討與圖書館相關(guān)的內(nèi)容，涵蓋圖書館的發(fā)展與運(yùn)營所需的各種知識，例如目錄、出版、印刷、圖書、圖書館、圖書館的組織與管理、數(shù)據(jù)采集和整理、閱覽、外借、館際合作與資源共享、圖書館與社會(huì)，以及圖書館學(xué)與其他學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)。［1,2］

學(xué)術(shù)研究文獻(xiàn)是知識具體的產(chǎn)出之一，可代表某項(xiàng)研究主題的智慧結(jié)晶，若匯總一門學(xué)科領(lǐng)域研究者的研究主題文獻(xiàn)，則可判斷該學(xué)術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，并依據(jù)一門學(xué)科所產(chǎn)出的文獻(xiàn)，來追溯該學(xué)科知識發(fā)展的歷程。然而文獻(xiàn)數(shù)量會(huì)隨時(shí)間累積而呈現(xiàn)增長趨勢，早期科學(xué)計(jì)量領(lǐng)域的學(xué)者往往花費(fèi)不少時(shí)間，進(jìn)行大量文獻(xiàn)的分類工作，用以建立學(xué)科的演進(jìn)過程，但判斷多流于主觀，而運(yùn)用客觀量化的分類方法，尤其當(dāng)涉及跨學(xué)科（Multi-disciplinary）的研究領(lǐng)域時(shí)，則難以描述整體研究發(fā)展歷程。隨著計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日新月異，學(xué)術(shù)文獻(xiàn)已從紙本轉(zhuǎn)變?yōu)殡娮踊瘮?shù)據(jù)，充足便利的電子文獻(xiàn)資源可大幅降低知識擴(kuò)張的空間障礙，使知識得以廣泛傳播，被后人借鑒，電子化數(shù)據(jù)庫已成為學(xué)者進(jìn)行研究的一項(xiàng)有力工具。即便過去與現(xiàn)代在信息可得性方面存在極大差異，但在科學(xué)計(jì)量課題中仍保有共同的初始目標(biāo)——揭示科學(xué)知識的發(fā)展歷程。當(dāng)今對于科學(xué)知識演進(jìn)歷程的研究已延伸至學(xué)術(shù)研究合作與引文網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)況、研究趨勢和研究主題的擴(kuò)散等課題，并輔以交互式的可視化圖形，以展現(xiàn)研究領(lǐng)域的相互關(guān)聯(lián)性及文獻(xiàn)分布情形。［3-5］

目前我國在圖書館學(xué)領(lǐng)域尚無一套知識分類的準(zhǔn)則與系統(tǒng)架構(gòu)，有鑒于此，本研究擬對我國圖書館研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行分類研究。運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，將圖書館學(xué)的相關(guān)文獻(xiàn)繪制成知識圖譜，呈現(xiàn)國內(nèi)圖書館學(xué)領(lǐng)域研究的分類與分布情形，以有效統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)、整理知識學(xué)術(shù)群聚，進(jìn)而探索其知識發(fā)展歷程，揭示近十年來我國圖書館學(xué)領(lǐng)域的主要研究熱點(diǎn)和領(lǐng)域、這些研究領(lǐng)域的相互關(guān)聯(lián)性及文獻(xiàn)分布整體情形，并對未來的我國圖書館學(xué)的整體研究趨勢進(jìn)行預(yù)測。

2 文獻(xiàn)回顧

欲剖析學(xué)科研究的趨勢與定位，文獻(xiàn)整合工作是極為重要的一環(huán)。本研究嘗試通過科學(xué)計(jì)量學(xué)的相關(guān)理論對圖書館學(xué)研究領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)化的整理，繪制其文獻(xiàn)引文分布情形的可視化知識圖譜。相關(guān)研究的重點(diǎn)包含科學(xué)計(jì)量方法、引文分析方法以及對特定科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)證案例分析等主題。鑒于本研究以圖書館閱讀推廣研究領(lǐng)域?yàn)檠芯糠懂?，故本?jié)對圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)計(jì)量分析進(jìn)行回顧和整理。

