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1數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源為了從圖書情報學人視角揭示我國信息素養(yǎng)研究領域的結構及演化,在數(shù)據(jù)收集時我們選定的期刊源是《中文核心期刊要目總覽》(2012版)收錄的圖書情報與數(shù)字圖書館類核心期刊。根據(jù)選定的期刊源,本研究使用CNKI中文學術期刊網絡出版總庫進行數(shù)據(jù)收集,檢索時間段為數(shù)據(jù)庫收錄起始時間到2013年12月31日。通過對各種檢索方法、檢索詞、檢索式及不同檢索結果選擇分析,最后確定在CNKI中文學術期刊網絡出版總庫高級檢索中輸入檢索條件為:“主題=信息素養(yǎng)OR主題=信息素質OR主題=信息能力”;期刊來源類別中選擇“核心期刊”;學科領域選擇“圖書情報與數(shù)字圖書館”,得到論文1190篇,其中有作者的論文共1176篇,這1176篇論文就作為本研究的樣本數(shù)據(jù)。

1.2研究方法與工具

1.2.1耦合分析作者關鍵詞耦合分析因為開始研究的時間不長,所以在數(shù)據(jù)處理時沒有固定的做法。筆者認為在進行作者關鍵詞耦合分析時,耦合關系強度的計算、領域內代表性作者與關鍵詞的選擇對結果影響最大。現(xiàn)針對本實例進行方法上的探討。(1)耦合關系強度的計算耦合關系強度的計算是作者關鍵詞耦合網絡結構測算的核心問題。基于關鍵詞的作者耦合強度算法有很多種,主要表現(xiàn)在矩陣中元素的取值方法。主要有絕對耦合強度法[4,7,11],包括去重關鍵詞集合交集法,該法是將兩作者關鍵詞集去重后再計算交集的次數(shù)并視其為兩作者的耦合強度值;最小耦合值加權算法則考慮關鍵詞重復,將關鍵詞重復計數(shù),取作者對在同一關鍵詞上較小頻次值,然后進行累加。相對耦合強度法[9,12],主要包括對作者耦合次數(shù)進行標準化運算后轉化為相似性系數(shù)在[0,1]之間的相對關鍵詞耦合強度算法以及Jaccard相似度算法與TF/IDF相似度算法。邱均平研究團隊在論文中論證了最小耦合值加權算法更能反映作者間的實際相似程度,因此本文在繪制作者關鍵詞耦合網絡時采用了最小值法[8]。在進一步進行因子分析時利用了相對關鍵詞耦合強度算法。本研究在構建作者關鍵詞耦合網絡時統(tǒng)計了非第一作者,這就造成合著文獻作者間必然存在一定數(shù)量相同關鍵詞,即存在關鍵詞耦合。現(xiàn)有的做法是排除合著文獻,但是筆者認為這樣做必然減少了排除文獻的作者與其他作者之間的耦合關系。我們的做法是在包含非第一作者情況下做出耦合矩陣,再減去合作作者的關鍵詞耦合值。如作者A與B合著2篇文獻,一篇文獻包含3個關鍵詞,一篇文獻包含2個關鍵詞,那么在最小耦合值加權算法下得到的耦合矩陣中在相應的作者A與B的耦合次數(shù)中減去(1*3+1*2),之后這個值就是作者關鍵詞耦合矩陣中作者A與B的最終耦合值。(2)關鍵詞的選擇目前,利用作者關鍵詞耦合分析學科結構的數(shù)據(jù)基本都來自某類期刊的全部論文。筆者在以具體領域為研究對象開展作者關鍵詞耦合分析時發(fā)現(xiàn)某些檢索時輸入的主題詞在輸出文獻的關鍵詞數(shù)據(jù)中存在頻率很高的現(xiàn)象,這些高頻關鍵詞加上非標識文獻內容、標識過于模糊的關鍵詞使得最終矩陣在探測領域內代表作者及領域結構時出現(xiàn)重心偏移。輸入主題詞如信息素質、信息素養(yǎng)以及非標識文獻內容關鍵詞對于揭示信息素養(yǎng)領域內知識結構沒有實質性作用,并使因子分析時主要因子被解釋為信息素質、信息素養(yǎng)、高校圖書館、圖書館等,從而影響了分析結果的揭示功能。所以筆者在分析時去除了這些關鍵詞。(3)代表作者選擇作者關鍵詞耦合分析中選擇多少代表作者沒有標準化的做法[13],張志強等認為在以作者為分析單元的研究中,一般選擇的作者數(shù)量為100~120人。筆者認為這樣選取也符合作者關鍵詞耦合及因子分析可視化的需求。所以筆者在數(shù)據(jù)樣本中提取作者發(fā)文數(shù)大于1的218人以及詞頻大于3的159個關鍵詞,在218位作者關鍵詞耦合矩陣中計算每個作者與其他作者的耦合頻次總和,保留排名前100的作者,使其成為100位代表作者的耦合矩陣。

