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        國(guó)際三大頂級(jí)期刊的iSchools研究熱點(diǎn)

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        國(guó)際三大頂級(jí)期刊的iSchools研究熱點(diǎn)

        0導(dǎo)言

        2017年9月教育部、財(cái)政部、國(guó)家發(fā)展改革委聯(lián)合《關(guān)于公布世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單的通知》,公布了世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單[1],其中武漢大學(xué)、南京大學(xué)和中國(guó)人民大學(xué)的圖書情報(bào)與檔案管理學(xué)科被列入“雙一流”建設(shè)學(xué)科名單。與國(guó)際圖書情報(bào)領(lǐng)域的發(fā)展相比,我國(guó)圖書情報(bào)與檔案管理學(xué)科的科研水平和科研實(shí)力存在一定差距,尤其是在高質(zhì)量的學(xué)術(shù)成果方面。就國(guó)際三大頂級(jí)期刊(Nature、Science和Cell)而言,ischools已經(jīng)有21所學(xué)院發(fā)表過相關(guān)研究成果,而我國(guó)圖書情報(bào)領(lǐng)域還沒有相關(guān)研究成果。由此可見,當(dāng)前我國(guó)圖書情報(bào)領(lǐng)域與世界一流學(xué)科的差距體現(xiàn)在國(guó)際頂級(jí)期刊的研究成果未實(shí)現(xiàn)零的突破。為了建設(shè)世界一流學(xué)科,使我國(guó)圖書情報(bào)與檔案管理學(xué)科的建設(shè)與國(guó)際接軌,了解國(guó)際圖書情報(bào)領(lǐng)域在國(guó)際頂級(jí)期刊的研究熱點(diǎn),促進(jìn)我國(guó)圖書情報(bào)學(xué)科和國(guó)家“雙一流”建設(shè),提升我國(guó)圖書情報(bào)領(lǐng)域的研究水平和研究實(shí)力,本文以iSchools成員在國(guó)際三大頂級(jí)期刊所發(fā)表的研究成果為對(duì)象,分析國(guó)際信息領(lǐng)域(iField)的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì),為我國(guó)圖書情報(bào)領(lǐng)域開展高質(zhì)量的研究提供參考。

        1數(shù)據(jù)分析方法和工具

        詞頻分析法是利用能夠揭示或表達(dá)文獻(xiàn)核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞或主題詞在某一研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次高低來確定該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和發(fā)展動(dòng)向的文獻(xiàn)計(jì)量方法[2],其依據(jù)的基本理論是齊普夫定律(Zip’slaw)。關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析方法基于如下假設(shè):作者都很認(rèn)真地選擇所使用的詞語(yǔ),作者認(rèn)可在同一篇文章中不同的詞語(yǔ)之間存在某種聯(lián)系,并且如果這種聯(lián)系被足夠多的作者認(rèn)可,那么可以認(rèn)為它在某個(gè)學(xué)科領(lǐng)域具有一定的意義[3]。內(nèi)容分析法的實(shí)質(zhì)是對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容所含信息量及其變化的分析,從而根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行可再現(xiàn)的、有效的判斷[4]。本文在獲取文獻(xiàn)的題錄信息和全文信息的基礎(chǔ)上,利用詞頻分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、內(nèi)容分析法對(duì)文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間、文獻(xiàn)的主題領(lǐng)域、機(jī)構(gòu)的合作情況以及三者之間的相互關(guān)系進(jìn)行可視化分析。涉及的工具主要包括3個(gè):(1)利用MicrosoftExcel對(duì)文獻(xiàn)的題錄信息進(jìn)行數(shù)據(jù)透視統(tǒng)計(jì);(2)利用Bibexcel對(duì)提取的主題詞進(jìn)行詞頻共現(xiàn)分析;(3)利用Gephi對(duì)共詞關(guān)系和機(jī)構(gòu)合作情況進(jìn)行可視化分析。

        2數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

