國外及港臺地區(qū)智慧圖書館研究熱點及作者合作現(xiàn)狀探析

國外及港臺地區(qū)智慧圖書館研究熱點及作者合作現(xiàn)狀探析

楊 柳 邵 波

論文以Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄的智慧圖書館領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)為研究對象，利用TDA清理數(shù)據(jù)并構(gòu)建共詞矩陣，使用SPSS對高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，探討智慧圖書館RFID實驗、信息構(gòu)架、虛擬技術(shù)、建設(shè)意義、模型設(shè)計、信息服務(wù)六大研究主題；同時使用Ucinet繪制高產(chǎn)作者團(tuán)體共現(xiàn)圖譜，開展國際合作分析與中心性分析。在獲悉研究熱點與作者合作現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，從重視用戶調(diào)研、擴(kuò)大研究群體、加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流、理論切合實際四個方面探討對國內(nèi)研究的啟示。

智慧圖書館聚類分析社會網(wǎng)絡(luò)分析研究熱點作者群體

0 引言

“智慧圖書館”（Smart Library）一詞最早于文獻(xiàn)中出現(xiàn)可以追溯到2003年，芬蘭奧盧大學(xué)學(xué)者M(jìn)arkus Aittola, Tapio Ryh nen, Timo Ojala三人合作發(fā)表的《Smart Library—Location-Aware Mobile Library Service》一文中，將智慧圖書館作為該校圖書館一項新的服務(wù)應(yīng)用予以闡述[1]。智慧圖書館是現(xiàn)代圖書館科學(xué)發(fā)展的理念與實踐，它以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的信息技術(shù)為基礎(chǔ)，以互聯(lián)、高效、便利為主要特征，以綠色發(fā)展和數(shù)字惠民為本質(zhì)追求，是我國智慧城市建設(shè)的重要服務(wù)單位和主要推動力[2]。近年來，智慧城市的創(chuàng)建工作在國家政策引導(dǎo)與支持下開展得如火如荼，智慧圖書館作為其實踐的重要內(nèi)容，關(guān)于該領(lǐng)域的研究也逐漸成為國內(nèi)新的研究熱點。

文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，我國大陸地區(qū)現(xiàn)有研究智慧圖書館的文章，主要是從我國圖書館發(fā)展戰(zhàn)略視角出發(fā)，對智慧圖書館概念、構(gòu)建、技術(shù)等問題的探討，而國外及港臺地區(qū)對智慧圖書館的探討開展得較早，在技術(shù)、實踐、理念上的研究亦相對成熟。本文基于文獻(xiàn)調(diào)研，試圖揭示國外及港臺地區(qū)智慧圖書館領(lǐng)域的研究進(jìn)展，以期對我國內(nèi)地相關(guān)領(lǐng)域的理論研究與實踐提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于Web of Science，選取其下三個子庫SCIE（科學(xué)引文索引擴(kuò)展板：1900—至今），SSCI（社會科學(xué)引文索引：1900—至今），A&HCI（藝術(shù)與人文引文索引：1975—至今），時間設(shè)定為2003—2013年，以“（smart or wisdom or intelligent）and librar*”為檢索式進(jìn)行主題檢索，檢索結(jié)果為472條記錄。數(shù)據(jù)下載日期為2013年12月10日。

TDA（Thomson Data Analyzer），是美國Thomson公司開發(fā)的一款具有強(qiáng)大分析功能的文本挖掘軟件，支持對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的挖掘、清理和可視化分析。筆者將下載的472條記錄導(dǎo)入TDA開展數(shù)據(jù)的清理與初步分析，剔除錯檢、無關(guān)鍵詞文獻(xiàn)，共得

