國外“情境感知”研究現(xiàn)狀的可視化分析

韓芳芳 朱文娟（華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院，湖北武漢 430079）

國外“情境感知”研究現(xiàn)狀的可視化分析

韓芳芳 朱文娟
（華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院，湖北武漢 430079）

本文以Web of Science核心合集中收錄的以“情境感知”為主題的文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)來源，基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的相關(guān)理論，以Citespace III、Ucinet等可視化工具為手段，采用聚類分析等方法，從文獻(xiàn)數(shù)量、經(jīng)典文獻(xiàn)、作者、關(guān)鍵詞多個角度對國外在2005年至2014年“情境感知”領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與研究成果進(jìn)行了文獻(xiàn)計(jì)量與可視化分析，揭示國外“情境感知”領(lǐng)域的主要研究方向和研究熱點(diǎn)。通過對目前國外“情境感知”領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行探討與歸納總結(jié)，為今后的進(jìn)一步研究提供參考。

情境感知；Citespace III；可視化；聚類分析；共現(xiàn)分析

Keywords∶ Context Awareness， Citespace III， visualization， cluster analysis， co-occurrence analysis

1　引言

情境感知（Context Awareness）又稱為情景感知（為方便論述，以下文獻(xiàn)中的情景均改為情境），最早由Schilit和Theimer于1994年提出［1］，他們將其解釋為“對使用產(chǎn)品的位置、附近的人、主機(jī)和可訪問的設(shè)備隨著時間推移而產(chǎn)生的適應(yīng)性”。目前，對于情境感知的定義最常用的是Abowd等的定義［2］，認(rèn)為情境感知是使用情境為用戶提供相關(guān)信息和服務(wù)，其相關(guān)性取決于用戶的任務(wù)。顧君忠討論了情境感知的相關(guān)概念、研究與應(yīng)用，從計(jì)算模式的演變角度論述了情境感知系統(tǒng)，分析了情境建模方法及情境感知系統(tǒng)框架［3］；童恩棟等結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)特性，以情境感知流程為主線，探討了信息獲取、建模和智能處理等內(nèi)容，并對現(xiàn)有情境感知系統(tǒng)進(jìn)行分析指出其不足，給出了情境感知系統(tǒng)的參考結(jié)構(gòu)［4］；張李義和殷聰以分類框架為基礎(chǔ)，對情境感知的應(yīng)用研究進(jìn)行了綜述［5］；李兵和安悅針對國內(nèi)外危機(jī)事件進(jìn)行了不同情況下的情境感知研究分析，將其分為非實(shí)時情境感知分析和基于普適計(jì)算與互聯(lián)網(wǎng)的近實(shí)時情境感知分析［6］。以上研究主要是對情境感知領(lǐng)域的某一研究方向進(jìn)行的定性分析，國內(nèi)對于情境感知領(lǐng)域的總結(jié)性研究總體上較少涉及?；诖耍P者對國外近十年的情境感知領(lǐng)域進(jìn)行可視化研究，以期為相關(guān)學(xué)者提供借鑒與參考。

2　數(shù)據(jù)來源與研究方法

本研究以Web of Science核心合集（包括科學(xué)引文索引、社會科學(xué)引文索引、藝術(shù)與人文科學(xué)引文索引，以ISI Web of Knowledge作為檢索平臺）中的2461條記錄作為研究國外情境感知領(lǐng)域的數(shù)據(jù)源，在Web of Science核心合集中，選擇檢索表達(dá)式為TS=（“context awareness”or“situational awareness”or“context -aware*”），數(shù)據(jù)檢索時間為2005—2014年，數(shù)據(jù)采集截至2015年5月27日。將文獻(xiàn)類型限制為“Article”，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后得到精簡結(jié)果2461條。將Excel作為基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具，對檢索到的數(shù)據(jù)進(jìn)行一般的操作處理。

利用Citespace III軟件繪制情境感知領(lǐng)域引文共被引聚類圖譜，探討國外情境感知領(lǐng)域的知識起源及基礎(chǔ)；對作者進(jìn)行聚類分析，發(fā)現(xiàn)國外情境感知領(lǐng)域作者間的合作關(guān)系及主要團(tuán)隊(duì)研究方向；對關(guān)鍵詞進(jìn)行熱點(diǎn)圖譜的繪制，發(fā)現(xiàn)近十年國外情境感知的研究主題；基于關(guān)鍵詞的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用Ucinet軟件對情境感知領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進(jìn)行共詞網(wǎng)絡(luò)的可視化，進(jìn)一步分析國外情境感知領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)；通過SPSS軟件對研究熱點(diǎn)進(jìn)行聚類分析，總結(jié)出近十年國外對“情境感知”領(lǐng)域的研究方向。

