劉慶旭 周麗麗 馮麗娜 馬美華

(1南京工業(yè)大學(xué)浦江學(xué)院圖書館，江蘇南京 211200；2成都體育學(xué)院圖書館，四川成都 610041)

1 引言

2012年，美國(guó)政府推出了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，由此拉開了世界范圍內(nèi)大數(shù)據(jù)研究的帷幕[1]。數(shù)據(jù)作為國(guó)家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，受到黨中央、國(guó)務(wù)院的高度重視，并在十八屆五中全會(huì)提出“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，同時(shí)，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，全面推進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展，加快建設(shè)數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)[2]。圖書館作為社會(huì)信息收集和交流中心，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，也同樣面臨著新的社會(huì)發(fā)展環(huán)境，大數(shù)據(jù)所具有的廣泛分布、多源異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化等特征為現(xiàn)代圖書館管理和服務(wù)轉(zhuǎn)型帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。

目前，國(guó)內(nèi)外有關(guān)圖書館數(shù)據(jù)管理的研究逐漸受到關(guān)注，成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。Read KB等[3]制定了一項(xiàng)試點(diǎn)計(jì)劃，以便為尋求建立研究數(shù)據(jù)管理(RDM)服務(wù)的醫(yī)學(xué)圖書館提供培訓(xùn)，資源，策略和支持，通過案例研究發(fā)現(xiàn)，該試點(diǎn)計(jì)劃成功地幫助了參與的圖書館員了解了他們的研究社區(qū)并使館員與社區(qū)之間實(shí)現(xiàn)了互動(dòng)，同時(shí)也讓館員迅速開始了RDM的教學(xué)，并圍繞RDM服務(wù)建立了機(jī)構(gòu)伙伴關(guān)系。Sherriff G等[4]研究分析了圖書館對(duì)數(shù)字學(xué)習(xí)對(duì)象(DLO)生成的數(shù)據(jù)的管理，這些數(shù)字對(duì)象包括表格，調(diào)查，測(cè)驗(yàn)和教程。部分受訪者表示了解與學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)相關(guān)的政策，但大多數(shù)受訪者表示不了解。另外總結(jié)出的問題包括無法訪問圖書館的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，對(duì)學(xué)生隱私的擔(dān)憂等，最后建議在圖書館內(nèi)部，圖書館與館員之間以及整個(gè)圖書館界能對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行更多交流對(duì)話。國(guó)內(nèi)學(xué)者顧立平[5]認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)館員在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)重用等方面將扮演重要的作用，數(shù)據(jù)治理生態(tài)體系需要圖書館執(zhí)行數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)重用的政策。陳傳夫等[6]在分析大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及數(shù)字圖書館建設(shè)成績(jī)的基礎(chǔ)上，指出大數(shù)據(jù)時(shí)代國(guó)際環(huán)境、科學(xué)研究、創(chuàng)新主體、用戶需求、新技術(shù)等方面的變化對(duì)數(shù)字圖書館的資源組織、信息服務(wù)、成本管理帶來的挑戰(zhàn)，并就推動(dòng)我國(guó)數(shù)字圖書館建設(shè)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理實(shí)踐提出戰(zhàn)略性建議。

從現(xiàn)有研究成果看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者都對(duì)圖書館數(shù)據(jù)管理保持了較高的關(guān)注度，但是，從外文文獻(xiàn)角度對(duì)圖書館數(shù)據(jù)管理的研究現(xiàn)狀及演化歷程進(jìn)行系統(tǒng)梳理和總結(jié)的論文成果相對(duì)較少。因此，本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量方法結(jié)合知識(shí)圖譜，分析了外文文獻(xiàn)中圖書館數(shù)據(jù)管理的研究成果，以期回答如下三個(gè)方面的問題：(1)外文文獻(xiàn)中有關(guān)圖書館數(shù)據(jù)管理的論文在時(shí)間分布、地域和研究機(jī)構(gòu)的分布如何？高被引文獻(xiàn)有哪些？(2)外文文獻(xiàn)中圖書館數(shù)據(jù)管理的研究熱點(diǎn)有哪些？演化歷程如何？(3)圖書館數(shù)據(jù)管理未來研究方向有哪些？本文為圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的研究提供了新的視角，將從理論層面對(duì)我國(guó)圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域在研究主題和研究范圍上的深化和拓展起到一定的借鑒作用，同時(shí)對(duì)實(shí)現(xiàn)我國(guó)數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略起到一定的推動(dòng)作用。