1.2.2因子分析利用SPSS軟件進行因子分析,因子抽取選擇主成分分析(PrincipalComponentAnaly-sis,PCA),通過觀察累積方差確定因子數(shù)量,并通過觀察因子內作者載荷對因子命名[14]。因子旋轉的主要方法有正交旋轉、斜交旋轉,因為某一具體研究領域內的各個研究主題之間必然存在聯(lián)系,所以在因子旋轉上筆者采用斜交旋轉對初始因子進行旋轉,并選擇特征值大于1的因子。最后將因子作者載荷矩陣導入Ucinet進行可視化分析。

1.2.3社會網絡分析方法及可視化社會網絡分析法其本質是用數(shù)學的思維分析和技術分析推導產生的成體系的數(shù)學分析方法。Newman認為社會網絡分析方法避免了網絡規(guī)模受限、數(shù)據(jù)處理理想化、數(shù)據(jù)獲取主觀性等弊端,是研究作者間關系的理想方法[15]。因子結構的可視化主要有表格形式、多維尺度圖譜[13]以及通過Pajek軟件運行Kamada-Kawai分布算法[16]得到的圖譜。本研究采用Ucinet中集成的NetDraw軟件來實現(xiàn)作者關鍵詞耦合網絡及因子分析的可視化顯示,與Pajek軟件生成圖譜類似利用Net-Draw軟件得到的圖譜也有信息呈現(xiàn)密度大、呈現(xiàn)效果直觀性強的特點。

2結果和討論

2.1選定代表作者群利用自編VBA程序統(tǒng)計1176篇論文的樣本數(shù)據(jù)得到作者1501人,第一作者1004人。其中獨著的有762篇,2人合作的有267篇,3人合作的有93篇,4人合作的有34篇,5人合作的有13篇,6人合作的有5篇,7人合作的有2篇。在數(shù)據(jù)樣本中的1501位作者中提取發(fā)文數(shù)大于1的218人,從1955個關鍵詞中提取詞頻大于3的159個關鍵詞。去除檢索時使用的關鍵詞“信息素質”、“信息素養(yǎng)”、以及非標識文獻內容、標識過于模糊的關鍵詞,如“主題”、“影響”、“對策”等,利用自編VBA程序得到218位作者的作者關鍵詞耦合矩陣(未去除合著論文的關鍵詞耦合),同時利用本文第二部分提到的方法去除合著論文的關鍵詞耦合對最終耦合矩陣的影響,得出218位作者的作者關鍵詞耦合矩陣。在作者關鍵詞耦合分析中,作者與其他作者建立的耦合頻次總和是作者研究活力的表征,耦合頻次總和越大表明作者在研究領域中的連通性越高。通過自編的VBA程序,筆者得到了各個作者的耦合頻次總和,并選取了排名前100位作者的作者關鍵詞耦合矩陣,表1是根據(jù)排名前100位作者的作者關鍵詞耦合矩陣計算的耦合頻次總和在前30位的作者。各作者的耦合頻次總和較低是因為我們在分析時去除了非標識文獻內容、標識過于模糊的關鍵詞,同時也是因為該研究領域高發(fā)文作者較少,發(fā)文量大于3的只有18位作者,其中12位作者在耦合頻次總和排名前30位。總體來說發(fā)文量及耦合頻次總和都突出者可以看作該領域的高活力核心作者。

