2013—2022年我国知识服务研究科学知识图谱分析

唐欢 田丽

收稿日期：2023-09-08

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.06.026

摘  要：文章以中国知网为数据源，选择其中收录的2013－2022年知識服务领域的期刊文献数据为研究对象，利用CiteSpace软件，以可视化方法从作者、机构、关键词等方面，对数据进行共现分析和聚类分析，以总结该领域近十年的核心研究机构、核心作者、热点主题和研究趋势。研究发现，知识服务研究主要集中在这几个方面：知识服务的开展领域、知识服务的内容、知识服务的技术、基于用户的知识服务。根据上述研究绘制该领域知识图谱，对知识服务领域的研究热点现状和研究趋势进行分析和总结，为知识服务研究提供建议和参考。

关键词：知识服务；科学知识图谱；可视化分析；CiteSpace

中图分类号：TP391；G252    文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2024）06-0121-06

Analysis of Scientific Knowledge Graph of Knowledge Service Research in China from 2013 to 2022

TANG Huan1， TIAN Li1，2

（1.School of Management， Liaoning Normal University， Dalian  116082， China;

2.Dalian Public Culture and Social Development Research Center， Dalian  116082， China）

Abstract： This paper takes CNKI as the data source， selects the periodical literature data in the field of knowledge service from 2013 to 2022 as the research object， uses CiteSpace software， and carries out co-occurrence analysis and cluster analysis on the data from the aspects of authors， institutions and keywords by visual methods， so as to summarize the core research institutions， core authors and hot topics and research trends in this field in recent ten years. It is found that the research of knowledge service mainly focuses on these aspects： the development field， content， technology of knowledge service and user-based knowledge service. According to the above research， the Knowledge Graph of this field is drawn， and the current situation of research hotspots and research trends in the field of knowledge service are analyzed and summarized， so as to provide suggestions and reference for the research of knowledge service.

Keywords： knowledge service; scientific Knowledge Graph; visual analysis; CiteSpace

0  引  言

随着信息时代的来临及社会的飞速发展，知识已经成为当今社会的重要资源，知识服务已经成为知识经济未来发展的重要方向[1]。知识服务作为知识管理学科的重要研究领域和热点话题，一直以来都备受关注[2]。对某一学科研究领域的发展历程、热点主题和前沿趋势分析主要是采用科学知识图谱分析方法，即通过对学科领域的文献信息可视化，进而显示出科学知识的发展进程与结构关系，最终使研究人员能够直观地辨识出科学前沿的演化路径[3]。本文拟采用知识图谱的文献计量分析法，通过对现有文献资料进行深入挖掘，揭示出近十年我国知识服务领域的研究现状、热点与趋势，这有助于相关机构了解当前我国研究状况，为其今后开展更为深入的研究奠定基础。

1  数据来源与研究方法

1.1  数据来源

数据来源于中国知网期刊数据库，为了提高检索结果的相关性，笔者在高级检索中选择关键词检索，检索词为“知识服务”并实行精确检索，限定期刊来源为“北大核心”和“CSSCI”，限定时间范围为2013—2022年，数据采集时间为2023年3月5日。最终获得1 032篇有效文献作为本文的数据样本。

1.2  研究方法

采用引文网络分析软件CiteSpace 6.2进行可视化分析，利用文献计量分析方法和理论规律，从文献的作者、研究力量分布、研究热点及前沿等方面进行多角度计量与可视化展示，挖掘和探索知识服务研究的现状与热点主题。

2  年代与合作分析

2.1  作者合作分析

科学研究成果通常以科学论文等重要形式表现出来[4]。对检索到的研究“知识服务”领域的1 032篇文献进行导出与合并处理，再將数据导入CiteSpace可视化软件中，将时间切片（Time Slicing）设置为2013—2022，时间分区（Years Per Slice）设置为1年，节点类型（Node Types）选择Author，将每个时区出现频次最高的30位作者作为分析对象，采用最短路径算法（Pathfinder）对知识图谱进行修剪；运行软件得到知识服务领域研究的作者分布图谱，如图1所示。图中节点代表发文作者，节点大小代表作者的发文量，节点越大，表明该作者发文量越多。节点之间的连线代表作者之间存在合作关系。

