基于共词分析法的国内知识管理热点研究(2001-2013)

汪 涛， 谈 甄

(1.安徽广播电视大学 经济与管理学院，合肥 230022；2.中国电子科技集团 第三十八所，合肥 230088)



基于共词分析法的国内知识管理热点研究(2001-2013)

汪 涛1， 谈 甄2

(1.安徽广播电视大学 经济与管理学院，合肥 230022；2.中国电子科技集团 第三十八所，合肥 230088)

以CNKI数据库为来源，检索2001-2013年我国知识管理领域发表的期刊论文，统计其中关键词整理得到高频词，并构造共词矩阵和相异矩阵，进行聚类分析和多维尺度分析，通过关键词之间的联系揭示不同主题之间的关系，将知识管理研究热点划分为五大类团，为后续知识管理相关内容的进一步研究提供参考。

知识管理；共词分析；类团分析

一、引言

知识管理是当下网络信息时代的新兴学科之一，吸引着不同领域研究人员的关注。知识管理领域的研究现状和热点在一定程度上能反映研究人员对其所在领域、所研究对象的含义、范畴、原理和方法等的综合认识程度，也是知识管理学科走向成熟和趋于稳定的必然过程。因此了解知识管理研究领域的现状和热点对知识管理学科的发展具有重要的意义。

20世纪90年代以来，虽然有一些学者利用文献计量学方法对该领域的文献进行统计分析，但是这些研究关注点主要是集中于论文发表时间、期刊、主题、作者、机构等文献外部信息[1]，不能有效把握住研究内容的方向与热点。另一方面，尽管也有少量文献涉及知识管理领域研究内容所隐含的内在信息，但年代较久远，在学术论文逐年大幅增长的环境下，已经很难把握住目前知识管理的研究方向和研究热点。文章基于此背景，采用共词分析方法，深入研究国内期刊文献发表的与知识管理相关论文，统计高频关键词及其出现的频次和规律，希望可以把握我国知识管理的研究现状和热点。

二、共词分析法基本原理与步骤

共词分析法属于内容分析方法的一种，主要是通过对能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语(如关键词)共同出现在一篇文献中的现象的分析，判断学科领域中主题间的关系，展现该学科的研究结构的一种方法。[2]具体而言，即在知识管理学科领域的文献中，如果某两个及两个以上的关键词共同出现在同一篇文献中的次数越多，就表明这些关键词之间的相似程度越高，关系也越紧密，从一定程度上能体现出知识管理相关领域的研究热点和发展现状，分析过程一般分为四个步骤：①确定国内知识管理领域的主要关键词；②建立关键词的共词矩阵；③运用聚类分析、多维尺度分析等多元统计分析方法对共词矩阵进行处理；④进一步分析总结前面的处理结果。[3]

三、研究数据的获取与处理

(一)数据的获取

在CNKI中国学术期刊网络出版总库中以“知识管理”作为关键词精确检索，期刊发表时间限定为“2001年1月1日-2013年12月31日”，其他检索控制条件不限，共检索出文献17 545篇，关键词共计55 276条。为突出主题，根据经验并参考相关研究[4]，选取频次多于22的168个关键词作为高频关键词作为分析数据。

在此过程中，发现因为关键词选定标准不一，需要将统计时出现的问题做出如下说明：(1)“知识管理”关键词出现频率最高；(2)不同的关键词表示相同的含义(计算机处理无法识别同义词)；(3)存在一些无助于主题研究的关键词。针对上述问题，做出如下处理：(1)剔除“知识管理”这个高频关键词，因为该关键词与本文研究主题完全重合，故不将其纳入高频关键词表；(2)对于同义词进行人工合并，如“知识共享”和“知识分享”意思相同，合并标记为“知识共享”，“知识库”与“知识仓库”意思相近，合并标记为“知识库”等等；(3)剔除和研究与主题无关的高频关键词，如“问题”“分析”“理念”等等。经过筛选删除，人工合并关键词后，共统计出来自16 118篇文献的51个高频关键词(见表1)，占总文献数的91.87%，能够较全面代替前述的17 545篇文献反映当前知识管理领域的研究热点。

(二)数据的处理

共词分析法需要用到的多元统计方法一般有三种：聚类分析、因子分析和多维尺度分析(知识地图法)，不同的分析方法对矩阵数据结构要求不同[5]，本文选用聚类分析和多维尺度分析，将51个高频关键词组成的共词矩阵转化成相似矩阵和相异矩阵，以满足统计的需要。

在已建立的题录数据库中，对这51个高频关键词两两进行共词检索，得到了一个51×51的原始共词矩阵。但在实际计量共词的过程中发现，关键词共现频次的多少直接受到各自词频大小的影响，关键词共现频次的原始矩阵反映的也仅仅是一种表象，这和一些学者在分析近十年我国图书情报研究热点时遇到的问题相似[6]，因此，要想进一步揭示关键词之间的共现关系，有必要对其进行包容化处理，构造相关矩阵。采取Salton指数法进行包容处理，Salton指数法的计算公式为[7]：S=Nij/(Ni×Nj)1/2，其中，Ni，Nj分别表示关键词i和j的频次，Nij表示关键词i和j共现的频次。