2.2作者關鍵詞耦合網絡結構分析提取的耦合頻次總和排名前100位的作者關鍵詞耦合矩陣(部分)見表2。將該矩陣導入Ucinet軟件并利用NetDraw可視化軟件繪制作者關鍵詞耦合網絡,見圖1。圖1所示的作者關鍵詞耦合網絡把相同研究領域的作者聯(lián)系在一起。這是一個全聯(lián)通的網絡,網絡密度為0.2261,整體網絡聯(lián)通性好。圖中圓點代表作者,圓點的大小代表作者與其他作者的耦合頻次總和,圓點越大,耦合頻次總和越大。圓點間連線粗細可表征作者間耦合頻次的多少。通過對作者關鍵詞耦合網絡中心性測度,可以發(fā)現(xiàn)初景利、彭奇志、張逸新、柯平、孫平、張士靖的中介中心性、程度中心性與親近中心性都是比較高的,他們在信息素養(yǎng)研究領域中具有較突出的地位。這與高活力核心作者分析基本是一致的,其實程度中心性與耦合頻次總和在計算上方法類似,從而導致了二種分析的密切相關,但是作者之間具體的共同研究主題以及該領域整體的結構就需要進一步通過作者關鍵詞耦合關系因子分析。

2.3我國信息素養(yǎng)領域的結構及演化對作者關鍵詞耦合矩陣進行余弦相似矩陣的轉化,在SPSS中進行因子分析。在參考碎石圖(如圖2所示)的基礎之上,提取出11個因子,11個因子可以解釋95.659%的總方差。公因子變動的數(shù)值最小為0.791,最大為0.998,小于0.9的公因子只有11個。從分析數(shù)據(jù)結果上看,作者關鍵詞耦合分析模型的擬合優(yōu)度十分理想,這表明利用作者關鍵詞耦合分析方法來研究信息素養(yǎng)領域知識結構的結果更易于解釋。因子載荷要達到一定數(shù)值對于因子的解釋才有意義,一般取值區(qū)間為0.3~0.5[5]。本文中筆者選擇載荷閥值為0.3,即把作者在因子上的載荷值小于0.3的值變?yōu)?。表3為因子及其載荷統(tǒng)計。因子中的最高載荷表征各因子(研究主題)在整體學科內部的顯著度,因子的標注是比較復雜的一項工作,因此我們利用了耦合的原理(作者使用共同的關鍵詞)。作者與關鍵詞的矩陣是作者關鍵詞耦合分析的基礎,所以在對因子標簽進行解釋時我們采用了統(tǒng)計因子中高載荷作者的關鍵詞的方法,同時關注高載荷作者與其耦合強度較高作者的共同研究主題(關鍵詞)。通過統(tǒng)計我們大致得到了信息素養(yǎng)領域的9個研究主題。因子1標注為信息素養(yǎng)教學改革及評價標準研究;因子2標注為在數(shù)字圖書館背景下信息素養(yǎng)的研究;因子3標注為信息素養(yǎng)內涵的研究;因子4標注為信息共享空間的研究;因子5標注為圖書館教育職能研究;因子6標注為文獻檢索課程的教學模式;因子7標注為信息素養(yǎng)的比較研究;因子8標注為學科服務研究;因子9標注為網絡(Web2.0)環(huán)境下的信息素養(yǎng)教育;因子10與11沒有查明。將因子分析后生成的模式結構矩陣(載荷閥值大于0.3)導入Netdraw軟件進行可視化顯示,如圖3所示。圖中圓形節(jié)點代表作者,方形節(jié)點代表因子,節(jié)點標簽代表研究主題,節(jié)點大小代表該因子中所包含載荷大于0.3的作者的數(shù)量,而作者與因子間的連線的粗細代表作者在該因子上的載荷的大小(圖中因子載荷大于0.3)。由圖3可直觀的揭示作者之間的共同研究主題,分析各作者分屬的研究主題,可發(fā)現(xiàn)彭奇志、張逸新、黃如花同屬“信息素養(yǎng)教學改革與評價標準研究”,柯平屬“數(shù)字圖書館背景下的信息素養(yǎng)研究”,張士靖屬“信息素養(yǎng)內涵研究”,這些主題領域研究者數(shù)量都較多,屬于較為熱門的研究領域。其中孫平同屬“文獻檢索課程的教學模式”與“信息素養(yǎng)教學改革與評價標準研究”,初景利同屬“學科服務研究”和“數(shù)字圖書館背景下的信息素養(yǎng)研究”,其二元屬性不但說明兩位作者分別在同領域內研究主題不同,而且說明不同研究主題存在關聯(lián)性,其連接點就是作者本身。