近十年国际网络用户信息行为研究的共词分析

周海花+华薇娜+皇甫青红

〔摘要〕对Web of Science数据库中近十年所有网络用户信息行为研究文献的高频词进行分析，并利用统计分析软件SPSS20.0对34个高频关键词进行因子分析和聚类分析，探讨了基于信息素养、基于信息科学和信息管理、基于信息需求和信息源、基于数据库、基于信息检索和搜索引擎、基于电子期刊的用户信息行为研究等六大主题。

〔关键词〕信息行为；WoS数据库；因子分析；聚类分析

〔中图分类号〕G250.72〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2014）06-0113-05

因特网的全面普及使得网络用户的数量激增，根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2013年7月17日发布的“第32次中国互联网络发展状况统计报告”，截至2013年6月底，我国网民规模达5.91亿，半年共计新增网民2 656万人，互联网普及率为441%[1]。由于受到网络本身信息组织方式和信息系统的影响，网络用户信息行为相对于传统信息行为产生了许多变化，因而对网络用户信息行为的研究已经成为信息行为领域研究的核心问题[2]。关于用户信息行为的具体内容，胡昌平认为：信息行为是人类特有的一种行为，系指主体为了满足某一特定的信息需求，在外部作用刺激下表现出的获取、查询、交流、传播、吸收、加工和利用信息的行为[3]。目前国内肖明等人基于CNKI数据库对我国用户信息行为的文献进行了共词分析，通过聚类方法共得出信息行为的12个分类[4]。张风燕等人利用文献计量学方法对我国1990-2010年信息行为领域发表论文的时间、著者、期刊及主题等进行了定量分析[5]。刘婧等人对国外PQDT和WoS数据库中关于少儿信息行为的文献进行了梳理[6-8]。周文杰等人对LISTA数据库中的733篇文献的摘要进行了文献计量分析[9]。韩秋明基于CNKI数据库采用社会网络的方法构建信息行为研究概念的无向加权网络等[10]。孙玉伟利用CitespaceⅡ软件对WoS数据库（1975-2011年）中的以信息行为主题的2 520条文献为数据源，对相关被引文献和主题词等数据进行分析和处理[11]。胡雅萍利用CitespaceⅡ软件对近十年国内外信息行为研究热点与前沿进行了对比分析[12]。叶平浩等人对2002-2011年国内的CNKI数据库和国外的WoS数据库中的有关信息行为研究主题的高频关键词进行了比较和分析[13]。国外学者Julien，H等人对1999-2008信息行为的研究趋势进行了内容分析[14]。Olle，C等人定性研究了电子期刊对学者的信息行为的影响[15]。Fourie，Ina通过对有关医疗专业人员信息行为文献（2004-2008年）的回顾，总结了医疗专业人员的信息行为[16]。Schultz-Jones，B对5个数据库中跨学科领域的373篇文献进行了内容分析，试图研究社会网络理论和社会网络分析对其他学科研究人员的信息行为的影响[17]。Buente，Wayne等人利用皮尤互联网上2000-2004年的横截面数据研究了网络信息行为的趋势[18]。以上这些研究都对国内外信息行为研究领域的状况进行了定量或定性分析，在检索方法、研究方法、研究主题的选择上存在部分局限性。本文应用共词分析方法，通过文献计量，对近十年来国际图书情报学领域开展的信息行为进行深入分析，为后期研究提供参考。

1数据来源及研究方法

本文选择ISI Web of Knowledge中的Web of Science[19]数据库为数据来源，利用主题进行检索，在构造检索式时，考虑已有专家学者对信息行为的定义，参考有关文献中对“信息行为”检索词和检索策略的建议[9]，通过information、behavior、search、seek等单词及截词符号组合而成的短语构成的检索式进行主题检索，将文献时间跨度设为近十年（2004-2013年），共检索到文献1 106篇，并将文献类型选择为论文（article）、会议论文（proceeding paper）和综述（review），经过精炼，最终得到1 022篇文献作为本文研究的数据源。

