智慧城市领域CNKI期刊文献分析

谷浩宇

（广东科学技术职业学院 计算机工程技术学院，广东 珠海 519090）

“智慧城市”的概念最先来源于美国IBM公司在2008年提出的一个理念——“智慧地球”［1］，现在西方国家城市发展越来越受此概念影响［2］。因此，智慧城市成为了一个兴起不久却比较热门的学科，管理学、城市规划学等学科也对其进行了跨学科研究［3］。许多专家学者对有关智慧城市的文献进行了研究，但主要着眼于传统的计量统计，而非细致的分析。传统的文献研究方法在现在大体量的文献面前是很难应用的——要从海量的文献中得出有一定理论意义和实践价值的结论，是个深入浅出的过程，不仅要高度概括，总揽全局，而且需要具体到文献内容。经过查阅相关文献得知［4-7］，目前有关智慧城市文献的研究仍是比较基础的统计研究，没有进入到对文献内容进行深入挖掘的阶段。且相关研究涉及的文献数量不大，一般在几百篇到几千篇之间。本文针对前述相关研究的不足，在掌握更多文献的基础上进行了深入的分析研究。

一、数据来源与研究方法

（一）数据来源

本文的研究对象为中国知网收录的有关“智慧城市”的期刊文献，时间从2005年1月1日至2020年2月29日。通过对获取的文献进行预处理，包括去除无效数据、构建自定义词典、对数据进行词性标注、数据分词以及停用词过滤，得到有效文献16 980篇。

（二）研究方法

本文对文献来源期刊进行了分类，对各类期刊每年发表的相关文献数量进行了统计，并将其绘制成了折线图，通过折线图分析我国智慧城市领域文献研究的趋势和脉络。基于Citespace软件对相关领域文献的作者、机构和关键词等绘制出相应的知识图谱，并对知识图谱进行细致深入的分析。基于GIS9软件对文献地理位置转换并进行地理可视化分析。

二、文献分析

（一）文献数据简介

本文研究对象为中国学术期刊全文数据库2005年1月1日至2020年2月29日收录的有关“智慧城市”的期刊文献。通过对文献内容进行预处理，删除一些对分析造成影响的干扰项，采集到的异构数据总计16 980条。每条数据包含了：论文标题、被引数量、下载数量、来源期刊、发表时间、关键词、作者姓名、作者单位、摘要及参考文献等。此外还有从CNKI期刊库相同设置条件导出的文献数据。中国学术期刊全文数据库由SCI来源期刊、EI来源期刊、核心期刊、CSSCI、CSCD和普通期刊组成。

表1 智慧城市领域文献统计

其中重点期刊的文献数目约占总期刊文献数目的1/8。由于SCI和EI都是以外文为主的期刊，所以进行统计时，就未加入表格中进行统计。

（二）期刊文献发表趋势分析

智慧城市领域期刊文献的发表趋势如图1所示。从中可以发现，该领域内重要期刊发表的文献数虽然占总文献数的比例很低，但走势大致相同，都可以分为三个阶段：从2005年至2008年为萌芽阶段；从2009年至2014年为迅速发展阶段；从2015年至今为缓慢发展阶段。“智慧城市”这个词最早出现在2005年的文献中，但其真正的概念形成是从2008年美国IBM公司提出的“智慧地球”概念引申出来的。“智慧城市”作为一门新兴学科，相关研究文献从2009年开始以一种惊人的速度增长，四年内连续翻番。这个增长速度与国家将建设智慧城市作为一个战略目标不无关系。在此阶段，国家推出了多批次的智慧城市试点名单和相关规划、评价体系等。例如：2012年11月住房城乡建设部发布的《国家智慧城市试点暂行管理办法》和2013年8月国务院发布的《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中明确提出要加快智慧城市建设。其中后者的发布被视作智慧城市发展上升至国家战略层面，引起了相关学者对“智慧城市”的研究兴趣并发表了大量文献。从2015年开始，国家在制定智慧城市相关政策时更注重基础设施、场景细分和城市的可持续发展，相关文献发表数量进入了一个相对平稳的时期。智慧城市在商业、学术、生态、生活等方面展示出更多的价值，相关研究也在稳步推进。