        本文在WebofScience數(shù)據(jù)庫(kù)中利用高級(jí)檢索,限定出版物名稱為Nature、Science和Cell,根據(jù)83所iSchools的地址進(jìn)行文獻(xiàn)檢索,如檢索匹茲堡大學(xué)信息學(xué)院在國(guó)際三大頂級(jí)期刊的發(fā)文情況,其檢索式為:AD=(UnivPittsburgh,SchInformatSci)ANDSO=(NATUREORSCIENCEORCELL)。文獻(xiàn)類型和時(shí)間均不限制,去重后最終檢索到55篇文獻(xiàn)(檢索時(shí)間是2017年12月10日)。將所有文獻(xiàn)的題錄信息導(dǎo)出,所選字段包括作者、標(biāo)題、來源出版物、文獻(xiàn)類型、被引頻次等信息。由于三大頂級(jí)期刊中大部分文獻(xiàn)缺少關(guān)鍵詞和摘要,因此首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。主要包括兩方面:(1)識(shí)別高頻詞和標(biāo)題詞作為文獻(xiàn)的主題詞。由于三大頂級(jí)期刊的大部分文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞和摘要有所缺失,為了方便對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的分析和理解,首先需要根據(jù)全文信息提取文獻(xiàn)的主題詞。一方面對(duì)全文的詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì),識(shí)別高頻詞,并選取出現(xiàn)比例在2%及以上的詞語(yǔ)作為文章的高頻詞;另一方面,作為高頻詞的補(bǔ)充,將文章標(biāo)題中非停用詞識(shí)別出來,作為文獻(xiàn)主題詞的來源之一。通過獲取文獻(xiàn)的高頻詞和標(biāo)題詞作為主題詞來替代關(guān)鍵詞,作為詞頻統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)。(2)機(jī)構(gòu)地址的規(guī)范化和統(tǒng)一化。本文根據(jù)WebofScience導(dǎo)出的文獻(xiàn)題錄信息,利用python編程的文本處理功能,將作者的機(jī)構(gòu)進(jìn)行規(guī)范化和統(tǒng)一化的處理,方便后續(xù)的機(jī)構(gòu)合作情況等其他內(nèi)容的分析。

        3研究結(jié)果及分析

        3.1基本可視化分析

        3.1.1國(guó)際三大頂級(jí)期刊中iSchools文獻(xiàn)數(shù)量和類型分布iSchool運(yùn)動(dòng)作為圖書情報(bào)領(lǐng)域發(fā)展中具有歷史意義的重要事件,其成員從2004年的19所學(xué)院發(fā)展至今83所學(xué)院,分布在26個(gè)國(guó)家和地區(qū),成員涵蓋圖書情報(bào)領(lǐng)域一流的學(xué)院及機(jī)構(gòu)[5]。通過對(duì)iSchool學(xué)院在三大頂級(jí)期刊上的發(fā)文情況進(jìn)行調(diào)查和統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),共有21所iSchool學(xué)院(25.3%)共發(fā)文55篇。其中,發(fā)文最多的學(xué)院是印第安納大學(xué)的信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院(IndianaUniversity:SchoolofInformaticsandComputing,在Nature發(fā)文6篇,在Science上發(fā)文4篇),其次是密歇根大學(xué)信息學(xué)院(UniversityofMichigan:SchoolofInformation,在Nature發(fā)文4篇,在Science上發(fā)文5篇)。馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院(UniversityofMaryland:CollegeofInformationStudies)發(fā)文量也達(dá)6篇(在Science上發(fā)文6篇)。從單個(gè)期刊發(fā)文量來看,在Nature雜志上發(fā)文最多的是印第安納大學(xué)的信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院,其次是密歇根大學(xué)信息學(xué)院;在Science雜志上發(fā)文最多的是馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院,其次是密歇根大學(xué)信息學(xué)院。1981年iSchools成員懷卡托大學(xué)計(jì)算與數(shù)學(xué)科學(xué)系(UniversityofWaikato:FacultyofComputingandMathematicalSciences)第一次在三大頂級(jí)期刊上發(fā)表文章,直至2000年,iSchools在三大頂級(jí)期刊上的發(fā)文量出現(xiàn)小幅增長(zhǎng),如圖1所示。iSchools在國(guó)際三大頂級(jí)期刊的發(fā)文呈現(xiàn)兩個(gè)階段。第一階段是2008年以前,11所iSchool學(xué)院共發(fā)文20篇,其中伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院的Lancaster,FW和Schatz,BR共發(fā)文4篇,遠(yuǎn)超過其他iSchool學(xué)院。第二階段是2008年至今,iSchools在三大頂級(jí)期刊上的發(fā)文數(shù)量猛然增長(zhǎng),涉及成員從9個(gè)增至21個(gè),發(fā)文量增加到55篇,涉及領(lǐng)域主題更加廣泛。從整體看,2008年以后的年均發(fā)文量較2008年前都有較大的增長(zhǎng)。