歐美等國家早在20世紀(jì)30年代，已經(jīng)利用期刊文獻(xiàn)的引文分析法來探討圖書館學(xué)產(chǎn)生的文獻(xiàn)特性。在后來的研究中，W.M.Barnard使用引用文獻(xiàn)分析法，對多種圖書館學(xué)期刊加以分析，用以了解這些文獻(xiàn)的特性。研究結(jié)果顯示，在進(jìn)行文獻(xiàn)引用時(shí)，期刊的引用頻率高于圖書，在被引用的期刊中超過半數(shù)以上集中于10種核心期刊。［6］C.A.Bolles在其研究論文中發(fā)現(xiàn)，［7］在引用文獻(xiàn)類型方面，圖書被引用比例占50%以上，期刊占42.57%；在引用語種方面，英文文獻(xiàn)被引用比例高達(dá)97.14%。B.C.Peritz分析了圖書館學(xué)核心期刊所刊登的論文，探討圖書館學(xué)研究發(fā)展?fàn)顩r。［8］C.O.Frost針對39種圖書館學(xué)的核心期刊論文進(jìn)行引用文獻(xiàn)分析，用以了解所使用的研究方法、研究主題、參考文獻(xiàn)篇數(shù)以及各年份的變化走向，研究發(fā)現(xiàn)平均每篇論文引用7.4篇參考文獻(xiàn)，其參考文獻(xiàn)的主題則是以圖書館學(xué)與信息科學(xué)為主，占78%，由此可看出圖書館學(xué)領(lǐng)域的自我引用比例相當(dāng)高。［9］另外，716篇期刊論文所采用的研究方法中，以調(diào)查法、信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)及歷史研究法三種為最常使用的研究方法。

國內(nèi)對于圖書館學(xué)的文獻(xiàn)研究始于20世紀(jì)80年代。近三十年來在各研究機(jī)構(gòu)以及學(xué)者專家的努力之下，對于圖書館學(xué)的文獻(xiàn)研究已經(jīng)初具規(guī)模。丘峰等人以圖書館學(xué)與情報(bào)學(xué)共20種期刊作為研究對象，分別進(jìn)行引文概況、學(xué)科、文獻(xiàn)類型、語種、年代、自引和互引內(nèi)容、圖書館與情報(bào)學(xué)科的差異等項(xiàng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析。［10］熊潤芝對58種與圖書館學(xué)相關(guān)的中文期刊進(jìn)行引文分析研究，對引文量、引文類型、語種、著者、被引頻次等做了統(tǒng)計(jì)、分析與評價(jià)，從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中看出，圖書館學(xué)的文獻(xiàn)引用率逐年上升。［11］侯錦權(quán)［12］等人針對我國1991-2000年圖書館學(xué)期刊的發(fā)表論文及引文做統(tǒng)計(jì)分析研究，主要包括20種圖書館學(xué)情報(bào)學(xué)期刊，共計(jì)52期，1,330篇文章。研究發(fā)現(xiàn)，圖書館學(xué)和情報(bào)學(xué)期刊的引用比例上升最快，圖書館學(xué)從最初的12.8%上升到33.1%，情報(bào)學(xué)從最初的30.7%上升到66.7%。而在引文文獻(xiàn)類型方面，圖書引文比例下降至33.9%，期刊的引文比例則上升到60.5%。這表明我國圖書館學(xué)研究領(lǐng)域越來越重視引文的作用。

綜合以上的文獻(xiàn)回顧可以發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)外對于圖書館學(xué)領(lǐng)域方面進(jìn)行了大量的研究，但針對圖書館學(xué)領(lǐng)域可視化的研究較少。［13］為此，本文將知識可視化引文網(wǎng)絡(luò)分析工具CiteSpace引入圖書館閱讀推廣研究領(lǐng)域，文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)當(dāng)今科學(xué)計(jì)量領(lǐng)域引文分析研究已成基礎(chǔ)，其中共被引分析可有效展示學(xué)科關(guān)鍵文獻(xiàn)分布情形以及前瞻研究學(xué)術(shù)群聚的現(xiàn)況。故本研究嘗試以CiteSpace進(jìn)行實(shí)證分析，聚焦至我國圖書館學(xué)的研究熱點(diǎn)領(lǐng)域及未來研發(fā)趨勢，提供良好的互動(dòng)工具和實(shí)時(shí)可視化網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)方式，從而深入挖掘?qū)W術(shù)群聚現(xiàn)況，建立客觀評鑒指標(biāo)架構(gòu)。

