基于硕博士论文和国家社科基金项目的我国情报学研究热点分析*

李广建 祝振媛

（北京大学信息管理系北京100871）

基于硕博士论文和国家社科基金项目的我国情报学研究热点分析*

李广建 祝振媛

（北京大学信息管理系北京100871）

以CNKI、万方数据的博硕士学位论文数据库、部分高校（如北京大学、中国人民大学等）自建的学位论文数据库中2011～2015年情报学专业的硕博士论文和2011～2015年国家社会科学基金项目中的情报学项目作为数据来源，对硕博士论文从研究主题、研究方法与研究的主题侧面两类高频关键词分别进行词频统计，绘制情报学硕博士论文高频关键词共词图谱；对情报学社科基金项目的主题分布、热点分布、研究侧面、研究背景等方面进行分析。通过对比、整合两种数据来源的分析结果，发现两者的共性和差异。它们的共性主要有三点：近五年情报学领域的研究热点都集中在情报分析、政府信息公开、知识管理、社会网络分析等；评价研究、机制研究、应用研究与发展模式研究都是主要研究侧面；都强调情报学方法和情报研究方法的创新。两者的差异主要在于：情报学社科基金项目更关注学科中的前沿问题，注重研究环境的变迁对研究的影响，而情报学硕博士论文对前沿主题的关注相对较少。

情报学硕博士论文国家社会科学基金项目研究热点研究侧面共词分析可视化

1 引言

大数据时代的到来为情报学这一学科的发展带来机遇和挑战，情报学领域的研究在时代需求下展现出在研究内容、研究方法、研究背景等方面的多种转变。本文通过对情报学社科项目和情报学硕博士论文两种数据来源的内容进行梳理，分析我国情报学研究的热点领域，以期为相关研究提供借鉴与思路。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文选取国家社会科学基金的“图书馆·情报与文献学”学科中的情报学项目以及情报学专业硕博士论文作为主要的数据来源。采用两种数据源的优势在于这样可以弥补一种数据源的局限性，起到相互补充、两相印证的作用。在硕博士论文部分，选取CNKI和万方的博硕士学位论文数据库以及部分高校自建的学位论文数据库（包括北京大学学位论文数据库、中国人民大学学位论文库等）作为检索来源，以“学科专业名称=情报学”为检索条件，时间范围限定在从2011到2015年6月止，将检索出的情报学专业硕博士论文进行去重，余下998篇以供分析。在社科基金项目部分，以全国哲学社会科学规划办公室网站发布的2011～2015年的601项“图书馆·情报与文献学”社科基金立项项目为基础，经人工判读，去掉图书馆学、文献学以及档案学领域的项目，余下情报学类项目共218项。

2.2 研究方法

本文采用文献计量法与内容分析法对硕博士论文进行关键词统计、共词分析以及内容分析，采用内容分析法和比较分析法对社科基金项目进行梳理，多角度地总结我国情报学研究的热点问题，利用Bibexcel软件对高频词进行统计，利用Ucinet软件进行共词分析，并借助XMind软件实现可视化表示。

3 情报学研究热点分析

当前，情报学的研究方向主要可以分为两大类，第一类是情报学的学科理论研究，这类研究主要探讨情报学这个学科的一个或多个相关理论问题，第二类研究是与情报分析、情报实践相关的研究，这类研究对一个领域的发展现状、发展趋势、领域热点、影响因素、竞争态势、分析方法等方面进行分析探讨，为科学决策提供支持。这两大类研究丰富了情报学的研究范围，而在研究方法方面，这两大类研究相互借鉴、相互补充，完善了情报学研究的方法体系。

3.1 基于硕博士论文的分析

硕博士论文的研究过程比较系统，跟进时间长，研究脉络清晰，研究范式规范，篇幅完整，利于归纳总结，同时，硕博士论文可以比较好地反映出一个领域的关注点。

硕博士论文的关键词属于文献的内部特征，是文献核心内容的体现，关键词分布可以反映一个学科在一段时间内的研究趋势。本文利用论文的关键词作为主要分析数据，首先对关键词做简单的归并和规范化处理，再利用Bibexcel软件对归并处理后的关键词进行统计，通过Ucinet软件实现共词可视化表示，以揭示情报学研究的研究视角、热点问题与发展方向。

