基于微軟學(xué)術(shù)搜索的國外圖書館學(xué)研究計量分析*

劉桂鋒 李文娟 盧章平

（江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013）

基于微軟學(xué)術(shù)搜索的國外圖書館學(xué)研究計量分析*

劉桂鋒 李文娟 盧章平

（江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013）

以微軟學(xué)術(shù)搜索為數(shù)據(jù)來源，運用文獻計量法從高產(chǎn)作者、高影響力作者、高被引研究機構(gòu)、高被引期刊、高被引論文和高被引關(guān)鍵詞6個角度全面掃描國外圖書館學(xué)研究進展。研究發(fā)現(xiàn)，國外圖書館學(xué)主要分為信息檢索、信息管理與知識管理、信息技術(shù)與信息系統(tǒng)、信息服務(wù)及用戶研究等8個分支領(lǐng)域。

微軟學(xué)術(shù)搜索 圖書館學(xué) 文獻計量 搜索引擎

1 引言

Microsoft Academic Search（微軟學(xué)術(shù)搜索）是2006年微軟公司推出的免費學(xué)術(shù)搜索引擎。與傳統(tǒng)學(xué)術(shù)搜索引擎相比，微軟學(xué)術(shù)搜索由于采用了創(chuàng)新技術(shù)，給研究人員帶來了全新的用戶體驗[1]。微軟學(xué)術(shù)搜索的文獻信息來源以學(xué)術(shù)性商業(yè)數(shù)據(jù)庫和出版社的網(wǎng)站為主，可視化是微軟學(xué)術(shù)搜索最具特色的功能之一，提供了作者合作圖、合作路徑圖和學(xué)術(shù)引用圖等多種可視化方式，另一個性化功能是RSS訂閱功能[2]。由于微軟學(xué)術(shù)搜索引擎推出時間較短，目前國內(nèi)外研究成果[3-4]還不豐富。

國外圖書館學(xué)研究時間相對較長，理論體系相對完整，有諸多原創(chuàng)性的研究成果。國外圖書館學(xué)研究歷來是我國學(xué)者關(guān)注的重點，學(xué)者紛紛用不同的研究方法來展示其研究熱點以及演變。本文則從微軟學(xué)術(shù)搜索的視角全面掃描國外圖書館學(xué)研究進展。

2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

本文中的數(shù)據(jù)來源于微軟學(xué)術(shù)搜索主頁（http：//academic.research.microsoft.com/）中的library science（圖書館學(xué)）學(xué)科目錄導(dǎo)航，檢索時間是2014年6月。微軟學(xué)術(shù)搜索主界面列舉了15大類的學(xué)科目錄，每一學(xué)科目錄提供了有影響力的作者、論文、會議、期刊、關(guān)鍵詞和機構(gòu)等信息。每一大類學(xué)科包含許多子學(xué)科，例如Social Science下分列了14個子學(xué)科，其中l(wèi)ibrary science（圖書館學(xué)）在中間位置。研究方法主要是文獻計量法，對微軟學(xué)術(shù)搜索提供的相關(guān)數(shù)據(jù)進行總結(jié)、分析。

3 國外圖書館學(xué)研究的文獻計量分析

表1 國外圖書館學(xué)TOP10高產(chǎn)作者

3.1 作者分析

國外圖書館學(xué)領(lǐng)域共有37 280位作者。根據(jù)發(fā)文數(shù)量的多少，表1列出了該領(lǐng)域TOP10高產(chǎn)作者。前10位作者的發(fā)文數(shù)量在45篇以上，發(fā)文最多的是美國西蒙斯學(xué)院的Hernon，在數(shù)量上遙遙領(lǐng)先。他的同事Schwartz排在第2位，其中兩人合作論文62篇。第3至7位作者的論文數(shù)量在60篇左右，分別是拉夫堡大學(xué)的Oppenheim、柏林洪堡大學(xué)的Seadle、謝菲爾德大學(xué)的Line、曼徹斯特城市大學(xué)的Rowley和斯特拉斯克萊德大學(xué)的Joint，主要來自英國和德國。最后3位作者的數(shù)量在47篇左右，全部來自美國。由上可知，TOP10高產(chǎn)作者主要來自美國、英國和德國。

