国内有声阅读研究的演进、热点与趋势——基于CiteSpace的科学知识图谱分析.pdf

第3 6 卷第3 期2023年5 月河北科技阁苑Hebei Library journal of Science and TechnologyVol.36,No.3May,2023国内有声阅读研究的演进、热点与趋势基于 CiteSpace 的科学知识图谱分析刘婷单骅（浙江图书馆法浙江杭州3 1 0 0 0 7)摘要：为客观梳理我国有声阅读研究的发展情况，以中国知网刊载的核心期刊文献为数据源，运用文献计量法及可视化分析工具CiteSpace对我国有声阅读研究文献进行分析，绘制了关键词共现、聚类、突现等科学知识图谱，分析了有声阅读领域3 0 年来的研究演进、热点主题及发展趋势。关键词：有声阅读；科学知识图谱；可视化分析中图分类号：G255.73文献标识码：ADOI:10.13897/ki.hbkjty.2023.0048随着智能终端的普及和移动互联网的迅速发展，我国有声阅读产业蓬勃发展，受众人群持续增加，有声读物市场规模不断扩大。根据2 0 2 1 年度中国数字阅读报告显示，2 0 2 1 年我国2 9.5%的数字阅读用户偏好的阅读形式为有声阅读，人均有声阅读量为7.0 8 本，较2 0 2 0 年增加1 2.4%1。近年来，关于有声读物服务与资源建设等主题受到学者的关注，相关研究成果颇丰。为了解“有声阅读”研究领域的全貌，笔者通过文献计量与可视化分析方法，对该领域的研究现状、热点主题及发展趋势进行梳理，以期为持续推动我国有声阅读领域科学发展及促进全民阅读工作深入开展提供参考。1数据来源与研究方法1.1数据来源为保证研究的全面性及权威性，笔者以中国知网学术资源总库为数据源，将检索式设置为“主题=有声阅读十有声读物十听书十有声书”OR关键词=有声阅读十有声读物十听书十有声书”，尽量使检索结果涵盖有声阅读领域全部研究成果。根据布拉德福文献信息离散定律，核心期刊上的文献76能够集中反映学科发展情况 2 ，因此将检索范围设为北大核心及CSSCI来源期刊，考虑到2 0 2 2 年数据尚不完整，仅检索2 0 2 1 年及以前的数据，检索时间为2 0 2 2 年6 月2 9 日，匹配条件为精确，共得到409条数据，经人工筛选，剔除了报道、书目信息等非学术性文献，共计得到3 7 6 篇学术文献。1.2研究方法本研究采用文献计量法，以美国德雷塞尔大学陈超美教授开发的知识图谱软件CiteSpace作为工具，对有声阅读领域进行可视化分析。CiteSpace是一款着眼于分析科学文献中的潜在知识，并在科学计量学、数据和信息可视化背景下发展起来的一款引文可视化分析软件 3 ，能够用来探测学科领域研究的前沿变化趋势，为该领域知识的动态演进提供可视化平台，在绘制的知识图谱中突出显示若干研究前沿领域的演进历程。2有声阅读研究情况分析2.1发文时间分布学术论文发文量随时间的分布情况是衡量某研究领域发展程度的重要指标。通过对文献分布进行全面统计并绘制相应的时间分布曲线，可以将该领域所处阶段、研究发展速度与研究水平较为直观地呈现出来，对预测发展趋势和动态具有重要意义 5。通过对文献的梳理发现，有声阅读领域国内最早的一篇核心期刊文献是1 9 9 2 年发表于国际新闻界的美国畅销有声书，该文介绍了听书作为一种新的读书方式正在美国兴起，市场逐渐扩大6，正式将“听书”概念引人国内。如图1 所示，我国有声阅读领域研究文献在三十年（1 9 9 2 一2 0 2 1 年）的时间跨度中，发文量总体呈增长趋势。801002.2作者合作分析将CiteSpace软件的节点类型设置为作者（Au-thor)并运行软件得到作者共现网络图谱，见图2。图谱中的节点代表文献作者，节点的大小表示该作者发文的多少，节点之间连线表示作者间合作情况。该图共现网络结构分散，节点之间连线较少，表明有声阅读研究以作者独立研究为主，以小规模团队合作为辅，最大的研究团队为六人，由王福、高化、刘俊华、李哲、王科唯和韩丽萍组成。