到171篇文獻(xiàn)作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。

1.2 研究方法

本文在數(shù)據(jù)清理基礎(chǔ)上，一方面，利用SPSS20.0軟件，對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，根據(jù)聚類結(jié)果研讀作為數(shù)據(jù)源的論文，深入揭示智慧圖書館研究熱點；另一方面，憑借Ucinet6.0軟件，對智慧圖書館領(lǐng)域的作者合作情況開展社會網(wǎng)絡(luò)分析，以便獲悉其學(xué)術(shù)群體現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示。

1.2.1 聚類分析

聚類分析（Cluster Analysis）是研究“物以類聚”的一種方法，沒有預(yù)先設(shè)定好的主題類別。其基本思想是：首先，將n個樣品看成n類，即一類只包括一個樣品，然后將性質(zhì)接近的兩類合并為一個新類，這樣得到n-1類，再從n-1類中找到性質(zhì)最接近的兩類加以合并，變成n-2類，如此類推，直到所有的樣品聚為一類。最后把整個分類系統(tǒng)用譜系圖進(jìn)行表示，它可以顯示所有關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系[3]。

1.2.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析

社會網(wǎng)絡(luò)分析法（Social Network Analysis, SNA）是對社會關(guān)系結(jié)構(gòu)及其屬性加以分析的一套規(guī)范和方法，其特征之一就是從定性和可視化方面對定量分析進(jìn)行補(bǔ)充[4]。用社群網(wǎng)絡(luò)分析挖掘軟件對作者群體進(jìn)行分析時，可以用由多個點和各點之間連線組成的共現(xiàn)知識圖譜進(jìn)行可視化，它可以反映作者的科研量，對資源的掌控程度，在某一研究領(lǐng)域中的地位及他們之間的科研合作關(guān)系等。

2 研究熱點分析

2.1 提取高頻關(guān)鍵詞

據(jù)TDA統(tǒng)計，文獻(xiàn)中共有1014個關(guān)鍵詞。使用List Cleanup功能對此1014個無序的關(guān)鍵詞進(jìn)行清理，合并大小寫、單復(fù)數(shù)等類型詞，得到關(guān)鍵詞975個。鑒于智慧圖書館是一個新的研究領(lǐng)域，本文選擇詞頻不少于3次的38個關(guān)鍵詞作為聚類分析的基礎(chǔ)，統(tǒng)計情況如表1所示。

表1 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計表（Keywords≥3）

數(shù)據(jù)顯示，這38個關(guān)鍵詞涵蓋了128篇文獻(xiàn)，占總文獻(xiàn)的74.85%。由表1可知，除“系統(tǒng)”外，其余關(guān)鍵詞的研究文獻(xiàn)所占比率均在10%以下。可見，國外及港臺地區(qū)智慧圖書館領(lǐng)域的研究比較分散，沒有

十分集中的主題領(lǐng)域。高頻關(guān)鍵詞可初步反應(yīng)研究熱點，但由于關(guān)鍵詞均為單詞，含義零碎、單一，缺乏關(guān)聯(lián)性、系統(tǒng)性，難以全面描繪熱點研究領(lǐng)域[5]。基于共現(xiàn)分析的聚類分析方法可將聯(lián)系最緊密、距離最近的關(guān)鍵詞歸為一類，從而準(zhǔn)確揭示研究熱點。

2.2 高頻關(guān)鍵詞相異矩陣

憑借TDA的Create Matrix功能，生成38個關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣。使用Excl中的宏功能，基于編程代碼將此共現(xiàn)矩陣轉(zhuǎn)為相似矩陣。由于相似矩陣中0值過多，統(tǒng)計時容易造成誤差過大情況，為方便進(jìn)一步處理，用1與全部相似矩陣上的數(shù)據(jù)相減，得到表示兩詞間相異程度的相異矩陣[6]，如表2所示。

