我國社會標(biāo)簽研究進(jìn)展內(nèi)容分析*

邱均平，柴 雯

我國社會標(biāo)簽研究進(jìn)展內(nèi)容分析*

邱均平，柴 雯

社會標(biāo)簽是一種交互式Web2.0應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)信息資源的有效分類和組織。文章利用內(nèi)容分析法從時間、學(xué)科和關(guān)鍵詞三個維度對CNKI數(shù)據(jù)庫2006年至2012年國內(nèi)社會標(biāo)簽領(lǐng)域相關(guān)論文進(jìn)行分析，探討了當(dāng)前社會標(biāo)簽領(lǐng)域的研究主題和研究進(jìn)展。

社會標(biāo)簽 內(nèi)容分析 進(jìn)展研究

0 引言

社會標(biāo)簽(Social Tag)起源于2003年Delicious網(wǎng)站的上線，該網(wǎng)站旨在使用標(biāo)簽的形式幫助用戶管理、共享和利用網(wǎng)絡(luò)資源，公眾可隨意對收藏的網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行標(biāo)注，“貼”上標(biāo)簽。這種自由靈活的標(biāo)注方法很快受到用戶的關(guān)注。隨著用戶數(shù)量和標(biāo)簽數(shù)量的累積，社會標(biāo)簽在網(wǎng)絡(luò)資源聚合中的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，用戶可以通過標(biāo)簽來迅速有效地查找、聚合與共享網(wǎng)絡(luò)資源。當(dāng)前國外關(guān)于社會標(biāo)簽的研究與討論很多，有學(xué)者將國外相關(guān)研究分為存在價值的研究、基于Tag的定量分析、基于用戶的定量分析、系統(tǒng)的設(shè)計及應(yīng)用研究、缺陷解決措施研究以及檢索問題等六方面[1]。國內(nèi)相關(guān)研究起步晚，學(xué)界一般認(rèn)為從2006年開始[2]。本文以研究社會標(biāo)簽的相關(guān)論文為對象，力圖通過時間分析、高頻詞分析和共詞分析等內(nèi)容分析方法了解近年社會標(biāo)簽的研究狀況與新進(jìn)展，為數(shù)字資源語義化聚合研究提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

本文選取CNKI作為數(shù)據(jù)來源，以關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，關(guān)鍵詞包括社會標(biāo)簽、社會分類法、社會化標(biāo)簽、社會標(biāo)注、大眾分類、分眾分類、協(xié)同標(biāo)注、公眾分類和民俗分類共九個中文詞及Folksonomy一個英文詞。論文發(fā)表時間為2006-2012年。然后對檢索結(jié)果進(jìn)行查重過濾，最終得到學(xué)術(shù)論文221篇。

本文采用內(nèi)容分析法進(jìn)行研究。內(nèi)容分析法是一種對具有明確特性的傳播內(nèi)容進(jìn)行的客觀定量且系統(tǒng)化描述的研究方法[3-4]。在進(jìn)行關(guān)鍵詞分析時，本文輔助采用了共詞分析法。由于主題詞匯共同出現(xiàn)的頻次可以用來代表主題之間的親疏關(guān)系，該方法利用文獻(xiàn)集中詞匯對或名詞短語共同出現(xiàn)的情況，來確定該文獻(xiàn)集所代表學(xué)科中各主題之間的關(guān)系[5]。本文選擇論文的“篇”以及其關(guān)鍵詞的“頻次”作為分析單位，依次通過論文的時間分布、學(xué)科分布、關(guān)鍵詞分析等三個層面來進(jìn)行社會標(biāo)簽研究現(xiàn)狀的分析，進(jìn)而探討社會標(biāo)簽研究的新進(jìn)展。