3 研究方法

本研究針對科學(xué)計(jì)量與知識領(lǐng)域可視化的問題，以科學(xué)計(jì)量學(xué)理論與引文分析理論為基礎(chǔ)，通過可視化知識圖譜來呈現(xiàn)圖書館閱讀推廣領(lǐng)域相關(guān)研究文獻(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)性與演進(jìn)歷程，繪制可視化圖形。具體研究過程涉及諸多算法，且需輔以相關(guān)統(tǒng)計(jì)軟件完成圖譜，如詞頻算法、文獻(xiàn)向量相似度計(jì)算、徑路搜尋算法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中心度與中介度之衡量計(jì)算等，運(yùn)用軟件執(zhí)行運(yùn)算后繪制出知識圖譜。

3.1 知識圖譜繪制流程

可視化的目的在于通過圖像的視覺效果來顯示大量資料下的隱含信息，將資料以可視化的方式呈現(xiàn)，能直觀了解資料的特性。欲對學(xué)術(shù)領(lǐng)域繪制知識圖譜，需通過信息檢索搜集大量的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)資料，經(jīng)過篩選剔除、相似度計(jì)算后，才能呈現(xiàn)在知識圖譜上。當(dāng)今許多信息可視化領(lǐng)域之研究，就是利用信息檢索者數(shù)據(jù)模式（User Meta Model）來繪制可視化的數(shù)據(jù)圖形。

信息檢索者數(shù)據(jù)模式首先要?jiǎng)h減需計(jì)算的文獻(xiàn)數(shù)量，通過信息檢索結(jié)果、摘要關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)或是篩選剔除無關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，而后迅速進(jìn)行計(jì)算并產(chǎn)生結(jié)果。此模式包含檢索結(jié)果及其文獻(xiàn)屬性數(shù)據(jù)，如作者、標(biāo)題、關(guān)鍵詞、期刊名等，皆可作為知識圖譜的分析節(jié)點(diǎn)單位。信息檢索結(jié)果數(shù)據(jù)也常轉(zhuǎn)換成矩陣數(shù)據(jù)，透過引文次數(shù)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)次數(shù)等方法，展示知識圖譜。信息檢索者數(shù)據(jù)模式與知識圖譜或可視化圖形的產(chǎn)生具有高度關(guān)聯(lián)性。根據(jù)Borner等學(xué)者提出之知識領(lǐng)域可視化程序可知，知識領(lǐng)域可視化的繪圖通常包含六個(gè)一般性的連續(xù)步驟程序：① 資料選?。虎?定義分析單位；③ 選擇測量方式；④ 計(jì)算單位間相似性程度；⑤ 分類單位間彼此合作交流的分布情形；⑥ 利用可視化工具輔助分析并詮釋。流程中步驟④與步驟⑤常整合為單一個(gè)操作，也可稱作數(shù)據(jù)布局（Data Layout），用以描繪資料分布情形。［14］

圖1 文獻(xiàn)于向量空間上之表現(xiàn)示意圖

3.2 詞頻算法

信息檢索過程中使用的關(guān)鍵詞有兩類，一種英文簡稱DE（Description），也稱作作者關(guān)鍵詞（Author Keywords），即作者本人自己列出的研究關(guān)鍵詞；另外一種是ID（Identifier），也稱作增補(bǔ)關(guān)鍵字（Keywordsplus），此類主題詞是通過ISI在參考文獻(xiàn)中進(jìn)行標(biāo)題選擇而來。此種方法產(chǎn)生的關(guān)鍵詞具有客觀性，是建立在計(jì)算機(jī)算法基礎(chǔ)之上的。本文將對主題關(guān)鍵詞進(jìn)行實(shí)證分析。［15］

每一篇文獻(xiàn)都由許多詞匯所組成，因此可以找出具有代表性的詞匯組成文件向量，文件向量常用來指代向量空間上的文章。詞匯表示其在空間中的維度。而每一個(gè)詞匯則表示空間中的一個(gè)維度，維度的值用來表明文件在此維度的重要性，所以當(dāng)兩文獻(xiàn)相似時(shí)，在空間上的向量也比較接近。每個(gè)詞匯對于不同的文獻(xiàn)有不同的重要性，此時(shí)即可以利用［詞匯權(quán)重］來做為重要性衡量的指標(biāo)。圖1為三維的向量空間模型，空間上有三個(gè)空間向量（D1,D2,D3），即三篇文獻(xiàn)，每一篇文獻(xiàn)由三個(gè)不同的索引詞匯（T1,T2,T3）所組成，因權(quán)重值的不同，在空間上的位置也不同。