表2 高頻關(guān)鍵詞相異矩陣（部分）

2.3 高頻關(guān)鍵詞聚類知識圖譜

在SPSS20.0中，選擇系統(tǒng)聚類（Hierarchical Cluster）功能，其中聚類方法采用離差平方和法（Words Method）,度量標(biāo)準(zhǔn)選擇“計數(shù)”中的斐方度量（Phi—Square Measure）方法，進(jìn)行聚類分析。在此基礎(chǔ)上，使用因子分析中的碎石檢驗準(zhǔn)則確定應(yīng)提取的因子數(shù)。由圖2我們可以看出，當(dāng)累積到第7個因子時，曲線開始接近平滑，它的前一點數(shù)值為6。因此，提取6個因子，即將關(guān)鍵詞劃分為6組最為合理，聚類分組結(jié)果如圖3所示。

從圖3可以看出，“圖書館”與其他所有關(guān)鍵詞存在主干和分支的結(jié)構(gòu)關(guān)系，六大簇類是圍繞圖書館展開具體研究的。根據(jù)文獻(xiàn)被引次數(shù)，選取各大主題下相對高被引、具代表性的文獻(xiàn)進(jìn)行主題闡述。

（1）智慧圖書館RFID實驗研究，包括RFID和實驗。RFID（Radio Frequency Identification）即射頻識別，它是一種自動化的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，可用于電子識別、跟蹤，以及群體或個別條目信息的存儲。香港大學(xué)Lau P Y等、臺灣中正大學(xué)等高校Wu T Y等人基于RFID技術(shù)設(shè)計圖書館智能書架，前者側(cè)重技術(shù)探索，后者著重闡述實踐成功后產(chǎn)生的效益與意義[7-8]；西班牙阿拉卡拉大學(xué)Castano B等學(xué)者結(jié)合RFID與SIGUEME技術(shù)開發(fā)智能系統(tǒng)，可使用戶在眾多書庫與書架中以最短時間、最短路徑找到所需文獻(xiàn)[9]。

（2）智慧圖書館信息構(gòu)架研究，包括構(gòu)架、信息與廣播網(wǎng)。該主題的研究集中于運用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與信息技術(shù)改進(jìn)原有圖書館系統(tǒng)，探索開發(fā)新的系統(tǒng)架構(gòu)，在實現(xiàn)信息準(zhǔn)確、快速傳播的前提下，方便用戶獲取、使用信息。臺灣和春技術(shù)學(xué)院的Chen L S探討了如何利用群體智能（Swarm Intelligence）提高圖書館信息構(gòu)架的智能化、人性化，由此即便不具備IT信息素養(yǎng)的用戶，也能方便地與圖書館系統(tǒng)進(jìn)行交互對話[10]；澳大利亞國防科技組織的Wilson A R等學(xué)者致力于設(shè)計低能耗、高兼容傳感器接口的技術(shù)探索[11]；澳大利亞新南威爾士大學(xué)Balnaves E等運用創(chuàng)新性“概念驗證”理念，探討智能客戶端程序在圖書館電子期刊歸檔工作中的應(yīng)用[12]。

（3）智慧圖書館虛擬技術(shù)研究，包括行為，智慧，電子書、STEP-NC、智能、最優(yōu)化、算法、系統(tǒng)、體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、傳感器。該主題的研究主要分為技術(shù)研發(fā)與實踐應(yīng)用兩方面。關(guān)于技術(shù)研發(fā)的研究有：新西蘭奧克蘭大學(xué)等校Xu X等人合作探究新一代STEP-NC技術(shù)，并從其解析器和運動控制器兩方面展開論證[13]；西班牙阿科魯尼亞等校Fraguela B B等人研發(fā)基于CFlex的FlexRAM為原型框架來優(yōu)化智能內(nèi)存系統(tǒng)高水平運行[14]。關(guān)于實踐應(yīng)用的研究有：臺灣國立中興大學(xué)Tasi C S等采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來滿足用戶息需求，他們根據(jù)用戶背景差異將其劃分為多個集群進(jìn)行實驗[15]；韓國建國大學(xué)Noh Y探索語境感應(yīng)（context-aware）技術(shù)在新一代圖書館中的應(yīng)用，并指出此項技術(shù)可能為用戶提供最好的便捷性服務(wù)[16]。

