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    國內(nèi)圖書館弱勢群體服務的知識結構研究

    2012-04-29 00:44:03楊愛青,馬秀峰
    圖書館界 2012年1期
    關鍵詞:共詞分析圖書館服務弱勢群體

    楊愛青,馬秀峰

    [摘 要]以論述國內(nèi)圖書館弱勢群體服務領域的研究文獻為數(shù)據(jù)源,采用SPSS軟件對從中提取出來的相關高頻關鍵詞進行聚類分析,并繪制出戰(zhàn)略坐標圖。研究表明:圖書館對弱勢群體的服務內(nèi)容正由理論向?qū)嵺`轉變,服務對象走向多元化。該研究很好地揭示了圖書館弱勢群體服務的特點和發(fā)展趨勢,以期為我國圖書館界對弱勢群體服務的深入研究提供參考。

    [關鍵詞] 弱勢群體;圖書館服務;共詞分析;聚類分析

    [中圖分類號]G252-3[文獻標志碼]B[文章編號]1005-6041(2012)01-0051-05

    共詞分析法屬于內(nèi)容分析方法的一種,能利用文獻集中詞匯對或名詞短語共同出現(xiàn)的情況來確定該文獻集所代表學科中各主題之間的關系。一般認為詞匯對在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)越多,則代表這兩個詞的關系越緊密。[2]從而反映出這些詞之間的親疏關系,進而分析這些詞所代表的學科和主題的結構變化,映射科學的動態(tài)。

    共詞分析法是對當前發(fā)表文獻的直接統(tǒng)計,所尋找的是目前已有論文集中關注的主題,反映的是在趨勢形成之后的焦點,適合尋找新興學科的范式或共同體。本文統(tǒng)計有關圖書館領域研究弱勢群體服務論文的關鍵詞,形成由這些詞對關聯(lián)所組成的共詞網(wǎng)絡,利用包容系數(shù)、聚類分析等多種統(tǒng)計分析方法,把眾多分析對象之間錯綜復雜的共詞網(wǎng)狀關系簡化為以數(shù)值、圖形直觀地表示出來的過程。

    2數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究從CNKI期刊全文數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)來源,檢索時間是2011年6月10日,檢索主題詞為“弱勢群體”and“圖書館”,選擇“精確匹配”,最后檢索出700條記錄。為保證研究結果的可信度,在結果中刪除與主題不符和沒有關鍵詞的學術論文,只保留有關鍵詞的學術論文571篇。

    2.2 獲取高頻關鍵詞

    由于關鍵詞不是受控詞,本研究在對結果進行詞頻統(tǒng)計之前進行了一定的人工干預。如:將“弱勢學生群體”與“學生弱勢群體”統(tǒng)一改為“弱勢學生群體”,將“外來打工者”“農(nóng)民工”和“外來工”改為“外來務工人員”。對檢索結果用Excel進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計,共得到2 267個關鍵詞,篇均關鍵詞為4。為保證共詞分析的效果,選擇詞頻數(shù)大于或等于6的關鍵詞作為高頻關鍵詞進行分析得到49個高頻關鍵詞,如表1所示。

    2.3 構造共詞矩陣及相異矩陣

    高頻關鍵詞在很大程度上反映了研究主題的熱點。由于研究熱點不太可能獨立存在,往往涉及其他熱點或相關知識點,為了進一步揭示關鍵詞間的關系,將高頻關鍵詞兩兩配對,統(tǒng)計其共同出現(xiàn)的次數(shù),形成49×49的共詞矩陣,如表2所示。為了消除頻次差異造成的影響,以揭示關鍵詞間的共現(xiàn)關系,本文選擇Ochiia系數(shù)法[3]將共詞矩陣轉化為相關矩陣。其計算公式是:玂chila系數(shù)=A、B兩詞同時出現(xiàn)頻次。為方便進一步處理,用“1”與相關矩陣相減,得到表示兩詞間相異程度的相異矩陣。