用矩陣方式來表示一文件即為Di=（Wm1,Wm2,Wm3,…,Wmn），則有m篇文件、n個(gè)索引詞匯的［詞匯-文件矩陣］為下列矩陣所示，其中，Wmn表示第n詞匯于第m篇文件中的權(quán)重。

在詞匯權(quán)重的計(jì)算上，有三個(gè)重要的因素會(huì)影響其結(jié)果。① 詞出現(xiàn)的頻率：某一詞出現(xiàn)在一文件中的次數(shù)越多，表示該詞與該文件越相關(guān)。② 詞的特殊性：某一詞在文件集合中所出現(xiàn)的文件數(shù)。當(dāng)某一詞在文件集合中出現(xiàn)次數(shù)越高時(shí)，相對于某一篇文件的重要性越低。③ 文件長度：當(dāng)文件越長時(shí)，相對來說某一詞出現(xiàn)的次數(shù)也較多。因此，文件的長短會(huì)影響詞在各文獻(xiàn)權(quán)重大小，所以必須適當(dāng)考慮文章長度標(biāo)準(zhǔn)化。

單一文獻(xiàn)中如果某一詞出現(xiàn)頻率高，則表示對該文章越具代表性，其權(quán)重值越高。然而在文章集合中，皆出現(xiàn)某一字詞時(shí)，卻不具太大的代表性，因此，組合TF與IDF的權(quán)重計(jì)算方式，如果一詞匯在某文章出現(xiàn)頻率越高，但其他文章集合出現(xiàn)次數(shù)少時(shí)，其擁有較高的權(quán)重，公式如下

Wij為詞Tj在文章Di中的權(quán)重，tfij為詞Tj于Di中出現(xiàn)的次數(shù)，dfi為詞Tj在文章集合N中，具有Tj的文件數(shù)，N為一文章集合。

為了避免一個(gè)詞匯出現(xiàn)于所有所收集文件中時(shí)，導(dǎo)致該詞匯權(quán)重為0的狀況發(fā)生，筆者采用標(biāo)準(zhǔn)化公式導(dǎo)入CiteSpace軟件中的學(xué)術(shù)群聚卷標(biāo)計(jì)算功能，其公式如下所示

計(jì)算完詞匯權(quán)重后，即可形成文獻(xiàn)的向量空間模型，用來進(jìn)行文獻(xiàn)之間以及文獻(xiàn)與類別之間的相似度比較。由于可將每一篇文章視為一個(gè)空間當(dāng)中的向量，因此文章之間的關(guān)系可以利用空間向量中的cosine函數(shù)來計(jì)算出文章之間的相似程度。利用這樣的計(jì)算方法來分類文件群聚，以新的文獻(xiàn)與類別之間的相似度為標(biāo)準(zhǔn)，判斷文獻(xiàn)是否與該類別相似度夠高而被分入該群聚當(dāng)中。最后可呈現(xiàn)知識圖譜上的學(xué)術(shù)群聚狀況。文獻(xiàn)相似度之余弦定理計(jì)算公式如下所示

Wik,Wjk分別表示文件di和dj中第k個(gè)關(guān)鍵詞的權(quán)重。

3.3 CiteSpace知識圖譜分析軟件

文件數(shù)據(jù)和共被引分析采用CiteSpace軟件進(jìn)行處理，該軟件是專門用于探測學(xué)科學(xué)數(shù)群聚現(xiàn)況與知識前瞻研究趨勢的應(yīng)用軟件。CiteSpace由Drexel大學(xué)ChaomeiChen學(xué)者在2003年開發(fā)，其主要目標(biāo)就是利用可視化技術(shù)，辨別學(xué)科領(lǐng)域中新興突起研究議題和學(xué)術(shù)群聚，應(yīng)用功能包括共被引分析及基于共被引文章和引用這些文章關(guān)鍵詞的復(fù)雜引文網(wǎng)絡(luò)的群聚分類，從題目、摘要中擷取主題關(guān)鍵詞作為的信息卷標(biāo)。［16］

