基于CiteSpace知识图谱的国内位置服务研究进展

郭欣欣，魏本勇*

（1.中国地震局地震与火山灾害重点实验室,北京100029；2.中国地震局地质研究所,北京100029）

0 引言

位置服务（Location Based Services,LBS）是利用定位技术对移动终端进行定位，通过互联网技术对所定位信息进行分析再通过移动终端反应给用户的服务系统[1]。位置服务系统是由移动终端、定位系统、通信网络和LBS 服务器4 部分组成[2]。位置服务最初的应用是在紧急救援方面，随着全球四大导航系统的完善，定位精度的提高，WIFI 逐渐普及，以及通信网络转向5G 时代，移动终端不断朝着智能化、便利化以及普遍化方向发展。在这些外部条件的推动下，位置服务由最初的紧急救援逐渐渗透到民众生活的各个领域之中。例如利用导航定位系统对公路上的车辆进行定位、目的地查询、旅游景区及周围服务查询、在医疗服务方面医生对患者身体情况远程检测以及社交软件等，位置服务已经成为生活中的重要部分。近几年，位置服务在灾害预测、灾害救援以及灾害恢复方面的应用也越来越广泛。

国内学者已经对位置服务相关应用开展了较多的研究[1-2]，但仍缺少对该领域研究的全方位归纳、梳理和总结。最近，闻波[3]利用知识图谱对2001—2016年的位置服务相关文献进行了分析，发现LBS的研究主要分布在基于位置服务、移动互联网络、地理信息系统以及隐私保护等方面，其研究趋势虽然呈现指数增长，但分布点并不均匀。位置服务作为一个不断受到重视的研究领域，其研究热度仍将持续。而由于手机等智能移动终端和位置服务技术发展更新迅速，位置服务的相关研究应用也出现了许多新的变化特点。为更好更全面地了解现如今位置服务的相关研究进展与发展方向，仍需要不断加强对该领域研究的总结梳理。鉴于此，本文基于科学知识图谱，利用CiteSpace 软件对2000—2020年期间国内位置服务的研究进展进行了系统的总结梳理。具体内容包括：①对CNKI 中文数据库中与位置服务应用相关的中文文献，从年度发文量、学科发文量、文献作者关系和关键词分析等方面进行系统性的定量分析；②在定量分析基础上，对位置服务方面的应用发展现状进行总体分析；③总结分析了位置服务在灾害研究领域的应用及未来发展方向。

1 研究方法与数据

本研究主要采用文献可视化分析软件CiteSpace绘制科学知识图谱，并结合CNKI 数据库自带文献计量分析功能对位置服务应用方面的相关中文文献进行系统的梳理分析。CiteSpace 软件是利用Java 语言开发的科学知识图谱文献计量分析软件，可以帮助研究者对某一领域的文献知识图谱进行分析，发现该领域的研究热点与研究趋势，以便于更好地找出该研究领域的演变规律[2,4]。

为了解位置服务应用在国内的研究情况，本研究所选文献均来源于CNKI 中文数据库。CNKI 数据库是中国知识基础工程的成果，是目前世界上最大的连续动态更新的中国期刊全文数据库，收录国内8 200 多种重要期刊，内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域。为尽可能全面检索到全部相关文献，此次研究在CNKI 高级检索中采用了主题检索法，检索主题包括“位置服务”和“Location Based Service”，文献类型包括学术期刊、学位论文和会议，检索时间为2000年1月1日至2020年12月31日。经过初步检索，共检索出7 360 篇相关中文文献。在此基础上，又根据定位服务、交通导航、灾害、医疗保健、娱乐社交以及隐私保护等应用方面进行了“二次筛选”以剔除与主题不相符和不相关的文献，如新闻报道、采访稿等。最终，用于在CiteSpace 软件中实际分析的检索文献为5 701 篇。