如孫平既發(fā)表了“高校圖書館的信息素質評價”這樣關于評價標準研究的論文,又發(fā)表了“信息素養(yǎng)教學有效模式研究與實施”這樣關于教學模式研究的論文,同時也發(fā)表了“高校信息素質教育發(fā)展的基本架構”這樣同時提及評價標準研究與教學模式研究的論文。又如初景利既發(fā)表了“試論新一代學科館員的角色定位”這樣關于學科服務的論文,又發(fā)表了“在變化的環(huán)境中尋求圖書館變革—2007年國際圖聯(lián)大會解讀”這樣同時包含學科服務與數(shù)字圖書館背景下的信息素養(yǎng)研究的論文。利用自編VBA程序得到9個研究主題的高耦合關鍵詞逐年頻次矩陣,將各主題內關鍵詞統(tǒng)計合并后導入NetDraw軟件進行可視化顯示,如圖4所示。圖4中圓形節(jié)點代表信息素養(yǎng)的研究主題,方形節(jié)點代表時間。圓形節(jié)點的垂線對應的方形節(jié)點代表主題內關鍵詞的首現(xiàn)年份,連線的粗細代表領域內關鍵詞出現(xiàn)的頻次大小。結合圖3與圖4可知,信息素養(yǎng)領域整體的研究在2009年左右達到頂峰,信息素養(yǎng)內涵主要包涵信息意識、信息能力、信息道德這三方面,對信息素養(yǎng)內涵主題研究開始的比較早且后期關注的時間較長且比較平穩(wěn),這是因為對研究領域的對象性研究是所有研究的基礎和核心問題。圖書館教育職能中最重要的就是信息素養(yǎng)教育,這是由于圖書館作為信息資源中心的定位決定的。其研究主要圍繞圖書館從傳統(tǒng)信息教育轉型提升到信息素養(yǎng)教育職能層面,圖書館教育職能的研究為傳統(tǒng)文獻檢索課的改革和突破以及信息素養(yǎng)教育實踐模式提供了宏觀指導。數(shù)字圖書館背景下信息素養(yǎng)的研究從2000年左右開始,研究的繁榮期在2001~2005年。網絡環(huán)境下的用戶教育研究的繁榮期在2000~2005年,與數(shù)字圖書館背景下信息素養(yǎng)研究同屬于這個時間段的研究熱點。這主要是因為在數(shù)字圖書館大變革下圖書館的所有服務都面臨著結構性的升級,信息素養(yǎng)教育作為圖書館的重要工作之一也理所當然的從教育內容到教育模式上發(fā)生著改變。文獻檢索課程的教學改革與教學評價從整體來看在2004年后一直保持平穩(wěn)的研究態(tài)勢。其中教育模式的研究從2009年后進入繁榮期,教學改革主要包括教學目標改革、教學內容改革、教學模式改革、教學環(huán)境改革。教育模式研究主要從傳統(tǒng)模式改變?yōu)榍度胧叫畔⑺仞B(yǎng)教育,主要分為部分或局部嵌入課堂、嵌入到網絡教學平臺、嵌入到學習管理系統(tǒng)三種形式。其實現(xiàn)模式主要包括目標嵌入、學科專業(yè)內容嵌入、科研學習過程嵌入、教學過程嵌入、網絡環(huán)境嵌入。信息素養(yǎng)領域比較研究開始在2003年左右,2007年后研究明顯增多。信息素養(yǎng)領域比較的對象主要是中國和美國,比較研究的內容十分的廣泛,有指標體系、課程設置、教學模式、教育平臺、信息行為、信息倫理、信息質量建模、感知差異性等。對信息共享空間的研究從2005年開始,2008年后進入研究的繁榮期。信息共享空間作為那個時間段的新興服務平臺與服務模式,具有優(yōu)勢平臺資源和個性化、知識化、學科化及多元化的環(huán)境體系和服務體系,為信息素養(yǎng)教育從內涵到模式上提供了更為高效的途徑和方式。學科服務主題的研究在領域與時間共現(xiàn)圖譜中是唯一逐步上升的,也屬于近年來研究的熱點,說明信息素養(yǎng)教育正在滲透、嵌入日益普及的圖書館學科服務工作中去。同時,學科服務的深化促使高校圖書館的信息素養(yǎng)教育向學科專業(yè)的層面漸近,強調學科專業(yè)趨勢的分析、隱性知識的關聯(lián)挖掘、科研思路的構建與設計、大數(shù)據(jù)時代學科文獻數(shù)據(jù)融合與分析、高效傳播與共享。