2 數(shù)據(jù)來源、研究方法及工具

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文以Web of Science數(shù)據(jù)庫為文獻(xiàn)研究來源，以“l(fā)ibrary data management”or“l(fā)ibrary data analysis”or“l(fā)ibrary data mining”為主題詞，為最大限度地使檢索出的結(jié)果符合研究主題，筆者將學(xué)科類型限定在“l(fā)ibrary and information science”上，文獻(xiàn)類型限定在“article”和“review”兩類，檢索時(shí)間不限，剔除重復(fù)文獻(xiàn)和非相關(guān)文獻(xiàn)，實(shí)得檢索論文254篇，本次研究將以此作為研究文獻(xiàn)的樣本進(jìn)行研究。

2.2 研究方法

2.2.1 文獻(xiàn)計(jì)量法

文獻(xiàn)計(jì)量法是一種基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的定量分析方法，它以各種科學(xué)文獻(xiàn)的外部特征為研究對(duì)象，以輸出量化的信息內(nèi)容為主要特點(diǎn)。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，文獻(xiàn)計(jì)量法的理論及其三定律已經(jīng)成為圖書情報(bào)學(xué)研究的重要基礎(chǔ)和組成部分[7]。運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量法研究文獻(xiàn)的地域、期刊、機(jī)構(gòu)分布及發(fā)現(xiàn)高被引文獻(xiàn)可揭示文獻(xiàn)的數(shù)量特征和變化規(guī)律[8]。

2.2.2 知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜是以科學(xué)文獻(xiàn)知識(shí)為對(duì)象，顯示學(xué)科的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形，具有“圖”和“譜”的雙重性質(zhì)與特征，主要是對(duì)文獻(xiàn)和文獻(xiàn)內(nèi)容的知識(shí)單元進(jìn)行可視化[9]。

2.3 研究工具

本次研究采用CiteSpace軟件，CiteSpace是陳超美基于Java平臺(tái)開發(fā)的一個(gè)可視化軟件，主要基于尋徑網(wǎng)絡(luò)算法和共引分析理論等，對(duì)某一領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量，以探討研究領(lǐng)域知識(shí)拐點(diǎn)和演化歷程，通過可視化圖譜繪制來剖析學(xué)科研究演化動(dòng)力機(jī)制、探測(cè)發(fā)展前沿、識(shí)別學(xué)科領(lǐng)域新趨勢(shì)和新動(dòng)態(tài)。CiteSpace主要運(yùn)用步驟為領(lǐng)域文獻(xiàn)查找、突變?cè)~語偵測(cè)、時(shí)區(qū)分割及關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置、圖譜繪制及解讀，目前CiteSpace為國(guó)際科學(xué)計(jì)量學(xué)界所廣泛使用[10]。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 時(shí)間分布

圖書館數(shù)據(jù)管理論文數(shù)量的變化是研究學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展情況的重要指標(biāo)，圖書館數(shù)據(jù)管理論文發(fā)布時(shí)間和數(shù)量如圖1所示。從總體來看，圖書館數(shù)據(jù)管理論文數(shù)量呈現(xiàn)出起伏不定的態(tài)勢(shì)，截止至2019年，發(fā)表論文數(shù)量最多的年份為2012年和2015年。從發(fā)展趨勢(shì)上，可將圖書館數(shù)據(jù)管理發(fā)文情況劃分為三個(gè)階段。第一階段從2009年至2013年，其中2012年達(dá)到第一階段論文數(shù)量的頂峰，之后論文發(fā)表數(shù)量出現(xiàn)下降趨勢(shì)。第二階段從2013年至2017年，論文數(shù)量同樣是在2015年達(dá)到最高值后出現(xiàn)下降趨勢(shì)，此后兩年內(nèi)也同樣出現(xiàn)了小范圍波動(dòng)。通過分析文獻(xiàn)內(nèi)容可知，第一階段的研究?jī)?nèi)容由前期對(duì)電子資源、服務(wù)和圖書館用戶進(jìn)行研究逐漸深入到共詞網(wǎng)絡(luò)、共引行為等領(lǐng)域的研究，第二階段的研究?jī)?nèi)容則更加深入到RFID、資源推薦服務(wù)、數(shù)據(jù)分析和挖掘等方面。