2 结果分析

2.1 年度发文量分析

通过对CNKI 数据库中以“位置服务”和“Location Based Service”为主题的2000—2020年的中文文献各年发文量进行整理绘制（图1）。根据图1所示的变化趋势，可以将年度发文量变化趋势分为3 个阶段。第一阶段为2000—2010年，该阶段为缓慢增长阶段。在最开始的几年，CNKI 数据库里每年相关文章的发文量很少，在2004年的发文量才突破100 篇，到2007年达到该阶段发文量的最高点220 篇；2008—2009 这2年的年度发文量出现下降，但相对于2007年以及之前还是有所上升。第二阶段为2011—2015年，该阶段为快速发展阶段。其中，2015年发文量高达740 篇，这一阶段累计发文量为3 025 篇，占据从2000—2020年这21年的相关文献数量的41.10%。第三阶段为2016—2020年，这一阶段为逐渐下降阶段。在这一阶段，每年的发文量呈现逐年递减趋势，到2020年已从2016年的730 篇下降至365 篇，但仍远远高于第一阶段任意一年的发文量。

图1 CNKI 数据库移动终端位置服务应用年度发文量

总体来说，从CNKI 数据库中以“位置服务”和“Location Based Service”为主题的2000—2020年的中文文献各年发文量变化情况来看，位置服务应用相关研究的热度在近几年有所下降，对于位置服务应用的相关研究已经进入一个缓慢下降的发展阶段。

2.2 不同学科发文量分析

将CNKI 数据库中2000—2020年以“位置服务”和“Location Based Service”为主题的文献根据CNKI 数据库中的十大学科进行分类（图2）。由图2 可知，位置服务相关研究在计算机软件领域发文量最多，共2 595 篇占总量的34.79%；其次是电信技术，共1 791 篇占比为24.01%，并且这两大学科一共占了所有学科发文量的二分之一。因此可以看出位置服务相关研究主要是集中在信息技术领域。

图2 CNKI 数据库位置服务相关学科发文量分析

2.3 文献作者分析

共现分析是根据文献中所研究内容（本研究中主要涉及作者和关键词）的词频，即对所研究的相关词语出现的次数进行定量可视化分析，从而发现信息之间的相互关系[4]。

利用 CiteSpace 软件对 2000—2020年期间CNKI 中文数据库中与位置服务相关的中文文献的作者进行共现分析，得出图3 合作网络图谱。该图中作者姓名字体大小与节点大小代表了作者发文量多少；不同作者节点之间的连线代表其具有合作关系；连线颜色代表着合作年份，颜色越深代表年份越早，颜色越浅代表年份越晚。在该结果中网络节点的数量为755，网络连线的数量为538，网络密度为0.001 9。

图3 CNKI 数据库位置服务应用作者合作网络图谱

由图3 可知，CNKI 数据库中与位置服务相关研究的作者虽然人数很多，但是作者相互之间的联系很少，其中大多作者是独自一人进行研究。从图3可以看出，现阶段的主要研究团队有哈尔滨工程大学团队、北京大学研究团队、武汉大学研究团队、中国地质大学研究团队、北京工商大学团队、浙江大学团队、北京邮电大学研究团队、中国水产科学研究院团队等。虽然研究团队较多，但是相互之间的交叉较少。在这些团队中哈尔滨工程大学团队的规模相对较大并且发文量也相对较多，其中团队中马春光参与的发文量最多，为19 篇。

2.4 关键词分析

关键词是了解一篇论文最简单和最快速的途径，也是对一篇论文的高度凝练，所以对于某一个领域研究论文中的关键词进行分析可以反映出一个领域的研究热点和研究趋势。通过对2000—2020年期间CNKI 中文数据库中与位置服务应用相关的中文文献的分析，可以得到相关关键词的频次、中介中心性（表1）、关键词聚类（表2）、关键词网络图谱（图4）和关键词突现情况（图5）。

图5 CNKI 数据库中位置服务应用关键词突现

表1 CNKI 数据库中频次大于100 的关键词

表2 关键词聚类

2.4.1 频次和中介中心性分析

由表1 可知，关键词出现频次大于100 的共有15 个。其中关键词“位置服务”为出现频次最多的关键词，频次为2 475 次，其次分别为定位（1 294）、隐私保护（713）、移动终端（553）、移动互联网（286）、导航（281）、地理信息系统（268）、推荐系统（250）、大数据（241）、电子地图（213）、社交网络（202）、智能交通（138）、k-匿名（135）、移动电子商务（105）、移动应用（100）。除了此次检索的主题词“位置服务”以外，“定位”是相关中文文献中出现频次最高的关键词。对于研究位置服务而言，位置的确定是非常重要的，因此“定位”也是此次出现频次非常高的关键词。