2 分析結(jié)果

2.1 論文的時間分布

圖1顯示了2006-2012年論文數(shù)量的時間分布情況，總體上看論文累積量呈現(xiàn)逐年增加的趨勢。國內(nèi)最早的專業(yè)網(wǎng)摘站點是2004年上線的365key，當(dāng)時社會標(biāo)簽的應(yīng)用在我國還不普遍，關(guān)于這一領(lǐng)域的研究非常少。2006年開始，國內(nèi)出現(xiàn)了相關(guān)學(xué)術(shù)研究成果，并呈快速發(fā)展趨勢。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會發(fā)布的《2005-2006中國Web2.0現(xiàn)狀與趨勢調(diào)查報告》顯示：2005年到2006年用戶使用網(wǎng)摘收藏文章比較頻繁，其中每周1次的占22.3%，每周2-3次的占22.8%，每周4-6次的占10.7%；此外，每天都使用網(wǎng)摘服務(wù)的用戶也有14.5%[6]。門戶網(wǎng)摘迅速崛起，專業(yè)網(wǎng)摘站點數(shù)量大幅增加，這些都使得社會標(biāo)簽逐漸成為Web2.0中的重要角色，并引起了學(xué)者對該領(lǐng)域的研究興趣，反映到學(xué)術(shù)成果上則表現(xiàn)為2006年起論文數(shù)量的快速增加。結(jié)合論文的逐年累積情況進(jìn)行趨勢分析發(fā)現(xiàn)，2006年至2012年的論文累計數(shù)量呈指數(shù)增長(圖1中虛線)。根據(jù)文獻(xiàn)信息增長規(guī)律[7]可知，當(dāng)前國內(nèi)社會標(biāo)簽領(lǐng)域的研究正處于誕生和發(fā)展時期。

圖1 論文數(shù)量及增長趨勢

2.2 學(xué)科分布情況

221篇論文共刊載于59種學(xué)術(shù)期刊，根據(jù)RCCSE分類，論文的學(xué)科分布見圖2。從圖2中可以看出，社會標(biāo)簽研究論文主要集中于圖書館學(xué)、情報學(xué)與文獻(xiàn)學(xué)，共162篇，占全部論文的73.3%。此外，計算機(jī)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域也在社會標(biāo)簽研究中占據(jù)了相對重要的位置，共發(fā)表21篇論文，所占比例為9.5%。

圖2 學(xué)科分布

社會標(biāo)簽是一種通過用戶參與創(chuàng)建和管理，從而對內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注和分類的方法與應(yīng)用，它向用戶提供一種協(xié)同組織與分享網(wǎng)絡(luò)資源的開放式平臺。因此，作為新型的信息組織方式，它是圖書館學(xué)、情報學(xué)與文獻(xiàn)學(xué)的重要研究方向。該領(lǐng)域的專家主要從社會標(biāo)簽本身、知識組織、知識創(chuàng)新與知識共享、資源聚類與檢索、語義化以及社會標(biāo)簽在不同領(lǐng)域尤其是在圖書館的應(yīng)用研究等角度來探索社會標(biāo)簽的理論、技術(shù)與應(yīng)用。從學(xué)科分布情況看出，圖書情報專家是社會標(biāo)簽研究的主要參與者。

2006-2009年，國內(nèi)僅有4篇文獻(xiàn)發(fā)表于計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)類期刊，分別研究協(xié)同標(biāo)注的技術(shù)與模型、檢索技術(shù)(語義檢索、圖像檢索、個性化檢索)和網(wǎng)頁挖掘技術(shù)。2009年以后，隨著圖書情報理論研究的深入，技術(shù)研究開始細(xì)化，主要體現(xiàn)在4個研究方面：(1)標(biāo)簽推薦，包括模糊標(biāo)簽和冗余標(biāo)簽的處理、推薦算法、推薦系統(tǒng)研究；(2)用戶，包括用戶特征描述和用戶模型構(gòu)建；(3)標(biāo)簽語義化和規(guī)范化，包括標(biāo)簽層次關(guān)系提取、本體研究和概念格在提升標(biāo)簽概念結(jié)構(gòu)方面的應(yīng)用；(4)信息檢索，包括標(biāo)簽排序、標(biāo)簽云和查詢詞擴(kuò)展研究。