图1 智慧城市领域期刊文献发表趋势

（三）作者分析

通过Citespace软件绘制出智慧城市领域期刊文献作者的共现知识图谱，软件设置为对2005年至2020年间每年发文量前100位的作者进行可视化分析，如图2。

图2 我国智慧城市领域作者共现网络

图2中，一共有1 169个节点和659条连线，每个节点都对相应的作者名进行了标注，作者发文数量与节点面积大小成正比，作者合作次数与连线粗细成正比。图2显示智慧城市领域研究人员的数量较多，且一半以上的研究人员通过合作方式进行研究。图中心的节点大而密集，连线频繁；图边缘的节点少而稀疏，连线较少；整个作者共现网络图呈现出中间紧密，四周分散的“核心——边缘”结构。这表明核心部分里面的重要研究学者多数都形成了自己的研究团队，共同进行研究，而外层的研究学者一般以单独研究为主，较少进行合作研究。

由于研究人员数量庞大，通过参数设置把网络剪切连线算法选择为MST算法（Minimum Spanning Tree），剪去不重要的节点和连线得到图3。

图3 我国智慧城市研究领域的核心作者共现网络

对图3进行分析发现，在智慧城市研究领域，核心作者的合作关系中以袁媛、刘棠丽和张红卫为主的研究团队最为庞大，他们都是中国电子技术标准化研究院的研究人员；李阳和李纲则同为武汉大学的研究人员。不同机构间的合作关系的代表则是同济大学的程大章和北京邮电大学的芦效峰。也有同一单位的研究人员却没有合作关系的，如中国城市科学研究会的徐振强和万碧玉，他们有各自的研究团队，相互之间没有交集。

对智慧城市研究领域发文量在15篇以上的作者进行统计分析，用其发文数目和被引数据进行该领域H因子分析。发文15篇以上的作者有12位，这些作者都是我国智慧城市研究领域重要的学者。该领域H因子大于10的有2位，分别是甄峰和宋刚，甄峰主要从空间结构上对智慧城市展开研究，宋刚主要从创新层面对智慧城市展开研究。

（四）机构分析

1.研究机构的地域分布

首先把采集到的发文机构数据单独提取出来，运用GIS9地理数据处理软件对机构地址进行经纬度转换。然后把获取了经纬度的机构数据导入GIS9地理数据可视化分析软件，最后绘制出每个机构具体位置的定位图：图4和图5。

图4 我国智慧城市研究领域的机构定位

图5 研究机构集中分布的三大区域

通过图4可知，我国智慧城市领域的研究机构大多分布在沿海地区，而西北、西南等区域则少之又少。通过图5可以发现，沿海地区的研究机构主要集中在三个区域：珠江三角洲、长江三角洲和首都圈。这说明智慧城市领域研究对地区条件是有要求的，以上区域是我国经济、文化最为发达的地区。这些地区地理位置优越、交通便利；拥有丰富的人才储备；基础设施建设完备、先进；政策条件更为开放、宽松，许多试点项目、指导性政策都在这里先行，例如广东省发布的《推进珠江三角洲地区智慧城市群建设和信息化一体化行动计划（2014-2020）》；拥有强大的经济投入能力；科技创新能力强，拥有众多的互联网企业。这些区域在硬件上提供了智慧城市发展的基础条件，在软件上提供了智慧城市发展的驱动力。

这三个区域之外，位于成都、重庆、武汉、郑州等城市的研究机构数量也不少，拥有非常大的发展潜力。

2.研究机构的合作网络与发文统计

通过把采集到的数据导入Citespace软件中，构建我国智慧城市领域研究机构共现网络图。参数设置时间为2005年到2020年，每年为1个单位，统计每年发文前100的机构及其相互之间的关系，剪切方式为MST方法，得到结果，如图6。