CiteSpace可以提供2項(xiàng)基礎(chǔ)功能：① 利用引文網(wǎng)絡(luò)，識別學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展中的重要路徑；② 識別學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。CiteSpace定義的知識圖譜的關(guān)鍵點(diǎn)是指連接各個(gè)不同群聚網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)（見圖2）：Landmark node代表高被引的節(jié)點(diǎn)，Hub node代表連結(jié)廣度高、共被引次數(shù)高的節(jié)點(diǎn)，Pivot node代表鏈接兩個(gè)群聚網(wǎng)絡(luò)的共同關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

圖2 CiteSpace繪制共被引知識圖譜之節(jié)點(diǎn)類型

基于以上的優(yōu)勢，本研究采用CiteSpace軟件作為知識圖譜分析軟件，將人工篩選的相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Excel矩陣格式，繪制知識圖譜進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如中心性分析、中介性分析和學(xué)術(shù)群聚分析等。

4 研究分析結(jié)果

本節(jié)基于科學(xué)計(jì)量學(xué)的引文分析理論，結(jié)合知識圖譜的建構(gòu)流程，以圖書館學(xué)研究領(lǐng)域?yàn)榛A(chǔ)，通過數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、知識領(lǐng)域可視化等途徑，進(jìn)行實(shí)證研究。

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，搜索方式采用主題搜索，對“圖書館”、“公共圖書館”以及“文獻(xiàn)分析”等關(guān)鍵詞進(jìn)行組合檢索，選取時(shí)間從2007年1月1日開始到2016年12月31日為止，總共檢索到1,683篇文獻(xiàn)，經(jīng)過文獻(xiàn)比對，剔除會(huì)議以及年代老舊的文章后，最終有1,213篇入選分析樣本。

4.2 結(jié)果分析

4.2.1 論文發(fā)表趨勢分析

通過發(fā)表趨勢的分析，可以了解目前該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀以及未來發(fā)展的趨勢，從而更好地分析該領(lǐng)域論文的總體研究進(jìn)展情況。從圖3中可以發(fā)現(xiàn)，圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)在2007-2010年處于萌芽期，文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量基本不變，處于短暫的積累期；2010年之后，圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究論文數(shù)量呈現(xiàn)快速上升的態(tài)勢，這與前幾年的積累有重要關(guān)系，同時(shí)與近年來圖書館信息化建設(shè)規(guī)模和速度加快有關(guān)。但隨著近年來圖書化信息化建設(shè)速度的飽和及放緩，2016年的文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量相較2015年有所降低。

圖3 國內(nèi)圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的論文發(fā)表趨勢分析

4.2.2 論文發(fā)表機(jī)構(gòu)分析

在對圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究論文發(fā)表趨勢進(jìn)行分析后，進(jìn)一步對這些論文中的發(fā)表機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，本文選取前10名的論文發(fā)表機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析。圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究較為活躍的論文機(jī)構(gòu)為中國國家圖書館、武漢大學(xué)、北京大學(xué)、南京大學(xué)、山東大學(xué)等，其中中國國家圖書館在該領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量為51篇，武漢大學(xué)在該領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量為45篇，北京大學(xué)緊隨其后，共有42篇文獻(xiàn)發(fā)表在該領(lǐng)域，可見這些機(jī)構(gòu)在圖書館學(xué)領(lǐng)域的雄厚研究實(shí)力以及高校在這個(gè)領(lǐng)域的絕對研究實(shí)力（見圖4）。

4.2.3 文獻(xiàn)來源結(jié)構(gòu)分析

進(jìn)一步對圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的論文來源進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析。目前，圖書館學(xué)研究領(lǐng)域論文的雜志主要來源為《圖書情報(bào)工作》（109篇）、《中國圖書館學(xué)報(bào)》（56篇）、《國家圖書館學(xué)刊》（40篇）、《圖書館雜志》（34篇），基本都是以圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?yàn)橹?。從學(xué)科角度來看，位居前列的領(lǐng)域?yàn)閳D書情報(bào)和數(shù)字圖書館，共計(jì)1,154篇，其他學(xué)科分布的數(shù)量很少，為數(shù)不多的分布在出版（47篇）、計(jì)算機(jī)軟件（32篇）以及高等教育（31篇）等領(lǐng)域，顯示了圖書館學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)表的集中度較高。