中介中心性是衡量节点在网络中重要性的一个指标，其大小可以表明该节点在网络中的“中介”作用大小，即桥梁作用大小。CiteSpace 中使用此指标来衡量文献的重要性，并在图谱中用紫色外环对该类文献(或作者、期刊以及机构等)进行重点标注。这些带有紫色外环的高中心性节点被称为关键节点[5]，表明其在该领域研究中有着承上启下的重要作用。中介中心性越大表明其重要程度也更大。由表可知，中心性大于0.1 的关键词有“位置服务”、“定位”、“移动终端”共3 个。并且从图4 CNKI 数据库中位置服务应用关键词网络图谱中可以看出，“位置服务”的紫色外环最为明显，其次较为明显的还有“定位”，这两个词的中介中心性都大于0.5。

图4 CNKI 数据库中位置服务应用关键词共现网络图谱

2.4.2 关键词共现与聚类分析

聚类分析是根据聚类算法对所研究数据集的研究对象进行分析（本研究中所用的为LLR 对数似然算法对关键词进行类别命名）。通过聚类分析可根据分析对象的相似程度分为不同的类，具有较大相似性的主题将会被分到一类。通过聚类分析可以将研究信息进行分类，以便于对研究内容进行分析[6]。

图4 为利用CiteSpace 软件分析而形成的关键词共现网络图谱。在该结果中网络节点有1 304个，网络连线有4 145 个，密度为0.004 7。Modularity是模块化的评价指标，如果Modularity 值越大则表明其得到的聚类效果越好；其大小用Q值来表示，Q值的取值区间为[0，1]，当Q＞0.3 时表明该网络社团结构是显著的。图4所示的网络图中的Q值为0.466 4，表明该图谱的聚类效果较好。Silhouette值是对聚类结果可信度情况的评价，当S值大于0.5 时，可以认为该聚类结果是合理的；当S值大于0.7 时，则认为聚类结果具有很高的可信度。由图5可知，本次研究的聚类结果S值为0.787，说明本次研究的聚类结果有着很高的可信度。本研究在CiteSpace 软件中共形成16 个聚类，但由于后3 个聚类文献数量过少，故只对前13 种聚类进行分析（如表2 关键词聚类所示）。

由表2 可知，在文献数量方面，#0 的文献数量最多，#12 的文献数量最少。#0 中的关键词主要是位置服务类的，因此其出现的文献数量较多。轮廓值的大小表示聚类关键词的一致性程度，轮廓值越大表示其所包含的关键词之间的一致性程度越大。由表2 可知，轮廓值大于0.9 的有#8、#10、#11、#12 共4 个。在这13 个聚类中#2 的轮廓值最低，这可能是受2 个原因影响，一是#2 聚类标签主要是移动互联网和android，这2 个关键词的一致性相对较低，从而降低了整个聚类的轮廓值；另外文献数量越多，其涉及到的关键词可能越分散，一致性也会降低。#2 聚类的文献数量仅次于位置服务和定位，这也可能降低了其轮廓值。

根据聚类情况可以将这13 种聚类分为以下几类，#2、#8、#9、#10 和#12 可以归纳为位置服务系统的组成类，在这一大类中主要是与位置服务系统的载体“移动终端”相关的终端关键词以及位置服务系统运行环境和网络系统；#0、#1、#4、#5、#6、#7 和#11 可以归纳为位置服务系统的应用类，这一大类中主要包括对于位置服务功能的开发应用、位置服务的主要定位功能以及地图服务；#3 可以归纳为位置服务系统应用所带来的问题类，主要是位置服务功能所带来的个人隐私泄露等问题，所以这一类关键词主要是隐私问题以及与之相关的保护方法。

2.4.3 突现分析

突现分析是CiteSpace 软件的一个重要功能，突现分析的基本原理是通过标题、关键词、摘要等的词频增长率来对该研究领域热点词汇进行分析，从而分析出该领域的研究热点变化情况，根据研究热点的变化情况从而预测未来的研究前沿和发展变化趋势情况[7]。突现强度越大，表明其发展的趋势越明显。