少數(shù)論文分布在其余12個學(xué)科領(lǐng)域，在交叉學(xué)科和綜合領(lǐng)域，社會標(biāo)簽的理論研究和技術(shù)研究占據(jù)主要地位；在教育、航空航天、政治、農(nóng)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，學(xué)者們主要研究社會標(biāo)簽的具體應(yīng)用，主要目的是為了提升知識組織效果，優(yōu)化檢索結(jié)果，促進(jìn)知識共享。

2.3 關(guān)鍵詞分析

2.3.1 關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析

表1是2006-2012年熱點詞匯按照詞頻進(jìn)行排列生成。在關(guān)鍵詞處理過程中，筆者發(fā)現(xiàn)，盡管業(yè)界學(xué)者對社會標(biāo)簽的定義是比較統(tǒng)一的，基本上都滿足公眾參與、無嚴(yán)格分類體系、自由易用等特點，但是國內(nèi)學(xué)者在這一概念的稱呼上各持一詞，約有十余種。因此在關(guān)鍵詞排序結(jié)果中，為了突出研究熱點與特點，筆者去除了標(biāo)簽、社會標(biāo)簽、分眾分類、社會分類、Tag、Folksonomy等十余個高頻同義詞。

2006年文獻(xiàn)數(shù)量較少，僅有“信息組織”的詞頻大于1，其余關(guān)鍵詞詞頻均為1。學(xué)者們分別從元數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息組織方法、知識組織等角度來探討這一新型信息組織方法，認(rèn)識其優(yōu)缺點、模式和應(yīng)用前景。除了理論上的一些探索，還有學(xué)者已經(jīng)認(rèn)識到了Tag在教育技術(shù)中的可行性和優(yōu)越性[8]。2007年的關(guān)鍵詞排名與2006年相比，除去排名第一的“信息組織”，情形幾乎完全不同。這一年的研究不僅僅再從宏觀角度來認(rèn)知社會標(biāo)簽，主要關(guān)注Web2.0環(huán)境下社會標(biāo)簽作為一種獨特的網(wǎng)絡(luò)分類法在具體的應(yīng)用中如何進(jìn)行信息組織。2008年，“本體”和“信息檢索”成為了熱點詞匯，學(xué)者開始認(rèn)識到社會標(biāo)簽包含了潛在的語義信息，可以用來快速構(gòu)建本體，優(yōu)化本體構(gòu)建方法。同時，從信息檢索的角度重點關(guān)注如何利用社會標(biāo)簽來優(yōu)化檢索效果，提高查準(zhǔn)率和查全率。2009年出現(xiàn)了“無標(biāo)度”“小世界”“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)”等詞匯，這表明對社會標(biāo)簽的研究逐漸從定性的認(rèn)知發(fā)展到定量研究。2010年首次出現(xiàn)了“凝聚子群分析”詞匯，在對資源、標(biāo)簽、用戶三者關(guān)系進(jìn)行定量化分析的基礎(chǔ)上，學(xué)者們開始了標(biāo)簽的聚類研究，為信息資源聚類和本體研究提供良好的參考。2011年“個性化”和“用戶分類”首次成為高頻詞，對標(biāo)簽的理論和應(yīng)用研究最終開始?xì)w結(jié)于如何給用戶提供更好的服務(wù)，社會標(biāo)簽的出現(xiàn)為用戶興趣研究、個性化信息推送和個人知識管理提供了新的思路和方法。2012年也出現(xiàn)了與用戶相關(guān)的一系列詞語，如“個人知識管理”“推薦系統(tǒng)”等，同時“數(shù)據(jù)挖掘”也成為了熱點詞匯。這幾年來，高頻詞的變化體現(xiàn)了社會標(biāo)簽研究內(nèi)容的變化，社會標(biāo)簽的研究重點逐漸從特點、性質(zhì)、數(shù)學(xué)模型等基本理論的研究轉(zhuǎn)入圖書館、用戶、關(guān)鍵技術(shù)等應(yīng)用性研究。

