中国情报学期刊论文热点关键词演变轨迹与预测*

温有奎 乔晓东 张富财

(1.中国科学信息技术研究所 北京 100038;2.北京万方数据股份有限公司 北京 100038)

0 引 言

我国的科技情报事业始创于1956年，走过了不平凡的发展历程。陈超[1]认为60多年来,我国科技情报事业为国家科学技术发展、改革创新实践发挥着“助推器”和“加速器”的作用,为推动科技、经济与社会的发展做出了重要贡献。邱均平等[2]认为情报科学理论研究基石的信息链从事实-数据-信息向知识-智慧发展。陈芬等[3]认为改革开放以来，情报学在我国取得了长足的发展。情报学的发展需要顺应大数据发展的趋势，在新“大情报观”的指导下，结合社会发展的新水平、新动态、新技术和新发现，研究情报学领域的研究热点及其演进趋势。张勤[4]认为通过统计关键词、主题词、篇名词等核心词汇在某一类学术文献中所出现的频次，可以判别该学术领域的研究热点、知识结构和发展趋势。余丰民[5]认为，某时段学术论文的高频关键词即是该时段的研究热点。本文对我国情报学期刊发表论文的关键词进行统计分析，期望找到我国情报学理论研究热点演变轨迹、揭示情报学科的发展与大学科发展的相互依存关系，进而探索情报学科未来研究热点的预测方法。

1 研究工作回顾

许多学者采用文献计量法等不同方法对情报学的热点与前沿领域进行了统计分析。王莉亚等[6]以Scopus数据库和web of Science数据共同收录的图书情报学领域的38种期刊在近10年间所刊载的研究论文为数据源。利用共词聚类分析方法得出了国外情报学领域的7个研究热点：知识管理、用户技术接受行为、网络环境下用户信息行为、图书馆、网络信息检索、信息政策、图书馆馆际互借。邱均平等[7]利用近五年来(2008-2012年)SCI和SSCI收录的图书情报学17种高影响力外文期刊所刊载论文及其题录数据进行可视化计量研究，得出近五年国际图书情报学的研究热点分别是计量、管理、技术、网络、检索、医学卫生共六大研究领域。朱红艳等[8]在2014年从Web of Science下载7种情报学代表性期刊的题录数据，以2000-2010年数据为例，总结出21世纪以来情报学的7个主要研究主题:科学计量学、网络资源管理与配置、信息检索、信息系统、知识管理、用户交互与服务、科学评价。李信等[9]在2017年以Web of Science核心集中的图书情报学科的“大数据”“数据驱动”文献为数据源，采用共词分析和聚类分析方法，得到图书情报领域8个方面的研究热点主题：数字图书馆知识组织与语义互联、社会网络大数据、科研大数据管理与共享、云计算与信息安全、政府数据开放与共享、大数据驱动的知识发现、E-learning与高等教育、数据挖掘与数字人文等方面。李文娟等[10]在2014年使用高频关键词统计以及共现关键词方法，对我国2006—2010年的发文情况进行分析，总结出在这期间我国情报学领域主要关注的4个领域：企业竞争情报、情报学理论、知识管理、信息检索。李少惠等[11]在2020年以CNKI收录的从2011—2020年的21个图情核心期刊为数据源，揭示了近10年来我国图情研究领域的11大热点关切：基于知识图谱的文献计量分析、数据驱动下的图书情报学、信息服务及服务质量评价、知识服务及相关问题、用户信息需求及行为、图书馆阅读推广的理论和实践、智慧图书馆建设与图书馆智慧服务、数字人文、图书馆联盟、竞争情报以及公共文化服务与公共数字文化服务。

上述研究采用多种研究方法分析出情报学领域在不同阶段的研究热点，但对我国情报学科研究热点的研究时间区间比较短，得出的研究热点还比较宏观，也未能展示研究热点的演变轨迹与全学科的相互发展关系对未来研究热点的预测方法。为进一步认识我国情报学期刊的研究热点，本文将其研究实际区间扩大到20年，研究范围扩大到与我国情报学期刊有关的范围，将情报学科的研究与全学科对比研究，分析情报学科发展与全学科发展的相互影响关系，寻找情报学科特色和发展动力。

2 国内情报学期刊热点关键词演变轨迹分析

2.1国内情报学期刊热点关键词年度分布统计本文研究目的是揭示我国情报学领域期刊论文近20年来热点关键词的演变轨迹。根据这一目的，统计工作包括三个阶段。

第一阶段为情报领域期刊的选择。按照万方数据库文献分类法，“情报学分类代码为N07”,共有14种期刊：竞争情报、情报工程、情报科学、情报理论与实践、情报探索、情报学报、情报杂志、情报资料工作、图书情报工作、图书情报知识、图书与情报、现代情报、中国中医药图书情报杂志、中华医学图书情报杂志。在N07分类代码的基础上增加了其他刊名带有“情报”的7种期刊，分别是“图书馆学、文献学分类代码为N06”的“大学图书情报学刊，农业图书情报学刊”；“预防医学与公共卫生学综合代码为D31”的“水产科技情报，预防医学情报杂志”；“地理学分类代码为B10”的“国土资源情报”；“地质学分类代码为B11”的“地质科技情报”；“林学分类代码为C07”的“林业科技情报”；最后共选择国内情报学期刊21种。