根據(jù)作者所有論文總被引次數(shù)的多少，表2列出了該領(lǐng)域TOP10高影響力作者。由表可知，被引次數(shù)前5位的作者，雖然在該領(lǐng)域的論文數(shù)量較少，被引次數(shù)卻非常高。主要原因是5位于1990年合作發(fā)表的“潛在語義索引”（Indexing by Latent Semantic Analysis）的論文，被引次數(shù)為3 902次。排在第6位的是美國海軍研究生院的Porter，主要是由于1980年“后綴剝離算法”（An algorithm for suffix stripping）的這篇論文，主要用于英語分詞。第7、8位作者的被引次數(shù)在1 700次左右，代表性的論文是兩人合著的Relevance weighting of search terms。其余作者的被引次數(shù)在1 000次以下，第10位是美國羅格斯大學(xué)的薩拉塞維克（Saracevic），他是情報學(xué)社會傳播派的主要代表人之一。主要研究領(lǐng)域包括：信息檢索系統(tǒng)的測試和評估、數(shù)字圖書館的評價以及網(wǎng)絡(luò)查詢提交給搜索引擎的分析。其它高影響力作者還有被認為是現(xiàn)代搜索技術(shù)之父、信息檢索（IR）向量空間模型創(chuàng)始人的美國康奈爾大學(xué)的索爾頓（Salton）、1973年提出文獻同被引概念的美國人Small以及提出作者同被引的美國德雷塞爾大學(xué)White。綜上可知，國外圖書館學(xué)TOP10高影響力作者主要來自美國、英國和丹麥等。發(fā)表的論文數(shù)量雖然不多，但卻大多為原創(chuàng)性的成果，如潛在語義分析、向量空間模型、文獻同被引等。

表2 國外圖書館學(xué)TOP10高影響力作者

圖1 作者合作關(guān)系圖

圖2 作者合作關(guān)系路徑圖

由于微軟學(xué)術(shù)搜索采用了微軟人立方搜索技術(shù)，因此能夠以可視化的方式直觀地顯示搜索結(jié)果，主要有作者合作關(guān)系圖、作者合作關(guān)系路徑圖和作者學(xué)術(shù)引用圖等。本文以美國西蒙斯學(xué)院的Hernon為例，來呈現(xiàn)相關(guān)作者的學(xué)術(shù)合作及引用關(guān)系。

作者合作關(guān)系圖清晰地展示共同作者的關(guān)系。Hernon共有42位合作者，圖1只顯示了前30位。合作最多的是同事Schwartz，為62次，其次是Dugan（Suffolk University），11次，其他的合作次數(shù)均在5次以下，最少的為1次。圖中不僅顯示了Hernon與合作者之間的連線，同樣顯示了其他作者之間的相互合作關(guān)系。如Hernon與Zhang合作1次，Zhang與Hopper、Leach、Saunders各合作1次，實際上是Hernon為第一作者，其他四位為合作者的1篇論文的可視化展示。此外還能了解Hernon與哪些高校進行合作，主要有美國的薩?？舜髮W(xué)、韋恩州立大學(xué)、佛羅里達州立大學(xué)等。

作者合作關(guān)系路徑圖清晰的展示作者之間的合作路徑。圖2顯示的是西蒙斯學(xué)院的Hernon與著名數(shù)學(xué)家Erd觟s合作關(guān)系路徑圖。路徑中的邊代表端點作者之間的合作關(guān)系。從圖2可以看出，兩個不同領(lǐng)域的作者Hernon與Erd觟s沒有直接合作論文，至少通過3位以上學(xué)者才能構(gòu)建合作關(guān)系。系統(tǒng)一般給出5條路徑，路徑之間線的長度代表合作的親疏關(guān)系，中間的直線表示兩者之間的最為直接的合作關(guān)系，以此類推。以中間的為例，Hernon與澳大利亞墨爾本大學(xué)的Zobel合作1次，Zobel與同事Moffat合作56次，Moffat與加拿大滑鐵盧大學(xué)的Wormald合作2次，Wormald與Erd觟s合作1次。此外，系統(tǒng)主要通過第三作者或多位作者尋找兩者之間最優(yōu)的合作路徑。

圖3 作者學(xué)術(shù)引用圖

作者學(xué)術(shù)引用圖能夠展現(xiàn)作者之間的相互引用關(guān)系。每個節(jié)點代表一名作者，作者之間的連線代表引用次數(shù)的多少，離主要作者的距離越近，表示引用主要作者的數(shù)量越多。作者學(xué)術(shù)引用圖只顯示前30位引用者?？偣灿?32位作者引用了 Hernon的論文，引用數(shù)量最多的是Calvert（Victoria University of Wellington），9次，其次是 7次的 Cullen（Victoria University of Wellington）和Eschenfelder（University of Wisconsin Madison），6次的有9位作者，其余均低于5次。點擊作者之間的連線，能夠顯示引用的次數(shù)及引用的論文。