圖1 圖書館數(shù)據(jù)管理論文數(shù)量折線圖

3.2 地域與機(jī)構(gòu)分布

地域與機(jī)構(gòu)分布是反映某一研究領(lǐng)域科研現(xiàn)狀的重要分支，不同地域和機(jī)構(gòu)在研究實(shí)力上具有較大的差異。圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域地域分布圖如下圖2所示，圖中節(jié)點(diǎn)越大，表明發(fā)文量越大，地域間的連線越多，表明科研合作次數(shù)越多，線條越粗，表明科研合作越密切。如圖2所示，共出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)43個(gè)，線29條，節(jié)點(diǎn)密度為0.0321，說明圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域共有43個(gè)不同地域的科研機(jī)構(gòu)開展過相關(guān)研究，其中共有29對(duì)開展過科研合作，科研合作密度較低，排名前十位的具體信息如表1所示。由CiteSpace軟件測(cè)度得知，說明世界范圍內(nèi)共有245個(gè)科研機(jī)構(gòu)從事圖書館數(shù)據(jù)管理研究，機(jī)構(gòu)間有科研合作關(guān)系的達(dá)98對(duì)，機(jī)構(gòu)間的合作密度也較低，排位前十位的機(jī)構(gòu)信息如表2所示。

表1 圖書館數(shù)據(jù)管理發(fā)文總量前十

圖2 圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域地域分布圖

表2 圖書館數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)發(fā)文量前十

3.3 被引作者

被引作者是分析某一領(lǐng)域內(nèi)核心作者的重要指標(biāo)，被引用的頻次越多，說明該作者在領(lǐng)域內(nèi)的重要性越大。圖書館數(shù)據(jù)管理被引作者知識(shí)圖譜如圖3所示。圖中共有節(jié)點(diǎn)370個(gè)，線770條，節(jié)點(diǎn)密度0.0113，表明共有370個(gè)作者被其他研究者引用，被引作者之間的聯(lián)系共產(chǎn)生770次，被引作者間的合作密度相對(duì)較低。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，被引頻次最高的作者為White HD，被引頻次高達(dá)34次，因其發(fā)表文獻(xiàn)年代為2009年，因此可以判定此作者在圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域具有較高的地位，具有開創(chuàng)性的成果。其他被引頻次高于20的作者分別是Garfield E(31次)、Leydesdorff L(27次)、Cronin B(26次)、Glanzel W(25次)、Thelwall M(23次)、Bar-ilan J(22次)、Moed HF(20次)。

圖3 圖書館數(shù)據(jù)管理被引作者知識(shí)圖譜

3.4 被引期刊

對(duì)被引期刊的分析可以快速了解該領(lǐng)域內(nèi)的研究成果引用了哪些期刊，什么樣的期刊在該領(lǐng)域內(nèi)最受研究者的歡迎，是評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。根據(jù)CiteSpace分析出的結(jié)果顯示，共有244種期刊得到引用，其中被引頻次最高的期刊是美國(guó)社會(huì)信息科學(xué)技術(shù)期刊(J AM SOC INF SCI TEC)136次，其次是科學(xué)計(jì)量學(xué)(SCIENTOMETRICS)107次，如下圖4所示。按照被引用的中心性排名，則信息科學(xué)期刊(J INF SCI)排在第一位，數(shù)字圖書館(ELECTRON LIBR)排名第二位。按照被引頻次和中心性排名的前五位期刊具體如下表3所示。

表3 圖書館數(shù)據(jù)管理被引期刊排名

圖4 圖書館數(shù)據(jù)管理被引期刊知識(shí)圖譜

3.5 高被引文獻(xiàn)