第二阶段为统计时间的选择。统计数据来源于万方数据库，情报学领域21种期刊在万方数据库收录的起始时间各有不同，收录时间大多是在1989年左右。如《情报学报》1982年创刊，万方数据库的收录时间为1989年，也有《中国中医药图书情报杂志》1960年创刊，万方数据库从2013年收录。为此统计时间选择从2000年到2020年8月21日。

第三个阶段是热点关键词的选择。热点关键词选择原则有2个条件，首先把在年度排序前30的关键词作为热点关键词研究的统计对象。其次根据关键词持续的年度大于某个合理值，即2017年以前出现的关键词持续时间保持在4年以上，2018年出现的关键词持续时间在保持在2年以上。

根据以上三个统计条件选出了60个关键词作为情报学领域期刊论文的基本热点关键词，这60个热点关键词共出现了43 204次。选出60个热点关键词如表1所示。

表1 选出的60个热点关键词

2000-2020年情报学领域期刊的60个热点关键词的年度分布如图1所示，可以看出这60个热点关键词每年保持在24～30次之间的数量变动。

图1 2000-2020年情报学领域期刊的60个热点

2.2情报学期刊论文热点关键词轨迹演变分析为分析60个热点关键词的年代分布特征和数量特征，将60个热点关键词按起始时间划分成3个阶段，第1个阶段为2000年，包括24个关键词，用图2表示；第2阶段为2001-2009年，包括21个关键词，用图3表示；第3个阶段为2011-2019年，包括15个关键词，用图4所示。在这60个热点关键词中，大多数关键词的出现次数都在几百次左右，而有两个热点关键词数量过大，超出了其他热点关键词的几倍，如“图书馆”7 809次，“高校图书馆”6 184次，为了用图形展示的数据细节更加清楚，将这两个关键词删除，因此第一阶段热点关键词在图2中只保留了22个。图2中纵坐标为关键词出现的次数，横坐标为年份。

从图2可以看出，在2000年就出现了22个热点关键词，这说明了2000年及之前有些词就出现了。因此把2000年出现的热点关键词称作为 “20年前的热点关键词”，如“知识经济、因特网、网络信息资源、搜寻引擎、图书馆员、信息管理、信息技术、信息化、数据库、图书馆管理、网络环境、知识产权、电子商务、图书馆学、资源共享、信息资源、信息检索、竞争情报、数字图书馆、信息服务、竞争情报、情报学”，也包括2000年出现的“高校图书馆、图书馆”。图3是第二阶段，2001-2009年之间开始出现的15个热点关键词，图中纵坐标为关键词出现的次数，横坐标为年份。

图2 2000年开始出现的22个热点关键词

图3 2001-2009年之间开始出现的热点关键词

从图3可以看出，2001-2009年之间开始出现了15个热点关键词，我们把这15个词看成是“前10年的热点关键词”，如“数字化、读者服务、统计分析、电子政务、引文分析、文献计量学、数据挖掘、知识服务、学科馆员、公共图书馆、数字资源、知识共享、大学生、科技查新、影响因素”。图4为2011-2019年之间开始出现的21个、热点关键词，图中纵坐标为关键词出现的次数，横坐标为年份。

图4 2011-2019年之间开始出现的热点关键词

从图4可以看出，2011-2019年之间开始出现了21个热点关键词，可以看成是“近10年的热点关键词”，如“云计算、图书馆服务、信息素养、文献计量、社会网络分析、共词分析、知识图谱、网络舆情、学科服务、移动图书馆、大数据、可视化、阅读推广、专利分析、研究热点、突发事件、智慧图书馆、人工智能、深度学习、情报工作、科学数据”。

3 情报学科与全学科关键词特性比较分析

3.1情报学期刊与全学科期刊关键词比较分析为比较我国情报学期刊热点关键词的学科特性与全学科期刊的全局特性的关系，以便寻找国内情报学领域期刊论文热点研究演变轨迹的全局性时代背景。为术语表达的简便，将“21种情报学期刊”称为“情报学期刊”，“除21种情报学期刊的全学科期刊”称为“全学科期刊”。

统计方法分四个步骤。a.对“情报学期刊”关键词进行词频统计，统计时间为2000-2020年，把各年度词频排序高于100的关键词称为热点关键词;b.由第一步的统计结果得到370个年度热词;c.分别用这370个热点关键词对“全学科期刊”和“情报学期刊”进行关键词词频统计;d.比较“情报学期刊”与“全学科期刊”关键词出现的时间差。

比较分析结果。a.由“情报学期刊”统计得到的370个年度热词全部出现在“全学科期刊”中;b.这370个年度热词在“全学科期刊”中出现年份为10年以上的关键词为349个，“情报学期刊”中出现年份10年以上的关键词为321个;c.“全学科期刊”与“情报学期刊”同年出现的关键词的词频相差很大，例如“对策”相差495 807次;d.相同关键词在“全学科期刊”与“情报学期刊”中出现的年份也有很大差别，例如“大数据”相差9年时间，词频相差45 984次;e.相同关键词年度最大词频数也有很大差别，例如“对策”“全学科期刊”为1565，“情报学期刊”为 16。