总体发文量较低，发文量最多的为张建凤，共计发文5 篇，童云、秦艳华、王元欣等1 4 名作者发文量均为3 篇，发文量普遍偏低的现象说明我国此领域投人的科研力量不足。.00180;0,0,0,莉品施勇勤赵光敏刘一鸣林佩赵丽华得乃芹都香莲尚顿形吴燕张惠彬周荣庭杨新童云王涵冰阳图2 有声阅读研究作者共现图谱2.3研究机构分析共有2 0 1 个机构开展了有声阅读领域的相关研究。其中，武汉大学信息管理学院发文量为8 篇，是该领域发文量最高的研究机构。成果产出在3 篇以上的9 个机构中（见表1），有7 家机构为高等院校，说明信息管理、新闻传播等相关专业为有声阅读研究的主力军，且产出了较为丰富的研究成果。表1 有声阅读研究高产机构（发文量3 篇）发文量首次发文序号（篇）1869.T4003505557T573003725020025150100500004发文量图1 有声阅读研究文献年度发文量BY5,o-1.0余人中国新闻出版研究院全国国民阅读调查课题组魏玉山张岩王光雪吴申伦陈洁秦艳华玉元欣泰建平胡开惠孙艳华曾张建凤吴瑞机构名称年份200425344454637383933有声阅读研究热点分析研究热点是在某领域研究中，研究者共同关注的主题，通过共词分析可直观反映出目标领域研究的热点概况 3。关键词作为文献内容的概括与提炼，当其在某领域出现频率较高时，则反映出该领域的研究热点门。因此，通过提取文献中的关键词并进行词频统计与共现分析可以了解该领域研究现状。3.1关键词共现分析由于最早的有效文献发表年份为1 9 9 2 年，因此社同书将CiteSpace软件的时间跨度范围设置为1 9 9 2 一徐升国吴创卢彩微华吴瑜武汉大学信息管理学院2018北京师范大学新闻传播学院2017中国传媒大学传播研究院2016中国新闻出版研究院2017南京大学信息管理学院2018复旦大学新闻学院2012中山大学资讯管理学院2019上海文化出版社2020南京大学法学院2021年，以一年为一个时间切片（Time Slicing）。为了更准确地选取文献中的高频关键词，将提取关键词的位置设定为标题、摘要、作者关键词和补充李能中关键词,并采取g指数(g一index)策略作为数据筛选参数（SelectionCriteria)对文献进行逐年分析，得到有声阅读研究关键词共现知识图谱（如图3 所示）。关键词共现图谱可以将某段时间区间内研究文献集中反应的热点词展现出来，可以体现出该研究领域的热点问题。图谱中每个节点代表一个关77键词，节点大小表示该关键词的频次高低，节点之间的连线代表关键词的共现关系，连线的粗细表示共现的强度，即关键词之间联系的密切程度 9 。在图3 共现图谱中，包含3 1 4 个节点，5 2 5 条连线，网络整体密度为0.0 1 0 7，表明有声阅读领域的研究主题比较广泛且联系较为密切，但仍存在继续深入研究的空间。可以发现，“有声读物”“有声书”“有声阅读”“数字出版”“图书馆”等关键词的节点较大，节点间连线密集，说明它们是该领域研究的聚焦点。同时，中介中心性和词频也可以定量揭示出共现网络中关键词的重要程度，中介中心性值大于0.1的节点即为关键节点，值越大说明其在网络中所起的连接作用越大，重要性越高。本研究出现词频2 的关键词7 8 个，其中词频不小于5 的关键词（1 8 个)及其中介中心性，如表2 所示。这些关键词涵盖了有声阅读的受众分析、资源建设、资源利用、读者服务等不同方面，体现了该研究的多元化特征。3.0,UN-10,LBY-5,e1.0y=0.0107)美国数字出版有声读物出版产业图书馆出版喜马拉瓶ugc图3 有声阅读研究关键词共现图谱在剔除了“有声读物”“有声书”“有声阅读”“听书”等和主题具有较高相关性的词汇后，中介中心性排名前5 位的高频关键词分别为“数字出版”“图书馆”“出版业”“全民阅读”“新媒体”，它们在共现网络中起到了重要的互联互通作用。数字出版，与传统出版不同，是用数字化的技术从事的出版活动，包括介质与出版流程等方面 1 0。而数字出版的产物、有声阅读的对象一有声读物，将音频与内容结合，极大地满足受众多样化的阅读需求，对提振和重塑出版的业态起到重要作用1 1。