（4）智慧圖書館建設(shè)意義研究，包括數(shù)字圖書館、數(shù)字化學(xué)習(xí)、檢索、代理、軟件開發(fā)、智能代理、學(xué)習(xí)方式。該主題的研究偏重基于某項應(yīng)用或技術(shù)，論證

其可能或已經(jīng)產(chǎn)生的效益。意大利信息通信中心Buscema M等基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)整合分析學(xué)生用戶的專長、喜好、教育途徑、期望掌握的專業(yè)技能等因素，闡述人工適應(yīng)系統(tǒng)在學(xué)生用戶開展數(shù)字化學(xué)習(xí)中實踐意義的同時，論證知識管理和數(shù)字化學(xué)習(xí)之間的協(xié)同效應(yīng)[17]；加拿大溫莎大學(xué)Liu G Y以文獻(xiàn)調(diào)研方式論證智能代理技術(shù)在圖書館環(huán)境中的實際應(yīng)用現(xiàn)狀與潛在價值影響[18]；澳大利亞格拉茨大學(xué)Dreher H等人基于最新信息技術(shù)與通信技術(shù)，展示新一代數(shù)字圖書館和數(shù)字化學(xué)習(xí)門戶網(wǎng)站系統(tǒng)的同時，闡述其構(gòu)建意義[19]。

（5）智慧圖書館模型設(shè)計研究，包括設(shè)計、決策、管理，智能系統(tǒng)，選擇、案例推理、產(chǎn)生、模型。由于智慧圖書館建設(shè)尚處于起步階段，因而關(guān)于其模型設(shè)計的研究大都處于實驗期，真正應(yīng)用于實踐的寥寥無幾。立陶宛維爾紐斯技術(shù)學(xué)院Zavadskas E K等學(xué)者提出構(gòu)建智慧圖書館及其輔導(dǎo)系統(tǒng)模型的設(shè)想，該模型支持信息與知識最大限度再利用、分析、整合等功能，以滿足高校與機(jī)構(gòu)用戶的個性化數(shù)字化學(xué)習(xí)[20]；比利時天主教魯汶大學(xué)Berendt B等基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建了一種可感知的檢索系統(tǒng)模型，用戶可反復(fù)修改系統(tǒng)自動生成的聚類直至找到滿意的檢索結(jié)果[21]；韓國建國大學(xué)Noh Y通過理論研究和案例分析，研發(fā)基于上下文感知的信息服務(wù)模型，該模型可以識別用戶突發(fā)需求[22]。

（6）智慧圖書館信息服務(wù)研究，包括萬維網(wǎng)、信息檢索、用戶研究、圖書館、學(xué)術(shù)圖書館、移動技術(shù)、信息技術(shù)。臺灣國立交通大學(xué)Chang C C等人通過對用戶信息檢索和借閱行為的系列研究，構(gòu)建了能滿足不同用戶需求的智能數(shù)據(jù)挖掘模型，并以數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等為依托，分析圖書館用戶借閱記錄，探索提高用戶檢索效率的途徑[23-24]；澳大利亞昆士蘭科技大學(xué)Bilandzic M等選取昆士蘭州立圖書館為調(diào)研點，調(diào)查分析用戶的數(shù)字資源合作學(xué)習(xí)行為，以期為強(qiáng)化圖書館作為非正式、合作化社會學(xué)習(xí)場所功能提供建議[25]。