    3 基于共詞分析法的國內(nèi)圖書館弱勢群體服務的結構分析

    3.1 聚類分析

    聚類分析是通過一定方法將沒有分類信息的資料按相似程度歸類的過程。[4]本文采用聚類分析中應用最為廣泛的分層聚類(hierarchical cluster)。我們在利用軟件spss15.0進行聚類時,選擇Squared Euclidean distance(歐氏距離平方)作為變量距離的測度方法,類間距離的計算方法采用between瞘roups linkage(組間連接)。根據(jù)因子分析的結果,指定聚為7~10類,通過分析比較,我們認為將49個高頻關鍵詞聚為8類較為合理。其聚類結果如圖1所示。

    由聚類樹狀圖,我們可以根據(jù)49個高頻關鍵詞將圖書館弱勢群體服務結構分為高校圖書館弱勢群體服務、圖書館弱勢群體服務理論、基層圖書館服務農(nóng)村弱勢群體、少兒圖書館創(chuàng)新服務、現(xiàn)代圖書館的人文服務、圖書館服務殘疾人弱勢群體、圖書服務的新內(nèi)涵——信息弱勢群體、社區(qū)圖書館服務外來務工人員8個類團,如表3(表內(nèi)百分比為各類在8類中所占的比重數(shù))所示。

    3.2 戰(zhàn)略坐標圖

    戰(zhàn)略坐標圖是在共詞矩陣和聚類的基礎上,用可視化的形式來綜合表示不同詞團之間的內(nèi)部聯(lián)系和外部聯(lián)系。[5]這種方法最早由Law等人提出,它是以向心度和密度為參數(shù)繪制成的二維坐標圖,一般X軸為向心度(Centrality),Y軸為密度(Density),原點為二者的均值。

    向心度用來測量一個詞團和其他詞團之間相互聯(lián)系的程度,取每個詞團與其他詞團共現(xiàn)次數(shù)的和作為該詞團的向心度。一個類團與其他類團聯(lián)系的數(shù)目和強度越大,這個類團在整個學科中就越趨于[CM(81.5mm]中心地位。[5]

    詞共現(xiàn)總和作為該類團的向心度。密度用來測量詞團內(nèi)部詞語之間的共現(xiàn)強度,詞團的密度表示該類維持自己和發(fā)展自己的能力。[6]本文取每個詞團內(nèi)部主題詞共現(xiàn)次數(shù)的平均值作為這個類團的密度。

    通過計算各類詞團的中心度和密度(見表3),在圖2中展示各詞團的位置。A和B詞團都位于第一象限。A詞團的密度和向心度都遠高于其他詞團,表明A詞團內(nèi)部主題研究聯(lián)系緊密,研究趨向成熟,外部與其他詞團有著廣泛的聯(lián)系,屬于圖書館服務[CM(81.5mm]領域的主要研究方向;B詞團是關于高校弱勢群體的問題,其密度和向心度相對于A詞團來說較低,其主題的研究剛形成一定的核心群,有專門的研究者進行相關的研究,與外部聯(lián)系不夠密切,核心度不成熟。E 和H詞團位于第二象限。E詞團主要研究的是現(xiàn)代圖書館精神的問題,向心度僅次于A詞團,說明服務弱勢群體是圖書館精神的要求,此詞團受廣大研究人員的關注,是未來學科的增長點;H詞團是關于對外來工(農(nóng)民工)進行知識援助的問題,處于密度軸上,也是未來圖書館服務研究的主流熱點。除此之外的其他詞團都位于第四象限,這些詞團的密度和向心度都較低,詞與詞之間的聯(lián)系比較松散,還沒有形成體系。

    3.3 國內(nèi)圖書館弱勢群體服務研究的特點分析

    3.3.1 高校圖書館弱勢群體服務。A類僅包含3個知識點,在聚類中所占比重為5%,由此反映出此類的研究內(nèi)容較為集中,主要研究對象為高校學生中的貧困生。在大眾化高等教育的背景下,大學生數(shù)量增加,同時由于學習壓力、就業(yè)壓力以及其他問題,弱勢學生群體呈上升趨勢。高校圖書館以優(yōu)勢資源為依托,以讀者服務為宗旨,關愛弱勢學生群體,促進大學身心健康發(fā)展,這是其社會價值的體現(xiàn)。從戰(zhàn)略坐標圖中,看出該類處于第一象限,逐漸形成了一定的知識結構,研究內(nèi)容相對穩(wěn)定。