由于构建的相关矩阵中存在0值，统计时容易造成误差过大，参考前人的研究[7-8]，用1与全部相关矩阵中的数据相减，得到表示两词对相异程度的相异矩阵(见表2)，作为后面聚类分析的矩阵变量。相异矩阵中的数据为不相似数据，数值越大表示两关键词距离越远、相似度越差；相反，则表示两关键词距离越近、相似度越近。[9]

四、热点高频词的共词分析

(一)聚类分析

聚类分析是根据研究对象的多个变量指标，具体找出能够测度这些变量指标之间相似程度的统计量，以统计量为划分依据，把相似程度较大的变量聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度更大的变量聚合为另一类，关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有的变量都聚合完毕，把不同的类型一一划出来，形成一个由小到大的分类系统，最后再把整个分类系统画成一张谱系图，用它把所有的变量间的亲疏关系表示出来，进而表达出知识管理领域的分值结构。[10]

按照聚类分析的过程，运用SPSS18.0的系统聚类对表2的相异矩阵进行分析，得到系统聚类树状图(如图1)。根据系统聚类树状图，结合国内知识管理

热点研究的有关文献成果[11]，选取阈值为22.5，将知识管理研究领域概括分为“创新”类团、“知识共享与服务”类团、“知识管理战略与企业应用”类团、“知识发现与组织”类团以及“网络环境下知识管理活动”类团，共五大类团。类团一中关键词有：显性知识、隐性知识、技术创新、知识创新等，此类团涉及文献5 686篇；类团二中关键词有：知识共享、知识服务等，此类团涉及文献3 704篇；类团三中关键词有：企业知识管理、竞争情报、核心竞争力等，涉及文献3 615篇，略少于“知识共享与服务”类团涉及的文献；类团四中关键词有：知识组织、知识地图等关键词，涉及文献2 519篇；类团五中关键词有：网络环境、知识博客等，涉及文献2 021篇。

(二)多维尺度分析

多维尺度分析试图通过测定事物或观测量之间的距离来发现数据结构，其过程是通过指定观测量到概念空间(通常是二维或三维空间)的一个特定位置，使得空间中距离的相似性越近越好。多维尺度分析结果中，被分析的对象以点状分布，每个点的位置显示了分析对象之间的相似性，有高度相似性的对象聚集在一起，形成一个类别，越在中间的对象越核心。[12]通过多维尺度分析，比较清晰地发现知识管理相关研究领域中关键词的集中度，即研究热点位置。

将表2的相异矩阵导入SPSS18.0中，进行多维尺度分析，得到比较直观的知识管理研究领域的类团位置，由图2可见，此方法得出的结果能够验证聚类分析的结果，且可视化效果比聚类分析更加直观、形象。

图2多维尺度分析结果

五、结论及类团分析

本文选取CNKI学术期刊网络出版总库中2001-2013年间关于知识管理的有效文献17 545篇，从中截取词频大于22的关键词，经过同义词合并、剔除等处理后得到51个有效高频关键词，在此基础上进行聚类分析和多维尺度分析后，将其研究热点分为五大部分(即五个热点研究类团)，对国内知识管理研究领域的热点有了较为整体和系统的把握。

类团一为“创新”类团，包括以创新为主的11个关键词，表明在进入21世纪以来，国内较为关注的研究热点是在创新领域中。人们在知识经济时代，以知识为中心，形成围绕知识的投入——知识转化——知识创新的无限循环过程，在这过程中，所有的知识结点都被一条无形的知识链所连接起来[13]，以其为基础，伴随着显性和隐性知识的相互交替转化，形成了管理创新、技术创新、组织创新等。

类团二为“知识共享与服务”类团，包括了以知识的共享、服务为核心的11个关键词。知识共享与知识服务都是知识管理系统中重要的组成部分，二者联系紧密，不可分割。图书馆是知识共享与服务的重要场所，图书馆服务也不再局限于参考咨询，逐渐拓展到信息服务、知识服务等专业化深层次服务。国内关于图书馆管理、数字图书馆建设的研究较为广泛，而知识产权则是知识活动、知识共享的有偿服务。

类团三为“知识管理战略与企业运用”类团，包括了“企业知识管理”“竞争情报”等12个关键词，涉及的文献数量略少于类团二涉及的文献数量，表明国内学者对于知识管理在企业中的实际应用的研究较多，在注重理论研究的同时，也在探索实际应用的方向。企业的知识管理战略最终目的是建立自己的核心竞争力，从知识的角度出发，核心竞争力是一种以知识为表现形式的企业能力，在特定的企业文化环境下，经过企业知识管理的一系列活动封装在企业知识库中，避免外界通过情报竞争获取企业知识库中特殊的知识。从多维尺度分析结果图中可以看出，此类团和类团二比较接近，在一定程度上反映了创新与企业紧密关系。