作者合作關(guān)系圖清晰地展示共同作者的關(guān)系。作者合作關(guān)系路徑圖清晰的展示作者之間的合作路徑。作者學(xué)術(shù)引用圖能夠展現(xiàn)作者之間的相互引用關(guān)系。綜上，作者合作關(guān)系圖和作者學(xué)術(shù)引用圖能夠顯示作者的合作及引用關(guān)系，對于建立學(xué)術(shù)家族圖譜、追蹤學(xué)術(shù)研究演化路徑具有重要幫助。

3.2 研究機構(gòu)分析

通過國外圖書館學(xué)的研究力量分布，有助于了解各機構(gòu)研究能力?！拔④泴W(xué)術(shù)搜索”的“圖書館學(xué)”類目下共有研究機構(gòu)2 774個，TOP10高被引機構(gòu)的被引次數(shù)在1 500次以上，見表3。需要說明的是，“微軟學(xué)術(shù)搜索”的“圖書館學(xué)”類目下高被引機構(gòu)排在第一的是微軟（Microsoft），但是由于微軟公司的研究主要有自然語言處理、算法、網(wǎng)絡(luò)通訊、數(shù)據(jù)庫、人機交互等，屬于計算機科學(xué)，嚴格意義上來說不屬于圖書館學(xué)，由于這個搜索引擎是微軟開發(fā)的，學(xué)科分類不十分合理，因此表3中刪除了Microsoft。

表3 國外圖書館學(xué)TOP10高被引機構(gòu)

由表3可以看出，高被引機構(gòu)排在前10位的都是高校，且有7所來自美國，2所來自英國，1所來自加拿大，充分表明了美國在全球圖書情報領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

此外，微軟學(xué)術(shù)搜索還可以從地理區(qū)域來劃分，這樣我們能夠清楚的了解國外圖書館學(xué)不同區(qū)域的研究力量分布。可分為北美區(qū)、南美區(qū)、歐洲區(qū)、亞洲（大洋洲）區(qū)和非洲區(qū)，分別有研究機構(gòu)1 314個、49個、678個、545個和94個。從各地區(qū)研究機構(gòu)的數(shù)量上來看，研究力量主要分布在北美區(qū)、歐洲區(qū)和亞洲（大洋洲）區(qū)。表4列了國外圖書館學(xué)部分區(qū)域TOP10高被引機構(gòu)。

表4 國外圖書館學(xué)不同區(qū)域TOP10高被引機構(gòu)

Royal School of 3 University ofLibrary andUniversity of Western OntarioInformationMelbourne Science 4 University ofLoughboroughRMIT University Colorado BoulderUniversity 5 Naval PostgraduateUniversity ofBar Ilan SchoolStrathclydeUniversity University ofCity UniversityNational Taiwan 6California LosLondonUniversity Angeles Rutgers,The StateUniversity ofUniversity of 7University of NewTampereTechnology JerseySydney University ofUniversity CollegeChangwon 8Illinois UrbanaLondonNational ChampaignUniversity University ofNational Chiao 9 Cornell University GlasgowTung University, Taiwan ManchesterCharles Sturt 10 Drexel UniversityMetropolitanUniversity University

表4中北美區(qū)高校的被引次數(shù)都非常高，大部分在2 000次以上。前10所高校除西安大略大學(xué)來自加拿大外，其余9所均來自美國。

歐洲區(qū)高校的被引次數(shù)普遍的比北美區(qū)低，大部分在2 000次以下，1 000次至2 000次的有4所高校。其余高校的被引次數(shù)在1 000次以下。歐洲區(qū)的高校有8所來自英國，皇家圖書館與信息科學(xué)學(xué)院來自丹麥，坦佩雷大學(xué)來自芬蘭。

亞洲（大洋洲）區(qū)高校的被引次數(shù)普遍的比歐洲區(qū)低，前10所高校在350次到150次之間，最高的是新西蘭的惠靈頓維多利亞大學(xué)，發(fā)表論文總數(shù)119篇，被引次數(shù)為346次。其余9所高校有4所來自澳大利亞，2所來自臺灣，另外3所分別來自新加坡、以色列和韓國。

我國大陸高校在所屬的亞洲（大洋洲）區(qū)被引次數(shù)最高的是南開大學(xué)，論文總數(shù)13篇，被引次數(shù)為94次。長沙理工大學(xué)雖然只有6篇論文，卻以65次的被引次數(shù)排在我國高校的第2位。其余高校的被引次數(shù)在60次以下，主要高校有：北京大學(xué)、中國科學(xué)院、山東大學(xué)、中山大學(xué)和武漢大學(xué)等。

