近二十年我国辞书学研究的现状、热点与趋势

张永伟

摘 要 文章以中国知网（CNKI）2003—2022年辞书学相关主题的重要论文为研究对象，采用传统统计与科学计量学领域的可视化分析方法，对我国近二十年来辞书学研究的现状、热点与趋势进行分析，客观描述了我国辞书学研究的基本态势，希望能为我国辞书学学科发展和辞书政策的制定提供参考。

关键词 辞书学 科学计量学 现状 热点 趋势

一、 引言

我国有着悠久的辞书编纂传统，如《尔雅》《说文解字》等均是我国古代较早出现的辞书。“国无辞书，无文化之可言也。”（陆尔奎 1915）辞书是国家文化建设的重要工具，是民族文化积累的重要成果，［1］在传播和积累科学文化上，辞书有着其他出版物不能取代的重要作用。（刘杲 1989）辞书学是研究查考型工具书的设计、编纂、使用、评论和历史等的学科。辞书学的发展有助于指导我国从辞书古国走向辞书大国和辞书强国，对推动我国辞书领域的发展具有重要作用。

21世纪以来，互联网、人工智能等技术不断发展，为辞书学的发展带来了机遇和挑战。适时地对辞书学研究现状、热点与趋势进行回顾与分析，有助于我们了解辞书学发展的最新脉络，同时也可以对辞书学发展态势进行预测。对学科文献进行计量分析，是研究辞书学最常用的手段之一。科学知识图谱（mapping knowledge domains）作为科学计量学（scientometrics）新的发展领域，逐渐被广泛应用于诸多学科文献计量的可视化分析（如王东林，耿敬杰 2019；熊回香，李建玲 2020；徐玲玲，杜利民等 2021），揭示了不同学科的研究热点与发展态势，取得了一系列的成果。

在辞书学领域，前人进行过诸多回顾与梳理。比如李景成（1990）、卢润祥（1992）在20世纪90年代初撰文梳理了辞书研究的现状与展望，方宝花、何华连（2002，2004，2005，2006，2007，2008，2009）連续多年总结上一年度辞书学研究取得的成绩，周荐、杨世铁（2009）对改革开放后三十年汉语辞书理论研究的成就进行了多角度梳理。此外，也有研究对某类辞书研究问题或辞书研究专业期刊的特色进行过回顾与展望（如魏向清，耿云冬等 2010；周荐 2015；魏向清 2015；魏向清，赵连振等 2020等）。但是，上述研究大多是利用定性分析或基于传统统计的文献计量学方法进行的，仅有少数研究利用科学计量学的可视化分析方法进行过个别分析（魏向清，赵连振等 2020）。为此，本文以近二十年辞书学研究的重要文献为研究对象，结合传统统计与科学计量学的可视化分析方法，以图表形式直观地展示辞书学研究的现状和热点，预测未来的研究方向。希望通过系统的文献分析能够更全面地认识辞书研究现状，为合理优化资源配置提供参考，推进辞书学科学发展。

二、 数据来源与分析工具

（一） 数据来源

本文分析的文献数据主要来自CSSCI和《辞书研究》期刊。其中，CSSCI是中文人文社会科学学术期刊的引文索引数据库，被索引的论文质量普遍较高；《辞书研究》是中国辞书学会会刊，也是2022年版中国人文社会科学期刊AMI综合评价核心期刊（A刊），长期作为辞书学论文发表的重要学术阵地。

为全面、准确地获取辞书学领域重要文献，本文在CNKI中以“词典”“字典”“辞书”“辞典”为主题进行高级检索，［2］文献分类为“中国语言文字”和“外国语言文字”，刊发时间为2003—2022年，得到CSSCI论文2904篇、《辞书研究》论文1590篇。将论文分批从CNKI导出，导入NoteExpress软件，在NoteExpress中对文献去重，删除导读、动态、发言、讣告、更正、公告、广告、贺词、名单、评奖、消息、约稿、征文、新书目、总索引、会议纪要/综述、获奖感言、学界动态、学者/机构介绍、主持人语等非辞书学相关文章，最终获取辞书学相关论文3843篇。