3 作者合作情況分析

3.1 提取高產(chǎn)合作作者

從Web of Science下載的文獻(xiàn)信息中，作者字段使用的是縮寫格式，由此，TDA可能會將代表兩位以上不同作者的縮寫名視作一位進(jìn)行統(tǒng)計。針對上述問題，筆者首先對信息中的作者項進(jìn)行區(qū)分。處理后顯示，智慧圖書館研究領(lǐng)域涉及作者582位。根據(jù)普賴斯在《小科學(xué)，大科學(xué)》一書中對洛特卡定律的推論：發(fā)文數(shù)量在0.749（Nmax1/2）篇以上的作者為核心作者，其中，Nmax 為發(fā)文量最多的作者所發(fā)表的論文數(shù)量[26]。智慧圖書館研究領(lǐng)域中Nmax=3，計算得

出此領(lǐng)域最低產(chǎn)學(xué)者所發(fā)表的論文數(shù)應(yīng)為1.30篇，取整數(shù)為2篇。即相對來說，發(fā)文2篇及2篇以上的作者為智慧圖書館領(lǐng)域的高產(chǎn)作者，據(jù)TDA分析，共得到32位高產(chǎn)作者。

考慮到高產(chǎn)作者亦會和其他作者產(chǎn)生合作關(guān)系，僅對32位作者進(jìn)行分析，不能全面客觀地揭示高產(chǎn)作者合作情況。因而，筆者將32位作者的文章單獨列出，提取所有與高產(chǎn)作者產(chǎn)生合作關(guān)系的作者共115位，以此作為分析基礎(chǔ)。使用TDA的Create Matrix功能，構(gòu)建115位作者共現(xiàn)矩陣，如表3所示。

3.2 高產(chǎn)作者團(tuán)體共現(xiàn)圖譜

利用Ucinet集成的Netdraw軟件對共現(xiàn)矩陣進(jìn)行可視化，得到國外及港臺地區(qū)智慧圖書館高產(chǎn)作者團(tuán)體共現(xiàn)圖譜，如圖4所示。圖中圓形節(jié)點代表高產(chǎn)作者，并標(biāo)注對應(yīng)的姓名，方形節(jié)點代表與高產(chǎn)作者產(chǎn)生合作關(guān)系的作者。節(jié)點大小代表他們在網(wǎng)絡(luò)中的中心度，節(jié)點之間的連線粗細(xì)表示作者兩兩之間的合作交流強(qiáng)度。需要指出的是，Chen L S沒有與任何作者產(chǎn)生合作關(guān)系，在共現(xiàn)圖譜中，他顯示為獨立的點，因本文分析的是合作情況，因此筆者在圖4中剔除了該獨立點，也不再對其進(jìn)行分析。從圖4中可以看出，國外及港臺地區(qū)智慧圖書館領(lǐng)域的高產(chǎn)作者共形成了13個合作群體，作者間的合作網(wǎng)絡(luò)較為稀疏（密度為0.0665）。

3.2.1 國際合作分析

經(jīng)統(tǒng)計，目前共有40個國家及地區(qū)開展智慧圖書館的相關(guān)研究。為了解高產(chǎn)作者團(tuán)體的國際合作情況，基于圖4中的分組，筆者使用Ucinet將13個作者團(tuán)體與40個國家及地區(qū)的共現(xiàn)關(guān)系進(jìn)行可視化，刪除孤立節(jié)點后如圖5所示。

可見，13個團(tuán)體中，有5個為跨國合作，國際合作率為27.78%。其中Group1的合作網(wǎng)絡(luò)最大，由21名學(xué)者組成，他們分別來自美國、韓國、英國、中國大陸、中國臺灣和德國；涉及兩個國家的合作團(tuán)體有4個，分別是Group2、Group3、Group4、Group6，其中Group2包含20名學(xué)者，Group3次之，有12名作者，Group4、Group6分別有10名、7名學(xué)者。同一國或同一地區(qū)內(nèi)的合作團(tuán)體數(shù)量最多，有8個，結(jié)合圖1可以看出，這8個團(tuán)體的合作網(wǎng)絡(luò)相對較小。從文獻(xiàn)量統(tǒng)計情況來看，各研究群體的發(fā)文量均不多，可見各團(tuán)體的交流尚處于起步磨合階段，沒有形成穩(wěn)定、系統(tǒng)的合作模式。