因此，“数字出版”成为该领域研究的重要关键词。“图书馆”也是出现频次较高的关键词。随着读者需求向碎片化、场景化转变，图书馆界对有声阅读、有声读物的关注度逐渐加强，有声阅读成为了图书馆文献信息资源建.78设的重要补充形式和加快图书馆数字化转型的有力抓手 1 2-1 3。图书馆具有馆藏优势，其资源相比商业有声阅读平台具有一定的独特性，公共图书馆、高校图书馆等各类型图书馆间可通过加强协作，实现包括有声资源在内的数字资源共建共享，达到丰富馆藏且提高馆藏利用率的目的。表2 有声阅读研究热点关键词（词频5)序号关键词词频中介中心性首次出现年份1有声读物852有声书3有声阅读404数字出版285图书馆6全民阅读137听书8新媒体9阅读推广10数字阅读融合出牌11有声阅读听书一数子阅液新媒体出版物出版社阅读推人出版业有用书全民阅读0.65660.440.250.22150.140.04120.0580.0470.0370.01版权保护612出版13美国14亚马逊15读者服务16出版社17出版业18人工智能53.2关键词聚类分析关键词聚类分析是以关键词共现分析为基础，将关键词共现网络关系通过聚类统计学的方法简化成数目相对较少聚类的过程 1 4。通过聚类图谱可以分析研究领域内由相似研究主题关键词组成的知识子群，准确描绘研究的关注焦点，展示出研究领域的分布情况。使用CiteSpace软件将有声阅读关键词共现网络进行LLR聚类分析，得到有声阅读研究的关键词聚类知识图谱。每个聚类是由多个关系密切的词组成，不同颜色的色块用来区分具有相近研究主题的聚类。图谱左上角信息栏中，模块值ModurilityQ和平均轮廓值SilhouetteS是描述网络结构和聚类清晰程度的指标，当Q0.3时意味着划分出来的社团结构显著，当S0.5时，聚类是合理的1 5。该聚类图谱中，模块值Q=19932010201120122007201620152015201320140.01201760.0450.0450.0150.0250.0250.060.0120172013201220012019200420190.6908，平均轮廓值S=0.931，说明聚类结果是结构清晰且可信的，各网络模块既相对独立，又保持着联系。3.0,UN-10,LBY-5,-1.0图4 有声阅读研究关键词聚类图谱如图4 所示，有声阅读研究共有1 1 个聚类，按编号#0、#1#10排列，它们分别为“有声读物”“有声书”“数字出版”“有声阅读”“图书馆”“版权保护”“出版业”“场景化”“传播”“听书”以及“传统文化”。这些聚类标签揭示了目前我国有声阅读领域研究的重点，聚类编号越小，说明该聚类包含的经典文献数量越多 3,在研究领域中的重要性和研究主题的热度越高。聚类色块有相互覆盖现象，表明研究主题间关系紧密，存在交叉领域。有声阅读研究关键词共现网络聚类见表3。通过对LLR聚类后的研究主题进行分析，可以将我国有声阅读研究的内容概括为三个维度：(1)有声阅读本体研究，主要的标识词为：有声阅读、数字（化）阅读、听书、场景化、移动、老龄化、老年服务。有声阅读作为一种独特的阅读形态，学者对其研究从最初的概念厘定逐渐深化，特别是进人移动互联网时代后，有声阅读的本体概念不断扩展其内涵和外延，相关研究逐渐细化，有声阅读的受众分类、特性、推广与利用、多场景应用、适配特定人群的细分服务成为了该领域的研究热点。(2)有声阅读客体研究，主要的标识词为：有声读物、有声书、懒人听书、喜马拉雅、版权保护、侵权、内容创新、IP、新媒体、apP、U G C（用户生产内容）、MGC(机器生产内容）。目前有声阅读客体的定义分为狭义和广义两种，针对狭义有声阅读客体的研究主要面向阅读的对象，包括有声读物、有声书以及有声阅读载体；广义的有声阅读客体研究还包括针对阅读对象展开的研究，如有声读物的资源建设和推广、内容创新、版权保护、有声阅读app的运营等。其中，对有声资源的研究集中在内容生产模式的转变，即从原来的PGC（专业生产内容）向UGC(用户生产内容）、MGC（机器生产内容)转变，三者互为补充，在节约制作成本及缩短制作流程的同时，有声资源效果也获得提升。