表1 2006～2012年高頻詞列表

總體來看，當(dāng)前我國社會標(biāo)簽的研究體現(xiàn)出兩個較明顯的趨勢：(1)從以定性為主的理論研究轉(zhuǎn)入了結(jié)合計算機(jī)技術(shù)和數(shù)學(xué)模型的定量研究；(2)從以意義與特性為主的理論研究轉(zhuǎn)入以功能和用戶為主的應(yīng)用研究。與此同時，社會標(biāo)簽的研究還出現(xiàn)了不同的分支，研究方法也逐漸與新興技術(shù)相結(jié)合。

2.3.2 關(guān)鍵詞聚類分析

提取221篇論文的關(guān)鍵詞后進(jìn)行規(guī)范，統(tǒng)一同義詞，去掉其中包含的檢索詞和不具有實際意義的詞匯，如概述、發(fā)展研究，得到326個關(guān)鍵詞。本文選取詞頻大于2、詞頻占全部詞頻65%[9]的45個詞匯作為分析對象。

由于共詞矩陣中的元素均為絕對詞頻，難以反映詞語對之間真正的依賴關(guān)系，因此進(jìn)一步對共詞矩陣進(jìn)行包容化處理。目前包容化處理的算法[10]主要有三種：包容指數(shù)法、臨近指數(shù)法和相互包容系數(shù)法。相互包容系數(shù)法可以用來計算共詞對中的每一個詞匯在對方詞匯集合中的頻次，也稱為等價系數(shù)法。該方法的計算公式為：

其中，Eij表示共詞矩陣中第i個詞與第j個詞的相互包容系數(shù)，Cij表示詞匯i與詞匯j的絕對共詞詞頻，Ci表示詞匯i在文獻(xiàn)集中出現(xiàn)的絕對頻次，Cj表示詞匯j在文獻(xiàn)集中出現(xiàn)的絕對頻次。本文選取相互包容系數(shù)計算得到共詞矩陣，并繪制系統(tǒng)聚類圖如圖3。在聚類分析過程中，本文選用夾角余弦距離計算個體距離，組內(nèi)平均鏈接距離計算個體與小類或者小類與小類之間的距離。在聚類的前5步中，僅有7組共14詞分別聚成小類，占到高頻詞的31%左右。大部分詞匯因為相關(guān)性較低，距離較遠(yuǎn)而不能聚集在一起。這種情況至第15步才有所改善。說明在社會標(biāo)簽領(lǐng)域中，研究者在使用關(guān)鍵詞時并沒有達(dá)成一致，主題相對分散，相關(guān)性較低。

從圖3可以看出，關(guān)鍵詞可以大致分為7類。結(jié)合詞匯的中心度以及文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行分析，可以確定7大類主題。

(1)社會分類法的比較與改進(jìn)。作為新興的網(wǎng)絡(luò)分類法，研究者們常常通過與傳統(tǒng)分類法的比較來了解和認(rèn)識社會標(biāo)簽。研究指出，由于社會標(biāo)簽的標(biāo)注過程伴隨著強(qiáng)烈的個人主觀性，使得這一分類法帶有很大程度的隨意性和自由性。雖然這種隨意性和自由性降低了元數(shù)據(jù)的門檻，使得社會標(biāo)簽?zāi)軌蛲ㄟ^扁平的信息架構(gòu)以利于知識的組織和發(fā)現(xiàn)，但是這種不受控的標(biāo)引過程中常常會出現(xiàn)一詞多義、同義詞[11]等不規(guī)范詞匯，為知識組織與管理埋下隱患。

(2)社會標(biāo)簽在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用。以分眾分類模式運營的Web2.0網(wǎng)站的成功，顯現(xiàn)出社會標(biāo)簽?zāi)軌蝮w現(xiàn)用戶價值、迎合用戶需求的優(yōu)點。學(xué)科導(dǎo)航數(shù)據(jù)庫、數(shù)字圖書館等紛紛借鑒，用以彌補(bǔ)自身缺點，以適應(yīng)新的信息組織和檢索特點。鐘遠(yuǎn)薪、張春曉[12]探討在圖書館2.0中引入社會標(biāo)簽的意義，認(rèn)為Tag是一種通過用戶參與共享從而構(gòu)建交互平臺的方式，只有通過應(yīng)用Tag，圖書館才能真正做到對用戶開放，對網(wǎng)絡(luò)開放；只有將Tag引入圖書館2.0，圖書館才能更加契合用戶的需要。