关键词突现是指在某一段时间内某个或某些关键词出现频次较大变化的现象，以此发现某一关键词的兴起和衰落情况[8]。图5 是由CiteSpace 软件分析得出的2000—2020年CNKI 数据库中与位置服务相关的中文文献的关键词突现情况（本次研究选取突现强度前20 的关键词）。关键词的突现强度表明了某一个关键词在某一时间段内的变化幅度强弱，突现强度越大则表明所研究领域在该主题下的变化趋势越明显[9]。CiteSpace 软件的突现分析功能的计算法则主要来源于Kleiberg[10]提出的突现侦测算法。由图5 可知突现强度较高的词有java、增值业务、地理信息系统、和隐私保护等关键词。其中，地理信息系统的突现强度最大为39.77，是所有突现关键词中唯一突现强度超过30 的关键词。地理信息系统是位置服务系统提供服务时的核心部分，随着位置服务研究的深入与推广，地理信息系统在位置服务中的应用也越来越广泛。此外，隐私保护的突现强度也较大（22.87），这与位置服务应用所带来的个人隐私泄露等问题密切相关。

从时间上来看，在所研究时间范围内gsm（global system for mobile communications）为第一个突现词。gsm 即全球移动通信系统，是源于欧洲的数字移动通信标准，在20世纪90年代开始引入中国。自此，在国内大量学者开始对gsm 展开研究，2000年时在位置服务领域出现突现，这一突现持续到2006年。在研究时间范围内，最晚发生突现的时间是2017年，在2017年隐私保护、k-匿名、社交网络和深度学习均发生突现，并且均持续到2020年。隐私保护、k-匿名和社交网络这都是与个人信息相关的领域。随着位置服务系统和移动终端的不断进步，社交软件不断发展，人们已逐渐实现足不出户便可以和社会进行互动交流，但这在给人们带来了极大便利的同时也引起了诸如个人隐私泄露等问题。2017年这3 个词开始突现，并且正在持续中，说明近期位置服务在社交网络和隐私保护等领域的研究正在成为现在和未来一段时期的研究热点。另外，深度学习也是在2017年开始发生突现，并且也在持续中。深度学习是人工智能发展所带来的新的领域，而位置服务系统也是智能服务系统的重要基础组成部分，二者的结合可以更好地完善相关技术与服务，推动位置服务领域的不断发展，这也将是未来位置服务研究领域中的一大热点。

突现持续时间代表了该关键词在研究领域的热度持续时间。由图5 可知，除去到2020年突现仍未结束的关键词，突现持续时间最长的是移动通信。2002年移动提出了位置服务业务后，移动通信在位置服务研究领域便开始成为研究热点，并持续到2011年才结束，突现持续了10年。突现持续9年的关键词有java、增值业务和wap（wireless application protocol）。从突现持续时间中可以发现，突现持续时间较长的关键词多与电信技术与计算机相关领域有关。结合图2 CNKI 数据库中位置服务相关学科发文量分析可知，位置服务研究主要是集中在信息技术领域，而移动通信、增值业务是移动电信方面重要研究内容。java 作为计算机基本编程语言以及wap（wireless application protocol）即无线应用协议也是计算机互联网方面重要研究内容，这些关键词对位置服务在电信技术方面的研究起着重要作用，因此促使了与电信技术领域相关的关键词在位置服务方面的研究热度持续时间较长。另外，电信技术类的关键词作为研究热点大都是出现在研究早期，在2010年左右该类关键词的研究热度逐渐下降，社会化应用与隐私保护类关键词逐渐突现，成为了新的研究热点内容。根据图5 的分析，推荐系统、隐私保护、K-匿名以及社交网络等社会化应用与隐私保护类关键词突现在2020年仍未结束，说明社会化应用与隐私保护等主题研究也将是未来的位置服务研究领域的热点内容。