通过以上方法直接导出的论文题录只包含篇名、摘要、关键词、作者、期刊名称、出版年度等信息，论文被引量、参考文献等信息分别从知网上单独获取。

（二） 分析工具

本文采用的分析工具主要是Python、Java程序设计语言，Excel、CiteSpace、VOSviewer软件。Python用于论文参考文献信息的获取，Java用于文献题录信息的整理与原始统计，Excel用于数据统计、排序、制表和散点图绘制。CiteSpace和VOSviewer是两种不同的科学计量学可视化分析软件，各有所长，用于绘制各类知识图谱，辅助分析辞书学研究的现状、热点与趋势。

三、 辞书学研究发展现状

（一） 年度发文量分布

年度刊发论文量分析有助于把握某一学科领域研究的整体发展脉络。我们按年度统计了3843篇论文的发文时间。

图1显示，辞书学研究大致可划分为两个重要时期：（1） 2008年以前为稳定发展期，发文量整体呈上升趋势，由2003年的181篇增长到2008年的280篇，达到峰值，说明这一时期辞书学研究正蓬勃发展；（2） 2008—2022年为衰退期，发文量从2008年的280篇逐步降至2022年的117篇，达到近二十年的低谷。虽然2010年、2011年、2017年、2021年发文量有短暂提升，但依然不能改变这一阶段的衰退趋势。整体而言，近二十年辞书学重要文章的发文量呈下降趋势，2008年以前（含）年均发文215.5篇，2008年以后（不含）年均发文182.14篇。

（二） 期刊分布

不同期刊对辞书研究的侧重有所差异，整体呈现分布广泛，又相对集中的特点。分布广泛指3843篇论文刊发于323本期刊，相对集中指发文量不低于30的20本期刊共发文2519篇，即6.19%的期刊上发表了65.55%的论文。发文量不低于30的期刊信息如表1所示：

表1显示，《辞书研究》发文量最大，共1398篇，占总发文量的36.38%，这与本文统计时将《辞书研究》作为数据来源有关，1398篇的发文量也充分说明了《辞书研究》作为学术阵地的重要作用。除《辞书研究》外，《语言文字应用》《古汉语研究》《中国语文》等期刊发文量也在100篇以上，说明语言文字应用类、专门类、综合类期刊均对辞书研究有一定的关注。

（三） 核心作者与作者合作

1. 核心作者

论文是重要的学术成果，也是衡量作者学术贡献和学术影响力的重要指标。核心作者是学科中具有较高影响力的作者。本文基于普赖斯定律与综合指数法（钟文娟 2012）进行核心作者测评，该方法以作者发文量和被引量为基础数据，二者分别从论文数量和论文质量维度进行度量。

其中，Zi为第i个作者的综合指数，Xi为第i个作者的发文量，Yi为第i个作者发文累积被引量，为所有候选人的平均发文量，为所有候选人发文的平均被引量，为发文量占综合指数的比重。本文令 =0.5，即认为发文量和被引量在决定综合指数大小时具有相同权重。计算时，仅计算第一作者的综合指数。

（5） 参考同类研究，将综合指数不低于100的候选人视为核心作者，作者综合指数越大，学术影响力越大。

经计算，综合指数不低于100的作者有164人，这些人即辞书研究领域的核心作者。综合指数最高的30位作者如表2所示。

表2显示了近二十年来辞书学领域最核心的学者，如章宜华、张博、王仁强、马重奇、苏新春、周荐、苏宝荣、谭景春、杨宝忠、周志锋等。他们的发文数或被引数较大，综合指数排名靠前，是对辞书研究领域发展做出最重要贡献的作者。此外，在这些核心作者中，既有辞书编纂经验丰富的学者，也有未从事辞书编纂，仅从研究视角进行辞书相关研究的学者。这也说明具有辞书编纂实践经验不是辞书学研究的充分条件。

