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关于知识管理论文范文文献,与近10年国内情报学硕士学位文热点统计相关毕业论文致谢

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[摘 要]综合运用共词一聚类分析、多维尺度分析、社会网络分析等情报学分析方法,对2001―2010年近10年的情报学学位论文的关 键 词进行统计分析.研究发现,我国情报学学位论文的研究主题主要为图书馆信息服务、信息检索与技术、竞争情报与知识产权、情报技术与应用四大研究群组,其中知识管理、电子商务、竞争情报等领域是学位论文研究的热点.揭示出我国情报学学位论文存在研究面不宽泛、与其他学科的交叉渗透能力较弱等薄弱环节,并进一步预测未来情报学可能出现的新的增长点.

[关 键 词]情报学硕士论文关 键 词共词一聚类分析多维尺度分析社会网络分析

[分类号]G350

1 引言

文献计量学是以文献或文献某些特征的数量为基础,来论述与预测科学技术现象与规律的情报科学分支.关 键 词分析则是该学科的重要方法,是一种将文献中诸多要素因子联系起来的引证分析方法,它科学评价文献、文献作者和文献的学术水平,揭示学科热点和发展趋势.目前,世界很多国家或地区的高校与科研机构都建立了比较完善的情报学教育体系,相比之下我国情报学教育则要落后许多,但近几年一直呈快速增长趋势,主要反映在情报学招生规模的不断扩大上.普遍认为情报学研究生教育是高层次教育,往往研究的是比较前沿的情报学理论和实践问题,特别是情报学硕士论文,因其研究内容专业、深刻,研究主题广泛、多元,在一定程度上反映了我国情报学教育的发展方向和水平.因此,对我国情报学硕士学位论文进行分析研究,可以揭示情报学学位论文的研究热点、重点及其变化情况,梳理我国情报学教育的发展脉络,为今后情报学研究生的选题提供借鉴,同时也为我国情报学教育的发展提供战略依据.本文拟从关 键 词这一重要维度出发,从多个角度分析我国情报学硕士学位论文研究的热点、主要研究方向和学科结构,并预测情报学的新的增长点.

2 数据来源与研究方法

目前国内收录学位论文的数据库主要有CNKI博硕士学位论文数据库、万方数据资源系统以及公共和高校图书馆自建的特色数据库.CNKI和万方数据库是国内收录学位论文较为全面的数据库,为了保证分析的数据文献具有代表性,笔者选取CNKI中国优秀硕士学位论文全文数据库以及万方学位论文数据库作为检索数据来源.对CNKI学位论文数据库按“学科专业名称”进行检索,输入“情报学”作为检索词,对万方学位论文数据库按照学科专业分类进行检索,选择其中的“情报学”,检索时间范围都限定在2001―2010年.两数据库共检索出情报学学位论文2955篇,其中CNKI数据库有1640篇论文,万方数据库有1315篇论文.由于两个数据库收录的学位论文肯定有交叉,因此为了确保数据的单一性原则,利用SQL语句对CNKI、万方数据库检索到的国内硕士论文进行去重处理,剔除重复的以及不符合的文献,共得到有效情报学硕士论文2160篇.

本文主要以SPSS17.0和excel作为数据处理工具,采用关 键 词分析、共词一聚类分析法、多维尺度分析、社会网络分析等分析方法对情报学学位论文的研究热点、研究现状从不同的角度进行剖析.

3 数据分析

3.1 高频关 键 词分析

把2160篇情报学学位论文的关 键 词导入SQLServer数据库,统计得到10331个关 键 词,篇均关 键 词为4.78个,符合国内外科技期刊要求的每篇关 键 词应标出3―8个的标引规则.对10331个关 键 词进行统计分析,去除不能表达论文主题概念的词汇、合并同义词以及下位词合并等处理,选择词频大于20的关 键 词作为高频词进行分析,构建高频词表,见表1.