高被引文獻(xiàn)反映了在某一領(lǐng)域內(nèi)哪些參考文獻(xiàn)具有較高的價(jià)值以及哪些文獻(xiàn)被國(guó)際同行廣泛認(rèn)可，是評(píng)價(jià)一篇文獻(xiàn)學(xué)術(shù)價(jià)值的重要指標(biāo)。圖書館數(shù)據(jù)管理被引文獻(xiàn)達(dá)515篇，文獻(xiàn)間具有引用關(guān)系的達(dá)664對(duì)，文獻(xiàn)連接密度較低，圖中節(jié)點(diǎn)和字體越大，文獻(xiàn)被引次數(shù)越多，文獻(xiàn)價(jià)值越高，受認(rèn)可度越廣泛。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域被引用頻次高于8的文獻(xiàn)共有3篇，其主要研究?jī)?nèi)容如下。

Milojevic S等[11]以1988年至2007年之間在圖書情報(bào)學(xué)的16種期刊上發(fā)表的10，344篇文章為研究基礎(chǔ)，通過對(duì)文章標(biāo)題中詞語的分析來揭示圖書情報(bào)學(xué)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。研究表明圖書情報(bào)學(xué)由三個(gè)主要分支組成：傳統(tǒng)上公認(rèn)的與圖書館有關(guān)和與信息有關(guān)的分支，以及文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)分支，三個(gè)分支分別致力于圖書館，信息和科學(xué)。另外研究表明，圖書情報(bào)學(xué)的認(rèn)知概念不斷發(fā)展，自1992年以來就沒有停滯過，發(fā)展最迅速的階段發(fā)生在1998年至2001年之間，這是由于人們?cè)絹碓疥P(guān)注互聯(lián)網(wǎng)所引起的，因此圖書情報(bào)學(xué)的認(rèn)知領(lǐng)域的變化也是由新信息技術(shù)的出現(xiàn)和舊技術(shù)的淘汰所推動(dòng)的。

Lariviere V等[12]使用文獻(xiàn)計(jì)量方法介紹了一個(gè)多世紀(jì)以來圖書情報(bào)學(xué)的簡(jiǎn)史，詳細(xì)研究了該領(lǐng)域知識(shí)生產(chǎn)的可變速率，學(xué)科覆蓋范圍的變化，特定出版物類型在不同時(shí)間的優(yōu)勢(shì)，主要的生產(chǎn)方式，與其他學(xué)科間的相互作用，并且更廣泛地觀察了該領(lǐng)域的發(fā)展。研究表明，盡管期刊、論文和撰稿人的數(shù)量激增，但該領(lǐng)域在所有社會(huì)科學(xué)和人文研究領(lǐng)域的市場(chǎng)份額卻有所下降。同時(shí)還研究了圖書情報(bào)學(xué)中的跨越邊界現(xiàn)象，2010年，近60%的作者不僅在在圖書情報(bào)學(xué)期刊上發(fā)表文章，也在另一門學(xué)科上發(fā)表文章。圖書情報(bào)學(xué)的這種高度滲透性還通過參考和引用實(shí)踐得到了證明，圖書情報(bào)領(lǐng)域的學(xué)者現(xiàn)在引用和接受來自其他領(lǐng)域的引用，而不是來自圖書情報(bào)本身。另外，研究中的數(shù)據(jù)揭示了兩個(gè)主要的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變，即從1960年開始，圖書情報(bào)從專注于圖書館學(xué)的專業(yè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)變?yōu)閷Ｗ⒂谛畔⒑褪褂玫膶W(xué)術(shù)領(lǐng)域，從1990年開始，圖書情報(bào)受到越來越多來自外部領(lǐng)域的引文，特別是來自計(jì)算機(jī)科學(xué)和管理類的引文，并且為該領(lǐng)域文獻(xiàn)做出貢獻(xiàn)的作者數(shù)量急劇增加。

Sugimoto C R等[13]這項(xiàng)工作通過分析1930年至2009年在北美圖書館和信息科學(xué)計(jì)劃中完成的3，121個(gè)博士論文，確定了圖書館和信息科學(xué)(LIS)中主要主題的變化。作者利用LDA(latent Dirichlet allocation)方法識(shí)別潛在主題和代表性論文。研究結(jié)果表明，從最初的時(shí)期(1930-1969)到現(xiàn)在(2000-2009)，圖書情報(bào)的研究主題已發(fā)生了很大變化，但是，某些主題在多個(gè)時(shí)期都有學(xué)者研究，代表了該領(lǐng)域的核心領(lǐng)域，比如第一第二階段的圖書館史，第二和第三階段的引文分析；第四和第五階段的信息檢索行為等，其中，信息檢索和信息使用主題在五個(gè)時(shí)期中的三個(gè)時(shí)期中都有所出現(xiàn)。主題的顯著變化之一是詞庫及相關(guān)術(shù)語使用量的減少，這對(duì)在圖書情報(bào)提供博士教育具有較大影響。