由表1可知，该研究领域发文量大于5篇的作者分别是邓仲华（11篇）、苏新宁（10篇）、杨海平（9篇）、蒋勋（8篇）、魏扣（7篇）、徐绪堪（7篇）、李立睿（6篇）、郝琦（6篇）、李晨晖（6篇），其中排名前5的邓仲华、苏新宁、杨海平、蒋勋、魏扣等几位作者分别处于研究的不同时间段，苏新宁、蒋勋较早，邓仲华、魏扣处于中间的过渡时期，杨海平作者的研究时间最新且时间跨度也长，这几位作者都是知识服务研究领域的核心作者，极大地推动了知识服务研究的进步与发展。在这些作者中形成的最大的合作网络是由刘红霞、朱甦琪、沈锡宾、袁庆等人组成的9人网络，其中的刘红霞作者还是发文量排名前二十的高影响力作者，这9位作者的研究起步时间虽然较晚，但已经形成了目前最大的合作网络，说明最近两年关于知识服务领域已有较大的合作团队在开展系统研究，并取得了一定的研究成果；其次是苏新宁、蒋勋、徐绪堪等人组成的5人网络，这五人中也有三位作者发文量排名靠前，可以带动其他作者；在之后的每一年几乎都有作者合作网络，且网络中都有高影响力作者。

表1  2013—2022年知识服务研究发文量排名前20的作者

序号 作者 发文量 年份 序号 作者 发文量 年份

1 邓仲华 11 2013 11 张新新 5 2017

2 苏新宁 10 2013 12 刘宇 5 2013

3 杨海平 9 2019 13 刘坚 4 2014

4 蒋勋 8 2013 14 邱均平 4 2016

5 魏扣 7 2016 15 王忠义 4 2015

6 徐绪堪 7 2013 16 尹达 4 2020

7 李立睿 6 2014 17 谢友柏 4 2015

8 郝琦 6 2016 18 张兴旺 4 2015

9 李晨晖 6 2013 19 刘红霞 4 2017

10 黄先蓉 5 2020 20 余军合 4 2016

2.2  机构合作分析

学术机构之间进行合作研究是学术界研究的常态[5]。分析知识服务研究领域的合作机构有助于了解该领域的主要研究机构以及不同机构之间的优势互补情况[6]。在CiteSpace中将节点类型选为Institution，进行机构合作分析，绘制如图2所示的研究机构合作科学知识图谱。图中节点的大小代表相应研究机构的发文数量，节点的颜色代表对应的发文年份，节点之间的连线代表研究机构间的合作关系，连线越粗表示合作的紧密度越高。

从图2中可以看出武汉大学信息管理学院的年轮节点最大，说明该机构的发文量最多，其次分别是南京大学信息管理学院、中国科学院文献情报中心、吉林大学管理学院、中国人民大学信息资源管理学院。年轮颜色层次较多的中科院、南京大学、武汉大学、吉林大学、中国人民大学、北京大学、华中师范大学信息管理学院的研究周期较长。中国科学院文献情报中心与其分院的合作较为密切，部分高校内部的学院与科研处、图书馆、教育部重点实验室、研究中心等机构形成合作关系，少数机构之间有合作关系，但大部分机构都是独立研究，并未形成较深的合作网络关系。这些研究机构以高校学院为主，其次还有图书馆、出版社、研究院所等。对近10年知识服务研究发文量排名前10的机构进行整理，得到表2，可见上文提到的排名前5的机构发文量均在20篇以上，且研究时间都较早，其中武汉大学在发文数量和研究时间上都遥遥领先。这些机构主要集中在北京、上海、武汉等地，说明这些机构可能存在地理位置、政策、资金支持等方面的优势。

表2  2013—2022年知识服务研究发文量排名前10的研究机构

序号 机构 发文量 年份

1 武汉大学信息管理学院 56 2013

2 南京大学信息管理学院 37 2013

3 中国科学院文献情报中心 26 2014

4 吉林大学管理学院 23 2013

5 中国人民大学信息资源管理学院 22 2015

6 华中师范大学信息管理学院 12 2014

7 中国科学院大学 11 2015

8 北京大学信息管理系 10 2018

9 地质出版社 8 2017

10 上海大学图书情报档案系 8 2013

3  热点主题分析

3.1  关键词共现

热点主题通常通过高频关键词表现出来。关键词是对论文主题的高度概括和凝练，是一篇论文的核心和重点[7]，往往能在一定程度上有效的反映文章的研究主题。通过统计分析2013—2022年“知识服务”论文中关键词出现的频次及其相互关系，可以分析出该领域的研究热点和重要主题。