3.1.1 词频统计分析本文对选取的998篇情报学硕博士论文的关键词进行归并，对研究主题、研究方法与研究的主题侧面（即同一主题的不同研究侧面）两类关键词分别做频次统计。首先，在研究主题关键词方面，选取频次≥7的38个高频关键词，按照词频降序排列，每个高频词的词频如图1所示。从关键词的分布情况来看，近五年来，情报学硕博士论文的研究主要集中在竞争情报分析、本体、知识管理、信息生态、社会网络分析、电子政务、政府信息公开、网络舆情、云计算等方面，对关联数据挖掘、智慧城市建设、产业集群分析等较为前沿的主题也有所关注。

其中，竞争情报研究一直都是情报分析的重要研究主题，近些年的关注方面主要包括风险预警与管理、技术创新路径、产业集群效应等。这些研究通过分析领域的竞争环境、竞争对手和综合竞争力水平等，获得领域的竞争全局情况，提高组织对环境的应变能力，为制定科学的竞争策略提供智力支持和情报保障。知识管理也是情报学关注的研究热点，具体研究问题包括知识共享、知识产权、专利分析、知识转移、知识创新、隐性知识转化等方面。近年来对于知识管理的研究多以优化知识对象的结构和内涵作为切入点，通过知识共享、知识交互、知识转移、知识融合等方式实现知识创新的目标。在社会网络分析的研究中，“微博”成为最主要的数据来源之一，因为微博具有用户众多、数据类型多样、信息实时反馈等特点，这就使得利用微博来研究社交关系演变、热门话题识别、网络舆情监控、危机预警管理等问题成为一种可能。

在研究方法与研究侧面关键词方面，选取频次≥4的30个高频关键词，按照词频降序排列，每个高频词的词频如图2所示。从主要研究侧面来看，评价指标体系的构建、影响因素的分析、发展对策的研究、服务模式的总结四个方面是硕博士论文中较多研究的内容。而论文主要的研究方法则包括层次分析法、专利分析法、实证研究方法、数据挖掘方法、结构方程模型构建法、引文分析法、SWOT分析法、案例分析法等。

图1 2011～2015年情报学硕博士论文研究主题高频关键词分布

图2 2011～2015年情报学硕博士论文研究方法与研究侧面高频关键词分布

评价指标体系的构建已成为情报学研究中重要的研究内容，这类研究通过构建科学、系统、全面的评价指标体系，实现对研究对象的客观评价。在评价指标体系相关研究中，层次分析法、绩效评价方法、模糊综合评价法是主要的分析方法。影响因素分析旨在发现对事物发展演变过程中起作用的因素，分析这些影响因素的来源以及因素之间的关系，通常运用的方法包括SWOT分析法、数据挖掘方法、引文分析法、结构方程模型构建等方法。发展对策研究主要分析一个领域或产业的发展现状、发展水平、优势劣势并与国内外同行业发展的情况进行比较，从而提出相应的发展对策，专利分析法、实证研究方法是这类研究的主要方法。服务模式研究主要是对情报机构、图书馆等组织的服务模式进行归纳总结，从服务模式创新的角度，构建更为科学、人性化的情报与信息服务体系，为用户提供优质的信息服务，案例分析法在这类研究中常被运用，通过对实际机构的案例进行分析，总结具有特色的服务模式。

3.1.2 共词分析共词分析方法属于内容分析方法的一种，其原理主要是对一组词两两统计它们在同一篇文献单元中出现的次数，对这些词进行聚类分析，进而分析这些词所代表的学科和主题的结构变化[1]。图3为情报学硕博士论文高频关键词共词图谱，从中可以看出，情报学的研究主题簇较为离散，主要的主题簇包括竞争情报、专利网络分析、政府公共信息服务、知识转移、知识共享、知识产权、信息生态等。在本文的共词图谱中，主题簇的中心结点关键词用较大的实心圆表示，与中心结点共现的关键词用较小的实心圆表示。

在“竞争情报”主题簇中出现了“价值链”一词，价值链分析法通常运用在产业或企业的竞争力评价分析中，用以细化研究产业价值链相关组成部分的发展情况。在企业信息化过程中，可以通过价值链分析法对企业的各个要素进行价值评估与关联，实现对企业竞争力的评价、预测等任务。这反映出在硕博士论文中，价值链分析法常被用于竞争情报研究。