(3)知識管理與知識組織。作為一種新興的信息組織方式，社會標(biāo)簽自誕生之初便受到的廣泛的關(guān)注。知識時代的大背景結(jié)合社會分類法對網(wǎng)絡(luò)資源組織的高效性，引導(dǎo)人們關(guān)注社會標(biāo)簽在知識組織和知識管理方面的應(yīng)用。信息資源的內(nèi)容控制主要是通過信息的描述來進(jìn)行[13]，通過描述來揭示信息的實質(zhì)和中心，從而達(dá)到良好的組織和應(yīng)用的目的。社會分類法相較于其他網(wǎng)絡(luò)分類法具有更強(qiáng)的語義特性，使得信息的描述和知識的揭示變得更加準(zhǔn)確和豐富。此外，社會標(biāo)簽還可以用于個性化服務(wù)，在詞頻分析中已經(jīng)得知，2012年個人知識管理成為了熱點關(guān)鍵詞。這些都說明知識管理和知識組織是社會標(biāo)簽研究領(lǐng)域中相當(dāng)重要的一部分。

(4)知識創(chuàng)新。社會標(biāo)簽?zāi)軌蜻M(jìn)行知識創(chuàng)新與知識發(fā)現(xiàn)這一觀點是近兩年才興起的。社會性網(wǎng)站(如WIKI、BLOG、社會書簽網(wǎng)站)提供了用戶交流、共享、發(fā)布知識的平臺，這種群體內(nèi)的互動使得個體和群體的知識相互“供養(yǎng)”[14]，從而達(dá)到知識創(chuàng)新和知識發(fā)現(xiàn)的目的。

(5)數(shù)學(xué)模型與數(shù)字特征。在關(guān)于社會標(biāo)簽領(lǐng)域的研究中，除了定性的描述以外，還有很多定量的描述，這些定量的描述主要從兩個角度出發(fā)：一是從標(biāo)簽、用戶和網(wǎng)絡(luò)信息資源所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)本身出發(fā)來研究網(wǎng)絡(luò)的特性，包括小世界、無標(biāo)度等特性；二是從社會標(biāo)簽的應(yīng)用角度出發(fā)，利用數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機(jī)和向量空間模型等方法和技術(shù)研究其語義挖掘、自動信息分類和檢索效率的提升等方面的應(yīng)用。

(6)標(biāo)簽推薦與聚類。根據(jù)Fabian M.Suchanek[15]等人的研究，標(biāo)簽推薦的主要目的是為了便利和規(guī)范用戶標(biāo)注行為，但是推薦系統(tǒng)往往在一定程度上會使得標(biāo)注結(jié)果帶有“偏見”，因此合理的標(biāo)簽推薦算法成為人們研究與關(guān)注的重點。同時，通過對標(biāo)簽、用戶和網(wǎng)絡(luò)信息資源所構(gòu)成的三方網(wǎng)絡(luò)的研究，研究者們發(fā)現(xiàn)，以往關(guān)于兩方網(wǎng)絡(luò)的算法并不適用對三方網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的研究，他們希望通過對三方網(wǎng)絡(luò)的研究來達(dá)到網(wǎng)絡(luò)信息資源利用標(biāo)簽聚類的目的。

(7)標(biāo)簽本體與語義網(wǎng)。社會標(biāo)簽和本體在其構(gòu)成上具有一致性，都是概念和概念關(guān)系的集合。社會標(biāo)簽在概念上具有自由性，在結(jié)構(gòu)上具有單一性，因此可將之視為本體的一種自由簡化的形式。相較于本體，社會標(biāo)簽更加的自由易用，這使得人工智能不再僅僅局限于結(jié)構(gòu)和邏輯嚴(yán)密的本體。本體與社會標(biāo)簽的融合成為新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展趨勢之一[16]。