在软件中将节点类型设置为Keyword，其他参数设置与图1设置相同，设置相应的阈值后运行软件，对图中的各个节点位置和大小加以调整，最后绘制出关键词共词图谱，其中关键词节点数N = 738，连线E = 1 534，网络密度D = 0.005 6，具体情况如图3所示。

图3节点的大小代表了关键词出现的频次，节点的大小与热点主题出现的频次成正比。中心性表示节点的重要性，中心性越大，表示节点越重要，如果图谱中的节点出现紫色的外圈，说明这个节点的中心性很大，并且此节点非常重要，它发挥着重要的桥梁作用[8]。图中较大的节点代表了国内近10年“知识服务”研究领域的热点，他们在一定程度上也能反映该领域的研究趋势。从图3中可以看出中心性较大的关键词有知识服务、图书馆、大数据、知识组织、数字出版、用户需求、知识管理、人工智能，说明这些关键词发挥着重要的桥梁作用。根据软件的分析结果，挑选出排名前20的高频关键词，如表3所示。

表3  2013—2022年知识服务研究排名前20的关键词

序号 关键词 频次 年份 序号 关键词 频次 年份

1 知识服务 1 013 2013 11 融合发展 19 2015

2 图书馆 83 2013 12 服务模式 17 2013

3 大数据 65 2013 13 信息服务 17 2013

4 数字出版 43 2015 14 知识库 16 2013

5 知识组织 41 2013 15 学术出版 15 2014

6 人工智能 33 2016 16 知识发现 14 2013

7 科技期刊 28 2016 17 用户需求 14 2013

8 知识管理 25 2013 18 转型升级 14 2016

9 知识付费 24 2018 19 用户画像 14 2018

10 知识图谱 20 2013 20 学术期刊 14 2017

从表3可以清晰的看出，2013—2022年近10年内，研究频次最高的关键词是知识服务，出现了1 013次，这是由于笔者在检索文献时使用了关键词检索，这表明近10年来众多的专家学者更多地把研究重点放在知识服务的各个方面；其次是图书馆、大数据、数字出版、知识组织、人工智能、科技期刊、知识管理、知识付费，它们的出现频次均在20次以上，也是出现频次比较高的热点词汇。通过对表3的高频关键词总结，可将研究热点大致分为四类，分别是：知识服务的领域（图书馆、期刊、出版）；知识服务的技术（大数据、人工智能、云计算）；知识服务的内容（组织、管理、发现、创新）；基于用户的知识服务（用户需求、用户画像）。

3.2  关键词聚类

聚类分析可以从不同的角度展示出研究领域的分布情况，以便迅速了解该领域的研究主題[9]。运用CiteSpace软件对研究对象进行关键词聚类，得到关键词聚类图谱，如图4所示。图中平均轮廓值S = 0.978 2，模块值Q = 0.944，模块值大于0.3说明图谱网络结构合理，由此可说明该图谱的网络结构非常合理，结果具有可信度。从图4中可以看出，关于知识服务的关键词聚类图谱共有13个聚类标签，分别是#0服务模式、#1科技期刊、#2专业出版、#3学科服务、#4融合、#5知识库、#6模型、#7用户需求、#8信息消费、#9出版企业、#10数字资源、#11知识发现、#13知识组织。这说明近10年来专家学者们比较关注这13个方面的研究，这些聚类标签构成了当前知识服务研究的主要主题。图中每个模块具有不同的颜色，分别对应不同的时间，可以看出形成时间较早的模块对应的聚类主题有知识组织、知识发现、数字资源、出版企业等，形成时间较晚模块对应的聚类主题有专业出版、科技期刊、服务模式等。

3.3  热点分析

根据以上的关键词共现和聚类分析，再结合相关的论文，可以对近10年知识服务领域的研究热点作出进一步研究和分析。本文主要从以下4个方面分析该领域的研究热点。

3.3.1  知识服务的领域

知识服务的领域指的是图书馆、出版社等开展知识服务的机构，描述该研究方向的关键词有图书馆、数字出版、科技期刊、学术出版、学术期刊等，出版行业和图书馆领域中的知识服务内容非常丰富，图书馆和出版社也是跟所有学者和研究人员息息相关的两个机构，加强对图书馆和出版社中的知识服务研究不但可以促进人们对这两个机构的全面认识，还有助于 为图书馆发展和出版业发展提供理论指导。

3.3.2  知识服务的技术

知识服务的技术指得是在开展知识服务过程中使用的新兴技术，涉及的相关关键词有大数据、人工智能、云计算、融合发展、转型升级等。学科的进步离不开技术的应用，研究技术在知识服务领域的应用有利于总结经验，不断规划新的实践方案和拓宽知识服务的方式，从而为人们提供更好的服务。