在“政府公共信息服务”主题簇中，服务模式、公共信息、用户体验等问题是这类研究中被较多关注的方面。构建科学的、人性化的电子政务体系一直是我国政府致力于解决的问题之一，因而在这一主题簇中，电子政务成为主要的关注点之一。这说明我国情报学研究关注实际问题。

“知识产权”主题簇中出现了机构知识库、技术创新、战略联盟、开放获取等概念，这体现出我国知识产权研究从过去的偏重保护转向了开放、合作、创新的知识产权管理。近年来，我国一直强调创新驱动发展，重视科技成果和知识产权如何有效地转化为生产力，鼓励科技机构间的合作。情报学领域中在知识产权研究的这种转变，恰恰反映了这一国家战略。

专利分析是情报学领域持续关注的热点问题之一，专利分析通常从专利管理情况、专利核心技术分布和专利权利等几方面出发，对特定领域的专利情况进行分析，从而获得该领域技术发展趋势、竞争对手的技术发展情况等情报，为发展战略的制定提供依据。在硕博士论文的共词图谱中，以“专利网络分析”为中心结点形成了一个主题簇，说明揭示专利之间的网络结构和多重关系已成为当前专利分析研究的重点。

图3 2011～2015年情报学硕博士论文高频关键词共词图谱

3.2 基于国家社科基金项目的分析

国家社会科学基金是我国支持哲学、社会科学和人文科学的主渠道，它面向全国，资助具有良好研究条件、研究实力的院校和科研机构的研究人员，是我国人文社科类研究课题的最高档次，代表了我国社会科学研究的最高水平[2]。国家社科基金项目的选题可以比较全面地反映出一个学科在一段时间内的研究热点与研究发展趋势。这里通过内容分析法和对比分析法对情报学类社科基金立项项目进行分析，梳理情报学项目的研究主题分布、研究热点、研究方法和主题研究侧面以及研究背景等几个方面的情况。

3.2.1 主题总体分布情况通过对2011～2015年情报学国家社科基金项目的题目进行人工判读，梳理每一项项目的研究主题，总结出情报分析方法与技术研究、竞争情报研究、网络舆情监测研究、政府信息研究、信息服务研究、科学评价研究、学术信息资源挖掘、信息行为研究、个人信息研究、语义分析研究、文本挖掘研究、专利分析研究、知识管理研究共13个大类主题，每个大类下具体的问题如图4所示，括号中为相关的项目数量。

图4 2011～2015年情报学国家社科基金项目主题总体分布情况

由图4可以看出，情报分析方法与技术研究始终是情报学研究的本源问题之一，这类项目多以大数据环境为研究背景，探究情报分析方法如何具体地解决当前的情报实践问题。同时，顺应大数据时代发展趋势，数据分析技术研究也已经成为了情报分析领域的热点主题。

竞争情报研究仍然是我国情报学界关注的核心问题，具体的研究包括面向国家层面的战略情报研究以及企业层面的竞争情报分析两个方面。

网络舆情研究在项目数量上占主导位置，多达31项。网络舆情是网民通过互联网平台表达出的对热点、焦点问题所持有的情感、态度、意见及观点，网络舆情监控研究旨在探究舆情的传播机制以及构建舆情监控机制，监测出具有较强影响力的言论以及网络中的意见领袖，对突发事件进行预警，对事件后续影响力进行预测，从而建立有效的应急管理体系，保障国家、地区与人民的安全。

面向政府治理领域的研究一直以来都是情报学领域的热点。我国政府正积极推动新型政府建设，重视对民声民意的听取，探索政府信息公开的路径，尤其在政府开放数据方面更出台了许多新举措。由此，学者们也针对开放数据的机制、开放数据的安全等问题进行研究，总结开放数据在政府现代化治理的中的作用以及可能存在的问题，从而完善我国政府信息服务体系。

在信息服务研究中，城镇化进程中出现的城乡数字鸿沟、城乡服务均等化等问题也是情报学研究中的热点问题。此外，信息服务研究还包括信息组织模式的研究、信息化问题、信息素质教育、信息无障碍建设等方面。