表3 有声阅读研究关键词共现网络聚类表#3有声阅读#9听书#10传统文化#5版权保护#6出版业#1有声书一#2 数字出版下#场景化有声读物#8-传播#4图书馆：聚类聚类聚类平均编号名称大小年份有声有声读物、有声书、出版商、有声0452013读物出版、懒人听书有声有声书、亚马逊、app、喜马拉雅、1382017书有声读物数字数字出版、融合出版、出版社、播2332017出版客、全民阅读有声有声阅读、数字化阅读、阅读调3312017阅读查、有声书、数字阅读图书馆、UGC（用户生产内容）、残图书42422013疾人、读者服务、MGC（机器生产馆内容)版权版权保护、内容创新、IP、新媒体、5182017保护侵权出版出版业、出版物、市场空间、长篇6162007业小说、拓展空间场景场景化、移动、老龄化、声音一71222015化听、老年服传播、出版、广播、儒家思想、听众8传播112018调查听书、阅读效果、在地听书、社会9听书92017嵌人、文化资本传统传统文化、阅读推广、绩效评价、1062017文化中国故事、移动有声阅读（3)有声阅读产业链研究，主要的标识词为：出版、出版业、出版社、出版物、市场空间、数字出版、融合出版、播客、全民阅读、传播、听众调查、图书馆、读者服务、残疾人。随着音源载体形式演变，有声阅读从最初面向视障读者等特殊人群的小众公益阅读服务 1 6,逐渐转变为面向普通阅读者及将公共文化服务与商业市场相结合的产业化方向发展 1 7。研究的聚焦点从内容生产者、出版方、资源制作、网络推广和衍生品开发 1 8 延伸至产业链的下游一一有声阅读资源的使用方，即听众及利用资源开展服务的图书馆和商业平台等。79标识词（选取前五个）点由左至右，由下至上，直观反映我国有声阅读研4有声阅读研究趋势与前沿分析究的文献更新和相互影响，知识演化过程和研究趋势。在时区图中，横轴代表该研究首次出现的年4.1研究趋势分析份，每个节点与关键词相对应，节点间的连线表示运用CiteSpace绘制有声阅读领域关键词时区其研究的关联性。图（见图5），将关键词在不同时间段的分布、关联以时区图谱显示，1 9 9 2 一2 0 2 1 年我国有声阅读研及有声阅读研究整体的发展趋势清晰展示出来，节究的发展趋势主要分为萌芽、发展与成熟三个阶段。SCI:I:12021992-2021(Slice1.0%runing:NonePMCST2ndatagth=uX(K=25LRensity-0.0107)3.0,LN=10,LBY=5,=1.0个民阅读新妹体数字出版阅读书馆出版业citeSpace1992199319941995199019719981999 20002001200220092004200520020072000200201020112012201320142015201620172018201920202021图5 有声阅读研究关键词时区图谱萌芽阶段（1 9 9 2 一2 0 0 9 年）。学界对该研究领显增加，表示已有学者关注到有声阅读领域并展开域关注度不高，年均研究论文发文量为1.3 篇，累计了一定程度的研究。伴随通信技术的发展，终端设有6 个自然年发文量为0 篇。该阶段国内学者对有备趋向协同和联动，有声资源的稳定性与质量得以声阅读的研究主要集中于针对盲人群体的特种图提升，使得用户对数字化阅读方式的接受度显著提书馆一一盲人有声读物图书馆的服务介绍和意义升，资源形态迭代升级。有声阅读产业快速崛起并探索 1 9-2 0。该阶段主要关键词为有声读物、图书进入了传播便利、用户体验丰富、低碳环保的数字馆、出版业、出版物、残疾人、资源建设等。有声阅出版时代。在此阶段，我国学者聚焦于面向视障读读作为一种新的概念进人学者视野，这一时期的研者群体的有声读物图书馆构建研究 2 6；美国、加拿究内容主要集中在图书馆如何向盲人读者开展有大等国家向视障读者、阅读障碍群体开展有声读物声读物服务 2 1 以及随着技术升级有声读物由实体服务的经验 2 7；对数字出版的国际模式、中国有声介质到数字化介质转变给传统出版行业带来的书模式 2 8 以及对移动互联网时代有声阅读的创新变革 2 2。