其中,印第安納大學(xué)的信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院發(fā)文最多(共10篇),一躍成為發(fā)文最多的iSchool學(xué)院。從文獻(xiàn)類型來看,iSchools在三大頂級(jí)期刊的發(fā)文以“Article”類型最多(41.82%),其后依次是“EditorialMaterial”(34.55%)、“BookReview”(12.73%)和“Letter”(10.91%).3.1.2國(guó)際三大頂級(jí)期刊中iSchools機(jī)構(gòu)合作分析對(duì)iSchools在三大頂級(jí)期刊的發(fā)文的機(jī)構(gòu)合作情況分析,發(fā)文最多的21所iSchools中,印第安納大學(xué)的信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院作為在三大頂級(jí)期刊發(fā)文最多的信息學(xué)院,與其他機(jī)構(gòu)合作的次數(shù)也最多,涉及機(jī)構(gòu)多達(dá)247個(gè),包括華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院(WashingtonUniversity:SchoolofMedicine,4次)、加州大學(xué)人類遺傳學(xué)研究所(UniversityofCalifornia,SanFrancisco:InstituteforHumanGenetics,3次)、加州大學(xué)格萊斯頓研究所(UniversityofCalifornia,SanFrancisco:GladstoneInstitutes,3次)、加州大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)系(UniversityofCalifornia,SanFrancisco:BiostatisticsDivision,3次)等,這些機(jī)構(gòu)主要集中在生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)相關(guān)領(lǐng)域。密歇根大學(xué)信息學(xué)院作為在三大頂級(jí)期刊上發(fā)文僅次于印第安納大學(xué)的信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院的iSchool,發(fā)表的9篇文章涉及合作機(jī)構(gòu)43個(gè),包括密歇根大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)研究中心(UniversityofMichigan:CenterfortheStudyofComplexSystems,3次)、密歇根大學(xué)福特公共政策學(xué)院(UniversityofMichigan:TheGeraldR.FordSchoolofPublicPolicy,2次)。與印第安納大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院不同的是,密歇根大學(xué)信息學(xué)院合作最多的機(jī)構(gòu)來自本校的科研機(jī)構(gòu)和研究中心,與其他學(xué)?;驒C(jī)構(gòu)的合作相對(duì)較少,且合作領(lǐng)域更加廣泛。馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校信息學(xué)院、伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院、新澤西州立羅格斯大學(xué)通信與信息學(xué)院等iSchools的合作機(jī)構(gòu)也相對(duì)較多。從圖中還可以看出,密歇根大學(xué)信息學(xué)院、伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院和馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院之間的合作較為密切,三者之間均有直接合作。而加州大學(xué)伯克利分校信息學(xué)院與其他iSchools之間的合作較少,只與華盛頓大學(xué)信息學(xué)院合作了一次。由此可見,在三大頂級(jí)期刊中,iSchools之間的合作較少,更多的是與其他機(jī)構(gòu)的合作,如醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)、計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)等。

        3.2文獻(xiàn)主題分析

        文獻(xiàn)的主題分析能夠清楚地了解三大頂級(jí)期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)和主題。根據(jù)識(shí)別出來的文獻(xiàn)主題詞,利用Bibexcel對(duì)文獻(xiàn)主題詞進(jìn)行共現(xiàn)計(jì)算,并利用Gephi將主題詞之間的共現(xiàn)關(guān)系可視化展示出來,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的科學(xué)研究成為主流。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下,iSchools在三大頂級(jí)期刊發(fā)表的文獻(xiàn)中,“Data”一詞位于所有主題詞的核心位置。