科学评价研究与学术信息资源挖掘两大类项目都是以科研与学术资源作为研究对象，关注科技文献、数据库资源的开发利用，通过构建科学评价指标对学术科研机构或学者的科研影响力、学术创新力进行评价。基于数据密集型的知识发现已成为当前科学研究的重要特征，科学研究已经进入所谓的第四范式[3]，数据不再仅仅是科学研究的结果，而且变成科学研究的基础，因此，社科项目中也出现面向科研数据管理与利用的研究。

在信息行为研究的项目中，学者们更为关注特殊人群的信息行为，如老年人、残疾人、农民工等群体，究其原因在于这些群体在信息搜寻过程中会遇到一些障碍与难题。因此，这些项目通过实地调研、案例分析等方法了解特殊人群的信息需求与信息行为，构建面向这些群体的信息服务机制，辅助他们获取到更准确的信息。大数据环境下，个人信息会不可避免地被暴露在各种社交媒体与网络平台上，个人信息的合理利用与个人信息安全保障成为当前人类信息行为研究的新热点，学者们对于如何平衡这两者的关系也产生了一系列的研究成果。

文本挖掘与语义分析是近些年来情报学研究在技术领域的热点问题。在情报学领域，文本一直都是主要的数据来源与分析对像，而文本挖掘研究正是针对文本这种数据类型，通过分类、聚类、关联关系挖掘等手段，从中抽取出有价值的信息和知识。文本挖掘技术在竞争情报分析、情感挖掘、主题识别等方面的研究中都具有重要价值。语义分析研究是自然语言处理领域的重要分支，关注自动分词、词性标注、命名实体识别、成分句法分析、依存句法分析和语义角色标注等问题。语义关系挖掘与资源语义标注可以为情报研究中的关系识别、领域本体构建等研究提供技术支持，因此也成为近年来情报学领域关注的热点。

知识管理近年来在情报学领域颇受关注，相关项目数量多达32项。知识组织、知识整合、知识转移、知识产权、知识图谱等研究在大数据环境下都有着值得探索的新内容，将极大地丰富情报学的理论体系。

专利分析是情报学领域持续关注的研究问题，当前的研究更多地关注于专利内容的挖掘，包括专利数据的挖掘研究以及专利中的技术创新分析等方面。

3.2.2 热点分析在情报学类项目中，贴近情报实践、解决具体情报任务的项目占大多数，这反映出情报学研究向实用化方向发展的趋势日益增强，旨在解决更多与人们工作、生活息息相关的实际问题。通过分析可知，情报分析、网络舆情、政府信息公开研究是当前情报学领域的核心主题，通过对这三类研究的关键词的共词情况做更为细致的分析，可以更全面地了解近年来情报学研究在这几个方面的中心关注点以及研究范式。

通过人工判读的方法，本文将社科项目题目中的研究主题、研究方法和主题侧面等要素提取出来，并进行归并，形成项目的关键词分布，再利用共词分析法形成研究主题的共词图谱。在以下的共词图谱中，除了分别用不同大小的实心圆表示主题中心结点以及共现结点外，还用三角形表示与不同主题簇中关键词都存在共现的关键词，这类关键词在图谱中将两个或多个主题簇联结起来，揭示了主题簇与主题簇之间的关系，这类关键词结点称为“桥”。另外，共词图谱中会存在一些独立的离散簇，它们与其它主题簇不通连，称为离散主题。

（1）情报分析。在“情报分析”主题的共词图谱（如图5所示）中，出现了情报分析、情报方法、情报学分析、情报学方法、情报研究方法论、情报预警、科技型中小企业、产业竞争态势、企业技术创新等中心主题结点，而方法研究、大数据环境、体系研究、实证研究、预警研究等与研究方法、研究侧面、研究背景相关的关键词成为联结这些中心结点之间的“桥”，说明方法与视角的创新与运用始终是情报学研究中的重要内容。

在“情报学”主题簇中，知识图谱、智库、多方法融合等近年来的热词都成为情报学的共现关键词，这充分反映出社科基金项目的研究内容具有无可争辩的前沿性。

在“情报分析方法”主题簇中，出现了科技数据、计算型等共现关键词，而大数据环境、大数据等词则是“情报分析方法”主题簇与“情报分析”主题簇以及“产业竞争态势”主题簇之间的“桥”。这反映出，大数据的理念和技术不仅为情报分析及其方法的学理研究，而且为产业竞争态势这样的实践研究提供了新的思路。更加系统地解构数据、开发多种数据分析方法和工具、建立高效可控的数据处理流程、以“数据驱动”的思维开展情报分析工作，是当前情报学研究的一个热点。