3　發(fā)文數(shù)量、高被引與高中心度文獻(xiàn)

2005—2014年情境感知領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量及年發(fā)文量占精簡文獻(xiàn)數(shù)量百分比如圖1所示。在圖1中，文獻(xiàn)數(shù)量在2007年出現(xiàn)拐點(diǎn)，2007—2014年處于快速發(fā)展期，相關(guān)研究得到關(guān)注，范圍逐漸擴(kuò)大，就發(fā)文數(shù)量整體而言，國外對于“情境感知”領(lǐng)域的研究熱度不減。因此，本文對國外近十年情境感知領(lǐng)域做分析研究具有一定的參考價(jià)值。

圖1　2005-2014年間情境研究年發(fā)文量及其占發(fā)文總數(shù)的百分比

以來自Web of Science核心合集的2461條文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)源，通過運(yùn)行Citespace III軟件，選擇網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為“Cited Reference”及適當(dāng)閥值進(jìn)行分析得到情境感知領(lǐng)域的高被引文獻(xiàn)（圖2）與高中心度文獻(xiàn)的知識圖譜（圖3）。

在圖2中共有節(jié)點(diǎn)數(shù)268個，節(jié)點(diǎn)連線428條，節(jié)點(diǎn)數(shù)表示被引文獻(xiàn)數(shù)量，節(jié)點(diǎn)越大說明被引次數(shù)越高；節(jié)點(diǎn)連線表示被引文獻(xiàn)之間的共引關(guān)系，連線越粗則被引文獻(xiàn)間的關(guān)系越密切。從圖2中可以看出，被引頻次較高的作者有Dey A、Baldauf M、Weiser M等。

圖3所示的情境感知領(lǐng)域高中心度文獻(xiàn)知識圖譜中，文字標(biāo)簽越大則表示文獻(xiàn)中心度越高，從圖3中可看出中心度較高的作者有Satyanarayanan M、Abowd G D、Schilit B N等。同時根據(jù)Citespace III運(yùn)行的結(jié)果，選取前10位高頻次與高中心度的文獻(xiàn)，如表1所示。

圖2　情境感知領(lǐng)域高被引文獻(xiàn)

圖3　情境感知領(lǐng)域高中心度文獻(xiàn)

高中心度作者在共被引網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)著重要地位，中心度的高低在一定程度上代表了該作者影響力的大小。從表1中可以看出被引頻次最高（頻次140）的文獻(xiàn)是“Understanding and using context”，其中心度為0.14，作者為Dey A，文中對于情境的描述是目前最為成熟的定義。同時，Dey A、Abowd G與Salber D等合著的文獻(xiàn)“A conceptual framework and a toolkit for supporting the rapid prototyping of context-aware applications”被引頻次129，中心度為0.17，文中利用關(guān)注分離點(diǎn)作為指導(dǎo)軟件工程的原則，由抽象概念框架和工具包來設(shè)計(jì)和構(gòu)建情景感知系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上說明了工具包支持可重用組件的方法［7］。被引頻次為96、中心度為0.14的是Baldauf Matthias等于2007年提出的情境感知系統(tǒng)的通用架構(gòu)原則，其推導(dǎo)出一個分層的概念設(shè)計(jì)框架來解釋情境感知體系結(jié)構(gòu)中的不同元素，基于這些設(shè)計(jì)原則引入情境感知中間件和框架，以便情境感知應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)［8］。值得一提的是，在“The active badge location system”中，Want Roy等提出活動徽章定位系統(tǒng)，根據(jù)這些位置信息將呼入的電話轉(zhuǎn)接到離用戶最近的電話機(jī)上，這被認(rèn)為是情境感知最早的應(yīng)用之一［9］。通過圖3及表1可以看出被引中心度最高的是Satyanarayanan M的“Pervasive computing： vision and challenges”，文中首先確定普適計(jì)算的定義，設(shè)計(jì)了普適服務(wù)計(jì)算的通用架構(gòu)，以此解決上下文感知、建模、推理等問題，從而實(shí)現(xiàn)一個移動多媒體服務(wù)組合的初始原型。以上10篇文章為國外情境感知領(lǐng)域研究的核心經(jīng)典文獻(xiàn)，可以看出，國外對于情境感知領(lǐng)域的實(shí)證研究較為豐富，同時也不乏理論層面的探討，且更多的是其在移動智能大環(huán)境下的感知與應(yīng)用。每一個高中心度的文獻(xiàn)都代表在一定時間內(nèi)的經(jīng)典核心研究領(lǐng)域，且可以從整體上體現(xiàn)情境感知的主要研究內(nèi)容，對日后的研究有著重大影響力。