类团四为“知识发现与组织”类团，包括以知识的获取和组织为核心的9个关键词。表明知识管理领域对知识的获取和如何有效组织也是一个研究的重点。在类团所聚类的关键词中可以发现，通过知识挖掘，获取信息、知识后采用的组织方法，选取工具和技术(如XML、知识地图等)对其进行组织和知识集成，为主要研究热点。

类团五为“网络环境下知识管理活动”类团，包括了网络环境、知识博客等8个关键词，虽然此类团涉及的文献和其他四个类团相比较少，但网络环境下的知识管理仍然受到重视，包含了更新与传播速度更快的知识事物，吸引了国内研究者的注意，如微博、博客、Wiki等，成了新的研究内容和对象。另外，以网络信息技术为基础的电子政务和电子商务也是研究的热点。在此类团中，笔者认为“个人知识管理”这个关键词的出现，说明了对于个人知识管理的研究，已经不再局限于固定的地点与知识载体，而是正在向移动条件下(如手机、笔记本电脑、平板电脑、移动硬盘、光盘等)虚拟化发展。

本文统计了最近十多年我国知识管理领域发表的期刊论文，统计其中关键词构造共词矩阵，进行聚类分析和多维尺度分析，梳理概括了知识管理研究领域的研究热点和方向，揭示了不同主题间的关系。但仍需要指出的是，单纯从关键词共现的频次判断学科研究热点存在一定的局限性，还需要通过其他方法和角度来进一步完善筛选过程[14]；另外，只对最近十多年时间段的文献数据进行分析，没有能覆盖学位论文、会议论文等数据源，也没有逐年判断分析其研究热点，要更为准确地把握知识管理领域的热点研究以及趋势，还需进行更深入的研究。

[1] 张勤,马费成.国内知识管理研究结构探讨:以共词分析为方法[J].情报学报,2008(1):93-101.

[2] QIN H. Knowledge discovery through Co-word analysis [J].Library Tends,1999(1):133-159.

[3] 董伟.国内近十年数字图书馆领域研究热点分析:基于共词分析[J].图书情报知识,2009(9):58-63.

[4] 张勤,徐绪松.共词分析法与可视化技术的结合:揭示国外知识管理研究结构[J].管理工程学报,2008(4):30-35,50.

[5] 李纲,吴瑞.国内近十年竞争情报领域研究热点分析:基于供词分析[J].情报科学,2011(9):1291-1293.

[6] 王红.基于共词分析法对近十年我国图情学研究热点的分析[J].情报杂志,2011(3):59-64.

[7] 谢彩霞,梁立明,王文辉.我国纳米科技论文关键词共现分析[J].情报杂志,2005(3):69-72.

[8] 赵丽梅,张庆普.我国知识管理研究前沿演进趋势知识图谱[J].科学学与科学技术管理,2012(1):90-98.

[9] 王红.我国图书情报学科研究热点分析(1998-2007)[D].洛阳:河南科技大学,2009:20.

[10] 张勤,徐绪松.定性定量结合的分析方法:共词分析方法[J].技术经济,2010(6):20-24.

[11] 储节旺,王龙.近10年国内知识管理研究热点:基于CSSCI数据库的词频分析[J].情报科学,2011(9):1425-1429.

[12] 张勤,马费成.国外知识管理研究范式:以共词分析为方法[J].管理科学学报,2007(6):65-73.

[13] 吉鸿荣.基于精益思想的企业内部知识链模型优化[J].科技进步与对策,2012(2):141-144.

[14] 庞弘燊,方曙,杨志刚,等.研究领域的主题发展趋势分析方法研究:基于多重共现的视角[J].情报理论与实践,2012(8):44-47,73.

[责任编辑 李潜生]

DomesticKnowledgeManagementHotspotResearch(2001-2013)BasedonTheCo-wordsAnalysis

WANG Tao1, TAN Zhen2

(1. Economics and Management School, Anhui Radio and TV University, Hefei 230022, China；2. No. 38 Research Institute, China Electronics Technology Group Corporation, Hefei 230088, China)

Based on the CNKI database, journal articles published during 2001-2013 in the field of knowledge management are retrieved and the high-frequency words are obtained by sorting the key words of these articles. The co-words matrix and dissimilarity matrix are constructed to conduct cluster analysis and multidimensional scaling analysis to reveal the relationship between different themes through studying the connection among the key words. The hotspots of knowledge management research can be divided into five categories, therefore,reference for further studies can be provided.

knowledge management; co-words analysis; class group analysis

2014-07-08

汪 涛(1987-)，男，安徽桐城人，助教，硕士。研究方向：信息资源评价。

TP391；N32；G350

：A

：1008-6021(2014)04-0115-05