3.3 期刊分析

通過期刊分析可以揭示學(xué)科主要載文期刊和學(xué)科主題分布。微軟學(xué)術(shù)搜索提供的國外圖書館學(xué)來源期刊共有73種。表5列出了TOP10高被引期刊。無論是論文數(shù)量還是被引頻次均排在首位的是情報學(xué)界最重要刊物之一的Journal of The American Society for Information Science（縮略名稱 JASIS），2001年改名為 Journal of The American Society for Information Science and Technology（縮略名稱JASIST），從2014年第1期起改為Journal of the Association for Information Science and Technology，仍然采用縮略名稱JASIST?，F(xiàn)任主編是Cronin，世界著名的圖書情報學(xué)家和科學(xué)計量學(xué)家，2013年普賴斯獎獲得者。第2位是英國的Journal of Documentation，是SSCI的高影響因子刊物。第10位的Library Quarterly創(chuàng)刊于1931年，是美國圖書館學(xué)的重要學(xué)術(shù)刊物之一，是該領(lǐng)域的高載文量刊物。通過以上分析可知，TOP10高被引期刊主要來自美國和英國。除Reference Services Review外，其余均為SSCI（SCI）收錄期刊。

表5 國外圖書館學(xué)TOP10高被引期刊

3.4 高被引論文分析

微軟學(xué)術(shù)搜索提供了國外圖書館學(xué)54 166篇論文。根據(jù)被引次數(shù)，表6給出了TOP10高被引論文。被引次數(shù)最高的是1990年Deerwester等5位作者發(fā)表的論文[5]，作者提出“潛在語義分析”這種新的索引和檢索方法，該方法使用向量來表示詞和文檔，并通過向量間的關(guān)系來判斷詞及文檔間的關(guān)系。第2篇是Porter于1980年發(fā)表在 Program-electronic Library and Information Systems上的一文[6]，作者提出了英語分詞中的詞干抽取算法，即后綴剝離算法。第3、4兩篇均發(fā)表在JASIS上，主題分別是“檢索詞權(quán)重確定”和“文獻同被引”。第5、7、8篇均發(fā)表在Journal of Documentation上，都與信息檢索有關(guān)，主題分別是：“標(biāo)引項專指度”、“基于概率排序原則的概率檢索模型”和“信息查詢行為模型”。其中英國情報學(xué)家威爾遜提出的Wilson模型[7]備受關(guān)注，他對信息行為、信息查詢行為及檢索間關(guān)系進行了精確表述，認為信息檢索行為是信息查詢行為的子集，信息查詢行為是信息行為的子集。第6篇是 MIT的 Kessler首次提出“文獻耦合（Bibliographic Coupling）”[8]概念的論文，“文獻耦合”是指引證論文通過參考文獻進行的耦合。最后兩篇均發(fā)表在JASIS上，主題分別是“信息檢索的相關(guān)性研究”和“作者同被引”。由以上分析可知，TOP10高被引論文主要發(fā)表在JASIS和Journal of Documentation兩種期刊上，且發(fā)表的時間都比較早，均屬于開創(chuàng)性的研究，研究主題包括潛在語義分析、英語分詞后綴剝離算法、文獻同被引、概率檢索模型、文獻耦合和作者同被引等。

表6 國外圖書館學(xué)TOP10高被引論文

1 4567890 A C R fo o M SBEC rV -mtT i Li o ca ti b e t hs h i dE t a a l u ti e e iet ass V ao ai l t t u o t n l gps i A i hi r n c o r dr z e i iN aa n o i n n A lp n b i C o k t i h g a n I i fs n iEn nib n a t c a A f: t i l th g o e l h y A p e D cir r s e to1 m pop d yii n r 9surs rl o se a s i e epc7 r p cclc c tto a t vi a aih2 iuli aafpenoi i t p eemte tn i l n n k I n iie o i w 1 g n oote nn i r c ni9 nnb n f s n e oe f b o s o e 9 i g t t: h r c e i f o s hi5 m n oA i tp f aa p w l n r a i vnn TRi t e t i b nd ee i i eeoAno rec r u tn a a m n triu r w pi ti s nt ue f S l h e r c r Svef r eac e oo i epae si m n rr : i lee e n m n c A eCn a t t a wiiwrico ff rcte i n i o o-i c h c o, e r i kn w ty 5533332 8366427 463164 8

