国内智慧城市研究的科学知识图谱分析

文｜贵州财经大学 黄扬阳 李筑艳

一、引言

2010年，IBM 正式提出了“智慧城市”概念。这一概念提出后，我国开始大力建设“智慧城市”，目前国内已经初步形成了四大智慧城市群，分别是：长三角、珠三角、环渤海以及中西部智慧城市群。随着5G 技术发展和信息技术的提高，国内各大移动通信运营商以及互联网公司等加大对智慧城市的研究开发力度，同时智慧城市研究领域在学术界也引起了广大研究学者的关注。随着近几年关于智慧城市研究的科研文献越来越多，通过文献计量学研究方法对国内关于智慧城市的科研文献进行分析梳理，挖掘出国内智慧城市研究领域发文时间分布、学科分布、作者和机构分析以及研究热点等，为国内智慧城市研究学者提供一定参考。

二、数据来源与研究方法

数据来源于中国知网（CNKI）CSSCI期刊数据库，以“智慧城市”为主题词进行检索，检索时间跨度设置为2010年—2019年，得到809 篇科研文献。将检索结果中的通知、会议报告、期刊征文等无效数据进行删除，最终得到599 篇科研文献。

本研究主要采用社会网络分析中的凝聚子群分析、词频分析。

1.凝聚子群分析：主要利用Ucinet 软件构建出国内智慧城市科研文献中作者合著网络，通过凝聚子群分析方法对该网络中存在多少子群、某一子群中成员关系、各个子群之间关系以及各个子群间成员关系进行分析。

2.词频分析：主要对国内智慧城市科研文献中关键词进行词频统计，找出高频关键词，以确定该领域中的研究热点。

三、结果分析

1.发文时间分布

通过对国内智慧城市发文时间分布进行统计分析，可以看出国内智慧城市研究领域的发展状况。图1为国内智慧城市发展发文时间分布图。

从图中可以看出，我国智慧城市研究大致经历了三个阶段：

第一阶段为2010年到2014年，该阶段国内关于智慧城市研究的科研文献增长呈现出指数增长态势。从2010年“智慧城市”概念诞生后，受到我国广大研究学者的关注，对于智慧城市研究出现井喷态势，而在2014年，国家发布关于智慧城市的指导意见，这一年又被称为“中国智慧城市落地元年”。

第二阶段为2014年到2016年，该阶段国内关于智慧城市研究的科研文献增长较为平缓，出现波动增长态势。2015年，十八届三中全会提出将智慧城市作为我国城市管理者改革新思路。2016年，国内关于智慧城市研究的文献增长达到顶峰。

第三阶段为2017年至今，这一阶段国内关于智慧城市研究的科研文献出现波动减少态势。说明我国关于智慧城市的研究已经进入成熟阶段。

2.学科分布

按照中国知网学科分类结果，国内智慧城市研究主要分布在城市经济（30.01%）、通信经济（20.45%）、公共管理（10.39%）、图书情报档案（6.04%）等学科。这是由于智慧城市建设主要依靠物联网、移动互联网等信息技术促进城市在数字化城市之后的又一大变革，所以对于智慧城市研究排名前三的学科为城市经济、通信经济以及公共管理。如图2所示。

3.研究者分析

（1）高产作者分析

通过利用Bicomb 软件对研究者发文频次进行统计，根据普赖斯高产作者定律M=0.749（Nmax）1/2，其中Nmax=11，经计算M=2.48，即发表3篇科研文献的为高产作者，共计63 位作者。表1为部分高产作者一览表。

图1 为国内智慧城市发展发文时间分布图

图2 学科分类结果

表1 部分高产作者一览表

图3 国内智慧城市高产作者被分成了八个子群

表2 高产作者派系之分

（2）网络密度

通过对作者合作网络进行密度测量，可以反映该网络图中高产作者之间联系的紧密程度，密度越大说明作者间交流合作程度越高，而密度越小则说明作者间交流合作程度低，没有形成大规模合作态势。利用Ucinet 软件对高产作者合作网络进行密度测量，得出网络密度为0.0032，网络密度较低，说明在国内智慧城市研究领域中，高产作者之间合作程度较低，存在小团体。

