Altmetrics视角下图书情报领域跨学科研究的发展特征分析.pdf

2023年8月图书情报导刊第8卷第8期Aug.2023JOURNAL OF LIBRARY AND INFORMATION SCIENCEVol.8 No.8跨学科研究指的是打破学科壁垒，将不同学科的理论或方法有机地融为一体的研究活动，是科学原创性成果的重要源泉之一1，对于推动图书情报学科快速发展具有重要意义。我国2020年发布了 新文科建设宣言，大力提倡跨学科的知识整合与深度融通，学科间的交叉融合已成为学科生存和发展必须面对的问题2。图书情报领域如何通过跨学科研究来促进本学科的发展已成为学术界关注的热点。我国学者从20世纪90年代就开始密切关注图书情报领域中的跨学科研究3-4，为探索跨学科研究的特征和规律打下了坚实基础。近年的相关研究主要从学科、国家、机构、主题等维度展开：在学科维度，郭婷5、龚花萍6等人通过对跨学科论文的计量分析揭示了与图书情报领域存在交叉的主要学科；在国家维度，王思茗7比较了不同国家图书情报领域跨学科研究现象的差异；在机构维度，杨思洛等8探索了iSchools中36所iCaucus院校研究的跨学科特征；在主题维度，闵超等9对情报学和新闻传播学交叉的热点主题进行了识别与分析。国外学者的研究则侧重于对跨学科性（学科交叉程度）进行测度的方法与指标研究10-11。前人的研究揭示了图书情报领域跨学科研究的发展概况，为后续研究打下良好基础，但在以下3个方面还有待进一步拓展：一是缺乏对跨学科研究主题的全景扫描，未能充分揭示图书情报领域在哪些研究主题与哪些学科进行了交叉；二是未对图书情报领域跨学科研究的综合影响力进行综合比较与评估，跨学科研究的未来发展方向有待进一步明确；三是以往研究多以Web of Science平台默认的学科分类体系对文献进行学科归类，但该学科分类体系与我国教育部、国务院*基金项目：2022年中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“交叉学科研究前沿的识别与评估研究”（项目编号：ND2022016）；2023年南京航空航天大学本科教育教学改革研究项目“基于图书馆大数据的大学生学业预警模型研究”（项目编号：2023JGTS15Z）。文章编号：2096-1162（2023）08-0069-07收稿日期：2023-07-06Altmetrics视角下图书情报领域跨学科研究的发展特征分析*李小涛1，2，章怡宁3（1.南京航空航天大学图书馆，江苏南京，211106；2.南京航空航天大学工业和信息化智库评价中心，江苏南京，211106；3.南京航空航天大学人文与社会科学学院，江苏南京，211106）摘要：为探索全球图书情报领域跨学科研究的发展特征，为“新文科”背景下我国图书情报学科的学科交叉与融合提供参考，通过Web of Science和InCites识别图书情报领域跨学科研究论文涉及的学科和研究主题，对跨学科研究论文的Altmetrics指标特征、主题内容特征和学科交叉网络进行了分析。研究发现：图书情报领域的学科交叉网络初具规模；跨学科研究围绕学科内核展开，兼顾文献传统与计算传统，已在多个维度彰显影响力。高影响力研究主题和新兴交叉领域值得继续密切关注。关键词：Altmetrics；图书情报学科；跨学科研究中图分类号：G250文献标识码：A69学位委员会颁发的 学位授予和人才培养学科目录 差异较大，对国内图书情报领域跨学科研究的针对性、适用性和指导性不足。本研究按我国 学位授予和人才培养学科目录 判断每篇图书情报领域研究论文涉及的学科，并引入Altmetrics视角，对近5年全球图书情报领域跨学科研究的综合影响力特征、主题内容特征和学科交叉特征进行深入分析，以期为我国图书情报学科与其他学科的交叉融合发展提供参考借鉴。1数据来源与方法1.1数据来源在科睿唯安Web of Science（WoS）平台通过“高级检索”功能检索图书情报学科的研究论文，检索式为“WC=INFORMATION SCIENCE LIBRARY SCIENCE”，文献类型限定为“Article、Review和Proceedings Paper”，年份限定为20182022年，共检索到25 328篇文献，检索时间为2023年6月。1.2分析方法1.2.1Altmetrics指标分析Altmetrics是科学计量学、网络计量学与大数据结合形成的新兴交叉研究领域，专门测度网络环境中多方主体与学术成果之间的活动与交互，已有学者将Altmetrics指标应用于对单篇论文12、期刊13、学科领域14和国家15等不同评价对象的影响力评估中。目前常用的 Altmetrics 指标数据来源有 ImpactStory、A、Plum Analytics、PLOS ALM等数据库，其中A 的评价对象最为专指，数据来源相对齐全多样16，因此本研究通过 A 收集论文的 Altmetrics指标数据，用WoS平台检索出的25 328篇文献的DOI号在A中进行检索，共得到12 573篇文献的Altmetrics指标数据。1.2.2论文所属学科分析前人的研究多采用Web of Science的学科分类体系来判断论文的学科归属8，17。InCites是集成于WoS平台的评估工具，提供了ESI等20套学科分类体系，其中包括中国国务院学位委员会学科分类（SCADC），即我国 学位授予和人才培养学科目录（简称“学科目录”），可对文献集合分学科进行统计分析。