从情报学学科分类角度看，竞争情报研究是情报分析中的一个分支，不过，图谱中“竞争情报”一词并没有成为一个中心结点关键词，而是与风险管理、预警研究、产业竞争态势等词联系紧密，一起出现在“企业技术创新”主题簇中。这意味着在社科基金项目中，竞争情报的具体实践和应用研究是学者们的关注点，也是当前竞争情报研究的特色之一。同时，这也在一定程度上反映出竞争情报的理论研究近年来在立项中相对比较薄弱，其原因需要我们做进一步的思考。此外，图谱中右侧的几个离散主题簇，其中关键词如竞争力对比、战略情报、竞争情报服务、决策需求、意义构建视野、个性化定制等显示出浓厚的应用和实践色彩，也说明我国的情报分析研究重应用、重实践的特点。

“情报学分析”主题簇是一个独立的离散簇，其中除了包含有传统的关键词如“决策系统”、“领域学科导航”以外，较多地出现了“情报综合研判技术”、“反恐维稳”、“海洋强国”等涉及到国家安全层面的关键词，这表明，情报分析的理论和方法已经不再局限于传统的图书情报、科技情报的范畴，正在向其他领域渗透，凸显了情报学的价值。

图5 情报分析主题的共词图谱

（2）网络舆情。网络舆情这一主题的共词图谱如图6所示，从中可以看出网络舆情、突发事件、意见领袖、伪舆情识别、动态语义演化、危机信息等关键词构成了主题簇的中心结点，预警研究、对策研究、比较研究、大数据环境、中美比较、民族地区、动态监测等词是联结这些主题簇之间的“桥”。

在“网络舆情”主题簇中，移动互联网环境、移动社交网络、微博、社会网络分析等词占据一定比例，说明移动社交媒体是网络舆情研究中的重要分析对象，对微博等社交媒体的舆情监测、预警和引导是情报学领域研究的新热点。网络舆情方面的社科项目通常以动态监测机制的建立、重大舆情的预警、中外舆情机制的对比等为切入点进行研究。

在“突发事件”主题簇中，多模态危机情报、群体干预模式、民族地区、药品安全、媒体不实信息等关键词所反映出的内容是网络舆情研究过程中的关注点。从关键词的分布可以看出，这类研究始终关注社会生活中的实际问题，关注危机的预警与处理，其中特别重视对公共卫生事件、社会安全事件等社会危机的防范引导机制的构建。

图6 网络舆情主题的共词图谱

意见领袖研究是网络舆情领域面向“人”的更为深层的研究，这一主题簇是一个独立的离散簇。网络中的意见领袖可以对他人施加影响，在信息传播过程中起着重要的中介和过滤作用[4]，这些人是社交媒体上特殊的用户，他们可以对突发事件的舆情传播产生正面或者负面的巨大影响。因此，对于意见领袖的组成、作用、监控等研究成为了情报学领域面向社交网络的研究热点。

（3）政府信息公开。政府信息公开这一主题的共词图谱如图7所示。在图7中，政府电子信息服务、政府信息公开、政府公信力、政府应急信息、政府信息、政府数据、政府信息资源、政府决策、政府部门等词是主题簇的中心结点，信息公开、模式研究、评价研究等词成为联结这些主题之间的“桥”。政府信息公开这一主题较为分散，形成了几个独立的主题簇，说明学界对于政府信息公开的研究较为多样，研究内容呈现出松耦合的状态。

“政府信息公开”与“政府部门”这两个主题簇以“模式研究”一词为“桥”相互联结，说明政府信息公开模式的研究占据主导地位，引领这一主题的研究。

“政府电子信息服务”与“政府公信力”两个主题簇通过“评价研究”一词作为“桥”联结起来，说明这两个主题域非常重视效果评价，也表明这方面的研究从关注理论进入了关注实践效果的新阶段，体现了当前情报学研究的务实特征。

在“政府信息”方面，有关政府信息资源的优化配置、整合方法、公开路径、影响因素等问题的研究是主要的关注点。此外，“政府数据”的关联关系挖掘、数据开放的环境分析等方面也是大数据环境下有关政府信息研究的新方向。