從圖中的主題詞聚類結(jié)果來看,可大致將iSchools在三大頂級(jí)期刊上的研究熱點(diǎn)歸納為6個(gè)方面,從上到下、從左到右依次是:生物信息學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息通信理論、用戶信息行為、科學(xué)發(fā)展研究、信息經(jīng)濟(jì)學(xué),其中科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域是指從宏觀的角度研究大環(huán)境對(duì)科學(xué)發(fā)展的影響。3.2.1iSchools機(jī)構(gòu)的研究方向和主題通過對(duì)55篇文獻(xiàn)的機(jī)構(gòu)合作情況的分析發(fā)現(xiàn),iSchools在一些研究成果中只是參與了其中研究的一部分。為了了解iSchools在三大頂級(jí)期刊中的研究方向和主題,以“第一作者的機(jī)構(gòu)是iSchools”為篩選條件,進(jìn)一步對(duì)55篇文獻(xiàn)進(jìn)行挑選,共得到24篇研究文獻(xiàn),其中17篇研究成果(70.83%)都是iSchools作為唯一作者獨(dú)立發(fā)表的。從單個(gè)機(jī)構(gòu)來看,密歇根大學(xué)信息學(xué)院作為第一作者發(fā)文最多,共5篇;其次是馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院,共4篇。從機(jī)構(gòu)合作情況來看,iSchools既有與iSchools其他院校的合作,如華盛頓大學(xué)信息學(xué)院與加州大學(xué)伯克利分校信息學(xué)院、田納西州大學(xué)諾克斯維爾分校信息科學(xué)學(xué)院與匹茲堡大學(xué)匹茲堡大學(xué)計(jì)算與信息學(xué)院;也有與其他機(jī)構(gòu)的合作,但主要集中在計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)機(jī)構(gòu),如華盛頓大學(xué)信息學(xué)院與計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院(WashingtonUniversity:ComputerScience&Engineering)、馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院與馬里蘭大學(xué)高級(jí)計(jì)算機(jī)研究所(UniversityofMaryland:InstituteforAdvancedComputerStudies)。從研究方向和研究主題來看,iSchools主導(dǎo)的研究領(lǐng)域分布廣泛,除生物信息學(xué)領(lǐng)域外,iSchools為主要的研究文獻(xiàn)在科學(xué)發(fā)展研究、用戶信息行為、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)和信息通信理論領(lǐng)域都有涉及。在科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域,密歇根大學(xué)信息學(xué)院和伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院具有較大優(yōu)勢(shì),馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院在計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的研究最為突出,懷卡托大學(xué)計(jì)算與數(shù)學(xué)科學(xué)系則在信息通信理論領(lǐng)域有較大的貢獻(xiàn)。3.2.2時(shí)間發(fā)展與研究主題的變化科學(xué)研究的對(duì)象一直隨著時(shí)間的變化而變化,iSchools在三大頂級(jí)期刊中的研究熱點(diǎn)也出現(xiàn)了明顯的變化.1981年iSchools的懷卡托大學(xué)計(jì)算與數(shù)學(xué)科學(xué)系(UniversityofWaikato:FacultyofComputingandMathematicalSciences)率先在Nature上發(fā)表Arecoronalloopsstable[6],信息通信理論領(lǐng)域成為最初的研究主題,隨后iSchools的關(guān)注焦點(diǎn)開始向生物信息學(xué)、科學(xué)發(fā)展研究、用戶信息行為等方向轉(zhuǎn)變。國(guó)際三大頂級(jí)期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)與時(shí)代背景和社會(huì)環(huán)境的發(fā)展變化密切相關(guān):1998年互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的用戶行為成為iSchools關(guān)注的重點(diǎn)之一,包括用戶的合作行為、選擇和決策行為等,并且隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,預(yù)測(cè)用戶行為也成為研究方向之一;2008年世界金融危機(jī)的發(fā)生,信息經(jīng)濟(jì)學(xué)成為iSchools研究的主題之一,并開始利用數(shù)據(jù)信息發(fā)現(xiàn)世界或某一地區(qū)的貧富差距??