因此，本研究通过InCites将每篇论文涉及的具体学科映射到“学科目录”，将同时涉及2个及以上学科的论文界定为跨学科研究论文，通过统计学科共现关系绘制跨学科研究的学科交叉网络。1.2.3论文研究主题识别在以往的研究中，通常使用文献共被引聚类、高频词共现网络或LDA主题模型来对图书情报领域的热点主题进行识别，主要存在两个方面的问题：一方面，主题识别过程中工具或算法的参数设置主要依靠研究者的主观经验，缺乏统一标准；另一方面，主题识别的结果（主题数量和主题名称）具有一定的不稳定性，因而难以重现、检验和评估。科睿唯安2020年在InCites中推出了“Citation Topics”分析功能，即采用莱顿大学的聚类算法对SCI、SSCI论文的直接引文网络进行主题识别18，并将论文归属到唯一主题，构建出一个复合型主题检索体系，可供用户从宏观（10个主题）、中观（326个主题）、微观（2 444个主题）3个层面进行主题检索与分析19。这一主题分类体系为研究者提供了可靠的主题分类框架，论文的主题识别结果也非常便于重现与检验，因此本研究通过InCites的Citation Topics 功能识别图情领域的跨学科研究主题，然后对论文的高频关键词进行统计，通过TF*IDF值较高的高频关键词揭示每个研究主题的内容特征。2结果与分析2.1跨学科研究的影响力特征图情领域跨学科研究论文的18个Altmetrics指标见表1。表1中的覆盖率是在某指标下非零值的论文数占论文总数的比例，可以在一定程度上反映某指标论文评价中的可利用价值，同时也可以看到论文的影响力主要来自哪些方面。图情领域跨学科研究论文覆盖率最高的6个Altmetrics指标依次是：Mendeley读者数、Twitter提及数、Facebook提及数、Blog提及数、News提及数、Policy提及数。2.2跨学科研究的内容特征根据InCites对论文的学科映射结果，共有5 137篇论文只归属于图书情报学科，占总文献量的40.86%；同时归属于图书情报学科和其他学科的论文（跨学科研2023年8月图书情报导刊7070究论文）有7 436篇，占论文总数的59.14%。将7 436篇跨学科研究论文导入InCites后，通过“Citation Topics”功能对每篇论文的微观主题进行识别，共得到576个微观研究主题。论文数最多的15个主题见表2，这15个主题共覆盖了4 365篇文献，占论文总数的34.72%，是近年来图书情报领域跨学科研究论文产出较多的热点主题。从涉及15个热点主题的4 365篇文献中提取作者关键词，进行词频统计，共得到9 132个关键词，其中词频达到15次及以上的高频关键词有81个。本研究计算每个高频关键词在各个主题上的TF*IDF值，构建15行、81列的“主题高频关键词”矩阵，并将矩阵导入Netdraw进行可视化展示（见图1），以揭示每个主题的内容特征。图1中方形节点表示主题，圆形节点表示高频关键词，箭头从高频关键词指向主题，箭头粗细与该高频关键词在该主题的TF*IDF值成正比。图1中删除了TF*IDF值小于0.15的箭头及孤立节点，以清晰显示最能代表各个研究主题内容特征的高频关键词。主题1“文献计量学”（Bibliometrics）与“Citation Analysis”“Research Evaluation”“Web of Science”等关键词联系紧密，体现出引文分析仍然是文献计量研究的主要方法，研究评价是文献计量研究的主要应用，Web of Science等数据库是文献计量研究的主要数据来源。TF*IDF值较高的关键词也可以清晰体现其他主题的主要研究内容，同时还能在一定程度上反映不同研究主题之间的知识关联。图1在一定程度上揭示了图情领域跨学科研究在研究对象、研究方法与技术应用上的拓展情况。“Scientometrics”“Knowledge Sharing”“Information Retrieval”“Open Access”等高频关键词体现了跨学科研究中对图书情报传统研究领域的坚守，引入其他学科的理论与方法更好地研究本学科领域的问题；“Social Media”“Twitter”“Facebook”“Altmetrics”“Electronic Health Records”“Fake News”等词则反映了跨学科研究对研究对指标MendeleyTwitterFacebookBlogNewsPolicyGoogle+WikipediaRedditPatentSyllabiVideoPeer ReviewWeiboF1000Q&ALinkedInPinterest最小值0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00最大值2 2971 18922231501018119781732 2971 18922231501018均值45.829.845.22.162.332.043.045.035.013.052.2545.829.845.22.162.332.043.04标准差73.9330.885.622.665.062.283.315.235.144.256.1573.9330.885.622.665.062.283.31覆盖率/%98.5379.8115.119.746.534.332.771.840.940.810.760.470.340.150.090.070.000.00表1图书情报领域跨学科研究论文的Altmetrics指标编号123456789101112131415研究主题BibliometricsInformation