独特关键词下的国内图书情报领域硕士学位论文的研究特点分析

摘 要 图书情报领域学位论文关键词统计分析是图书情报学的重要内容，基于独特关键词的图书情报硕士学位论文统计分析又是其中的一项重要分支。本文基于中国知网CNKI和万方数据库两大国内权威学术文献数据库，从关键词这一文献核心要素出发，关注独特关键词下国内图书情报领域硕士学位论文研究的学科结构特点、研究的主要方向、主要热点，以及情报学发展的新的增长点。

关键词 情报学；硕士论文；关键词

中图分类号G251 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）114-0013-02

当前，世界各国的许多高等院校和科学研究机构都在加强对图书情报的研究，许多世界一流院校，比如Harvard University（哈佛大学）、Princeton University（普林斯顿大学）、Yale University（耶鲁大学）、Massachusetts Inst. of Technology（麻省理工学院）等都建立了比较完善的情报学教育体系。而比较而言，在我国高等院校与科研院所对图书情报学的相关研究，明显要相对落后，近年来随着改革开放的深入推进，有关情报学的招生和课题研究有所提升，并呈现出较为快速的增长态势，然而由于研究内容相对较为高深，而且研究的靶场显得较为前沿化与多元化。基于关键词对学位论文进行统计、研究与分析是文献计量学的范畴，是图书情报学研究的重要内容。即以学位文献或学位文献的某些特点为标的，以聚集梳理一定数量文献为基础，由此展开对某一时域某一领域科学技术基本状况与基本特征的研究，并由此论述和预测该领域科学技术在今后一段时期的研究趋势与特点规律态势。基于独特关键词进行图书情报领域的硕士学位论文进行分析，是情报学研究的一项重要方法，是一种将文献资料中的众多核心要素关联起来，进行统计分析的引证分析方法，其可以较为科学地评价文献所研究与发展的现状和趋势，揭示学科当时研究的热点，较为准确地评价文献所代表的学术水平。

1 研究对象数据来源

本文研究的对象定位于对国内图书情报领域这一总体框架，并于此基础上将“靶向”集中于硕士学位论文的统计、分析与研究，将“靶标”聚集到硕士学位论文的研究热点、趋势、重点、前沿以及其变化情况，从而更加清晰地梳理出我国情报学研究的发展脉络，从而为我国情报学教育发展提供参考。研究的主要数据来源集中于国内著名的学位论文收集库――中国知网CNKI学术文献总库、维普期刊资源整合服务平台与万方数据知识服务平台“三大论文数据库”，以及国内高等院校图书馆自建特色数据库。其中，中国知网CNKI和万方数据库是国内收录学位论文最为全面的数据库，因此，为了确保分析研究的数据具有较高可信度与代表性，分析研究检索的数据源即来自该两个数据库，着重定位于“学科专业名称”、“学科专业分类”选项进行检索，而检索的时间区域定位于近10年，对于两个数据库检索出来的文献，对于相同的通过采用SQL 语句进行筛选，剔除重复的以及不符合的。

由此，以“情报学”作为检索词，从中国知网CNKI数据库获得1640篇硕士论文，从万方数据库中获致1315篇硕士论文，通过SQL筛选剔除重复的以及不符合的795篇，总共获得有效国内图书情报领域硕士论文2160篇。

2 基于高频关键词的国内图书情报领域硕士学位论文特点

通过对获取到的2160篇国内图书情报领域硕士论文进行研究，综合统计论文的关键词，累计关键词有13976个，经过分析研究，去除不能表达论文主题概念的关键词3645个，共得10331个，平均每篇硕士文献关键词数为4.78个，由此可说明该统计是科学的，与国外科文献资料对关键词的标引规则相符（国内外科技期刊要求的每篇关键词应标出 3-8 个），接着对关键词的词频进行统计分析，将关键词的频度大于60作为标准，将其定义为“高频词”，通过对“高频词”的统计分析，可以非常清晰地看出，有关“知识管理”这一主题的频次最高，多达126次。无疑，这也证实了近些年来，学术界对知识管理这个方向的研究热点。此外，“电子商务”为121次、“信息化”为118次、“信息技术”为112次、“竞争情报”为102次、“信息服务”为98次、“信息检索”为96次、“数据挖掘”为87次、“数字图书”为84次、“信息资源”为79次、“电子政务”为75次、 “知识服务”为71次、“知识共享”为68次、“数据仓库”为63次，从中也反映了我国对信息化建设、知识服务、数字化建设等关注在日益提升，也验证了我国国务院学位委员会重新颁布的《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》中“图书馆、情报与档案管理”的实效，表明了情报学与管理学之间渗透和结合日益加强，也可以折射出当前研究的重点、热点仍然集中在情报学基础领域，并预示着今后情报学研究的一个重点将是对网络信息资源的开发、整合与利用。

3 基于聚类共词的国内图书情报领域硕士学位论文特点

通常来说，仅仅通过孤独地察看论文的某一关键词，通常是难以有充足的理由说明该论文所研究的主题，然而通过关注两个或者两个以上的关键词，将可以给予人们更加充分的信息去把握论文的大致内容和论文的主题脉络。通过采取计算机数字高效处理作用，充分发挥Excel的数据透视功能，再次对出现次数高于60的高频出现的关键词进行“聚类性”分析，统计在同一论文中两两同时出现的关键词，从而构建出60 × 60的“聚类共词矩阵”，通过这一矩阵的研究，非常清晰地显示出“聚类共词矩阵”是一个对称矩阵，其中位于矩阵对角线上的数据显示的是某关键词自身一同出现的频次，这个一同出现的现象就实质来说，就是论文之间的相关度，对于非对角线上的数据，则表示不同关键词之间的共现频次。通过这个矩阵可以从另一个侧反题出，关键词分布既有交叉、相互渗透又具有群组分布的独立性。通过Excel的数据透视处理得到共现频次较高的有：“知识管理”为124次，“电子商务”为106次，“竞争情报”为101次，“高校图书馆”为98次，“信息服务”为92次，“数据挖掘”为87次，“数学图书馆”为83次，“信息资源”为81次，“电子政务”为79次，“知识共享”为72次，“数据仓库”为66次。由此可以看出，在国内图书情报领域硕士学位论文的研究主题中，当前基于数字化、信息化、电子化的知识管理与数据挖掘是个热点，同时也说明我国情报学教育研究的领域在不断拓宽。

综合以上，关注独特关键词下国内图书情报领域硕士学位论文研究的学科结构特点，获得了基于高频关键词的国内图书情报领域硕士学位论文特点，以及基于聚类共词的国内图书情报领域硕士学位论文特点，通过对研究结果的比较分析，得出了一些有较为充足理由支撑的结论，那就是从中可以较为清晰地得出，当前以及今后一段时期国内图书情报领域硕士学位论文研究的侧重点在于“数字化、信息化、电子化的知识管理与数据信息挖掘”。

参考文献

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