偟膩砜矗暧^層面探討社會(huì)大環(huán)境對(duì)科學(xué)發(fā)展的影響是iSchools一直關(guān)注的對(duì)象,1985-2017年iSchools在科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域共發(fā)表15篇研究成果,占27.27%;其次,生物信息學(xué)領(lǐng)域自2004年出現(xiàn)第一篇研究成果后,短短幾年內(nèi)發(fā)表12篇研究文章,占21.82%;在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境影響下,用戶信息行為領(lǐng)域出現(xiàn)11篇研究成果,占20%;計(jì)算機(jī)技術(shù)雖然從1994年就出現(xiàn)第一篇研究成果,并且研究?jī)?nèi)容較為廣泛,既涵蓋計(jì)算機(jī)協(xié)議、計(jì)算機(jī)歷史的發(fā)展,也包括對(duì)計(jì)算機(jī)算法的改進(jìn)和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的討論,但整體研究成果只有8篇,占14.55%;信息經(jīng)濟(jì)學(xué)作為2009年出現(xiàn)的新研究領(lǐng)域,僅有5篇研究論文,占9.09%;而信息通信理論領(lǐng)域只是iSchools中少數(shù)學(xué)者的研究對(duì)象,雖然是iSchools在三大頂級(jí)期刊中最早發(fā)表文獻(xiàn)的研究主題,但只有4篇文章,僅占7.27%。由此可見,用戶信息行為、生物信息學(xué)以及科學(xué)發(fā)展研究是當(dāng)前國(guó)際三大頂級(jí)期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)。3.2.3六大主題的研究?jī)?nèi)容可視化分析根據(jù)整體聚類結(jié)果,本文對(duì)55篇文獻(xiàn)進(jìn)行主題劃分,并對(duì)每個(gè)主題領(lǐng)域的文獻(xiàn)主題詞的共現(xiàn)矩陣進(jìn)行可視化,從微觀層面發(fā)現(xiàn)各個(gè)主題的研究方向和研究熱點(diǎn)。(1)科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域。作為發(fā)文最多的研究主題,科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)主題和方向也更加廣泛。科學(xué)發(fā)展領(lǐng)域共有15篇研究文獻(xiàn),其中“Article”類型有2篇,“EditorialMaterial”類型有6篇,“Letter”類型有4篇,“BookReview”有3篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看(圖7),“data”“science”“information”“scientist”“model”“system”是該領(lǐng)域核心的主題詞,由此可將該領(lǐng)域下的研究分為兩個(gè)方面。①研究社會(huì)環(huán)境變化對(duì)科學(xué)發(fā)展的影響。一方面iSchools探討了包括互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展[7]、政治環(huán)境的變化[8]、法律政策的調(diào)整[9]等在內(nèi)的整個(gè)社會(huì)環(huán)境對(duì)科學(xué)發(fā)展的影響;另一方面科學(xué)家的個(gè)人屬性和活動(dòng)也影響著科學(xué)研究的發(fā)展和傳播,如科學(xué)家的性別差異、科學(xué)家研究生活的地點(diǎn)變化[10,11]。研究者還對(duì)科學(xué)發(fā)展過程中出現(xiàn)的種種現(xiàn)象進(jìn)行思考,在宏觀層次上關(guān)注整個(gè)學(xué)術(shù)環(huán)境中出現(xiàn)的問題和現(xiàn)象,包括同行評(píng)議[12]、引文量的變化規(guī)律[13]、經(jīng)典規(guī)律模型的適應(yīng)性探討[14]等問題;同時(shí),在微觀層次上思考圖書情報(bào)領(lǐng)域?qū)W科發(fā)展過程中出現(xiàn)的矛盾[15]。②數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究中,對(duì)數(shù)據(jù)的管理和挖掘至關(guān)重要。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的有效共享和利用能夠促進(jìn)科學(xué)研究,但也要保證數(shù)據(jù)管理的安全性。將信貸、獎(jiǎng)勵(lì)與數(shù)據(jù)共享相結(jié)合,并在管理數(shù)據(jù)的過程中保證資助者、機(jī)構(gòu)和科學(xué)家等多方合作是建設(shè)安全可信的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的前提[16,17]。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,iSchools開始利用這些技術(shù)探討人類社會(huì)歷史過程中的變化規(guī)律和趨勢(shì)[18]。此外,該領(lǐng)域涉及的3篇書評(píng)文章主要圍繞互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下出現(xiàn)的新現(xiàn)象進(jìn)行思考,包括機(jī)械自動(dòng)化的生產(chǎn)和生活環(huán)境對(duì)人們工作選擇的影響[19]、基于情境的自主學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)授課學(xué)習(xí)的效果的差異[20]以及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給“數(shù)字原住民”的生活帶來的改變[21]。