LiteracyKnowledge ManagementJournalismSentiment AnalysisHealth LiteracyElectronic Health RecordsTechnology Acceptance ModelComplex NetworksCustomer SatisfactionInternet AddictionVolunteered Geographic InformationGene Expression DataPrivacySemantic Web中文名称文献计量学信息素养知识管理新闻工作情感分析健康素养电子健康档案技术接受模型复杂网络用户满意度网络成瘾自发地理信息基因表达数据隐私语义网论文数/篇1 4815314803462242051941501461351181041129992百分比/%11.784.223.822.751.781.631.541.191.161.070.940.830.890.790.73被引频次/次14 0542 1635 3532 2831 6601 9651 7421 2301 4297931 2618331 012694264表2图书情报领域跨学科研究的热点主题第8卷第8期李小涛，章怡宁Altmetrics视角下图书情报领域跨学科研究的发展特征分析7171象的拓展，社交媒体、电子健康档案已成为跨学科研究关注的热点；“Machine Learning”“Natural Language Processing”“Big Data”“Text Mining”等词表明数据科学的相关技术有力推动了图情领域跨学科研究的发展，机器学习、文本挖掘、自然语言处理等技术已被广泛吸收和应用。2.3跨学科研究主题的学科交叉特征15个热点研究主题覆盖了4 365篇跨学科研究论文，对4 365篇论文的学科进行统计，发现与图书情报领域交叉最多的15个学科依次是计算机科学与技术（3 497篇）、管理科学与工程（827篇）、新闻传播学（724篇）、基础医学（617篇）、社会学（397篇）、信息与通信工程（322篇）、地理学（293篇）、工商管理（291篇）、教育学（288篇）、数学（280篇）、生物医学工程（277篇）、统计学（253篇）、物理学（242篇）、公共卫生与预防医学（218篇）、心理学（212篇）。对“学科”在论文中的共现情况进行统计，得到学科共现矩阵。采用 Ochiai 系数对矩阵进行标准化处理，删除低于均值的连接后，使用NetDraw进行可视化展示，结果见图2。图2中每个节点表示1个学科，节点大小与学科论文数成正比，可以体现图书情报领域学科交叉网络的主干结构。计算机科学与技术、管理科学与工程、新闻传播学等学科与图书情报学科的交叉最为突出，物理学、生物医学工程、基础医学等学科也通过图情领域的跨学科研究实现了一定程度的交流与合作。我国学科目录将所有学科划分为13个学科门类，从上述10个学科所属的学科门类来看，图情领域的跨学科研究充分体现了文理交叉（物理学和统计学属于理学门类）、文工交叉（计算机科学与技术、信息与通信工程属于工学门类）、文医交叉（基础医学属于医学门类）、文文交叉（新闻传播学属于文学门类，社会学属于法学门类，管理科学与工程属于管理学门类）。而哲学、经济学、法学、历史学、农学、艺术学等学科门类与图书情报领域的交叉目前并不突出。3结论本研究对图书情报领域跨学科研究论文的Altmetrics指标特征、主题内容特征和学科交叉特征进行了分析，揭示了图书情报领域中的跨学科研究的发展特点，得出以下结论：图1图书情报领域跨学科研究主题的特征词2023年8月图书情报导刊7272（1）图书情报领域的学科交叉网络初具规模，符合“新文科”的发展要求。虽然“新文科”倡导学科交叉的理念正式提出不久，但图书情报学科的跨学科研究已经卓有成效跨学科研究论文占本学科论文总数的59.14%，与另外15个学科形成了较为密切的学科交叉网络。图书情报领域的跨学科研究广泛吸收计算机科学与技术、管理科学与工程、新闻传播学等学科的理论与方法，重视社交媒体、电子健康档案等研究对象的拓展和机器学习、文本挖掘、自然语言处理等数据科学相关技术的应用。在文理交叉、文工交叉、文医交叉、文文交叉的过程中，形成了15个较为集中的跨学科研究主题，极大地拓展了图书情报领域的研究范围和应用空间。哲学、经济学、法学、历史学、农学、艺术学等学科门类与图书情报领域的交叉融合还有待进一步拓展。（2）图书情报领域的跨学科研究围绕学科内核，兼顾文献传统与计算传统。图情领域的跨学科研究主题虽大多并非本学科的传统研究对象，但仍然是围绕信息、技术和人的关系为核心展开：部分主题侧重于对信息的研究，如主题3“知识管理”、主题7“电子健康档案”、主题13“基因表达数据”；部分主题侧重于对技术的研究，如主题5“情感分析”、主题8“技术接受模型”、主题9“复杂网络”、主题15“语义网”；部分主题侧重于对人的研究，如主题2“信息素养”、主题6“健康素养”、主题10“用户满意度”、主题11“网络成瘾”；另外一些主题则是关注人、技术和信息三者的交互，如主题4“新闻工作”、主题12“自发地理信息”、主题14“隐私”等。可见，图情领域在与其他学科交叉的过程中，既注重吸收其他学科领域的理论与方法，又坚守了本学科的内核。图书情报学自诞生以来就具有“文献传统”和“计算传统”，在跨学科研究中二者兼顾方能真正凸显本学科的优势和特色。