    3.3.2 圖書館弱勢群體服務理論。B類在聚類中所占比重達到58%,包含8個知識點。圖書館服務理論的研究是為弱勢群體提供知識援助,消除信息貧困的基礎。B類研究在圖書館服務研究中最受重視,位于戰(zhàn)略坐標圖的第一象限。該類的密度和中心度最高,說明A類研究的核心度和成熟度在所有類別中都是最高的。其研究內(nèi)容主要涉及3個方面:圖書館界弱勢群體概念的界定、知識援助的制度建設及知識援助服務模式研究、圖書館制度改革與構建和諧的服務模式。

    3.3.3 基層圖書館服務農(nóng)村弱勢群體。C類在聚類中所占比例為5%,包含了8個知識點。“全國文化信息資源共享工程”是由文化部、財政部組織實施的國家級文化工程,它是結合新的實踐和時代要求,特別是弱勢群體精神文化需求而進行的文化創(chuàng)新工程?;鶎訄D書館尤其是縣級圖書館作為政府的公益性服務機構,有必要更有責任服務農(nóng)村弱勢群體,實現(xiàn)知識幫扶。范并思先生的“公共圖書館是信息公平的保障制度”已成業(yè)界共識。[7]在國家政策的支持下,此類是圖書情報領域主要的研究方向之一。該類位于戰(zhàn)略坐標圖的第四象限,核心度和成熟度處于周邊不成熟的位置,說明該類的內(nèi)容研究還處于發(fā)展階段。

    3.3.4 少兒圖書館創(chuàng)新服務。D類是少兒圖書館的創(chuàng)新服務,在聚類中是占比重最小的一類,僅為3%。少年兒童雖然是弱勢群體,但是研究內(nèi)容基本上被邊緣化了。2004年“構建社會主義和諧社會”概念提出,少年兒童逐漸被重視。研究對象走向多元化,著重研究的是服務模式的創(chuàng)新和少兒閱讀習慣的培養(yǎng)。同時,少兒圖書館為社會教育的公益性機構,加強未成年人的思想道德教育、開展農(nóng)民工子女的知識幫助、改善農(nóng)民工子女知識貧困的狀態(tài)是少兒圖書館在21世紀的責任和義務。D類位于戰(zhàn)略發(fā)展圖的第四象限。因為該類的主題相對較窄,雖然目前的研究越來越受重視,但是受主題范圍的影響,其核心度相對較小,成熟度也不高。

    3.3.5 人文精神——現(xiàn)代圖書館的主旋律。E類僅有5個[JP2]知識點,在聚類中所占比重達到7%。在追求信息公平人人平等的環(huán)境下,現(xiàn)代圖書館的人文服務顯得尤為重要。列寧所說的“一切為讀者,為一切讀者,滿足讀者對圖書館的需求”已被確認為現(xiàn)代圖書館的服務宗旨。圖書館的人文精神就是在服務中體現(xiàn)以人為本的理念,體現(xiàn)人的關懷,體現(xiàn)人的價值。范并思在《信息技術沖擊下的圖書館人文思潮》一文中認為,圖書館人文精神的科學內(nèi)涵包括對弱勢群體的知識關懷。幫助弱勢人群獲取信息是公共圖書館的重要職責,是圖書館人文精神的重要體現(xiàn)。在戰(zhàn)略坐標圖中,E類處于第三象限,向心度處于核心位置,說明人文服務是今后圖書館服務弱勢群體的宗旨,此類將是圖書館學研究的一個重要方向。

    3.3.6 圖書館服務——殘疾人弱勢群體。F類是八類中的第二大類,在聚類中所占比重達10%,包含的知識點最多。我國殘疾人在各類弱勢群體中所占比例最高,包括視障群體、聽力障礙群體、肢體障礙群體以及智障群體等。無障礙環(huán)境建設、特殊數(shù)據(jù)庫資源建設以及殘疾人數(shù)字圖書館建設等著重向弱勢殘疾人傾斜服務,為不同類別的殘疾人提供個性化服務,實現(xiàn)資源共享。F類處于戰(zhàn)略坐標圖的第四象限,雖然向心度和密度都不太高,但是高于C、D、G三類,其成熟性會隨著研究的加深而走向成熟。