图7 政府信息公开主题的共词图谱

3.2.3 主题研究侧面分析表1给出了情报学国家社科基金项目的研究主题侧面的分布情况。从表1可以明显看出，在情报学国家社科基金项目中，机制研究、应用研究与发展模式研究占据比较高的比例，反映出当前情报学研究重实证、重应用、重机制构建的趋势。

表1 情报学国家社科基金项目的研究主题侧面分析

3.2.4 研究背景分析情报学研究始终离不开特定的研究环境与研究背景，泛在知识环境、移动互联网环境、“微”环境和大数据环境已成为研究中主流的研究背景，这四种研究背景并非相互孤立，而是存在着相互影响的关系，如图8所示。这一趋势反映出情报学领域的研究重视信息技术和网络特性的变化，关注社交（Social）、移动（Mobile）、数据分析（Analytics）及云计算（Cloud）等方面的发展。可以说，对SMAC的关注已经成为情报学研究的主流。

（1）泛在知识环境背景。泛在知识环境（Ubiquitous Knowledge Environment）是由美国密歇根大学Atkins等人[5]提出的，是指由网络设施、硬件、软件、信息资源、人等要素有机组成的新一代科技知识基础结构，是未来知识型社会的一种综合的、全面的数字化信息基础设施，是通过计算、存储和通信方面的最大便利，使人、数据、信息、工具、设备等资源能够更为完全彻底地发挥作用而构建的一种普遍的、综合性的知识环境。

以泛在知识环境为背景的研究强调信息的组织和利用，包括如信息化指标体系构建、信息生态环境构建、信息过载等方面的研究，旨在探究多维度的数据、信息、知识覆盖环境下的人、社会、信息之间的关系。

（2）移动互联网环境背景。移动互联网是未来媒体发展主要依托的场景，人们工作学习的各个方面都离不开移动互联网的发展。移动互联网已经成为全世界商业和科技创新的源泉和加速器。企业利用移动互联网可以更好地销售自己的产品，为更多的消费者服务，建立自己的品牌，深化自己的影响。公共服务单位可以依靠移动互联网更好地为企业和个人提供更为优质和便捷的服务。

基于移动互联网环境的情报学研究包括个性化信息推送研究、网络隐私安全研究等方面，同时，移动互联网的发展也为社会舆情预警与监控提供了一种新的研究对象。

（3）“微”环境背景。“微”环境是指微信、微博等新社交媒体环境，其特点是消费者即生产者，用户在这些“微”媒体上撰写、分享、评价、讨论、相互沟通，分享意见、见解、经验和观点。人数众多和自发传播是“微”环境的两大特征，这两个特征使得在“微”环境下研究网络舆情、社会舆情问题更具有前沿性和预警性。

图8 情报学国家社科基金项目的四种研究背景

近年来，政府、企事业单位、图书馆等组织都在探索与新媒体合作，利用微博、微信公众号等方式向公众提供信息与服务，这些举措是各类组织在“微”环境下的积极尝试和创新，情报学社科项目中也不乏此类相关研究。

（4）大数据环境背景。大数据环境带来的改变无处不在，从精准营销到战略定位，从课程开设到人才就业，从桌面办公到移动互联，从产业升级到社会变革，从网络安全和国家安全，从社会治理到国家战略，各个方面都已离不开大数据。大数据不仅改变了人们工作、生活和学习的方式，也改变了人们思维与决策的方式。大数据不仅仅是一项技术，更是一种社会现象，大数据环境为情报学研究提供了新的思路，构建适用于大数据环境的情报工作流程以及情报方法体系，已经成为当前情报学研究的热点之一。

大数据环境下的情报学研究包括新兴技术预测机制研究、战略性新兴产业服务创新、情报分析的支撑环境研究、海量情报数据分析技术、突发事件预警与应急、个人信息安全与利用等方面。

4 结语

通过前文对情报学硕博士论文与国家社科基金项目研究热点的梳理，可以得到以下的共性结论。第一，近五年来，我国情报学领域研究热点主要集中在情报分析、政府信息公开、知识管理、社会网络分析等方面，并在两种数据源中都有体现。第二，评价研究、机制研究、应用研究与发展模式研究是情报学领域的主要研究侧面，反映出我国情报学研究重实证、重应用、重机制构建的研究趋势。第三，硕博士论文与国家社科基金项目都强调情报学方法和情报研究方法的创新，未来很有可能对于对情报学方法体系的重构带来较大的影响，甚至成为情报学理论体系的突破点。