（3）凝聚子群分析

派系分析是凝聚子群分析的一种常用分析方法，通过对高产作者进行派系分析，可以找出作者合作小团体中与其他团体存在合作交流的成员。利用Ucinet 软件对高产作者进行派系分析，国内智慧城市高产作者被分为八个派系，如表2所示。

从派系分析结果可以看出，徐晓林、张毅、陈友福三位作者出现在了两个“派系”中，说明这三位作者积极与其他作者进行交流合作，在小团体间起到一定的桥梁作用。而其他作者仅出现在一个“派系”中，表明这些高产作者合作交流范围交窄，仅仅形成了局部合作网络。总体来看，我国智慧城市领域高产作者之间合作程度较低。

通过Ucinet 软件构建出凝聚子群块模型，块模型可以可以清晰地反映出各个子群间的关系。如图3所示，国内智慧城市高产作者被分成了八个子群。

通过对八个子群密度进行计算可以得出，子群6 的密度最高，密度为0.995，这说明子群6 中作者之间交流合作较为频繁；而子群3 的密度最低，密度为0.011，这说明子群5 中作者间交流合作较少，结构较为松散。总体来看，子群密度超过0.6 的共有5 个，说明国内智慧城市研究领域中，高产作者在其局部合作网络中合作频次较高。

4.研究热点

在文献计量学领域中，关键词代表着一篇科研文献的核心思想，可以反映出文献中的研究主题。而某一关键词出现在科研文献中的频次较高，则证明该关键词所代表的研究方面是该领域的研究热点。通过对国内智慧城市科研文献中关键词进行统计分析，可以看出我国智慧城市的研究热点。

利用Bicomb 软件对所得数据中关键词字段进行抽取并统计，选取出现频次5 次及以上的关键词作为高频关键词进行分析，共计51 个关键词。表3为部分高频关键词一览表。

从表中信息可以看出，除了检索主题词“智慧城市”以外，关键词出现频次较高的关键词为“大数据”“电子政务”“新型城市化”“物联网”以及“智慧城市建设”。

将关键词出现频次5 次及以上的关键词通过皮尔森相关系数方法转换为相似矩阵，并将矩阵导入Ucinet 软件中构建出以中间中心性和K-核两种分析方法为基础的关键词共现网络并通过并通过Netdraw 可视化软件导出关键词共现网络，如图4所示。

图4 关键词矩阵

表3 高频关键词

图4中红色节点所代表的的关键词处于网络的核心位置。节点越大说明该关键词与其他任意两个关键词共现的频次越高，则该关键词在网络中的作用越大。从图中信息可得，关键词“大数据”的节点明显较大，且该关键词节点为红色，说明该关键词处于网络的中心位置，是国内智慧城市研究领域的热点。这是由于大数据技术支撑着智慧城市发展，并推动城市管理从数字化向智慧化方向发展。其次，处于网络核心位置的还有电子政务、物联网、智慧社区、信息化、云计算、城镇化、互联网+等关键词，说明我国智慧城市研究热点主要集中在两个方面：第一，在信息化技术发展下，利用云计算、物联网等前沿技术推动我国智慧化城市发展；第二，在现代化信息技术背景下，对政府城市管理和规划的观念和手段进行变革，使得我国智慧城市发展更加顺利。

四、总结

通过对中国知网CSSCI 期刊数据库中关于智慧城市的科研文献进行分析可以得出以下几点结论：

第一，从国内智慧城市发文时间分布来看，我国智慧城市研究已处于成熟阶段。在2010年到2014年，国内关于智慧城市的科研文献呈高速增长态势，在2014年到2016年开始出现平稳增长，而在2017年以后，文献增长出现波动减少态势，说明对于智慧城市研究已步入成熟阶段。

第二，从研究者分析来看，国内智慧城市研究者主要来自高校。通过对高产作者进行合作网络构建，计算出网络密度较低，研究者之间合作交流程度较低，存在小团体。通过对网络进行凝聚子群分析，可以将研究者分为8 个“派系”，总体来说，小团体中作者合作较为紧密。

第三，从研究热点来看，我国智慧城市研究热点主要以大数据、云计算、物联网等现代技术和现代信息技术背景下，政府城市治理、城市规划观念和手段革新等两个方面。