圖4 論文引用關(guān)系圖

微軟學(xué)術(shù)搜索提供了每篇論文的引用路徑圖。本文以被引次數(shù)為3 902次的潛在語義分析的論文為例，來探討引文的年代分布特征和引文主題的演化規(guī)律。論文發(fā)表的當(dāng)年即被引用4次，此后近20年的時間，被引次數(shù)一直持續(xù)增長，2009年達到峰值為358次，之后略有下降（可能與微軟學(xué)術(shù)搜索2011年之后更新不及時有關(guān))。圖4為論文引用關(guān)系圖，根據(jù)被引次數(shù)的多少，只顯示了前16篇論文的相互引用關(guān)系。被引次數(shù)最高的是5 979次的Han和Kamber合著的《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》[9]。該書對數(shù)據(jù)挖掘基本概念，算法及其相關(guān)技術(shù)有比較全面的闡述，是國內(nèi)引進數(shù)據(jù)挖掘方向較早一批書籍之一。被引次數(shù)最低的是Sarwar于2000年發(fā)表的《電子商務(wù)中基于用戶的協(xié)同過濾推薦技術(shù)》，為649次。其余14篇論文的被引次數(shù)在5 979次至649次之間，研究主題有：Web內(nèi)容挖掘、基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的文本分類、Latent Dirichlet Allocation的文本分類算法、協(xié)同過濾算法、習(xí)得的潛在語義分析的理論、數(shù)據(jù)挖掘、潛在概率語義索引(PLSI)算法、線性代數(shù)方法在信息智能檢索中的運用、近似最近鄰搜索、查詢擴展等。

3.5 關(guān)鍵詞分析

文獻的關(guān)鍵詞可以反映國外圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究主題。微軟學(xué)術(shù)搜索共提供了6 089個關(guān)鍵詞，根據(jù)被引次數(shù)的排序，表7列舉了TOP20高被引關(guān)鍵詞。通過對這些關(guān)鍵詞的初步分析，可將國外圖書館學(xué)分為8個研究領(lǐng)域：

（1）圖書館學(xué)基本理論和方法：主要有圖書情報學(xué)（Library and Information Science）、指數(shù)（Indexation）、案例分析（Case Study）。案例分析是國外圖書館學(xué)研究常用的研究方法之一，主要用于信息檢索、信息查詢、信息需求、用戶研究、文獻計量等領(lǐng)域。Fidel[10]利用以微軟公司的設(shè)計工程師為對象開展協(xié)同信息檢索的案例，證明了認知維度、具體任務(wù)和決策、團隊合作、組織文化等多維方法在研究人類信息行為方面的重要性。Tsay[11]運用引文分析法以Journal of Documentation期刊為例來探討情報學(xué)期刊的計量學(xué)特征以及與其他學(xué)科之間的主題關(guān)聯(lián)性。

（2）圖書館事業(yè)：主要有高校圖書館（Academic Libraries）、公共圖書館（Public Libraries）。高校圖書館以3 355篇論文和7 655次的被引頻次排在首位，遠遠高于公共圖書館，這表明高校圖書館和各地區(qū)公共圖書館是圖書館學(xué)界關(guān)注的焦點。以“高校圖書館”為主題的論文主要刊登在Reference Services Review、Journal of Academic Librarianship、LibraryManagement和TheReference Librarian等期刊上，研究主題涉及美國圖書館協(xié)會、研究圖書館協(xié)會、數(shù)字圖書館、電子期刊、高等教育、信息素養(yǎng)、信息服務(wù)等。以“公共圖書館”為主題的論文數(shù)量相對較少，主要分布在Public Library Quarterly、Library Quarterly、Library Review和Journal of Librarianship and Information Science等期刊上，研究主題涵蓋美國圖書館協(xié)會、數(shù)字鴻溝、數(shù)字圖書館、信息素養(yǎng)、信息需求、信息服務(wù)等。