雖然3篇書評(píng)的主題各不相同,但其主題和視角都有較大的新穎性,并且有作者的思考和討論。(2)生物信息學(xué)領(lǐng)域。作為近年來國(guó)際三大頂級(jí)期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)之一,生物信息學(xué)領(lǐng)域2004-2016年產(chǎn)生12篇研究成果(21.82%),其中“Article”類型有1篇,“EditorialMaterial”類型有11篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖看,“genome”“gene”“species”“phylogenetic”“data”是該領(lǐng)域核心的主題詞。該領(lǐng)域的研究主題可分為兩個(gè)方面。①研究生物基因組的特征和功能。人類微生物的研究是其中一個(gè)重要方向,包括對(duì)人類微生物組的功能和組成的研究[22]、分析健康人群微生物群落結(jié)構(gòu)和功能結(jié)構(gòu)的正常范圍[23],為描述人類微生物群落的流行病學(xué)特征以及人類微生物組的轉(zhuǎn)化應(yīng)用提供研究基礎(chǔ)。除了對(duì)健康人群的基因有所研究,iSchools針對(duì)糖尿病[24]等遺傳病患者的基因進(jìn)行分析,并為疾病病理生理學(xué)的識(shí)別提供了重要線索和依據(jù)。同時(shí),對(duì)猩猩[25]、長(zhǎng)臂猿[26]、瘧蚊[27]、甲殼類[28]等為代表的動(dòng)物的基因組的研究也是生物信息學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的一個(gè)方向。分析不同動(dòng)物的基因組的組成和特征,一方面對(duì)比動(dòng)物之間基因組的差異,另一方面通過研究基因的組成實(shí)現(xiàn)基因的可塑性。此外,還包括針對(duì)基因中氨基酸信號(hào)傳遞介質(zhì)的研究[29]、對(duì)微生物感覺視紫紅質(zhì)的結(jié)構(gòu)研究[30]等。這些研究都關(guān)注與不同生物的基因組成及其功能,從微觀層次上研究基因組的差異,并通過研究猩猩、長(zhǎng)臂猿等生物的基因組成,確定基因中對(duì)某一功能起關(guān)鍵作用的部分和特征。②以基因遺傳進(jìn)化、物種分化問題為研究對(duì)象。iSchools除了研究生物的基因組成外,還對(duì)基因的遺傳進(jìn)化進(jìn)行研究,通過追溯生物同胞物種的系統(tǒng)發(fā)育的關(guān)系,確定物種分支,從而研究生物系統(tǒng)的發(fā)育和分化[31]。除了傳統(tǒng)的生物信息學(xué)分析方法外,iSchools也嘗試?yán)脭?shù)據(jù)算法驗(yàn)證基因組數(shù)據(jù)的同質(zhì)性[32,33]??偟膩砜矗箜敿?jí)期刊中iSchools以生物信息學(xué)領(lǐng)域?yàn)檠芯恐黝}的探討主要圍繞生物基因組的結(jié)構(gòu)和功能以及生物系統(tǒng)的發(fā)育和進(jìn)化兩個(gè)方面開展相關(guān)的研究。(3)用戶信息行為領(lǐng)域。iSchools在用戶信息行為領(lǐng)域的研究是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展開始的。1998年出現(xiàn)該領(lǐng)域的第一篇文章便是研究互聯(lián)網(wǎng)是如何影響用戶之間的社交活動(dòng)和社區(qū)參與的,并且認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是一種可以發(fā)展網(wǎng)絡(luò)友誼的媒介[34]。用戶信息行為領(lǐng)域從1998-2016年共產(chǎn)生11篇研究成果(20%),其中“Article”類型有4篇,“EditorialMaterial”類型有5篇,“Letter”類型有1篇,“BookReview”有1篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看,“users”“model”“social”“media”“community”“cooperation”“data”等是該領(lǐng)域核心的主題詞。該領(lǐng)域的研究主題可分為兩個(gè)方面。①社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為。社交網(wǎng)絡(luò)作為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的產(chǎn)物,對(duì)用戶的行為產(chǎn)生了潛移默化的影響,越來越多的用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了信息瀏覽、分享等互動(dòng)行為,改變了傳統(tǒng)的信息交流方式,因此,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為研究成為用戶信息行為領(lǐng)域的主要方向。