表1　情境感知領(lǐng)域高被引與高中心度文獻(xiàn)

4　論文作者

4.1高產(chǎn)作者

依據(jù)普賴斯（PRICE·D）提出的計(jì)算公式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)：M=0.749 （Nmax）1/2。公式中，M為發(fā)表的論文篇數(shù)，Nmax為所統(tǒng)計(jì)年限中發(fā)表論文數(shù)最多的作者的論文數(shù)，發(fā)表論文數(shù)在M篇以上的作者即為高產(chǎn)作者［10］。

在本文的研究樣本中，Nmax=32，M=4.237。因此，將發(fā)文數(shù)量在5篇及以上的作者視為高產(chǎn)作者。通過統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)國外情境感知領(lǐng)域共有6842名作者發(fā)表了2461篇論文，其中發(fā)表論文數(shù)量在4篇以下的作者共有6715人，即高產(chǎn)作者127人，占所有作者人數(shù)的1.86%，下面列出前30位高產(chǎn)作者（表2）。

4.2作者共現(xiàn)分布

作者之間的共現(xiàn)指的是某領(lǐng)域作者的合作關(guān)系。利用Citespace III軟件進(jìn)行分析，確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為Author，得到圖4所示的情境感知領(lǐng)域作者共現(xiàn)分布。其中，零星分布的點(diǎn)表示單個作者獨(dú)立完成一篇文章，線段表示兩名作者合作完成，依此類推，三角形表示3名作者共同完成1篇文章。合著度指的是在確定的時間段內(nèi)某一領(lǐng)域科技論文的篇均作者數(shù)，即作者個數(shù)與論文總數(shù)之比，合著度揭示合作的深度，值越高說明該領(lǐng)域?qū)W者合作程度越高。根據(jù)初步統(tǒng)計(jì)，情境感知領(lǐng)域共有6842名作者發(fā)表了2461篇論文，可知情境感知領(lǐng)域作者合作程度即平均每篇論文的作者數(shù)量為2.78，說明在研究領(lǐng)域內(nèi)合作程度較高。

將圖4中的頻數(shù)閥值調(diào)整為10，可以發(fā)現(xiàn)多個核心作者群，其中比較突出的有Nam Mi Young團(tuán)隊(duì)、Lee Sungyoung團(tuán)隊(duì)、Mamei Marco團(tuán)隊(duì)及Yu Zhiwen團(tuán)隊(duì)。其中來自韓國多通道和人機(jī)交互實(shí)驗(yàn)室的Nam Mi Young團(tuán)隊(duì)主要針對情境感知的系統(tǒng)研究，如在一項(xiàng)關(guān)于多媒體系統(tǒng)提取對象區(qū)域頭部特征的研究中，利用級聯(lián)分類器提取肩部形狀和頭部區(qū)域等邊沿信息，對研究對象的多個時間段的行為進(jìn)行更為精確的描述，從而將該跟蹤系統(tǒng)應(yīng)用于安全護(hù)理中［11］。來自韓國三星電子集團(tuán)的Lee Sungyoung團(tuán)隊(duì)近年來專注于情境感知的技術(shù)應(yīng)用研究，如利用球面像差形成的電子探針及成像技術(shù)，通過應(yīng)變場在三維空間的映射，掃描了英吉利海峽地區(qū)電子束標(biāo)本，得出晶體管可以測量的應(yīng)變場的函數(shù)散焦深度在15海里的結(jié)論［12］。意大利摩德納大學(xué)的Mamei Marco團(tuán)隊(duì)利用普適計(jì)算服務(wù)提出了自我意識普遍服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，解決了創(chuàng)新服務(wù)領(lǐng)域的人群管理問題［13］。

表2　高產(chǎn)作者群

圖4　情境感知領(lǐng)域作者共現(xiàn)圖

5　關(guān)鍵詞

5.1關(guān)鍵詞共現(xiàn)

共詞分析通過統(tǒng)計(jì)一組詞兩兩出現(xiàn)在同一篇文獻(xiàn)中的次數(shù)，反映出詞與詞之間的親疏關(guān)系，揭示學(xué)科和主題變化［14］。為進(jìn)一步了解情境感知領(lǐng)域各研究方向的研究重點(diǎn)及相互間的聯(lián)系，筆者利用Bibexcel對前40位高頻關(guān)鍵詞構(gòu)建出共現(xiàn)矩陣，如表3所示。表3中對角線上的數(shù)據(jù)為關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，非對角線數(shù)據(jù)為關(guān)鍵詞兩兩出現(xiàn)的次數(shù)。

