国外“人工智能+图书馆”领域研究热点分析

刘士轩

摘 要：[目的/意义]对国外“人工智能+图书馆”相关研究进行搜集与分析，梳理人工智能在图情领域研究现状，以期为人工智能在图书情报领域未来研究提供参考。[方法/过程]运用CiteSpace.5.6.R3、Bicomb、Ucinet、NetDraw等工具对WOS收录的关于“人工智能+图书馆”相关文献进行可视化分析。[结果/结论]从研究文献年度分布趋势看，国外关于“人工智能+图书馆”发文量前期处于低迷状态，近几年呈直线上升趋势。从研究热点主题看，国外研究主要围绕图书馆智能技术体系研发与建设、人工智能技术在信息检索以及知识组织管理中的应用、信息安全与伦理素养等方面。

关键词：人工智能;图书馆;研究热点;可视化

1 绪论

人工智能（artificial intelligence，AI）是指研發关于模拟、延展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[1]。人工智能（artificial intelligence，AI）概念自1956年被麦卡锡提出至今，逐渐成为全球各领域衡量技术水平的核心标杆之一，时代也正由“互联网+”向“人工智能+”演进。《2017全球人工智能报告》中指出人工智能将造成下一波数字化颠覆[2]，人工智能一出现就引起了图书馆界高度重视[3]。本文试图借助可视化工具、统计软件等，对WOS数据库中“人工智能+图书馆”相关文献进行发文趋势、研究热点与主题分布等分析，以期为业界后续研究提供参考。

2 数据来源与研究方法

本研究国外研究数据来源于Web of Scienc数据库核心合集中SCI-EXPANDED、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH、ESCI六大引文数据库，并以TS=（（artificial intelligence or AI）and librar*）为检索式，Web of Science类别选择“INFORMATION SCIENCE LIBRARY SCIENCE”，通过整理得到有效文献680篇。在量化分析基础上，对代表性文献进行内容分析，选取被引次数和影响因子较高的文献进行阅读整理，以期梳理分析国外“人工智能+图书馆”的研究主题。

3 国外“人工智能+图书馆”研究热点与主题分布分析

利用Citespace软件对国外近五年内（2015—2019年）图情领域关于“人工智能+图书馆”主题研究提取频次≧5，中心性≧0.05关键词进行统计，如下表所示：

利用可视化软件对国外人工智能+图书馆研究进行高频关键词共现网络分析，如上图，结合近10年高被引文献归纳出“人工智能+图书馆”领域研究热点主题分布在以下几个方面：

3.1 图书馆智能技术体系研发与建设

上图所示，由人工智能向周围辐射，连线最粗的为“机器学习—自然语言处理—人工智能”，形成强有力的三角组织并向诸多研究方向衍进，包括大数据、信息检索、数据挖掘、社会网络分析等。机器学习与人工智能连线最粗，是该领域以数据为基础进行计算机技术开发的热点方向，机器学习是一门涉及面广、多领域交叉学科，专门研究计算机如何模拟或实现有关人的学习行为，以便通过推演生成新知识地。自然语言处理则是人工智能以及计算机领域的重要研究方向，主要研究人与机器通过自然语言实现有效通信的理论与方法。从关系上来看三者并非独立个体，机器学习是实现人工智能的核心与基础，机器学习需要自然语言处理的支持与完善，自然语言处理则需要数据挖掘的支撑。通过大数据衍进可遍及各行各业中，实现人工智能的根本目标。Subramaniyaswamy V[6]等提出一种软件应用程序，从Twitter中细致地聚集数据，基于词汇情感分析和深度数据收集相结合，将情感分为不同层次来分析事件。Villasenor EA[7]等介绍了一种基于自组织神经网络的人工智能程序，可以自动地对墨西哥50所最具生产力的高等教育机构的生产概况进行多参数科学计量特征描述，这个程序可自动识别和可视化描述在二维地图中共享相似文献计量资料的机构集群。Blank I[8]基于引文网络和元数据创建了一个研究论文数据集，可为搜索引擎提供从元数据中提取关键字的能力以及为新论文作者推荐关键词。

3.2 人工智能技术在信息检索以及知识组织管理中的应用

此方面联系最为密切的研究热点为人工智能、大数据、数据挖掘、情报检索、知识管理、专家系统、智能代理等。数据挖掘（Data Mining），是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤环节，一般是指从海量数据中通过算法探索隐匿的具有高质量信息的过程。数据挖掘促进了人工智能情报检索智能化发展迅速，自然语言处理能力在大数据的支撑下可使用户更加快捷精确的表达知识需求。信息数据处理系统可模拟某领域一个或多个专家帮用户制定决策以及分析问题。智能代理则可以接受用户指令并代表用户完成任务，理解用户用自然语言表达对信息资源和计算资源的需求，在一定程度上帮助用户克服信息内容的语言障碍，推测用户意图并为其代劳等，人工智能发展推动了图书馆业务服务能力提升。Kane GC[9]探讨了社交媒体对组织知识管理的影响，认为社交媒体将会随着人工智能、虚拟现实等新兴技术发展影响知识管理的实践。Pieters W[10]认为人工智能专家系统需要能够向用户提供一个决策，其研究了在计算科学背景下解释和信任之间的关系，运用系统论和行为网络理论的元素应用于AI和信息安全领域。智能代理是一种自然语言交互接口，旨在模拟与真人的互动，Rubin VL[11]等人对加拿大20个最大图书馆网站进行调查，提出会话代理在教育、信息、辅助和社会互动等领域的四种实用目的，并将其转化为图书馆设置。

3.3 信息安全与伦理素养

信息服务、信息安全、智能伦理等方面进行研究较为边缘，但随着人工智能不断进步与发展，关于信息安全、智能伦理等方面的研究将会成为热点。人工智能需要尊重人的思维与行为，且在伦理方面也应受到约束。人工智能进一步发展同时推动了人机交互的能力，智能机器人的研究大多集中于自动分类、智能检索、参考咨询聊天机器人等方面，如Herrero-Diz P等认为信息平台上开发的聊天机器人是一个简单的工具，允许与公众进行直接和个性化交流，并且聊天机器人目标用户是25岁到35岁的需特定内容的千禧一代。Gonzalez-Rodriguez D等认为从人类社区的自生视角出发，可将社会理解为自组织系统，将信息素养作为社会发展的助推器，信息素养和任何技术实现一样重要。Qu R等提出了利用信息含量和概念特征的混合语义相似度测量方法，提出两种称为CORM和CARM的语义表示模型，在此基础上计算系统的支持度。Duan YQ等为识别影响基于人工智能的决策系统相关的挑战，为信息系统（IS）的研究人员提供一套研究建议，从概念和理论发展、人工智能技术、人类交互、人工智能实施等方面为IS研究者提出了12个研究命题。Wallach W讨论了机器人思维和人类伦理需要一个全面的道德决策，构建了人工道德代理（AMAs）强调现有人类道德行为模型的残缺性。