3 总体发展现状

3.1 时间变化方面

2002年中国移动首次开通位置服务业务后，国内位置服务发展速度大大加快。随着LBS 技术和移动终端设备水平的不断提高，位置服务研究从最初的技术开发不断地向社会化应用研究发展。通过对位置服务相关研究的时间变化分析发现，位置服务研究主要聚类标签的平均出现年份以2010年为界分为2 部分（图6）。前半部分有2005—2006年出现的gprs（general packet radio service）、gsm（global system for mobile communications）和2006—2007年出现的hlr（home location register）、mscs（microsoft cluster service）、j2ee、wap（ wireless application protocol）、app（application），表明2010年之前关于位置服务的研究多关注移动通信和计算机等方面。这一现象可能是受手机等移动终端发展的影响，由于移动通信的快速发展，其在位置服务领域的研究也大都出现在这段时期。后半部分是2010—2011年出现的LBS、位置服务，2011—2012年出现的室内定位、gps、移动增值业务和移动运营商，2012—2013年出现的移动互联网、android、海洋渔业和渔业资源管理，2013—2014年出现的k-匿名、隐私保护、卫星导航和北斗卫星导航系统，2014—2015年出现的传感器和增强现实，2015—2016年出现的基于位置的社交网络和兴趣点推荐。根据后半部分的关键词可知，位置服务的发展重点由系统组成逐渐转移到了社会化应用方面，并且热点领域更替更快，涉及面更广。平均出现年最晚的是2015年的社交网络和兴趣点推荐。这与这段时期社交网络的发展，及社会化应用需求的变化较为一致。

图6 位置服务相关主要聚类标签平均出现年

通过对图6 和图5 中位置服务关键词突现情况的对比分析可知，与位置服务相关的系统组成和技术开发类的关键词，例如gsm、java 以及wap 等词的突现开始时间大多要早于其所在聚类的平均出现时间，当其出现在该领域时很快便成为了研究热点。与位置服务的应用相关的关键词成为研究热点的时间大多晚于其所在聚类的平均出现年，例如隐私保护这一关键词，其突现开始时间为2017年，但其所在聚类的平均出现年为2013年，这说明虽然隐私保护在2013年或者之前在位置服务领域已经有了相关研究，但是直到2017年才成为普遍的研究热点，具有一定的时间滞后性。

3.2 应用领域方面

位置服务最初的应用为定位服务方面，并以此为基础衍生出其他应用领域。移动终端位置服务早期的定位多应用于紧急救援方面，通过定位快速获取求助者的位置信息。如胡加艳等[11]对比分析了美国E911 技术系统和北京“999”的紧急救援系统，并对未来紧急救援系统的发展提出了建议；王坚等[12]总结了现有应急定位关键技术，并提出了室内外无缝定位解决方案，构建了基于云平台的应急定位与位置服务系统。

随着全球四大卫星导航系统即中国的北斗卫星导航系统（BDS）、美国的全球定位系统（GPS）、俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统（GLONASS）和欧盟的伽利略卫星导航系统（GALILEO）不断成熟，在多种定位技术的协助下，室外环境的定位精度已经可以达到米级甚至厘米级[13]。刘江等[14]对导航系统在铁路列车方面的应用进行了研究，围绕GPS、GLONASS、GALILEO 和北斗四大全球导航卫星系统，介绍国内外利用卫星导航实现铁路列车位置服务的应用情况。

相比于室外定位，由于建筑物等干扰或屏蔽物体的阻挡，移动终端位置服务的室内定位受到了很大的限制，定位精度非常低甚至出现难以定位的情况。然而在现代社会中，人们的工作和学习大多是在室内进行。人们大约有80%～90%的时间都是在室内，80%的数据连接是在室内完成，且70%的移动设备也是在室内使用[15]，人们对室内定位的需求也在逐渐增强。由图6 位置服务相关主要聚类标签平均出现年可知，室内定位在2011年成为聚类标签，开始逐渐成为研究热点。如陈敏[16]通过优化指纹库，提出了基于WiFi技术的更具定位优势的室内指纹匹配定位方法；吴珍珍[17]针对当前室内定位受障碍物遮挡严重、定位精确度小和受干扰大的问题，改进了终端传感器节点和移动终端的无线信号指纹室内定位技术，为物联网环境下多终端协同定位提供了算法支持。