3.6 研究熱點(diǎn)

關(guān)鍵詞是學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中的重要組成部分，通過CiteSpace軟件對(duì)關(guān)鍵詞的分析，選擇關(guān)鍵詞剪切連線算法和路徑搜索算法，可以較快發(fā)現(xiàn)某一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜如下圖5所示。

圖5 圖書館數(shù)據(jù)管理高頻關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜

圖5共產(chǎn)生關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)358個(gè)，線634條，節(jié)點(diǎn)密度0.0099，其中節(jié)點(diǎn)最大的關(guān)鍵詞為library，出現(xiàn)頻率為35，其次為citation analysis，出現(xiàn)頻率為29次，說明國(guó)外圖書館數(shù)據(jù)管理研究基本是圍繞引用分析進(jìn)行的研究。其他高頻關(guān)鍵詞還包括impact(影響)、science(科學(xué))、model(模型)、journals(期刊)、information science(信息科學(xué))、management(管理)、digital libraries(數(shù)字圖書館)、retrieve(檢索)、knowledge(知識(shí))、behavior(行為)等。通過對(duì)關(guān)鍵詞詞頻的分析和對(duì)原文內(nèi)容的分析，可將圖書館數(shù)據(jù)管理研究熱點(diǎn)總結(jié)為科學(xué)計(jì)量學(xué)基礎(chǔ)上的信息分析。

例如合著作者計(jì)量研究方面Yan E J等[14]通過研究微觀網(wǎng)絡(luò)屬性，將中心度度量研究方法應(yīng)用于合著作者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析。研究采用圖書情報(bào)領(lǐng)域的16種期刊共20年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)不斷發(fā)展的合著網(wǎng)絡(luò)，并計(jì)算了緊密中心性、間距中心度、度中心性和網(wǎng)頁排名(closeness centrality、betweenness centrality、 degree centrality、and PageRank)，供該網(wǎng)絡(luò)中的作者使用，研究結(jié)果表明，四個(gè)中心度度量與引文計(jì)數(shù)顯著相關(guān)。Haustein S等[15]對(duì)Altmetrics索引方法進(jìn)行了研究，Altmetrics是基于社交媒體平臺(tái)和工具的索引，最近已成為衡量領(lǐng)域?qū)W者學(xué)術(shù)影響力的替代手段。Haustein S等在研究中進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，超過一半的受調(diào)查者認(rèn)為，盡管在線工具的使用差異很大，但社交媒體工具正在影響他們的職業(yè)生活。調(diào)查顯示68%的受訪者擁有LinkedIn帳戶，而Academia.edu，Mendeley和ResearchGate也各自擁有五分之一的受訪者，幾乎有一半的受訪者擁有Twitter帳戶，這些帳戶既用于個(gè)人用途，也用于專業(yè)用途。同時(shí)計(jì)量學(xué)家對(duì)測(cè)量指標(biāo)有不同的看法，72%的人認(rèn)為應(yīng)該重視文章的下載量，另有近三分之一的人認(rèn)為應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注在博客、維基百科和社交媒體中能夠有潛力追蹤文章影響力的指標(biāo)。總而言之，這些發(fā)現(xiàn)表明文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家正在大量使用一些在線工具，并且這些在線工具也為衡量文獻(xiàn)價(jià)值大小提供了數(shù)據(jù)來源。

3.7 研究前沿與演化歷程

研究前沿能描述學(xué)科研究領(lǐng)域及過渡本質(zhì)，CiteSpace軟件的膨脹詞探索算法可探測(cè)和分析研究前沿的變化趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上結(jié)合內(nèi)容分析法可進(jìn)一步分析研究前沿和基礎(chǔ)理論之間的關(guān)系，可更直觀地再現(xiàn)學(xué)科前沿的演化歷程[16]。結(jié)合CiteSpace軟件分析結(jié)果，本文繪制出了圖書館數(shù)據(jù)管理研究前沿知識(shí)圖譜與演化歷程圖，具體內(nèi)容如圖6所示。