（3）跨学科研究的影响力已在多个维度彰显，高影响力研究主题值得密切关注。Mendeley读者数、Twitter提及数、Facebook提及数、Blog提及数、News提及数、Policy提及数等Altmetrics指标在图书情报领域的跨学科研究论文中覆盖率较高，说明图书情报领域跨学科研究在学术活动（Mendeley）、学术评论（Blog）、社交活动（Twitter、Facebook）、社交媒体（News）和各国政策（Policy）中被广泛提及，有效促进了图书情报领域研究成果的感知、应用与转化，学术影响力和社会影响力得以充分彰显。（4）新兴交叉领域将为图书情报领域提供新的学科增长点。本研究识别出的15个跨学科研究主题大多已发展较为成熟、文献产出较多，是图书情报领域与其他学科进行交叉与融合的重要抓手。未来图书情报领图2图书情报领域的学科交叉网络第8卷第8期李小涛，章怡宁Altmetrics视角下图书情报领域跨学科研究的发展特征分析7373域除了对上述主题进行持续深化外，还应注重对新兴交叉领域的拓展，尤其要重点关注健康信息学、数字人文、数据科学这3个领域20。健康信息学是由信息科学、医学等多学科交叉形成的研究领域，15个跨学科研究主题中影响力最高的2个主题（主题7“电子健康档案”和主题4“健康素养”）就属于该交叉领域。我国已将“面向人民生命健康”作为科技事业发展的重要方向之一，全球新冠疫情危机带来的新冲击更为健康信息学的发展带来了新的机遇和挑战，医学信息的组织、检索与分析研究急需图情学科的支撑。数字人文是人文社会科学领域的重大革新，可为图书情报领域提供广阔的应用空间，但图情领域的数字人文研究尚未形成突出的研究主题，图情领域与哲学、历史学、艺术学等学科门类的交叉还不多见。数据科学的相关技术如机器学习、文本挖掘等正越来越多地应用于图书情报研究中，在数据素养、科研数据管理、数据治理、知识发现等主题的研究中能发挥重要的推动作用。图书情报学科较早融入了新技术2，具有横断学科的特质，能更好地为解决跨学科研究问题提供支撑，若能在上述跨学科研究领域持续发挥主导或引领作用，必将进一步地提升学科影响力。本文通过InCites进行文献的主题识别和学科识别，与前人的研究相比具有更客观、可重复、可检验的优势，引入Altmetrics指标对研究论文的影响力特征进行分析也是本文的创新之处。本研究可为图书情报领域未来的学科建设和跨学科研究的发展提供参考和依据，不足之处在于未对跨学科研究的中文论文进行分析。参考文献1 李江.“跨学科性”的概念框架与测度 J.图书情报知识，2014（3）：87-93.2马费成，李志元.新文科背景下我国图书情报学科的发展前景 J.中国图书馆学报，2020，46（6）：4-15.3 姜继.中国图书馆学的跨学科研究 J.中国图书馆学报，1995，21（6）：18-24.4钟旭.中国情报学图书馆学档案学著者跨学科研究的文献计量学研究 J.情报学报，2000，19（2）：187-192.5郭婷，许海云，岳增慧，等.情报学学科交叉态势可视化研究J.情报理论与实践，2015，38（9）：94-99.6龚花萍，梅娇.基于跨学科研究的图书情报学科知识交流态势研究 J.图书馆学研究，2020（2）：2-11.7王思茗，滕广青.图书情报学领域学科交叉及其国家差异的动态分析 J.图书情报知识，2020（3）：109-118.8杨思洛，张一鸣.iSchools院校研究的跨学科特征：文献计量分析的视角 J.中国图书馆学报，2020，46（6）：55-74.9闵超，孙建军.学科交叉研究热点聚类分析：以国内图书情报学和新闻传播学为例 J.图书情报工作，2014，58（1）：109-116.10 ABRAMO G，DANGELO C A，ZHANG L.A comparison oftwo approaches for measuring interdisciplinary research output：The disciplinary diversity of authors vs the disciplinarydiversity of the reference list J.Journal of Informetrics，2018，12（4）：1182-1193.11LEYDESDORFF L，WAGNER C S，BORNMANN L.Interdisciplinarity as diversity in citation patterns among journals：Rao-Stirling diversity，relative variety，and the Gini coefficient J.Journal of Informetrics，2019，13（1）：255-269.12 THELWALL M，NEVILL T.Could scientists 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Research in theField of Library and Information Science from the Perspective of AltmetricsLI Xiaotao，ZHANG YiningABSTRACT：In order to explore the development characteristics of interdisciplinary research in the