图6 我国智慧城市研究领域的机构共现网络

由图6可知，我国智慧城市领域研究机构组成了以同济大学为核心的合作网络，同济大学所组成的合作机构团体是最为庞大的。但总体而言，研究机构之间的合作关系较少。图中共有节点944个，连线220条，说明944个机构中只有220个之间有过合作。此外，共现网络还显示，有很多公司参与了智慧城市领域的研究，如发文量在前10位的徐建明来自佳都新太科技股份有限公司。这说明智慧城市领域研究很大一部分是受市场推动的。

研究机构按发文量从高到低进行排序：第一位是同济大学（117篇）；第二位是武汉大学（107篇）；第三位是中国城市科学研究会（106篇）；第四位是北京大学（96篇）；第五位是清华大学（90篇）；第六位是南京大学（75篇）；第七位是北京邮电大学（56篇）；第八位是浙江大学（54篇）、上海交通大学（54篇）和中国人民大学（54篇）并列。此外，公司发文量第一的是大华技术股份有限公司（46篇）。 发文数量在前10位的研究机构发文总数占该领域文献总数的5%左右，说明我国智慧城市领域的研究机构相对分散。

（五）关键词分析

一个领域的研究方向和研究热点可以从关键词出现的频次中体现出来。将采集的数据输入Citesapce软件中，参数设置为：时间从2005年至2020年，以每年为1个单位；节点设置为关键词，选取每年出现频次前50的关键词；网络剪切方法选择MST法，从而绘制出智慧城市研究领域的关键词共引网络，如图7。

图7 我国智慧城市研究领域的关键词共引网络

图7中，每一个三角符号代表一个关键词，符号大小由关键词出现的频次决定；连线表示两个或多个关键词共同出现在一篇文献中，连线粗细由关键词共同出现的次数决定；本图中显示的关键词标签的频次阈值设置为100。经过统计，在该领域频次前10位的关键词分别是：第一位“智慧城市”（7 942次）；第二位“智慧城市建设”（4 021次）；第三位“物联网”（1 061次）；第四位“企业”（733次）；第五位“大数据”（658次）；第六位“智慧交通”（471次）；第七位“云计算”（468次）；第八位“智慧社区”（400次）；第九位“创新”（365次）；第十位“人工智能”（270次）。关键词的重要性不仅仅是通过频次进行判断的，还需要对它的中阶中心性进行判断。运用能够将前后节点中心性数值关联的快速中介中心性算法对关键词计算，分析出频次前10位关键词中介中心性数值大于0.1的有：“智慧城市建设”（0.52）；“智慧城市”（0.39）；“物联网”（0.15）；“人工智能”（0.11）；“智慧交通”（0.11）。以上数据显现出研究人员主要通过创新驱动物联网、大数据、智慧交通、云计算、人工智能等新兴信息技术的发展实现研究和建设智慧城市的目标。该领域的研究有很多企业进行推动，说明该领域前景广大、充满商机。

图8 我国智慧城市研究领域的关键词时区图

图8显示的是各关键词在我国智慧城市研究领域相关文献中第一次出现的时间，三角符号的大小由关键词出现的频次表现。图9显示了最近几年突然出现的关键词及其持续的时间。结合图8和图9可以分析我国智慧城市领域研究的演变趋势和目前的研究热点。从最开始的智慧城市研究框架搭建与完善，如评价体系设立、发展模式探讨、部署顶层设计等，到目前的细分类别深入研究，如智慧城市的治理、可持续发展、智慧生活等，显示研究逐步深入并开始进入人们的日常生活。

图9 我国智慧城市研究领域的关键词突现图

三、总结

通过对文献的发表趋势构建折线图，使用Citespace软件分别对文献信息中的作者、机构和关键词绘制出相应的知识图谱，使用GIS9软件对文献进行地理可视化分析，本文认为：智慧城市研究领域在得到国家政策支持后发文量迅速增加，目前趋于稳定；在该领域发表文献的作者虽然多，但主要贡献还是依靠核心作者，核心作者大多有自己的研究团队；研究机构主要集中在珠江三角洲、长江三角洲和首都圈，此外成都、重庆、武汉、郑州等城市有很大的发展潜力，发文最多的机构是同济大学；关键词体现出智慧城市领域文献研究跨越多个学科，研究趋势从初始的搭建框架慢慢向更细致、更深入的研究发展。