iSchools不僅探討了用戶利用社交網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和擴(kuò)展社交圈的現(xiàn)象[34],還針對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息的混雜和不確定性現(xiàn)象,提倡構(gòu)建社會(huì)信任網(wǎng)絡(luò),保證信息來源的真實(shí)性和可靠性[35]。隨著社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸成熟,越來越多的人從信息的接收者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌陌l(fā)送者,人們可以便捷地參與社交網(wǎng)絡(luò),利用公民組成的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),及時(shí)應(yīng)對(duì)各種危機(jī)災(zāi)難成為新興的研究主題。個(gè)人作為在社會(huì)媒體中最容易表達(dá)觀點(diǎn)的部分[36],利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能夠第一時(shí)間消息,從而應(yīng)對(duì)各種危機(jī)災(zāi)難的發(fā)生[37,38],提高相應(yīng)部門的響應(yīng)和恢復(fù)能力。②預(yù)測(cè)用戶的選擇和決策行為。除了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的用戶信息行為是iSchools研究的主要方向,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)用戶的選擇和決策行為進(jìn)行預(yù)測(cè)也是其關(guān)注的焦點(diǎn)之一。首先是用戶的合作行為,iSchools重點(diǎn)討論了人們出現(xiàn)和維持合作的條件,以及人們出現(xiàn)合作情況時(shí)的基本特征,并利用計(jì)算機(jī)模擬人們合作特點(diǎn),預(yù)測(cè)人們合作的可能性[39,40];其次,早在2008年iSchools就開始利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘方法,通過算法和大數(shù)據(jù)來理解和預(yù)測(cè)人們的經(jīng)濟(jì)決策乃至生活中各方面的選擇[41,42,43]。除了健康人群的用戶行為分析,iSchools也探討了特殊患者的識(shí)別行為,如失語(yǔ)癥患者對(duì)說謊者的識(shí)別能力的研究[44]。這也說明,在三大頂級(jí)期刊中,iSchools始終保持著獨(dú)特的研究視角和多樣化的研究方法。用戶信息行為領(lǐng)域的研究視角和研究方法在一定程度上代表了iSchools在三大頂級(jí)期刊中發(fā)文的優(yōu)勢(shì)。在關(guān)注研究熱點(diǎn)的同時(shí),也善于從研究中總結(jié)和發(fā)現(xiàn)新的研究方向,同時(shí)注重利用新的研究方法提高研究水平。(4)計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域與圖書情報(bào)學(xué)的發(fā)展密切相關(guān),在三大頂級(jí)期刊中,iSchools在計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域共有8篇研究文獻(xiàn),其中“Article”類型有1篇,“EditorialMaterial”類型有4篇,“Letter”類型有1篇,“BookReview”有2篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看,“machine”“technology”“information”“global”“science”“compute”等是該領(lǐng)域核心的主題詞,由此可將該領(lǐng)域下的研究分為兩個(gè)方面。①計(jì)算機(jī)歷史和技術(shù)發(fā)展的研究。計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的研究首先是圍繞計(jì)算機(jī)本身的發(fā)展歷史[45,46]、計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)、通信和計(jì)算能力[47]等主題展開。隨著社會(huì)進(jìn)步和技術(shù)發(fā)展,一些新興的計(jì)算機(jī)技術(shù),如語(yǔ)音輸入和識(shí)別技術(shù)的發(fā)展引起了iSchools研究者的興趣[48,49],并對(duì)新技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)的共同發(fā)展保持樂觀的態(tài)度。②利用計(jì)算機(jī)算法解決相關(guān)問題。計(jì)算機(jī)算法是計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域研究的主要內(nèi)容,通過算法對(duì)數(shù)據(jù)的觀測(cè),構(gòu)建數(shù)據(jù)模型以解決人類生活中的問題成為主要的方式[50],但是計(jì)算機(jī)算法并不是萬能的,還存在兩個(gè)主要的不足:一是通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的算法一旦出現(xiàn)偏差,將很難進(jìn)行修改[51];二是并非所有的問題都能通過計(jì)算機(jī)算法得到解決[52]。