（3）信息檢索：主要有信息檢索（Information Retrieval）、信息查尋（Information Seeking)、自動標(biāo)引（Automatic Indexing）、搜索引擎（Search Engine）。信息檢索一直是國外圖書情報學(xué)的持續(xù)研究熱點，從早期的檢索算法、發(fā)展到檢索技術(shù)，而未來致力于智能檢索、跨語言檢索、跨媒體檢索和可視化檢索等。自動標(biāo)引與信息檢索研究密切相關(guān)，自動標(biāo)引系統(tǒng)是信息檢索系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)。智能化信息檢索研究經(jīng)歷了發(fā)展初期及形成（1985～1987）、發(fā)展高峰期（1988～1991）和平穩(wěn)發(fā)展期（1992～）三個階段[12]。信息檢索研究的代表性人物主要有康奈爾大學(xué)的Salton、劍橋大學(xué)的Jones、倫敦城市大學(xué)的Robertson、馬薩諸塞大學(xué)的Croft和微軟的Dumais等。加拿大學(xué)者Cole在1998～2001年間在Information Processing &Management期刊上發(fā)表了4篇智能信息檢索的系列論文，并在2008年提出了基于社會認知框架模型的交互式信息檢索[13]，以尼安德特人為案例對模型的功能進行了驗證?？梢暬瘷z索是圖形生成與語義檢索相結(jié)合的一種新技術(shù)?？梢暬瘷z索領(lǐng)域有幾本代表性的專著：Principles of Visual Information Retrieval[14]一書介紹了該領(lǐng)域的基本概念和技術(shù)，主要分為兩篇，上篇是基本原理，下篇是高級主題。Semantic-Based Visual Information Retrieval[15]一書的作者是清華大學(xué)的章毓晉教授，該書涵蓋了該領(lǐng)域的一些關(guān)鍵問題，如多維表示和描述、語義建模、圖像和視頻注釋、人機交互等等。

（4） 信息管理與知識管理：信息管理（Information Management）的被引頻次為1 125次，知識管理（Knowledge Management）為863次，未進入前20名。知識管理從上世紀90年代開始一直受到國外學(xué)者們的關(guān)注，到現(xiàn)在為止已有20多年的發(fā)展。知識管理的研究內(nèi)容較為豐富，包含了知識管理的理論、方法和應(yīng)用三大宏觀方面以及組織、人員、系統(tǒng)三大微觀方面。國外圖書情報學(xué)領(lǐng)域中知識管理研究劃分為5個主要的方面[16]：知識管理的基本技術(shù)和理論；企業(yè)組織應(yīng)用；共享與創(chuàng)新；知識服務(wù)、組織與檢索和信息素養(yǎng)。Alavi[17]在對大量知識管理文獻綜述的基礎(chǔ)上，提出了4步驟組成的知識管理過程的理論框架：知識創(chuàng)造、存儲/檢索、轉(zhuǎn)移和應(yīng)用；此外還指出了本領(lǐng)域未來研究需要探索的研究熱點。知識共享是知識管理的核心問題，其已運用到圖書館工作的方方面面，如資源建設(shè)、戰(zhàn)略規(guī)劃、人員管理、制度建設(shè)等。國外知識共享的研究[18]主要體現(xiàn)在影響因素、技術(shù)和實踐三個方面，其中知識共享的影響因素是研究重點，具體包括個人因素、組織因素、知識因素和環(huán)境因素。Wang[19]對個人知識共享的文獻進行綜述，提出了5個方面的研究重點：組織背景、人際交往與團隊特征、文化特征、個體特征和激勵因素。

（5）信息技術(shù)與信息系統(tǒng)：主要有信息技術(shù)（Information Technology）、信息系統(tǒng)（Information System）。信息技術(shù)是主要以電子計算機和現(xiàn)代通信為主要手段實現(xiàn)信息的獲取、傳遞、存儲和利用等功能的技術(shù)總和。信息技術(shù)相關(guān)的研究主題有：電子商務(wù)、信息社會、信息系統(tǒng)、信息和通信技術(shù)、知識管理等，信息技術(shù)的應(yīng)用給圖書館發(fā)展帶來新的機遇。圖書情報界關(guān)注的主要技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（Web2.0等）、RFID技術(shù)、云計算技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動計算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)等?！按髷?shù)據(jù)”真正成為熱點是在2011年后。大數(shù)據(jù)具有4“V”特征：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。大數(shù)據(jù)技術(shù)[20]為圖書館帶來深刻的影響和巨大的變化，對圖書館的服務(wù)方式產(chǎn)生較大的沖擊，服務(wù)途徑、服務(wù)范圍、手段等也將發(fā)生變化，個性化、智能化、動態(tài)化的知識服務(wù)將成為主流。