路径和发展趋势展开探索 2 9-3 0 1。发展阶段（2 0 1 0 一2 0 1 5 年）。这一阶段年均发成熟阶段（2 0 1 6 年至今）。这一阶段，作为传统文量较萌芽阶段有稳定增长。研究内容百花齐放，阅读形式重要补充的有声阅读积极参与到公共文除继续对图书馆有声读物资源建设展开深入研究化服务的数字化阅读中，形成全民阅读新趋势。随外，也包括了有声读物的营销、网络有声阅读的发着移动智能终端的发展与新媒体载体的兴起，有声展策略、国外利用有声读物对残障人士进行文献保阅读领域发文数量激增。2 0 1 8 年，蔡翔等 3 1 对有障的经验分享等 2 3-2 5。该阶段主要关键词为有声声阅读产业，尤其是移动有声阅读产业的特点、问书、有声阅读、数字出版、数字阅读、阅读推广、听题和发展趋势进行了探析，引起了学界的关注。书、新媒体、美国等。关键词的密度较上一时期明2019年之后，作为全民阅读新的增长点，有声阅读:80.的研究主题与研究领域继续深化细分，研究力量增强，科研能力与水平有稳步提升，发文量略有波动，但总体仍处于高发文量水平，2 0 2 0 年研究热度到达峰值。该阶段主要关键词为全民阅读、从人工智能、融合出版、场景化、版权保护、UGC（用户生产内容）、5 G等。有声阅读研究进人成熟、稳定的兴盛期，相关研究主题的广度、深度得以拓展，理论体系日趋完善。技术革新驱动产业升级，人工智能、大数据、云计算等技术赋能到有声阅读产业，硬件制造商、系统研发商与有声阅读内容授权方、制作方、服务商相互融合共生，构建了可满足用户全场景需求的音频场景生态 3 2。移动有声阅读平台发展成熟，纸质书、电子书、有声书呈现融合出版趋势。符合规定的有声资源需要三方授权，即同时取得原著作者、表演者（播者）、录制方的授权，然而侵权现象屡见不鲜。为了解决当前授权乱、侵权易、维权难、监管弱等乱象，已有研究尝试将区块链技术赋能有声资源版权管理的版权存证、审查、确权、维权、交易等环节3。作为国家战略，全民阅读对包括有声阅读在内的各种阅读形式、阅读行为、阅读服务均起到了指导和引领作用 3 4。随着全民阅读的倡导和开展，有声阅读的社会认可度显著提升，特别是移动有声阅读成为全民阅读新的增长点。4.2研究前沿分析研究前沿是基于新近研究成果的具有前瞻性、先导性和探索性的研究领域或主题 3 5。作为一组突现的动态概念和潜在的研究问题，研究前沿具有新趋势和突变的特点 3 6，从高频关键词的时间演化来探寻学科或领域的研究前沿是科学且合理的。利用CiteSpace软件的突显词探测（BurstDe-tection)功能,得到2 1 个突显词。突现强度最高的词为“全民阅读”，这说明自2 0 1 4 年3 月，政府工作报告首次提出倡导全民阅读”3 7 以来，作为阅读多元形式中的组成部分，有声阅读在推进全民阅读方面的独特作用逐渐凸显，新媒体环境下如何利用有声阅读推进全民阅读、提升全民阅读率是最大的前沿关注点。凸显强度次之的词为“图书馆”，图书馆是开展有声阅读服务的阵地，从起初仅面向视障读者群体开设盲人有声读物图书馆 3 8 逐步转变为向所有受众提供有声阅读服务，并开展了有声资源建设 3 9 和有声场景的构建。在“内容为王”的移动阅读时代，内容层面不断细化拓展，如何将优秀传统文化与有声阅读相结合，迫切需要学者进一步关注和探索。5结论与展望5.1研究结论本文以1 9 9 2 一2 0 2 1 年北大核心及CSSCI来源期刊发表的有声阅读研究文献为研究对象，利用CiteSpace可视化分析工具，对我国有声阅读领域的研究现状、热点主题、发展趋势及研究前沿进行了客观分析，得出以下结论：第一，文献计量角度。从目前的有声阅读领域文献在核心期刊的发文量来看，整体呈上升趋势，且2 0 1 4 一2 0 2 0 年发文量急速增加，表明该领域研究逐步受到学界关注。第二，高产机构及核心作者角度。高产机构数量较少，且发文量较接近，各机构间大都是单一研究，与其他机构之间缺乏合作。