數(shù)據(jù)管理的研究最先起源于圖書館管理業(yè)務(wù)，雖然大數(shù)據(jù)概念的提出時(shí)間是在2012年，但作為社會(huì)信息資源的交流中心，圖書館在很早就開始了數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和使用，也開始有意無意的對(duì)圖書館管理業(yè)務(wù)中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。2009年，領(lǐng)域研究集中在圖書館業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)庫建設(shè)、文獻(xiàn)引用以及數(shù)據(jù)收集等方面，可以說邁出了數(shù)據(jù)管理研究的一小步，之后兩年內(nèi)，開放獲取、書目記錄、信息技術(shù)及元數(shù)據(jù)自動(dòng)提取等成為研究的主要內(nèi)容，到2012年，隨著大數(shù)據(jù)概念的提出，圖書館數(shù)據(jù)管理研究也迎來了第一次小高峰，研究重點(diǎn)開始向數(shù)據(jù)管理模式、數(shù)據(jù)管理框架等方向發(fā)展，以期建立一套標(biāo)準(zhǔn)的圖書館數(shù)據(jù)管理研究的范式。此后三年內(nèi)，圖書館數(shù)據(jù)管理研究繼續(xù)向更深入和廣泛的方向發(fā)展，共詞分析、數(shù)據(jù)挖掘、本體等研究方向相繼出現(xiàn)，隨著新興媒體的廣泛發(fā)展和使用，由此產(chǎn)生的巨大社交數(shù)據(jù)也開始進(jìn)入研究人員的視野，有關(guān)搜索數(shù)據(jù)和社交媒體的文章大量出現(xiàn)，并在2015年達(dá)到研究的第二次小高峰。進(jìn)入到大數(shù)據(jù)時(shí)代以來，圖書情報(bào)的研究與計(jì)算機(jī)技術(shù)的融合趨勢(shì)越來越明顯，將計(jì)算機(jī)技術(shù)融入到圖書情報(bào)研究也逐漸成為主流，2016年后，有關(guān)數(shù)據(jù)包絡(luò)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、行為搜索、情感分析等成為研究的重點(diǎn)，在此階段，雖然文獻(xiàn)數(shù)量相對(duì)于2015年較少，但卻逐漸成為了圖書館數(shù)據(jù)管理研究的最前沿。近兩年，隨著人工智能的發(fā)展，有關(guān)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)家、以及商業(yè)信息質(zhì)量及價(jià)值的研究成為現(xiàn)如今數(shù)據(jù)管理的前沿領(lǐng)域。

圖6 圖書館數(shù)據(jù)管理演化歷程圖

縱觀外文文獻(xiàn)中圖書館數(shù)據(jù)管理近10年的研究演化歷程可以看出，在研究?jī)?nèi)容上研究越來越多樣化，研究范圍越來越廣泛，與相關(guān)學(xué)科的融合研究趨勢(shì)也越來越明顯，學(xué)者研究的內(nèi)容已經(jīng)不局限于圖書館業(yè)務(wù)，而是進(jìn)一步深入到網(wǎng)絡(luò)信息和具體行業(yè)所產(chǎn)生的信息，學(xué)科間的雜糅融合界限越來越模糊，圖書情報(bào)越來越下沉到基礎(chǔ)研究的地位，以信息的視角和思維為各行各業(yè)的發(fā)展提供數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù)和引導(dǎo)，這也是未來圖書情報(bào)發(fā)展的主要方向。

4 研究動(dòng)態(tài)述評(píng)及發(fā)展趨勢(shì)分析

4.1 研究動(dòng)態(tài)述評(píng)