3.2.2 中心性分析

根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)分析理論，中心性分析主要包括點度中心度、中間中心度與接近中心度三個指標(biāo)。點度中心度衡量作者與其他學(xué)者之間聯(lián)系的多少。中間中心度反應(yīng)作者對資源的控制程度。對接近中心度的分析要求網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點都與其他所有節(jié)點有聯(lián)系，本文構(gòu)建的合著網(wǎng)絡(luò)不是一個完全聯(lián)通的網(wǎng)絡(luò)，因此不能計算接近中心性。利用Network對圖4中作者的點度中心度與中間中心度進(jìn)行統(tǒng)計，各中心度排名前5的作者如表4、表5所示。

表4 作者點度中心度前5統(tǒng)計

表5 作者中間中心度前5統(tǒng)計

由表4可見，Klein J、Demuth D、Strehlau W皆是Group2的核心成員，他們各自與其他作者之間有21次的直接合作關(guān)系，相對點度中心度為9.211%，所占份額為0.024。有三位作者并列點度中心度第一，且表4中的數(shù)值差異較小，中心度較為接近，可見智慧圖書館研究領(lǐng)域中尚未出現(xiàn)占據(jù)主要位置的中心人物。整個網(wǎng)絡(luò)的點度中心度為5.99%，數(shù)值偏低，表明該領(lǐng)域作者合作較分散。

表5中，中間中心度居于首位的是Hong K，他的中介性為96，標(biāo)準(zhǔn)化中間中心度為1.490，該值雖遠(yuǎn)高于該領(lǐng)域其他作者，就中間中心度而論卻屬于較低的數(shù)值，且其點度中心度位列第4。而整個網(wǎng)絡(luò)的中間中心度為1.47%，該值亦較低，說明網(wǎng)絡(luò)連通性差，核心作者之間的合作關(guān)系少，規(guī)模較小?？梢?，在智慧圖書館研究領(lǐng)域中，至今尚沒有作者掌握較多的研究資源。由此說明，智慧圖書館還是一個新興學(xué)科，學(xué)者在此領(lǐng)域的研究尚處于起步階段，所有學(xué)者對資源的掌控能力都不高。

4 啟示

4.1 以讀者需求為導(dǎo)向，重視用戶調(diào)研工作

高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計表中，“用戶研究”位居第四，有11篇文獻(xiàn)對用戶的具體信息行為進(jìn)行分析。從六大主題的內(nèi)容分析中可以看出，國外及港臺地區(qū)研究多以用戶需求為主，注重研究可能帶給用戶的實際效益。據(jù)對我國內(nèi)地智慧圖書館領(lǐng)域的文獻(xiàn)調(diào)研，筆者發(fā)現(xiàn)多數(shù)學(xué)者已意識到重視讀者需求，如武龍龍等指出智慧圖書館的建設(shè)要預(yù)先考慮用戶可能遇到的問題[27]；金敏婕論述了智慧圖書館提供的智能個性化服務(wù)將滿足用戶多元需求[28]；烏恩提倡構(gòu)建智慧平臺時應(yīng)堅持服務(wù)主導(dǎo)原則[29]等，但至今尚無學(xué)者調(diào)研搜集用戶的實際信息需求及行為。任何時期為用戶提供信息服務(wù)都是圖書館工作的核心內(nèi)容，智慧圖書館的理論研究與實踐建設(shè)只有以用戶需求為主導(dǎo)，才能確保其正確的發(fā)展方向。