从表1的高频关 键 词分布可以看出,知识管理出现的频次最高,达到124次.特别是近几年来,知识管理一直是研究的热点,在情报学领域的研究也在逐年升温.总体来看我国情报学研究的重点在知识管理、电子商务、竞争情报、信息服务、信息检索、本体以及为企业等提供知识服务、知识产权研究等领域.这些高频关 键 词从一定程度上反映了我国情报学学位论文的研究核心.同时笔者看到,高校图书馆、数字图书馆、图书馆等词频出现的频次也相对较高,这与我国学科设置有关.1997年,国务院学位委员会重新颁布了《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》“图书馆、情报与档案管理”作为一级学科下设图书馆学、情报学和档案学三个二级学科.由此可见,图书馆学和情报学有着很近的学科渊源,两者存在着相当多的共同研究领域;另外,透过高频词也可以看出,目前情报学学位论文研究的重点仍然集中在情报学基础领域,像竞争情报、信息服务、信息技术、元数据、信息构建、信息检索等相关词汇等出现频次很高.但随着情报学不断的发展,其学科外延也在不断扩展,与其他学科的交叉日益加深,例如,本体原本是哲学概念,现在用于情报学的研究;另外,与管理学相关的高频词汇如企业、知识产权、电子商务、客户关系管理等出现的频率较高,表明情报学与管理学之间渗透和结合日益加强.高频词表中网络信息资源出现了20次,网络环境下的信息资源数量早已远远超过传统的信息资源,不但内容繁多,而且分布分散.因此,对网络信息资源的开发、整合与利用可能是今后情报学研究的一个重点.

3.2 共词一聚类分析

利用excel数据透视表功能,统计表1中30个高频词在论文中两两互现的频次,构建30×30的共词矩阵,列出部分(见表2).共词矩阵是一个对称矩阵,共词矩阵对角线上的数据表示某关 键 词自身的共现频次,也就是相关度,而非对角线上的数据代表不同关 键 词之间的共现频次.一般来说,仅从高频词或者论文的某一个关 键 词很难看出论文研究的主题,但如果两个关 键 词同时出现在一篇文章中,我们就可以大致了解文章的主题脉络,同时也可以根据两两出现频次的高低发现论文的研究热点.例如知识管理出现了124次,是情报学学位论文研究的热点,但仅从这一个词看不出研究的是哪些方面的知识管理.通过组配与其他高频词在同一篇文章中出现的次数,笔者发现知识管理与竞争情报共现频次为12,即有12篇情报学学位论文的关 键 词同时标引了知识管理和竞争情报,也就是说有12篇文章的研究主题论述了知识管理与竞争情报的关系,或者是通过知识管理来提高竞争情报的收集能力.从表2可以看出,除去对角线上的高频词是自身出现的频次以外,像图书馆与信息服务、信息服务与信息检索、本体与信息检索、图书馆与知识管理等同时出现的频次较高,说明在情报学学位论文的研究主题中,这些组合研究是热点.

为了消除频次悬殊造成的影响,利用皮尔逊相关系数将表2的共词矩阵转换为相关矩阵,由于是相关系数,其相关性大小与数值的正负无关,故将其中的负值转化为正值.列出部分,如表3所示:

表3即为

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高频词的相关矩阵,这里相关矩阵中的数字为相似数据,相关系数的取值在0―1之间,其中0代表不相关,数值越大表明关 键 词之间的距离越近,相似度越好,反之亦然.矩阵对角线的数据为1,表示关 键 词自身相关的程度.

把表3相关矩阵导人SPSS17.0进行聚类分析,选择“HierarchicalClusterAnalysis”作为聚类方法获得我国情报学学位论文高频词聚类冰柱图,如图1所示:

冰柱图主要是看其树状冰柱的缺口及冰柱间的间隔.用一把标尺水平放在图1上,上下移动,标尺与冰柱有交点,两个相邻交点之间的间隔可视为一类.从上图可以大致将我国情报学学位论文研究的主题分为三大类:①从“信息构建”到“高校图书馆”之间是一类,主要研究与图书馆、数字图书馆相关的信息服务、个性化服务以及信息资源的整合和检索技术的发展等,是情报学研究的基础领域;②“客户关系管理”到“电子商务”之间是一类,主要研究情报学及其方法与其他学科领域的结合,如在电子商务、电子政务、知识产权以及数据挖掘领域的应用;③“竞争情报系统”到“知识管理”是一类,本大类主要研究情报学在企业的应用,包括竞争情报系统、反竞争情报系统的构建,企业的知识管理、知识共享等,可见情报学与企业的关系非常紧密.

3.3 多维尺

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