從現(xiàn)有研究成果來看，外文文獻(xiàn)中關(guān)于圖書館數(shù)據(jù)管理的研究仍然處于發(fā)展階段，雖然近兩年文獻(xiàn)發(fā)表量較少，但是，隨著圖書情報(bào)與其他學(xué)科間的交叉融合進(jìn)程逐漸加快，各行各業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量越來越大，研究的內(nèi)容會(huì)越來越廣泛，文獻(xiàn)量也將越來越大。從地域、研究機(jī)構(gòu)、被引作者、被引期刊來看，美國(guó)仍然居于首要地位，研究成果豐富，并且與英國(guó)、德國(guó)、加拿大等國(guó)家間的科研合作較為密切，中國(guó)在科研文獻(xiàn)數(shù)量上次之，也沒有出現(xiàn)在國(guó)際上處于領(lǐng)軍地位的科研人才，但我國(guó)武漢大學(xué)和南京大學(xué)在此領(lǐng)域的研究實(shí)力仍然十分雄厚，日后除進(jìn)一步深化研究的內(nèi)容，提升影響力外，還可以加強(qiáng)與我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)的科研交流，做到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。從研究的熱點(diǎn)與前沿來看，以信息資源管理為視角，以各行業(yè)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為原料并輔以計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)各行業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐和分析，并以此指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展已然成為未來學(xué)科發(fā)展的趨勢(shì)。

4.2 發(fā)展趨勢(shì)分析

目前來看，圖書館數(shù)據(jù)管理研究還未形成系統(tǒng)化、層次分明的理論體系和研究范式，也未形成明確的科研共同體，各學(xué)者間“單打獨(dú)斗”現(xiàn)象較為明顯，因此，未來的研究應(yīng)從以下兩方面著手：①優(yōu)先界定圖書館數(shù)據(jù)管理的概念、內(nèi)涵及外延邊界，究竟什么是圖書館數(shù)據(jù)管理？圖書館數(shù)據(jù)管理包含哪些內(nèi)容？②以圖書館為載體，以圖書館服務(wù)業(yè)務(wù)為依托，結(jié)合計(jì)算機(jī)及信息領(lǐng)域的前沿技術(shù)，如自然語言處理、語義網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等深入探究前沿技術(shù)應(yīng)用于圖書館文獻(xiàn)信息服務(wù)的可能性和效用性，新技術(shù)的應(yīng)用研究拓寬和加深了圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究的廣度和深度，使圖書情報(bào)學(xué)的發(fā)展不脫離時(shí)代發(fā)展的潮流，同時(shí)也為圖書情報(bào)學(xué)與其他相關(guān)學(xué)科的交叉融合以及學(xué)科創(chuàng)新發(fā)展提供了更多的可能性。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為諸多學(xué)科的發(fā)展提供了機(jī)遇，也帶來了諸多問題，如圖書館數(shù)據(jù)管理的研究該不該泛化到整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)信息領(lǐng)域？如果可以，相較于計(jì)算機(jī)科學(xué)，圖書情報(bào)學(xué)的研究重點(diǎn)又該和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究作何區(qū)分？以及在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下如何培養(yǎng)學(xué)科優(yōu)勢(shì)，如何改善課程設(shè)置，培養(yǎng)學(xué)科競(jìng)爭(zhēng)力等問題。

5 結(jié)語

本文利用Web of Science數(shù)據(jù)庫為信息源，以CiteSpace軟件為工具，采用文獻(xiàn)計(jì)量法、知識(shí)圖譜等方法，分析了圖書館數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的時(shí)間分布、地域與機(jī)構(gòu)分布、被引作者、被引期刊、高被引文獻(xiàn)、研究熱點(diǎn)、研究前沿與演化歷程等方面，并在此基礎(chǔ)上分析了圖書館數(shù)據(jù)管理未來發(fā)展趨勢(shì)，表明未來的研究既要注重基礎(chǔ)理論方面的研究，也要緊跟時(shí)代發(fā)展潮流，不斷利用新技術(shù)、新方法拓寬研究領(lǐng)域。誠然，本次研究還有諸多不足，例如數(shù)據(jù)量較少以及關(guān)鍵詞僅采用了“l(fā)ibrary data management”“l(fā)ibrary data analysis”“l(fā)ibrary data mining”，對(duì)其他相近和相關(guān)的衍生主題詞考慮較少，在日后的研究中，也將繼續(xù)完善數(shù)據(jù)量，同時(shí)以更多的主題衍生詞為關(guān)鍵詞，以求未來研究過程更加科學(xué)合理。