在差异性方面，两相比较可知，国家社科基金项目的研究更关注学科中的前沿问题，注重研究环境的变迁对研究的影响。譬如，国家社科基金项目中出现了相当数量有关于大数据、移动互联网等前沿问题的研究，而在硕博士论文的选题中这些主题相对较少。究其原因，可能有以下两个方面：第一，硕博士论文通常要求在较为成熟的研究课题上进行创新，强调研究的延续性和可论证性，因此，硕博士在选题时会倾向于选择研究基础较好的课题；而国家社科基金项目的立项则要求学者重视理论与实践的结合，重视对当前社会与学术热点问题的解决，因此社科项目更多地表现出对社会环境变化的关注。第二，硕博士的选题时间通常要比硕博士论文完成时间提前两到三年，本文所分析的硕博士论文与其开题时间至少要有两年的时滞，客观上使得硕博士论文比国家社科基金项目的前沿性略逊一筹；社科项目当年选题，当年立项，可以确保项目的前沿性。

综上，硕博士论文与国家社科基金项目的研究中对情报学研究的热点都有体现，并各有偏重，从不同的角度客观地反映了情报学领域的研究发展态势，同时也为今后情报学的学科发展提供了重要参考。

［1］冯璐，冷伏海.共词分析方法理论进展［J］.中国图书馆学报，2006，32（2）：88-92.

［2］张晓阳，窦美玉．“图书馆、情报和文献学”国家社会科学基金结项项目计量分析［J］．图书馆论坛，2012（2）：167-169，116．

［3］邓仲华，李志芳.科学研究范式的演化——大数据时代的科学研究第四范式［J］.情报资料工作，2013（4）：19-23.

［4］姜珊珊，李欲晓，徐敬宏.非常规突发事件网络舆情中的意见领袖分析［J］.情报理论与实践，2010（12）：101-104.

［5］Atkins D E,Egemeier K K,Feldman S I,et al.Revolutionizing Science and Engineering Through Cyberinfrastructure：Report of the National Science Foundation Blue-Ribbon Advisory Panel on Cyberinfrastructure［EB/OL］.［2016-01-15］.http：// arizona.openrepository.com/arizona/handle/10150/106224.

（责任编校田丽丽）

Study on the Research Focus of Information Science of China Based on Analysis of Master and Doctoral Dissertations and National Social Science Fund Projects

Li Guangjian,Zhu Zhenyuan
Department of Information Management,Peking University,Beijing 100871,China

Taking as its data sources the CNKI and Wanfang databases of master and doctoral dissertations,some universities’databases of master and doctoral dissertations of information science majors from 2011 to 2015,and National Social Science Fund Projects about information science from 2011 to 2015,this paper conducted a quantitative analysis of the frequency of the two kinds of key words about research topic,method as well as the profile of research topic respectively,and then charted co-words of recurrent key words in master and doctoral dissertations.Topic distribution,hot issues,research profile and research background of National Social Science Fund Projects of information science were analyzed.Through comparison and contrast of the two data sources,their similarities and differences were revealed. They had three points in common.The hot issues of research during the last five years weremainly intelligence analysis,government information publicity,knowledge management, social network analysis.Research profiles focus on appraise research,mechanism research, application research and development mode research.They both emphasized innovation of information science methodology and method of information research.But they were quite different in that national Social Science Fund Projects paid more attention to cutting-edge issues in the field and the impact of changing environment on research results whereas dissertations on information science did less.

information science;master’s and doctoral theses；National Social Science Fund Project;hot issue;research profile;co-words analysis;visualization

G250

李广建，男，1963年生，教授，博士生导师，系主任，研究方向为信息资源管理、网络信息管理技术与信息系统，发表论文数十篇，出版著作十余部；祝振媛，女，1987年生，2013级情报学博士研究生，研究方向为网络信息管理技术与信息系统，发表论文6篇。

*本文系国家社会科学基金重点项目“大数据环境下的计算型情报分析方法与技术研究”（项目编号：14ATQ005）的研究成果之一