164位核心作者的出生年份和当前职称统计如表3、表4所示：

表3显示，近二十年来辞书学领域核心学者主要集中在60后和70后，分别有43人、47人，占比26.22%、28.66%。排名第三的是50后，有28人，占比17.07%。而80后只有15人，占比9.15%，不足10%，90后核心作者人数为0。实际上，80后的15人中，年龄最小的出生于1986年，也就是说没有1987年及以后出生的核心作者。这说明辞书学领域核心学者趋于老龄化，青年人才储备不足。

表4显示，近二十年來辞书学领域核心学者中正高级职称最多，为129人，占比78.66%，超过了四分之三。中级最少，仅5人，占比3.05%。在高级职称中，正高人数是副高的3倍多，这一方面说明辞书学领域核心作者经过努力已经大多评上了正高级职称，但也说明当下辞书学领域论文发表竞争激烈，副高及以下职称学者需要与占比超过四分之三的正高学者进行竞争。

2. 作者合作

合作图谱可以发现某个研究领域学者、国家或研究机构之间的社会关系，为评价科研人员、国家或机构的学术影响力提供一个新的视角，有利于我们发现那些值得关注的科研人员、国家或机构。（陈悦，陈超美等 2015）本小节文献处理时，不统计独著论文，只保留合著论文，并使用VOSviewer绘制作者合作网络图谱，如图2所示：

图2中只给出人数大于8的合作团体，节点表示作者，边表示两端作者存在合作关系，节点、边颜色相同的属于同一个合作团体。节点越大，作者合著论文越多；节点的边越多，合作的人越多；边越粗，合作次数越多。

图2显示，辞书学领域形成了多个研究合作团体，人数大于8的合作团体有16个，分别以魏向清、俞士汶、苏新春、陈士法、张志毅、侯敏、章宜华、苏宝荣、曾东京、陈国华、杨宝忠、王东海、亢世勇、冯海霞、吴建平、罗思明为核心。这些作者大多与自己的学生或同机构［3］同事合作，暂未形成大的合作群体。在整个图谱中，同属鲁东大学的4个子网络彼此有关联，可以视为最大的辞书学研究合作网络。即便如此，不同子网络之间关联仍不强，尚缺乏合作。结合表2发现，在这些子网络处于合作中心的作者，有的在表2中，有的不在。在表2中的作者与他人合作时常做第一作者，不在表2中的作者与他人合作时通常不做第一作者。作者合作网络图谱中未出现的核心作者通常独立发表成果较多，合作较少，如张博、马重奇、王馥芳、谭景春、周志锋等。

（四） 主要机构

机构发文量能直接反映某一学科的主要研究团体。机构信息提取自每位作者所在机构的一级名称，具体包括两个方面的处理：（1） 存在多级单位的，只保留一级单位名称，比如“中国社会科学院语言研究所”处理为“中国社会科学院”；（2） 机构名称使用简称的，扩展为全称，比如“南京师大”扩展为“南京师范大学”。提取机构一级名称后，统计发表辞书学论文最多的20家机构如表5所示：

表5显示，中国社会科学院、广东外语外贸大学、南京大学、复旦大学等是发文量最大的机构，发文量均不低于100篇，这些机构是辞书学研究的主要研究机构。中国社会科学院发表论文量最大，为185篇。

通过与图2对比可以得知，广东外语外贸大学、南京大学、复旦大学、北京大学、厦门大学、北京师范大学等学者内部存在较多合作。而中国社会科学院虽然论文发表量最大，但机构内合作较少，多为个人独立发表成果。

（五） 研究基础

辞书学领域的3843篇论文共引用了10538篇参考文献，被引用最多的前9篇（被引次数不低于12次）参考文献如表6所示：

表6中的被引量仅包含被3843篇辞书学论文引用的次数，不包含被其他文献引用的次数。9篇文献可视为近二十年来辞书学研究最基础的文献，主题包括辞书修订说明（江蓝生 2013；徐枢，谭景春 2006）、辞书理论（郑定欧 2004）、词类（徐枢，谭景春 2006；郭锐 1999）、易混词（张博 2007；苏宝荣 2002）、词义（谭景春 2000；吴云芳，俞士汶 2006）、语法（朱德熙 1983）。这些文献为近二十年辞书学的发展打下了理论基础。