3.3.3  知识服务的内容

知识服务的内容是指从哪些方面开展知识服务，本文涉及的相关关键词有知识组织、知识付费、知识管理、服务模式、信息服务、知识库、知识发现等。研究知识服务的内容或具体项目也有利于不断优化知识服务。

3.3.4  基于用户的知识服务

用户是开展知识服务的对象，基于用户的知识服务指的是以用户为视角研究知识服务的进展，相关的关键词有用户需求、用户画像等。从用户需求的角度出发研究知识服务，还是研究用户画像，都有利于更加精准地为用户开展知识服务。

4  研究前沿与趋势分析

突现关键词是指某一时期出现的高频关键词，它构成了主要关键词突现图，在一定程度上反映某时期的研究热点及预测新兴研究趋势[10]。根据CiteSpace提取的突现关键词对该领域的研究前沿进行探究，如图5所示，提取了前18个高强度突现词，这18个词代表了2013—2022年时期内不同阶段的高频词，可以根据这些突现词探测我国知识服务的研究热点变化与研究前沿。由图中可见其中突现强度最高的是知识付费，然后依次是融合发展、科技期刊、数字出版、人工智能，这些均是突现强度大于4的关键词。从突现时间的先后顺序来看，服务模式、学科服务出现的时间最早，均在2013年就有相关研究；其次是知识融合，突现在2015—2016年；数字出版、人工智能、学术出版、出版转型、用户画像、学术期刊、科技期刊、出版社、智库、融合出版等词的突现结束年份均在2022年，其中跟出版相关的研究热词持续周期较长，人工智能、用户画像等相关技术的研究也一直在持续，最新突现的智库、融合出版等词也持续到2022年，说明这几个主题是目前知识服务领域的研究前沿。

图5  2013—2022年知识服务研究突现词

通过对突现词的总结与分析，发现跟出版相关的关键词突现周期较长，例如数字出版、学术出版、出版转型、传统出版、融合出版，说明出版是知识服务领域持续研究的主题，根据关键词的出现年份也可以推测学术界在学科出版、出版转型方面的研究随着技术的灵活引入与应用逐渐从传统出版过渡到数字出版，再到融合出版的过程，其中融合出版是2020年出现并突现的最新关键词。智库一词也是突现于2020年，但在2017年就有关于智库的相关研究，智库在知识服务领域也有很重要的地位，由于近几年我国关于智库发展的相关文件和政策陆续出台后，对于智库的研究逐渐火热起来并成为该领域的研究前沿。

5  结  论

通过对近十年我国知识服务领域的研究合作情况和研究热点主题分析，本文得出以下结论：1）该领域作者之间的合作情况比较分散，2～4人的小团体较多，作者个人研究较多，网络中没有作者处于核心地位，但已有较为成熟的研究团队。总体来看，知识服务研究领域发文量处于前十位的作者均处于合作网络之中，即他们均与其他作者有合作关系，且这些发文量多的高影响力作者基本处于不同的合作网络中，与其他不同的作者相互合作，共同带动知识服务领域的研究，提高该领域的研究水平，扩大影响力。2）该领域机构研究相对独立，各机构内部和同一地区机构间的合作较多。对该领域研究较多的机构主要集中在南京、武汉、北京、上海等地，说明这些地区在该领域学科发展、资金支持等方面较为领先。3）我国学者主要从开展领域、服务内容、服务技术、用户研究四个方面来探讨知识服务，未来的知识服务领域可加强对这几个方面的研究。

近年来，人工智能技术迅猛发展，对知识服务领域产生了巨大的影响，许多传统的知识服务行业，如图书馆、档案馆、博物馆等，都开始采用人工智能技术来提高服务质量和效率。同时，人工智能技术也催生了新的知识服务模式，如智能问答、智能推荐等，为用户提供更加个性化、精准的知识服务体验。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，知识服务领域将会迎来更多的创新和变革，知识服务在人工智能时代的变革研究是未来的发展趋势，学者们可在现有研究的基础上增加对人工智能时代知识服务模式和知识服务价值的研究。

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作者简介：唐欢（1999—），女，汉族，四川广元

人，硕士研究生在读，研究方向：信息服务与用户研究；田丽（1971—），女，汉族，辽宁铁岭人，教授，硕士，研究方向：信息服务与用户研究。