基于共词分析的我国图书情报学研究主题演化分析

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1、基于共词分析的我国图书情报学研究主题演化分析4—.广州大学华软软件学院网络技术系南昌大学管理学院信息管理系摘要：论文选择2003-2014年图书情报学18种CSSCI源刊发表的论文作为研宄数据，利用共词分析、聚类分析、战略坐标图等方法动态分析了2003-2006年、2006-2010年、2011-2014年三个时间段的研宄主题的分布，认为图书情报学的研究主题演化生命周期符合“增长一分化一成熟一衰亡”的规律，并得出图书情报学的研宄热点及研宄前沿。关键词：图书情报学;共词分析;主题演化;收稿日期：2016-10-20基金：2016年广州大学华软软件学院院级课

2、题“基于主题模型的网络学术资源用户需求自动识别研宄”（项目编号:ky201615）TheAnalysisofEvolutionoftheResearchSubjectofLibraryandInformationScienceinChinaBasedonCo-wordAnalysisChenLinQuWenjianAbstract：Thispaperchoosespaperspublishedin18kindsofCSSCIsourcejournalsinlibraryandinformationscienceduring2003and2014asthe

3、researchdata.Itconductsco-wordanalysis,clusteringanalysis，strategicdiagramandsoontoanalysetheresearchtopicdistributionandevolutioninthreetimeperiodsof2003-2006,2006-2010and2011-2014.Theresultsshowthattheevolutionlifecycleoflibraryandinformationscienceisaccordingtothelawofgrowth,d

4、ivision,maturity,decay’，andthehottopicsandresearchfrontiersoflibraryandinformationsciencearerevealed.Keyword：Libraryandinformationscience;Co-wordanalysis;Subjectevolution;Received：2016-10-2021世纪信息化时代的图书情报学充满未知的机遇和挑战，图书情报学的研究领域不再是单一的文献信息，而更多的是面向数字图书馆、知识服务、竞争情报、网络信息化等方面的研究，图书情报学的研究

5、重点正在转向信息资源管理，图书情报学的学科范式也由图书情报学转向信息管理学，因而，我们很有必要对图书情报学研宄主题的演化方式进行分析，如研宄该学科目前的研宄热点在哪里，且是如何转变的等等问题［1］。本文在结合前学者研究分析的基础上利用共词分析法、聚类分析和战略坐标法来动态分析我国图书情报学的研宄主题演化规律1^1，通过三个不同时间段的研宄主题分布情况，运用Bicomb软件确定高频关键词，生成共词矩阵，而后在此基础上运用聚类分析、类团关系分析和战略坐标法进行研究，分布生成三个时间段的战略坐标图。形象的展现我国图书情报领域不同时期的研究热点以及研究主题演化规

6、律。〔据来源和数据处理本研宄从中文社会科学索引数据库中选取18种图书情报学核心期刊作为来源期刊，然后检索2003-2014年间的成果论文，检索条件为：“类型=论文、学科=图书情报文献学、吋间为2003-2014年”，共检索到48291篇论文，下载有效的题录数据采取纯文本格式进行保存，采用共词分析方法来实现该学科研究主题的微观层而上的实证分析，本研允分别以2003-2006年、2007-2010年、2011-2014年三个时间段，运用Bicomb软件确定每个时间段的论文数和不同关键词数，同时再根据齐普夫第二定律提出的高频低频词界计算方法，分别计算三个时间段

7、图书情报学领域高频关键词分界点［7］，如表1所示。下载原表表1三个时间段论文篇数、关键词数和高低频词界所示表根据表1可知，三个时间段的论文数量随着时间的推移在不断增加，这表明图书情报学的发展正在走上坡路，不同关键词个数也总体在递增，表明该学科研究方向越来越广泛，另外三个时间段计算得到高频关键词的分界点，累计百分比都接近30%，符合“二八法则”，最后我们分别统计三个时间段的高频关键词如表2、表3、表4所示。表22003-2006年图书情报学研宄领域高频关键词（部分）下载原表表32007-2010年阁书情报学高频关键词（部分）下载原表表42010-2014年

8、图书情报学高频关键词（部分）下载原表另外，为了更好地对高频关键词进行聚类和网络分