基于定位服务，位置服务的应用也逐渐扩展到了交通导航、医疗保健、娱乐社交、以及隐私保护等方面。其中，交通导航是位置服务应用相对最为广泛的一方面。李林等[18]通过对基站定位技术的研究，提出了通过基站对高速公路上的车辆进行定位的算法，从而实现了对高速公路上的车辆进行定位服务；周永华[19]提出了基于智能手机等移动终端互联网信息技术，实现移动车辆及出行者在任何时刻、任何地方都能够得到交通信息服务的智能交通系统；王涛等[20]通过分析高速公路出行信息服务的现状及问题，提出了基于LBS 的高速公路服务区移动终端APP 系统的设计，以解决高速公路上受隧道等建筑影响而产生定位不准确、难以接收来自服务站的信息等问题。

在医疗保健方面，基于位置服务的移动健康技术可以帮助医疗护理人员远程掌握患者信息，对患者提供更加全面、及时有效的帮助，从而提高医疗效率。许德玮等人[21]对LBS 系统和云计算介绍后在此基础上提出在医疗服务方面建立基于云计算的医疗卫生LBS 平台，并建立了基于云计算的医疗卫生LBS 平台架构；郑允豪等[22]面对现阶段医疗信息过载等问题，提出了将个人可达性与医疗机构的专业技能、实时医疗资源与时空信息相结合的模型算法。

在娱乐社交方面，徐雅斌等[23]面对社交位置网络的推荐系统仍需用户手动查询等问题，提出了一种可以根据用户签到行为特点进行自动个性化推荐的模型，以此提高用户个性化服务质量。智慧旅游是移动终端位置服务在该方面重要的研究内容。王攀藻[24]为促进旅游导航更加精准化，开发了一款在移动设备上使用的智能地图导航系统，该系统为个性化旅游地图导航的发展及应用提供了良好的支持；付晓等[25]设计开发了针对北京“三山五园”地区的自助旅游系统APP，以此为游客自助旅游时提供更舒适的服务。

然而，位置服务在给公众带来了诸多便利的同时，也暴露出了许多问题。由表1 CNKI 数据库中频次大于100 的关键词可知，“隐私保护”在位置服务领域中作为关键词的频次仅次于“位置服务”和“定位”，并且由图5 CNKI 数据库中位置服务应用关键词突现可知，“隐私保护”以及“K-匿名”这两大与隐私相关的关键词在2017年开始成为了研究热点。由此可知，隐私保护不仅是位置服务相关研究的重要内容之一，而且从2017年开始已成为现阶段的热点研究内容之一。鞠明山[26]面对地理围栏技术不断发展，逐渐渗透公众生活各个角落的现象，提出了地理围栏技术对用户信息进行记录易导致用户隐私泄露等数据安全问题。为避免隐私泄露，诸多的学者和技术人员也开展了相关的研究和技术开发。如李彬等人[27]指出现阶段关于移动终端位置隐私保护的技术方法，主要包括位置模糊、身份隐藏和信息加密3 大类。位置服务的应用已经成为了公众生活中必不可少的一部分，因此在不断的开发新的相关技术同时也要更加注意用户的隐私保护。

4 灾害领域应用研究分析

位置服务在灾害预测、应急救援以及灾后恢复等方面也发挥了重要作用。尤其是自2008年汶川地震以来，位置服务在地震灾害中的应用也越发受到重视。当前，位置服务在灾害领域的应用主要涉及应急救灾和灾害预警方面，涉及的灾种包括气象灾害、洪涝灾害和地震灾害等。

如在应急救灾方面，陈垒[28]面对现阶段应急救灾系统所出现的问题，提出了基于移动终端建立一套将位置服务技术、遥感技术、地理信息系统技术以及卫星导航定位技术等空间信息开发技术相结合的应急救援系统，从而使得灾害可以及时发现、快速救援，以最大程度地减少人员伤亡和财产物资损失。面对洪涝灾害流动性大、受灾人员难以寻找的难题，和海霞[29]提出了结合移动位置服务和遥感技术来估算洪涝灾害受灾人口，从而提高救援效率的方法。在灾害预警方面，面对传统的气象预警发布系统难以及时向用户发布灾害预警信息，刘文等[30]提出了构建以Android 手机终端作为第三方信息传播媒介的实时预警信息推送系统，从而实现了可以及时主动向用户发送给气象灾害预警信息。