4.2 吸引新優(yōu)研究力量，發(fā)展核心研究群體

中心性分析結(jié)果顯示，國外及港臺地區(qū)智慧圖書館研究領(lǐng)域尚未出現(xiàn)核心作者與相對穩(wěn)定、緊密的核心研究群體。據(jù)李顯志對國內(nèi)智慧圖書館理論研究的分析，國內(nèi)核心研究人群亦未形成[30]。而核心研究群體是一個領(lǐng)域發(fā)展與繁盛的基本保障，直接決定該領(lǐng)域理論研究與實際建設(shè)的進(jìn)度與高度。我國研究應(yīng)注重渲染智慧圖書館的發(fā)展前景與重要性，吸引與培養(yǎng)新進(jìn)、優(yōu)質(zhì)研究力量并舉，逐漸形成研究能力強(qiáng)、聯(lián)系緊密的核心研究群體，推動我國智慧圖書館研究與建設(shè)穩(wěn)步、高效發(fā)展。

4.3 加強(qiáng)合作交流意識，營造良好學(xué)術(shù)氛圍

從國際合作分析中可見，智慧圖書館跨國合作率僅為27.78%，大部分合作行為尚屬一國內(nèi)部的交流，這樣的研究孤島現(xiàn)象不利于新思想、新技術(shù)的傳播，最終將阻礙智慧圖書館發(fā)展。我國學(xué)者應(yīng)加強(qiáng)兩個方面的合作意識：（1）鑒于智慧圖書館的平臺構(gòu)建、系統(tǒng)開發(fā)等研究需要計算機(jī)科學(xué)、通訊工程、建筑學(xué)等多學(xué)科知識作支撐，學(xué)者應(yīng)在加強(qiáng)同行內(nèi)部合作的同時，注重與相關(guān)學(xué)科研究人員的學(xué)術(shù)交流；（2）拓展國內(nèi)外智慧圖書館建設(shè)和研究的交流渠道，積極關(guān)注、參加以“智慧圖書館”為主題的學(xué)術(shù)交流會議等國際活動[30]，善于把握國際學(xué)習(xí)合作契機(jī)。

4.4 堅持因地制宜，理論研究切合實際建設(shè)

我國學(xué)者在吸收國外創(chuàng)新理念、引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)的過程中，亦應(yīng)意識到國內(nèi)外社會體制、經(jīng)濟(jì)文化、信息技術(shù)的發(fā)展等都存在顯著差異。我國的理論研究必須結(jié)合國情實際，適時地切合當(dāng)時當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展現(xiàn)狀，方能產(chǎn)生實踐指導(dǎo)意義。智慧圖書館是實現(xiàn)圖書館轉(zhuǎn)型的新契機(jī)，是未來圖書館發(fā)展的新機(jī)遇，將使圖書館真正邁向可持續(xù)發(fā)展之路[31]。我國智慧圖書館的理論與實踐應(yīng)堅持主次分明、循序漸進(jìn)的原則，在國家政策支持、引導(dǎo)下，多視角探索具中國特色的智慧圖書館發(fā)展模式。

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楊柳南京大學(xué)信息管理學(xué)院2013級碩士研究生。江蘇南京，210093。

邵波南京大學(xué)信息管理學(xué)院教授、南京大學(xué)圖書館副館長。江蘇南京，210093。

Research Hotspots of Overseas Smart Libraries and Current Situation of Cooperation among Their Authors

Yang Liu，Shao Bo

This paper studies literatures on smart library selected from the Web of Science database.By using TDA to do data cleaning and build the co-word matrix,it clusters keywords of high frequency by SPSS and then explores the six research topics pertinent to smart library including RFID experiment,information architecture,virtual technology,its significance, model design and information service.In the same time,by drawing the co-occurrence map of the prolific co-authors through Ucinet,the paper conducts international cooperation analysis and centrality analysis.Based on the knowledge of the research hotspots and the current situation of cooperation among authors,it puts forward suggestions from four aspects,such as focusing on user research,expanding the research community,strengthening academic exchange as well as combining theory with practice,expecting to explore the enlightenment brought by foreign researches to domestic ones.

Smart library.Cluster analysis.Social network analysis.Research hotspots.Cooperative groups.

G250.7

2014-05-14編校：方瑋）