从核心作者群来看，高产作者之间合作较少，说明我国学者合作意识缺乏、研究内容相对单一。今后各机构及作者间应该增强合作意识，分享合作经验，以推进有声阅读研究的深入开展。第三，从关键词共现及突现角度。我国的有声阅读研究主题广泛，研究热点集中围绕数字出版、图书馆、出版业、全民阅读等主题展开，且全民阅读、图书馆从突现至今一直是关注的焦点。研究前沿从最初的盲文读物、读者服务演化为新媒体、阅读推广、版权及5 G等领域。随着研究的不断细化，有声阅读领域的研究潜力和空间范围得到了充分拓展。第四，关键词聚类和时区分布角度。有声阅读的本体、客体与产业链三个维度是研究的重点。我国该领域的发展经历了萌芽阶段、发展阶段和成熟阶段，全民阅读、人工智能、融合出版、场景化等方面为目前移动有声阅读环境下学界的聚焦点。5.2未来展望在深人推进全民阅读的当下，我国有声阅读行业不断发展成熟。然而，促进有声阅读产业的发展和提升是一个持续且漫长的过程，结合上文分析，笔者对未来我国有声阅读相关研究提出以下建议，供学界参考。(1)持续完善行业标准研究。国家新闻出版署于2 0 1 9 年发布并实施了有声读物录音制作、发布平台、质量要求与评测三个部分的行业标准 4 0，对有声读物的录制流程、录制与发布、平台的技术和服务以及评测的流程、指标、条件、计分方法提出了规81范性要求 4 1。然而，该标准仅适用于有声出版资源的加工制作领域，有声资源的内容分级、内容审核标准等方面尚属空白，具有开展研究的空间。(2)加强跨学科融合研究。有声阅读领域研究主题涉猎广泛，有声读物建设、版权保护、融合出版、阅读推广服务等诸方面涉及到管理学、法学、文学、社会学、心理学等多个学科。经文献调研，当前开展的研究主要集中于出版、图书情报与数字图书馆、计算机软件及计算机应用、新闻与传媒、民商法等学科领域，缺少跨学科领域的合作研究。研究领域互相交叉，有所交融，有助于突破现有瓶颈，促进有声阅读研究的发展更加全面化、系统化，形成研究的良性循环。(3)注重开展多视角研究。目前，国内的研究者虽然已从有声阅读的理论、平台构建与服务、阅读推广等方面进行了探索，但研究层次较为单一，仍需多角度切人，提高科研成果的应用价值。例如，从比较研究视角，对图书馆等非盈利机构、出版机构以及商业阅读平台三者之间关于有声阅读资源的建设、组织与推广，有声阅读对象与受众，阅读场景营造，服务模式等方面异同进行探究；从阅读者的用户体验与感知视角出发，展开有声阅读行为影响因素的实证研究；从性别、城乡等差异化视角对有声阅读群体的动机、偏好等方面进行研究；从数字包容视角开展针对儿童、老年、阅读障碍等群体的有声阅读均等化研究等。参考文献1中国音像与数字出版协会.2 0 2 1 年度中国数字阅读报告 EB/OL.2 0 2 2-0 9-2 1.h t t p:/w w w.c a d p 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published on China National KnowledgeInfrastructure(CNKI)as the data source,applies the bibliometric method and visual analyticstool CiteSpace to analyze the literature of audio reading research in China,constructs the sci-entific knowledge graph of keywords such as co-occurrence,clustering and burstiness,andanalyzes the research evolution,hot spots and development trend of audio reading over thepast 30 years.Keywords:Audio Reading;Knowledge Graph;Visualization Analysis.83