（6）信息服務(wù)及用戶研究：主要有圖書館服務(wù)（Library Service）、參考服務(wù)（Reference Service）、信息服務(wù)（Information Service）、用戶研究（User Study）、信息需求（Information Need）。服務(wù)是國外圖書館學(xué)研究的重點。用戶是圖書館的服務(wù)對象，用戶研究是國外普遍關(guān)注的焦點。雖然以“用戶研究”作為關(guān)鍵詞的論文數(shù)量不是很多，實際上用戶研究的范圍非常廣泛，研究主題包括用戶信息需求、用戶信息檢索行為、用戶體驗、用戶滿意度評價等。涉及到的關(guān)鍵詞有：數(shù)字圖書館、人機交互、信息檢索、信息可視化、移動手機、用戶評價、用戶體驗、用戶界面、用戶偏好、推薦系統(tǒng)等。馮琳[21]通過對國外信息用戶研究的文獻計量分析得出5方面的研究熱點：用戶需求、用戶行為、用戶心理、用戶滿意度和用戶安全。Bar-Ilan[22]用4組不同的人群組成的用戶來比較基于標(biāo)簽的不同界面的圖像檢索，結(jié)果表明除了標(biāo)簽外，用戶界面也是影響用戶檢索滿意度的因素。

（7）數(shù)字圖書館及電子資源：主要有數(shù)字圖書館（Digital Library）、萬維網(wǎng)（World Wide Web）、電子期刊（Electronic Journal）。數(shù)字圖書館及電子資源是近幾年研究的熱點之一，主要圍繞新技術(shù)在數(shù)字圖書館的應(yīng)用及其影響展開。國外數(shù)字圖書館研究[23]主要分為理論框架、技術(shù)方法、系統(tǒng)架構(gòu)及互操作、質(zhì)量評價、用戶交互以及服務(wù)模式等六個方面的內(nèi)容。Introduction to digital libraries[24]是指導(dǎo)數(shù)字圖書館理論研究與建設(shè)的一部力作，主要包括：數(shù)字圖書館的定義與特征、數(shù)字圖書館研究與設(shè)計、管理與用戶界面、信息組織與獲取、數(shù)字圖書館信息檢索、數(shù)字存儲和保存、數(shù)字圖書館服務(wù)與評價、數(shù)字圖書館研究趨勢等。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，電子期刊給高校圖書館的館藏和服務(wù)帶來新的契機。電子期刊的研究持續(xù)升溫，論文主要刊登在Serials Librarian、Journal of Information Processing and Management、Journal of Electronic Resources in Medical Libraries等期刊上，相關(guān)主題有：計量數(shù)據(jù)庫、電子書、電子出版、開放獲取、同行評價、學(xué)術(shù)交流、學(xué)術(shù)出版等。

（8）信息素養(yǎng)：主要有信息素養(yǎng)（Information Literacy）。信息素養(yǎng)的論文數(shù)量達到1 000多篇，被引頻次超過 4 000次。論文主要分布在Reference Services Review、Journal of Academic Librarianship、College&Undergraduate Libraries等期刊上。信息素養(yǎng)的醞釀始于美國圖書檢索技能的演變。1974年提出后，便得到學(xué)者廣泛的探索和深入的研究，到20世紀80年代信息素養(yǎng)經(jīng)過理論沉淀逐步發(fā)展成一門學(xué)科。信息素養(yǎng)研究呈現(xiàn)跨學(xué)科的特點，在圖書館學(xué)、情報學(xué)、計算機學(xué)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域均有涉足，并且在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究成果較多[25]。目前信息素養(yǎng)的兩個主流研究領(lǐng)域是因特網(wǎng)信息素養(yǎng)和健康素養(yǎng)，定性研究與定量研究相結(jié)合是該領(lǐng)域的學(xué)科研究范式[26]。信息素養(yǎng)研究通常與計算機素養(yǎng)、圖書館素養(yǎng)、網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)、媒體素養(yǎng)、數(shù)字素養(yǎng)等結(jié)合在一起[27]。

表7 國外圖書館學(xué)TOP20高被引關(guān)鍵詞

1 34567890 L Di I IIibC A g R n nn RI r L a S i f ff S n a u e t o oos e eiare d f t t e rtrreye o l e r rmemm k rv m i r S x LSe e a i a aia i tc a n v n ie c tnttu b e t i ii a g r c y gid o oorv l e c a n nnyi rc ye 64443332 74103116 86337203 64955144 11111112 34567890 S W e L IIII T UE nnnna i e os S b r fffflJS coooeoc e r o NcrWy h l rr h r rrc a u ids mmme m n e t r r St e r e E yn o n e aaaWao bt d l c m u an ttttn a o iiii e l i g di oonoo g d c i y nnnn yd n e e 22111111 11854 755 54687104 6 8 136700

4 結(jié)論

本文利用文獻計量學(xué)的方法，通過微軟學(xué)術(shù)搜索了解國外圖書館學(xué)的研究現(xiàn)狀，研究發(fā)現(xiàn)：

（1）國外圖書館學(xué)領(lǐng)域TOP10高產(chǎn)作者與TOP10高影響力作者完全不重合，這說明發(fā)表論文數(shù)量多的作者，被引次數(shù)不一定高；被引次數(shù)高的作者，發(fā)表論文數(shù)量不一定多。相對于高產(chǎn)作者，高影響力作者的研究成果更容易為圖書情報領(lǐng)域帶來巨大影響。如Furnas等五位作者的“潛在語義索引”、Salton的“信息檢索”、Small的“文獻同被引”等。