四、 辞书学研究热点与趋势

研究热点指在一定时间范围内，某个领域中学者共同关注的一个或多个话题。

（李杰，陈超美 2022）136共词图谱有利于人们分析研究热点及热点的演变，尤其配合突现词（burstterm）功能的使用。（陈悦，陈超美等 2015）本文利用关键词的共现、聚类、突现检测等方法对辞书研究热点进行分析。

（一） 基于共现图谱的研究热点分析

关键词共现图谱是以文献关键词为基础数据的共词图谱。关键词是作者对论文核心的凝练，是对文章内容的高度概括。一个领域的研究热点可通过计量分值高的关键词来体现。本文使用CiteSpace绘制辞书学文献关键词共现图谱，具体参数为：时间切片

# Years Per Slice=1、数据提取g指数（g-index）规模因子k=6、寻径（pathfinder）剪枝，［4］结果如图3所示：

3包含节点205个，边187条，网络密度（density）为0.0089。图谱中关键词节点字号大小与关键词频次的高低成正比，边的粗细与两端关键词共现次数的多少成正比，节点间的距离（即边的长度）不说明任何问题。

205个关键词中，频次大于20的有18个。《现代汉语词典》频次最大，其余为辞书、释义、编纂、《汉语大词典》、《汉语大字典》、学习词典、语料库、双语词典、义项、语文词典、汉英词典、新词语、翻译、词典学、修订、大词典、《现代汉语规范词典》等，它们反映了辞书学研究的侧重点。辞书、词典学是辞书学研究常见关键词，其余关键词反映了辞书学研究热点的5种类型：

（1） 具体辞书。《现代汉语词典》《汉语大词典》《汉语大字典》《现代汉语规范词典》是被研究最多的4部辞书，且全部是汉语内向型辞书。

（2） 辞书类型。学习词典、双语词典、语文词典、汉英词典是4种更受关注的辞书类型，这也说明相较专科辞书和百科辞书而言，语文辞书更容易受到关注；相较字典而言，词典更容易受到关注。此外电子词典、心理词典、汉语辞书、专科辞书、单语词典、方言词典是其他备受关注的辞书类型。

（3） 辞书编修。释义、编纂、义项、修订和辞书编修有关，涉及词义的解释和划分。考释、词性标注、注音、体例、例证、释义模式等是其他受到较多关注的研究热点。

（4） 工具和技术。语料库是辞书编纂时需要使用的重要数据资源，翻译是编纂双语辞书时的重要手段，二者既可以为辞书编修提供支持，又可以为辞书评价提供辅助。

（5） 特殊词语类型。新词语涉及词语演化，异形词、异体字、疑难字、字母词、同义词、方言词语等是其他备受关注的词语类型。

（二） 基于中介中心性的研究热点枢纽分析

中心性是衡量关键词重要性的重要指标之一，本文选择关键词的中介中心性（betweenness centrality）作为分析指标。［5］中介中心性反映了作者在整个合作网络中的桥梁作用和中介地位。（岳永婕，温婧等 2022）高中介中心性（不小于0.1）关键词在网络中的位置重要，是不同研究热点之间的关键枢纽。本文使用CiteSpace计算辞书学文献关键词的中介中心性，具体参数与第四节第（一）小点一致。计算得到中介中心性不小于0.1的关键词27个，其中不低于0.15的14个关键词如表7所示：

表7显示，义项、《汉语大字典》、语文詞典、辞书、语料库、双语词典、《现代汉语词典》的频次和中介中心性均比较高，说明它们既是研究热点，也是不同研究热点的连接枢纽，能够辐射出众多其他研究热点。规范、《当代汉语学习词典》、收词、注音、异形词、《新华字典》、出版的中介中心性较高，但频次较低，说明这些研究相对较少，但本身作为其他研究热点之间的关键枢纽，起着重要的连接作用。比如图3显示《汉语大字典》、语文词典等研究热点和义项共现，词性标注、搭配（其他还包括词条、含义、词典修订、古汉语辞书、事件语义）等也常和义项共现，说明这些研究热点常和义项在同一篇论文中研究。换言之，正是义项研究的需要，不同研究才得以在图谱中产生关联。