3.2情报学期刊与全学科关键词超前和滞后分析“情报学期刊”与“全学科期刊”关键词出现的年份具有超前和滞后现象。数据分析以2010年为界，分两个阶段进行分析。

2000-2010年阶段：2000-2010年开始出现的关键词有332个，其中“情报学期刊”比“全学科期刊”超前年份出现的关键词有10个，用表2表示，表中的年份数有符号“-”表示超前年份，“+”表示滞后年份。滞后的有322个关键词，滞后年份在3年以上的有36个关键词，用表3所示。

表2 “情报学期刊”比“全学科期刊”超前的关键词

表3 “情报学期刊”比“全学科期刊”滞后年份

2011-2020年：这一时段，“情报期刊”出现的年度前100次的热点关键词共145个，“情报学期刊”比“全学科期刊”超前滞后的145个关键词的数量图如图5所示。图5中横坐标为超前与滞后的年份数，负数为超前，正数为滞后。纵坐标为超前与滞后的关键词的个数。

图5 2011-2020年“情报学科”与“全学科”145个

从图5可以看出，超前9年的有2个词(《图书情报工作》，情报改革)；同年出现的有26个词；滞后1年的有40个词；滞后11年的有2个词(情报分析，数据驱动)；滞后15年的有1个词(中医药文化)。

2011年后“情报学科”超前与滞后“全学科”的36个关键词如下表4所示。

表4 2011年后“情报学科”超前与滞后“全学科”的36个关键词

统计分析发现，虽然“情报学期刊”与“全学科期刊”关键词出现的年份存在超前与滞后现象，但是从2000-2020年的“情报学期刊”中统计关键词出现年份为10年以上的有370个，在“全学科期刊”中出现349个，“情报学期刊”中出现321个。这说明了“情报学期刊”在吸收和创新过程中不断发展，并具有自己学科的核心关键词。我们可以利用“情报学期刊”与“全学科期刊”关键词出现的年份存在滞后现象来预测新的关键词。

4 情报学期刊热点关键词的预测

4.1未来热点关键词的预测方法根据“全学科期刊”热点关键词比“情报学期刊”热点关键词早出现近10年的统计结果，参考文献[12]，选用G30(科学研究理论)，G31(科学研究工作)，G32(世界各国科学研究事业)，G35(情报学，情报工作)，G20(信息与传播理论)，G23(出版事业)，G25(图书馆学，图书馆事业)，G27(档案学、档案事业)，TP39(计算技术、计算机技术)9个类，以建立一个相对具体的“参考全学科期刊”预测统计试验范围。首先用这9个类检索出相关期刊，称检索出的相关期刊为“参考全学科期刊”。统计“参考全学科期刊”的所有关键词，最后从这些关键词中选择出热点关键词，统计时间为2000-2020年，把每年出现的前300个关键词作为热点关键词，一共选出833个关键词，出现4 516 745次。其中2011年后出现的关键词为258个。

分别统计“参考全学科期刊”2011年后出现的258关键词在 “参考全学科期刊”“情报学期刊”中出现的关键词的分布，比较258个关键词在“参考全学科期刊”和“情报学期刊”的分布规律。258个关键词分别在“参考全学科期刊”中出现的关键词次数为624 873，在“情报学期刊”出现了174个关键词，出现次数为630次。

4.2未来热点关键词的预测结果通过“情报学期刊”与“参考全学科期刊”关键词出现次数之比值，选择出比值大于0.20%的前30个热点关键词，如表5所示。

表5 30个热点关键词

续表5 30个热点关键词

经过统计预测分析之后，我们得到72个未来可能出现的热点关键词，如表6所示。

表6 2021年后“情报学期刊”可能出现的72个热点关键词

5 结束语

本文对国内2000-2020年发表的情报学期刊论文关键词进行统计分析，获得了60个热点关键词，将60个热点关键词分为三个阶段：2000年及以前、2001-2009年，2010-2020年。三个阶段的热点关键词代表了情报期刊论文的研究重点和基本演变轨迹。通过与全学科热点关键词的对比分析，发现情报学期刊论文热点关键词也有与全学科关键词不同的独有的热点关键词，同时情报学期刊论文有些热点关键词出现时间滞后全学科的关键词10年。这一特点反映了领域学科与全学科的领域特性和全局特性的规律，也反映了情报学期刊论文的热点关键词紧跟全学科技术发展和社会需求不断的引入和创新发展的特点，利用以上特点，通过“参考全学科期刊”期刊的方法统计分析“情报学期刊”与“参考全学科期刊”论文热点关键词超前和滞后的数据，预测了未来情报学期刊论文可能出现的72个热点关键词。虽然我们的统计预测方法得到了一些结果，但这些结果仍将需要在实践中进一步的检验。