（2）國外圖書館學(xué)領(lǐng)域TOP10高被引論文研究主題與TOP10高影響力作者的研究主題基本一致。TOP10高被引論文基本上屬于開創(chuàng)性的研究，如：潛在語義分析、英語分詞后綴剝離算法、文獻同被引、作者同被引等，不同于TOP10高影響力作者的主要有：概率檢索模型、文獻耦合等。

（3）國外圖書館學(xué)來源期刊共有73種，TOP10高被引期刊是該領(lǐng)域的知名期刊，主要有JASIST、Journal of Documentation等。有9種是SSCI（SCI）收錄期刊，只有Reference Services Review例外。JASIST是被引頻次最高的期刊，Library Quarterly是載文量最高的期刊。

（4）在研究機構(gòu)方面，美國的研究機構(gòu)實力一枝獨秀。從所有年份看，國外圖書館學(xué)10家高被引機構(gòu)主要在美國，芝加哥大學(xué)排在首位。從地理區(qū)域看，北美區(qū)的被引次數(shù)普遍比歐洲區(qū)高，歐洲區(qū)的被引次數(shù)普遍比亞洲（大洋洲）區(qū)高。北美區(qū)的前10所高校主要來自美國，歐洲區(qū)的主要來自英國，亞洲（大洋洲）區(qū)的主要來自澳大利亞、新加坡和我國臺灣。我國大陸高校的被引次數(shù)普遍較低。

（5）通過對關(guān)鍵詞的統(tǒng)計分析，國外圖書館學(xué)領(lǐng)域的研究熱點主要分為8個方面：圖書館學(xué)基本理論和方法、圖書館事業(yè)、信息檢索、信息管理與知識管理、信息技術(shù)與信息系統(tǒng)、信息服務(wù)及用戶研究、數(shù)字圖書館及電子資源和信息素養(yǎng)。案例分析是國外圖書情報學(xué)領(lǐng)域的主要研究方法。

盡管與其它成熟的學(xué)術(shù)搜索引擎相比，微軟學(xué)術(shù)搜索有自己的局限，比如系統(tǒng)更新緩慢、數(shù)據(jù)清理繁瑣、文獻語種為英文等，但是其在文獻計量、數(shù)據(jù)可視化、用戶體驗等方面值得深入研究。

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（責(zé)任編校 田麗麗）

A Bibliometric Analysis of Foreign Research of Library Science Based on Microsoft Academic Search

Liu Guifeng,Li Wenjuan,Lu Zhangping
Institute of Science and Technology Information,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China

The present paper makes a bibliometric analysis of the characteristics of core authors,highly cited authors,organizations,journals,articles and keywords included in Microsoft Academic Search to reveal the progress of the overseas research on library and information science.The results show that foreign library and information science is mainly subdivided into information retrieval,information management,knowledge management,information technology,information system,information service and user study.

Microsoft Academic Search;library science;bibliometrics;search engine

G250

劉桂鋒，男，1980年生，博士，副研究館員，副所長，碩士生導(dǎo)師，2014年12月-2015年12月在美國伊利諾伊大學(xué)圖書情報研究生院做訪問學(xué)者，主編教材1部，發(fā)表論文20余篇；李文娟，女，1977年生，碩士，館員，江蘇大學(xué)圖書館辦公室副主任，發(fā)表論文數(shù)篇；盧章平，男，1958年生，博士，教授，江蘇大學(xué)圖書館館長，博士生導(dǎo)師，主持各類科研項目10余項，發(fā)表論文100余篇，出版專著6部。

*本文系江蘇省圖書館學(xué)會2014年度學(xué)術(shù)研究課題“大數(shù)據(jù)輪動的知識服務(wù)生態(tài)體系構(gòu)建研究”（項目編號:14YB34）、江蘇省博士后科研資助計劃項目“大數(shù)據(jù)輪動的圖書館學(xué)科服務(wù)創(chuàng)新研究”（項目編號：1402106C）、教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“基于超圖模型的專利文本多標(biāo)簽分類研究”（項目編號：14YJC870014）、江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會科學(xué)基金項目“江蘇高校產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新能力評價研究——專利視角”（項目編號:2013SJB870001）的研究成果之一