在所有高中介中心性关键词中，出版、古注分别首现于2014年、2015年，其余关键词均首现于2003—2011年间，说明近11年来，基本没有出现作为关键枢纽的新研究点，经典的选题依然处于不同研究点的枢纽位置。

（三） 基于聚类图谱的核心主题分析

关键词聚类图谱是以论文关键词为基础数据的聚类图谱。聚类是一种无监督的学习任务，在未知类别的情况下，按一定的关联性自动将数据分为不同的类。通常来讲，同一个类内的数据相关性较大，不同类的数据相关性较小，聚类结果展示了研究热点的核心主题。本文在上文共现图谱的基础上绘制了关键词聚类图谱，结果如图4所示：

聚类结果的有效性可以通过模块值（modularity，简称“Q值”）和平均轮廓值（silhouette，简称“S值”）大小来判断，Q值>0.3说明划分出来的社团结构是显著的，S>0.7说明聚类成员的相似度高，聚类结果是令人信服的。图4的Q值为0.8243，S值为0.945，说明社团结构显著、聚类结果有效。

图4共包含13个类，按类的大小（包含节点数的多少）用0—12的数字进行编号，采用LLR方法自动抽取最有代表性的关键词作为类名放在编号后。13个类的详情如表8所示：

表8中，“大小”表示类中所有关键词数量，“平均年份”显示了关键词所属论文的平均发表时间；“典型聚类成员”是5个最典型关键词，弥补了单一词语无法代表整个聚类的缺陷。13个类代表了13个核心主题。辞书学主要围绕这13个主题进行研究。辞书学13个主题之间的边界较为清晰，仅有0#词典和#10大词典，#7异形词和#8语料库之间存在重叠部分。从聚类结果看，辞书学研究包含多个明确主题，呈多元化发展，其中词典类和大词典类研究、异形词类和语料库类在发展中相辅相成。

（四） 基于时间线图谱的研究热点演进路径分析

关键词时间线图谱有助于从时间维度上研究每個聚类内关键词随时间的演变关系，从而了解不同主题变化。本文使用CiteSpace在关键词聚类基础上绘制关键词时间线图谱，结果如图5所示：

时间线中关键词总频次用圆圈表示，圆圈越大总频次越高，关键词位于圆圈正下方，连线表示两个关键词之间存在共现。图5显示，从研究开始时间看，辞书学领域所有主题研究开始时间均较早，13个主题中有11个主题从2003年就开始研究，#7异形词和#12义项的开始时间略迟，但从2004年、2006年也分别展开研究。从研究趋势看，

#2不足、#5疑难字、#10大词典、#12义项的研究开始趋冷，其余主题长期受到关注。其中，#2不足（和辞书评论有关）的关注度下降的最早，而#0词典、#4学习词典始终受到较多关注，数量稳定增加。其余主题近1—3年关注度下降，主要是因为这些文献发表时间不久，引用率较低。此外，图5显示辞书学研究的另一个特点是，所有主题的最高频关键词均出现在2007年（包含）之前，此后和历年高频关键词保持共现。

（五） 基于关键词突现性探测的研究前沿分析

某个领域研究热点的变化趋势可以通过观察关键词词频是否存在突变来辅助观察，词频陡降反映相关议题研究衰弱，词频突现反映相关议题兴起，进入研究前沿，突现强度越大，越能代表该段时间内的研究动态及其发展趋势。（谢梅，陈文俊 2021）本文以3843篇论文为基础数据，使用CiteSpace默认参数对所有关键词进行关键词突现性检测，得到15个突现关键词，结果如图6所示：

图6节点颜色深浅代表关键词词频大小，浅色表示尚未开展相关研究、［6］深色表示开始相关研究，更粗的节点表示研究较多，处于研究前沿，节点颜色/粗细变化表示频次的突变。