iSchools在計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的研究沒有涉及太多專業(yè)的程序算法等方面的問題,主要是圍繞著計(jì)算機(jī)技術(shù)的變化對(duì)人們的信息生活和信息需求帶來的影響和改變的討論,更多是從宏觀層次上的探討。(5)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域作為2008年世界金融危機(jī)后出現(xiàn)的新興領(lǐng)域,2009-2016年共發(fā)表5篇研究成果,其中“Article”類型有2篇,“EditorialMaterial”類型有2篇,“BookReview”有1篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看,“data”“metadata”“wealth”“poverty”“mobile”等是該領(lǐng)域核心的主題詞。該領(lǐng)域的研究方向相對(duì)較為集中―利用元數(shù)據(jù)識(shí)別經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。這一方向的研究是伴隨著移動(dòng)支付和移動(dòng)消費(fèi)的發(fā)展而出現(xiàn)的,也是近年iSchools在三大頂級(jí)期刊上探討的熱點(diǎn)話題之一。其探討的主要內(nèi)容利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法挖掘手機(jī)交易元數(shù)據(jù),通過評(píng)估數(shù)百萬個(gè)人的消費(fèi)數(shù)據(jù)評(píng)估地區(qū)的資產(chǎn)分布和貧富區(qū)域分布,甚至構(gòu)建整個(gè)國(guó)家的財(cái)富分布情況[53,54]。另一方面,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中元數(shù)據(jù)的可識(shí)別和可獲取性導(dǎo)致人們開始關(guān)注信用卡消費(fèi)元數(shù)據(jù)的安全性[55]。數(shù)據(jù)的匿名性力度不夠是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中存在的安全隱患。此外,iSchools嘗試從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看待經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的現(xiàn)象和問題,利用博弈論、實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)[56,57]等觀點(diǎn)討論改善經(jīng)濟(jì)和社會(huì)結(jié)構(gòu)的運(yùn)作,從而創(chuàng)造一個(gè)穩(wěn)定的金融市場(chǎng)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。由此可見,信息經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究是在新的社會(huì)環(huán)境下,靈活運(yùn)用元數(shù)據(jù)本身的功能和作用,通過機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法,發(fā)現(xiàn)日常的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中存在的問題和現(xiàn)象,并根據(jù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的特點(diǎn)和出現(xiàn)的問題及時(shí)采取相應(yīng)的措施,保證金融市場(chǎng)的正常運(yùn)作和發(fā)展。(6)信息通信理論領(lǐng)域。作為最早在三大頂級(jí)期刊發(fā)表文章的研究領(lǐng)域,iSchools在該領(lǐng)域的發(fā)文并不多,是因?yàn)殡S著社會(huì)環(huán)境和科研環(huán)境變化,圖書情報(bào)的研究對(duì)象發(fā)生了轉(zhuǎn)變。1981-2009年共發(fā)表4篇研究文獻(xiàn),其中“Article”類型有3篇,“EditorialMaterial”類型有1篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看,“entanglement”“diamond”“temperature”“l(fā)oop”“coronal”等是該領(lǐng)域核心的主題詞。信息通信理論領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)數(shù)量很少,并且主要利用構(gòu)建數(shù)學(xué)公式和模型的方式,運(yùn)用信息通信理論從微觀上揭示各種現(xiàn)象,包括天體表面的等離子循環(huán)的不穩(wěn)定現(xiàn)象[6,58]、以金剛石為代表的物體內(nèi)部不同的量子糾纏態(tài)的選擇對(duì)量子信息處理的影響[59,60]。該領(lǐng)域的4篇研究文獻(xiàn)是對(duì)信息通信理論領(lǐng)域?qū)I(yè)問題的探討,與iSchools其他研究主題相比,該領(lǐng)域的研究較少??偟膩砜?,信息通信理論領(lǐng)域只是早期iSchools在三大頂級(jí)期刊上探討的一個(gè)主題,但是近年來iSchools的研究方向逐漸向其他領(lǐng)域轉(zhuǎn)變.

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