3結論

本文以國內信息素養(yǎng)領域為研究對象,綜合利用作者關鍵詞耦合分析、社會網絡分析、因子分析、詞頻分析來探究我國信息素養(yǎng)領域的高活力核心作者及研究主題的結構與演化，由此得出以下結論。

3.1高活力核心作者通過對作者與其他作者建立的耦合頻次總和以及作者的發(fā)文數(shù)量我們可以看到我國信息素養(yǎng)領域的高活力核心作者主要有彭奇志、柯平、初景利、張逸新、周鳳飛、徐仕敏等。但總體活力不高,高產作者較少,發(fā)文量大于3的只有18位作者。

3.2作者關鍵詞耦合網絡通過對作者關鍵詞耦合網絡的分析,我們可以看到該網絡整體網絡聯(lián)通性好,但作者整體耦合強度比較低,這與研究領域高發(fā)文作者較少有密切的關系。在中介中心性、程度中心性與親近中心性分析中初景利、彭奇志、張逸新、柯平、孫平等比較突出,與高活力核心作者基本相同,在一定程度上說明了高產、高活力、高網絡中心性的一致性。

3.3研究領域的知識結構及演進通過因子分析筆者得到了信息素養(yǎng)領域的9個研究主題,分別是:信息素養(yǎng)教學改革及評價標準研究;在數(shù)字圖書館背景下信息素養(yǎng)的研究;信息素養(yǎng)內涵的研究;信息共享空間的研究;圖書館教育職能研究;文獻檢索課程的教學模式;信息素養(yǎng)的比較研究;學科服務研究;網絡(Web2.0)環(huán)境下的信息素養(yǎng)教育。將與主題相關的關鍵詞逐年頻次統(tǒng)計后得到了信息素養(yǎng)領域演進的大致脈絡為:①圖書館教育職能研究及信息素養(yǎng)領域內各概念的提出(包括信息能力、信息意識、信息道德等維度的研究);②數(shù)字圖書館背景及網絡環(huán)境下的用戶教育研究與文獻檢索課程體系建設;③信息素養(yǎng)的比較研究與文獻檢索課程體系的教學改革及信息素養(yǎng)教育模式的創(chuàng)新;④信息素養(yǎng)教育利用信息共享空間的資源和服務平臺,并滲透、嵌入日益普及的圖書館學科服務工作,使得信息素養(yǎng)教育模式日益多元化,同時這些領域又不是孤立的,存在研究時間上的交叉。由于對信息素養(yǎng)的不同概念解讀,對非標識文獻內容、標識過于模糊關鍵詞選擇的主觀性,因子載荷選擇及對因子解釋沒有嚴格統(tǒng)一的標準,本文對信息素養(yǎng)領域的演進分析仍是有局限性的,期望在未來的研究中可以完善。

作者：王磊單位：合肥工業(yè)大學圖書館