本文运用汤姆森路透公司的数据分析软件TDA和可视化应用软件UCINET，并借助统计分析软件SPSS20.0，采用共词分析法对信息行为研究领域的知识结构和研究热点进行分析。共词分析（Co-word Analysis）方法最早始于20世纪70年代中后期，由法国文献计量学家卡龙（Callon）最先提出，共词分析属于内容分析方法的一种[20-21]。该方法通过分析在同一个研究主题中的词或名词短语对共同出现的形式，确认研究的数据集所代表的学科领域中相关主题的关系，进而探索学科的发展。通过对高频主题词的聚类，可以发现学科的研究热点[22]。

2研究热点分析

2.1高频关键词统计

本文仅对搜集到的1 022篇信息行为方面的文献进行统计，共得609篇文献的1 892个关键词。在对本数据集的关键词进行清洗的过程中，首先检查TDA软件自动合并的关键词是否合理，如search engine和search engines、use study和use studies、web search和web searching、search engine和search engines、information seeking和information-seeking等，然后再将TDA软件未合并但是意义相近的一些关键词进行合并，如internet和world wide web、information seeking和information seeking behavior，并删去一些如United Kingdom和China等表示地域名称对本研究无意义的关键词。经过处理后，本文选择词频不少于6次的34个关键词作为因子分析和聚类分析的基础数据来源，统计情况如表1所示。

由表1可知，对用户信息行为的研究主要集中在信息搜寻行为（information seeking behavior）、互联网（internet）、信息检索（information retrieval）、信息行为（information behavior）、信息搜索行为（information search behavior）、信息（information）、信息需求（information needs）、定性研究（qualitative research）、信息源（information sources）、决策（decision making）、信息素养（information literacy）、社会网络（social networks）行为（behavior）、电子期刊（electronic journals）、搜索引擎（search engines）、信息管理（information management）、用户研究（user studies）、数字图书馆（digital libraries）、信息服务（information services）等方面；同时个体行为（individual behavior）、信息系统（information systems）、风险预测（risk perception）、高校图书馆（academic libraries）、数据库（databases）等方面的研究。endprint

2.2研究热点分析

利用共词分析方法对文献的关键词进行热点分析的原理是，两篇文献如果有两个以上的相同关键词，则认为这两篇文献在研究主题内容上是相关的，共词文章数量越多，表明这类关键词距离就越近，利用现代的多元统计技术（如因子分析、聚类分析和多维尺度分析等）按照这种“相关”和“相似”将一个学科内重要文献的关键词加以分类，从而可以直观地显示该学科当前的研究热点[23]。共词分析方法的核心内容有3种，包括聚类分析、因子分析和多维尺度分析[24]。本文利用前两种方法即因子分析和聚类分析进行本文所研究领域的热点分析。

2.2.1因子分析

因子分析中，需要先根据相关性将共词矩阵转化为斯皮尔曼相关矩阵，由此消除由共词频次差异所带来的影响。在相关矩阵的基础上，利用主成分法、相关性矩阵与最大方差法进行因子分析[23]。

通过因子分析，共有7个公共因子被提取，它们能够解释全部信息的88237%，仅前3个因子的信息解释量就达64212%，但是由于因子分析对数据的要求较高，由于样本较小或其他因素导致的KMO值无法计算出来，检验结果显示不是正定矩阵，但是仍然会显示表2的分析结果。所以本文仅借鉴因子分析提取的公共因子个数，并不采用因子分析[24]。

2.2.2聚类分析

聚类分析中，为消除共词频次差异的影响，需要先根据相似性将共词矩阵转化为相似矩阵，并进一步处理将相似矩阵转化为相异矩阵如表3所示。在相异矩阵的基础上，采用系统聚类，选择离差平方和法与斐方方法[23]，得出如图1所示的聚类结果。