3 總結(jié)與討論

社會標(biāo)簽是一種全新的分類思想和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方式。目前社會標(biāo)簽的研究正處于快速發(fā)展階段，涉及學(xué)科面廣，但是由于受到理論研究和技術(shù)的限制，其成果數(shù)量并不多。通過對2006年至2012年的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行時間、學(xué)科、關(guān)鍵詞和主題聚類分析，我們可以對社會標(biāo)簽的研究進(jìn)展做進(jìn)一步分析和討論。

圖3 樹狀聚類圖

第一，社會標(biāo)簽這一新的信息組織方法為越來越多的學(xué)科研究領(lǐng)域提供了借鑒。社會標(biāo)簽最早流行于門戶網(wǎng)摘、博客、豆瓣網(wǎng)等Web2.0應(yīng)用之中，很快，其良好的易用性、自由性和有效的信息組織能力使得人們開始將它引入不同的環(huán)境和功能中，包括個性化服務(wù)、圖書館2.0、教育領(lǐng)域、企業(yè)2.0、博物館2.0、學(xué)習(xí)型組織和電子商務(wù)等，進(jìn)而達(dá)到提升知識管理能力、促進(jìn)知識共享交流、構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[17]、改善服務(wù)質(zhì)量等目的。

第二，從主題分析的結(jié)論不難看出，社會標(biāo)簽對信息內(nèi)容的良好揭示效果為語義關(guān)聯(lián)提供了新的思路。社會標(biāo)簽本身就是一種資源的語義標(biāo)示，標(biāo)簽、用戶和資源的關(guān)系為信息的語義組織、語義挖掘和語義檢索提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，標(biāo)簽的語義特性可以優(yōu)化知識組織的方法和效果、對資源和用戶進(jìn)行語義聚類、提升搜索引擎檢索效率并改善排序、簡化圖像與音頻數(shù)據(jù)檢索的難度、為語義網(wǎng)和本體研究提供思路與借鑒。

第三，社會標(biāo)簽推動了用戶研究的技術(shù)、方法和形式的進(jìn)展。不同于博客、微博等Web2.0應(yīng)用，標(biāo)簽不是長博文或者微博客，也不是難以揭示主題的文本信息。用戶的興趣挖掘不再需要繁瑣的算法和過程，高頻標(biāo)簽在一定程度上就可以代表用戶所關(guān)注的信息，通過個人的標(biāo)簽圖可以很方便的觀察到用戶興趣所在，進(jìn)而對相同興趣的用戶進(jìn)行聚類和分析。在社會標(biāo)簽這種新的信息組織過程和模式下還誕生了標(biāo)簽推薦這樣一種新的用戶服務(wù)方式，研究者們致力于研究最優(yōu)的標(biāo)簽推薦策略和算法，從而提升用戶服務(wù)質(zhì)量。不僅如此，將社會標(biāo)簽引入知識管理，還為個人知識管理和群體知識共享提供了靈活的方式，達(dá)到了更好的知識管理效果。

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Content Analysis as a Tool for Folksonomy Research in China

QIUJun-ping，CHAI Wen

As a Web2.0 application，F(xiàn)olksonomy can organize internet information effectively.From the perspective of time，discipline and keywords，this paper gives an analysis of the articles on Folksonomy from CNKI database between 2006 and 2012 with content analysis method；and discusses the current topics and advances of Folksonomy research in China.

Folksonomy；content analysis；research advances

格式 邱均平，柴雯.我國社會標(biāo)簽研究進(jìn)展內(nèi)容分析[J].圖書館論壇，2014（7）：8-14.

邱均平（1947-），男，武漢大學(xué)中國科學(xué)評價研究中心主任；柴雯，女，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院在讀碩士研究生。

2013-10-31

*本文系國家社會科學(xué)基金重大項目“基于語義的館藏資源深度聚合與可視化展示研究”（項目編號：11&ZD152）研究成果之一