地震灾害具有突发性、难以预测性和巨大破坏性的特点。地震灾害的发生，不仅会对房屋建筑物和社会基础设施等造成巨大破环，也会引起大量的人员埋压和伤亡。如何快速、准确地确定被埋压人员的位置，实施有效的应急救援，对于挽救灾区人员生命、减少地震灾害伤亡具有重要的现实意义[31]，而位置服务技术在此方面可以提供更多的支持。通过与传统的经验评估模型相结合，位置服务技术的应用可以更快速地判定地震灾害人员埋压集中区，为灾后应急救援指挥提供更为及时有力的技术支撑，从而进一步提高应急救援效率。另外，位置服务技术也有助于提供更加及时准确的地震预警信息和地震信息查询服务等。如蔡寅[32]等人基于服务端与客户端交互的方式，利用 LBS 及 GIS 等关键技术构建了地震预警信息发布系统总体架构方案；徐丹[33]等人在智能手机的快速普及背景下，通过对微信公众号二次开发以实现地震预警、地震信息查询、应急避难场所查询以及发送救援信息等功能，使得地震救灾服务更加便捷化。最近，李东平等[34]和庞晓克等[35]基于手机位置服务数据，对九寨沟地震灾区人员流动情况和地震灾情的敏感指标进行了尝试分析，也证实了移动终端等位置服务技术在地震影响场判别及震后应急救援等方面应用的实用性。

由以上分析可知，位置服务在灾害领域有着非常重要的作用。然而，相对于其他研究领域，基于移动终端的位置服务在灾害领域的研究应用还是相对较少，尚处于起步阶段。在所检索的位置服务相关文献中，与灾害相关的仅占2%左右，这显示出位置服务在灾害领域的应用仍有较大的研究空间。在未来，位置服务在灾害领域研究中仍需加强在技术开发与应用方面的研究，并且需要引起更多灾害领域研究者的重视，使位置服务能更好地为灾害预测、应急救援、灾后恢复以及相关研究等方面服务。

5 结论与讨论

通过对2000 —2020年期间CNKI 中文数据库中与位置服务研究相关文献的年度发文量、学科发文量、作者、关键词等定量分析，梳理归纳了最近20年以来位置服务的研究进展与应用。

1）位置服务的应用研究早期多为移动通信和定位技术的研究。随着技术不断进步，所涉及的领域逐步广泛化，在交通、医疗、社交、娱乐等方面都有所涉及。

2）从发文量上来看，位置服务相关发文量在2015年达到最高值，2016—2020年研究热度有所下降；研究学科主要集中在信息技术领域；从作者机构方面来看，现阶段对于位置服务的研究尚未形成团体效应，虽然研究人数和机构较多，但彼此之间的关联度比较小。

3）现阶段随着移动终端智能化发展，对于开发新技术的研究逐渐饱和，研究者的重点逐渐转移到了社会化应用方面，隐私保护以及相关技术研究正逐渐成为现阶段及未来一段时间的热点。如何在保护用户隐私的前提下，实现移动终端位置服务的更好应用，也成为未来该领域研究必然要面对的问题。

4）定位技术是位置服务的一项关键技术，虽然目前室外定位技术发展已逐渐成熟，但室内定位技术还有许多难题尚未解决，对于室内定位技术难题的突破也是未来位置服务相关研究的重点。

5）虽然位置服务对于灾害预警、灾后救援与恢复等方面都发挥着重要的作用，但其在灾害方面的应用研究还处于起步阶段，在该研究领域仍存在诸多亟需解决的问题。未来，随着相关理论方法与技术的发展，位置服务技术在灾害领域的应用还有更大的发展空间。

6）本研究仅是对CNKI 中文数据库中的相关文献进行了检索、归纳、分析，主要体现的是国内相关研究情况。未来，我们将进一步分析对比国内外的相关研究现状与进展，以更全面地了解位置服务研究应用的总体进展。

最后，位置服务应用随着其载体智能手机的不断普及、互联网技术的不断成熟而不断发展，现如今已经遍布公众生活的各个方面。虽然位置服务的应用也带来了诸如个人隐私安全等方面隐患，但相信随着相关研究及技术应用的深入，基于移动终端的位置服务技术必将给社会带来更多、更好、更方便与安全的服务。