图6显示，突现强度最大的是“规范”，突现强度为5.09。突现持续时间最长的是“语言接触”，持续了5年，其次是“《英汉大词典》”和“融媒体”，持续了4年。目前处在辞书学研究前沿的是“语言接触”和“融媒体”，但从首现年和突现起始年看，二者又有所区别。“语言接触”从2014年就开始被关注，直到2018年开始突现，而“融媒体”在2019年之前辞书学界没有关注，从2019年被关注开始就立即成了研究前沿。

2019年1月25日，中共中央政治局在人民日报社就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习，习近平总书记发表重要讲话。中国辞书学会积极响应本次讲话号召，在2019年3月召开了中国辞书学会融媒体辞书专题研讨会，学习融媒体理论，研究融媒体与辞书事业的发展。（李宇明 2019）自此拉开辞书学界“融媒体”相关的研究，与图6相符。

整体而言，辞书学领域不同时期的研究前沿持续时间均比较短，15个关键词代表的研究前沿中有12个持续时间低于4年。“语言接触”“融媒体”是当下辞书学研究前沿，并且已经持续了四五年的时间，值得继续关注。

五、 结语

本文采用传统统计与科学计量学可视化分析相结合的方法，对2003—2022年辞书学领域的重要论文进行统计分析和可视化分析。与其他使用CNKI进行文献计量的研究相比，本文有以下4个特点：（1） 获取了文献被引数，在确定核心作者时引入文献质量度量标准，在可视化分析时采用g指数方法筛选重要文献；（2） 获取了核心作者的年龄及职称，对核心作者年龄分布和职称分布进行了分析；（3） 对作者机构进行处理，将机构名称统一到一级单位，更便于分析；（4） 获取了论文参考文献，支持学科基础研究。

近二十年辞书学研究表现出以下特征：

（1） 2008年以后辞书学研究发文量呈下降趋势，发文期刊较为集中。核心作者群体较大，但年长学者多、正高级职称多，青年学者人才储备不足。学者间合作较少，除鲁东大学外，其他作者要么是小规模合作，要么是独立发文。科研机构和高校是辞书学研究的主要机构，高校内部合作较多，科研机构内合作较少。

（2） 辞书学研究已经分化出多个明确研究主题，呈多元化发展，仅少量主题间存在交叉，具体辞书、某类辞书、辞书编修、工具和技术、特殊词语类型是最受关注的研究热点，但近年来缺乏作为关键枢纽的新研究点。各主题研究热点开始时间较早，持续时间久，2007年以后没有出现新的高频研究热点。结合年度发文趋势分析，这也是造成2008年以后发文量下降的一个重要因素。辞书学研究前沿的选题持续时间通常较短，语言接触和融媒体是当下辞书学研究的前沿，已经持续较长时间。

因此，希望我们能重视辞书人才培养，尤其是青年人才的培养，促进辞书学研究队伍结构趋于合理。不同研究机构和学者间也应加强合作交流，以展开更大、更深层次的研究。辞书学历史悠久，有很多传统的研究主题，而在人工智能日益普及的今天，辞书编纂手段和呈现方式都展现出新的面貌，这也将拓宽辞书研究的新领域。

附 注

［1］ 原文为“辞书是国家文化建设的重要工具，是民族化积累的重要成果”，其中“民族化”应为“民族文化”。

［2］ 2003—2021年发表的论文参考文献检索时间均为2022年11月11日，2022年发表的论文参考文献及所有论文被引量检索时间为2023年2月6日。

［3］ 这里在同一机构合作指合作者当前或曾经在同一机构工作、学习。

［4］ 剪枝指剔除网络中一些次要连接，以便突出核心结构。

［5］ 除中介中心性外，还有度数中心性（degree centrality）、接近中心性（closeness centrality）等。不同中心性计算法反映的作者合作略有区别。比如度数中心性越高，与其他作者直接合作越多；接近中心性越小，越不容易受他人控制。

［6］ 浅色节点仅说明在提取的文献中尚未作为关键词出现过，本文分析时将其视为缺乏相关研究，但对于全部文献而言，该关键词可能在其他文献中出现过，特此说明。

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（中国社会科学院大学文学院/中国社会科学院辞书编纂研究中心 北京 100732）

（责任编辑 刘 博）