4.2.4 主題關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

在對圖書館學(xué)領(lǐng)域的論文發(fā)表趨勢、發(fā)表機(jī)構(gòu)以及來源雜志及學(xué)科進(jìn)行分析后，為了進(jìn)一步挖掘圖書館學(xué)領(lǐng)域研究的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，本文選擇知識圖譜CiteSpace軟件中的關(guān)鍵詞頻分析以及共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析，深入挖掘圖書館學(xué)領(lǐng)域研究文獻(xiàn)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的論文關(guān)鍵詞主要集中在圖書館學(xué)（314篇）、情報(bào)學(xué)（120篇）、圖書館（101篇）、文獻(xiàn)學(xué)（40篇）、文獻(xiàn)計(jì)量（39篇）等方面（見圖5）。進(jìn)一步對關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析可以發(fā)現(xiàn)，“情報(bào)學(xué)”與周圍關(guān)鍵詞的連接最多，并且各連接分支線條較粗，顯示較多的文獻(xiàn)關(guān)聯(lián)；同時(shí)，“圖書館”和“文獻(xiàn)計(jì)量”這兩個(gè)關(guān)鍵詞也是網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵點(diǎn)，與周圍關(guān)鍵詞連接較多，顯示這些領(lǐng)域的研究最多，為熱門研究領(lǐng)域，并且隨著時(shí)代的進(jìn)步，以“數(shù)字圖書館”和“知識管理”等關(guān)鍵詞的圖書館學(xué)的研究也逐漸興起。另外，從關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析圖中可以發(fā)現(xiàn)，“知識圖譜”和“引文分析”這些領(lǐng)域也存在互相關(guān)聯(lián)和融合，代表這些領(lǐng)域也將是未來的研究熱點(diǎn)。

圖4 國內(nèi)圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)發(fā)表機(jī)構(gòu)分析

5 總結(jié)與展望

5.1 總結(jié)

本研究采用引文分析的方法，通過引文數(shù)據(jù)庫檢索文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，采用CiteSpace繪制出的共被引知識圖譜有效地呈現(xiàn)圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展及演進(jìn)歷程。

（1）圖書館學(xué)領(lǐng)域的論文在2007-2010年處于萌芽期，文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量基本不變；經(jīng)過短暫的積累期后，圖書館閱讀推廣的研究論文數(shù)量呈現(xiàn)急速上升的態(tài)勢，這也與近年來圖書館信息化建設(shè)規(guī)模和速度加快有關(guān)；但隨著近年來圖書化信息化建設(shè)速度的飽和及放緩，2016年的文獻(xiàn)的發(fā)表數(shù)量有所降低。

（2）圖書館學(xué)的研究機(jī)構(gòu)主要以高校為主，顯示了高校在這個(gè)領(lǐng)域的絕對研究實(shí)力。通過進(jìn)一步對圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的論文來源進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析發(fā)現(xiàn)，圖書館學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)表的集中度較高。

（3）對圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析可以發(fā)現(xiàn)，情報(bào)學(xué)與周圍關(guān)鍵詞的連接最多，并且各連接分支線條較粗，顯示較多的文獻(xiàn)關(guān)聯(lián)。同時(shí)，圖書館和文獻(xiàn)計(jì)量這兩個(gè)關(guān)鍵詞與周圍關(guān)鍵詞連接較多，顯示這些領(lǐng)域的研究較多，為熱門研究領(lǐng)域。

圖5 圖書館學(xué)研究領(lǐng)域論文的主要關(guān)鍵詞分析

5.2 展望

學(xué)科演進(jìn)歷史與知識管理是一項(xiàng)長期性的工作，目的在于尋找學(xué)科發(fā)展的邏輯與群聚現(xiàn)象。筆者為高校圖書館和公共圖書館未來的閱讀推廣研究的趨勢作如下分析及建議。

（1）本文針對圖書館學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行深入地文獻(xiàn)分析及挖掘，但研究范圍僅限于我國，并未對全球的發(fā)展趨勢做進(jìn)一步分析。未來在該方面的研究應(yīng)該在全球范圍內(nèi)對圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，這樣才能更加全面準(zhǔn)確地把握該研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)整體研究趨勢。

（2）本文在圖書館學(xué)研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)分析中，并未對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)與知識產(chǎn)出影響力進(jìn)行評估。建議未來學(xué)者通過同行評鑒及專家評鑒等方式，對該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行研究，從而增加文獻(xiàn)研究的客觀性及實(shí)用性。

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