global library and information science field and provide references for the interdisciplinary and integration of the discipline in China under thebackground of“New Liberal Arts”，this paper identifies the disciplines and research topics involved in interdisciplinaryresearch papers in the library and information science field through Web of Science and InCites，and analyzes the Altmetrics indicator features，thematic content features，and interdisciplinary network of interdisciplinary research papers.Research shows that the interdisciplinary network in the field of library and information science has begun to take shape.Interdisciplinary research revolves around the core of the discipline，balancing literary and computational traditions，andhas manifested its influence in multiple dimensions.High impact research topics and emerging interdisciplinary fields areworthy of continued close attention.KEY WORDS：altmetrics；library and information science；interdisciplinary research（上接第68页）Research on the Development and Utilization of Public Security Open SourceIntelligence for Social Security IncidentsZHANG Peng，WEI ShanABSTRACT：On the basis of literature review，this paper analyzes the current status of the research on the developmentand utilization of open source intelligence，and through analyzing the influencing factors and principles of the development and utilization of public security open source intelligence for social security events，and puts forward the main strategies for developing and utilizing public security open source intelligence for social security incidents:based on the eventdimension，intelligence dimension，subject dimension，technology dimension and system dimension，and should carryout the strategies comprehensive implementation and overall promotion from the five aspects of constructing the social security incident intelligence perception system，developing the potential needs of intelligence users，strengthening the construction of talent team，promoting the in-depth application of intelligence technology in the development and utilizationprocess，and building the open source intelligence application system.KEY WORDS：open source intelligence for public security；social security incidents；development and utilization；strategy research第8卷第8期李小涛，章怡宁Altmetrics视角下图书情报领域跨学科研究的发展特征分析7575