    3.3.7 圖書館服務的新內(nèi)涵——服務信息弱勢群體。G類在聚類中所占比重為4%,僅高于少兒弱勢群體。2003年,崇敬將“信息弱勢群體”的概念引入圖書館界。在信息優(yōu)勢有賴于信息的獲取和掌握的年代里,信息弱勢群體代表由于主、客觀條件的限制而無法及時獲得所需信息的人群,而這種限制產(chǎn)生的根源主要在于經(jīng)濟地位的低下,以及由此引發(fā)的社會地位和受教育水平的低下。[8]所以說,信息弱勢群體是伴隨著網(wǎng)絡資源的豐富、地域性資源的差異產(chǎn)生的。圖書館作為社會網(wǎng)絡資源的紐帶,有責任和義務來縮小數(shù)字鴻溝,實現(xiàn)信息公平。信息弱勢群體是相對信息優(yōu)勢產(chǎn)生的,研究內(nèi)容相對淺顯。所以,在戰(zhàn)略坐標圖中,該類處于第四象限,亟待深入研究。

    3.3.8 社區(qū)圖書館——服務外來務工人員。H類是在社會排斥的背景下產(chǎn)生的,因為工作性質(zhì)和環(huán)境的原因,在獲取信息知識的方面受到一定的限制。研究表明。69%的農(nóng)民工的信息需求都得不到滿足。[9]社區(qū)圖書館作為圖書館的基礎機構,是外來務工人員獲取知識、交流知識的最佳場所。圖書館應充分發(fā)揮其社會職能,教育和培訓外來務工人員,實現(xiàn)全社會的資源共享,保障外來務工人員的權利。此類處于戰(zhàn)略坐標圖的密度的坐標軸上,其向心度和密度相對較大,充分說明外來務工人員的知識援助逐漸成為圖書館學者們研究的重點。

    4研究結論

    從聚類樹狀圖和戰(zhàn)略坐標圖中可以得到圖書館弱勢群體服務研究的特點:1)弱勢群體已經(jīng)受到越來越多圖書館界學者的關注,研究對象也從單一弱勢群體向多元弱勢群體發(fā)展,老人、殘疾人、農(nóng)民工(包括農(nóng)民工子女)、高校貧困生等都成為圖書館學者關注的對象。研究內(nèi)容由弱勢群體概念的界定到針對相同特征的弱勢群體服務體系的構建,由理論轉向?qū)嵺`。2)公共圖書館是服務社會弱勢群體的中堅力量,應以消除數(shù)字鴻溝和知識貧困,以保障公民自由、平等地獲取信息為己任,積極探索服務弱勢群體的新模式。3)高校圖書館和少兒圖書館也以服務弱勢群體為發(fā)展方向,以創(chuàng)新服務和傾斜服務為目標,對高校弱勢群體和少兒群體(包括城市少兒群體、農(nóng)村留守兒童、農(nóng)民工子女)等開展特殊服務,積極履行其社會責任,為構建和諧社會貢獻力量。

    5結 語

    本文運用共詞分析法討論了我國圖書館弱勢群體服務的研究熱點,通過共詞聚類圖反映這些詞所代表的主題結構。又借助戰(zhàn)略坐標圖將研究熱點進行可視化,從而分析各研究主題在整個研究網(wǎng)絡中的戰(zhàn)略位置。本研究屬于探索性研究,難免存在一定的局限性。首先,數(shù)據(jù)本身不夠完善,選取的詞語僅是作者給出的關鍵詞,很難從整體范圍上對詞語進行規(guī)范化。其次,本文只選取了高頻關鍵詞進行處理,依據(jù)齊普夫定律,也不能排除少數(shù)低頻關鍵詞可能成為未來的研究熱點。[10]

    [參考文獻]

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    [3] 張 晗,崔 雷.生物信息學的共詞分析研究[J].情報學報,2003,22(5):613—617.

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