结合因子分析和聚类分析的结果，将本文的34个关键词分为六大主题分别是：基于信息素养的用户信息行为研究；基于信息科学和信息管理的用户信息行为研究；基于信息需求和信息源的用户信息行为研究；基于数据库的用1111图1聚类分析图1111

户信息行为研究；基于信息检索和搜索引擎的用户信息行为研究；基于电子期刊的用户信息行为研究。下文将结合相关文献的具体内容对这6个主题进行分析和论述。

（1）基于信息素养的用户信息行为研究。主要包括信息素养、实证研究。就这一主题研究人员通过半结构化访谈、问卷调查等实证研究手段，探讨影响信息行为的因素诸如信息素养、图书馆意识、组织和环境以及一些人口统计学特征（性别和国籍等）。

（2）基于信息科学和信息管理的用户信息行为研究。主要包括信息行为、信息使用、社会网络、信息科学、信息管理、知识、交流、风险预测等。信息科学和信息管理是信息行为研究的上位研究范畴，信息行为的研究会涉及信息科学的基础理论、研究方法和信息管理方法的研究。

（3）基于信息需求和信息源的用户信息行为研究。主要包括信息搜寻（行为）、信息源、信息需求、数字图书馆、信息系统、信息服务、调查、决策。互联网作为一种信息源，在这一主题中研究人员主要探讨了用户对某种信息源的可接受性、易用性和可用性以及对信息使用的风险感知。在信息搜寻行为中，不同的信息源影响着用户的决策，用户会通过知识和信息的交流利用各种线索来满足他们的信息需求，这些线索明显地减少了用户在做决策时的不确定性。

（4）基于数据库的用户信息行为研究。主要包括高校图书馆和数据库。高校教师和学生是数据库使用的主要用户群体，研究他们在数据库检索过程中的行为成为用户信息行为中必不可少的一部分。这一主题的研究主要通过问卷调查、场景测试观察用户进行数据库检索时的页面跳转等信息行为的变化。

（5）基于信息检索和搜索引擎的用户信息行为研究。主要包括定性研究、个体行为、信息检索、搜索引擎、信息搜索行为、用户交互、互联网、用户研究。随着网络技术的发展，基于网络的信息行为研究成为研究热点。就这个主题研究者通过半结构式访谈、问卷调查等方式研究不同学科的学者使用如谷歌等搜索引擎进行学术信息检索的研究。

（6）基于电子期刊的用户信息行为研究。主要包括电子期刊、信息研究、学生、个性化、信息、行为。计算机和网络技术的发展使得电子期刊逐渐成为学者普遍使用的学术交流方式，电子期刊作为数字图书馆中信息资源存在的主要类型，因此围绕数字图书馆的用户信息行为研究成为该领域研究的前沿。就这个主题研究者主要通过各种研究方法如问卷调查法、日志法、统计法等来探讨不同学科、不同机构的学者使用电子期刊如Science Direct的信息行为。

3结束语

本文对网络用户信息行为研究领域相关文献的关键词进行了因子分析和聚类分析，由于因子分析要求检验结果显示为正定矩阵，但本文的一些弱相关的高频关键词会影响因子分析的检验结果，导致无法明确分类结果，因此本文的因子分析仅作为聚类分析的参考。在聚类分析的基础上本文归纳出近十年来国际网络用户信息行为研究的六大主题：基于信息素养的用户信息行为研究；基于信息科学和信息管理的用户信息行为研究；基于信息需求和信息源的用户信息行为研究；基于数据库的用户信息行为研究；基于信息检索和搜索引擎的用户信息行为研究；基于电子期刊的用户信息行为研究。用户信息行为研究作为近几年来信息科学领域研究的热点之一，国际学者对该领域的研究已初具规模，研究范围虽广但深入性研究还不够。

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（本文责任编辑：孙国雷）endprint

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