將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入U(xiǎn)cinet中，通過社會化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析軟件NetDraw，針對中間中心度進(jìn)行分析，繪制出如圖5所示的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。圖5中節(jié)點(diǎn)越大則說明中間中心度越大，兩個節(jié)點(diǎn)之間的連線越粗表示兩點(diǎn)之間共現(xiàn)頻率越高。同時測量得到圖5的凝聚力指數(shù)為0.551，表明該網(wǎng)絡(luò)凝聚力較強(qiáng)，各高頻關(guān)鍵詞間的聯(lián)系較為緊密。從圖5可以看出：context-aware computing（情境感知計(jì)算）、context（上下文）、ambient intelligence（環(huán)境智能）、ontology（本體）、algorithms（算法）等關(guān)鍵詞位于各小型網(wǎng)絡(luò)中心，作為研究的紐帶將圖5中其他關(guān)鍵詞聯(lián)系起來。

5.2關(guān)鍵詞聚類

選取本文前40位高頻詞，構(gòu)建40×40的高頻關(guān)鍵詞共詞矩陣并計(jì)算其Ochiia系數(shù)，將共詞矩陣轉(zhuǎn)換為相關(guān)矩陣，用1減去相關(guān)矩陣中的數(shù)據(jù)得到相異矩陣，通過SPSS19.0采用聚類分析中最常用的系統(tǒng)聚類法進(jìn)行聚類分析，在聚類方法中選擇離差平方和法（Ward），得到圖6所示的高頻關(guān)鍵詞聚類結(jié)果樹狀圖。

表3　高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣（部分）

圖5　情境感知領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

通過圖6高頻關(guān)鍵詞聚類結(jié)果樹狀圖大致可以將研究領(lǐng)域分為八大類：第一類是privacy（隱私）與performance（性能）；第二類是algorithms（算法）、experimentation（實(shí)驗(yàn)）、design（設(shè)計(jì)）與human factors（人機(jī)工程）；第三類是cloud computing（ 云 計(jì) 算）與internet of things（物聯(lián)網(wǎng)）；第四類是augmented reality（擴(kuò)增實(shí)境）、human-computer interaction（人機(jī)交互）、access control（訪問控制）和mobility（移動性）；第五類是context-aware services（情境感知服務(wù)）、location-based services（基于位置的服務(wù)）、context-aware computing（情境感知計(jì)算）、mobile computing（移動計(jì)算）、RFID、simulation（仿真）、activity recognition（行為識別）、context-aware systems（情境感知系統(tǒng)）、space situational awareness（空間態(tài)勢感知）、context management（上下文管理）、collaborative filtering（協(xié)同過濾）等詞；第六類是semantic web（語義網(wǎng)）、web services（網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）和ontology（本體）；第七類是personalization（個性化）和recommender systems（推薦系統(tǒng)）；第八類是context awareness（情境感知）、ubiquitous computing（普適計(jì)算）、middleware（中間件）與mobile devices（移動設(shè)備）。但事實(shí)上圖6中有一部分關(guān)鍵詞如adaptation（適應(yīng)）等聚類效果較差，無法將其準(zhǔn)確地歸為某一類，原因在于這些關(guān)鍵詞定義過于寬泛所致。

圖6　情境感知高頻關(guān)鍵詞聚類結(jié)果樹狀圖

結(jié)合關(guān)鍵詞的聚類分析與共詞分析，我們可以將國外情境感知研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)劃分為以下三大部分。

第一部分是情境感知理論研究。情境感知理論研究包括情境定義、建立情境感知系統(tǒng)的理論方法與基礎(chǔ)，其涉及情境管理、算法及情境推理等多個方面。context-aware computing（情境感知計(jì)算）、context（上下文）、algorithms（算法）、ontology（本體）、context management（上下文管理）、privacy（隱私）、security（安全）等關(guān)鍵詞是國外情境感知理論研究領(lǐng)域的支撐部分。

第二部分是情境感知技術(shù)及方法研究。通過情境的相關(guān)技術(shù)和方法可以組合底層情境信息，生成可識別的高層信息，使計(jì)算機(jī)設(shè)備主動獲取情境。如Mhammed Chraibi等通過定義情境感知系統(tǒng)中不同的應(yīng)用程序的規(guī)則和偏好，開發(fā)出名為FlexRFIDD的中間件以促進(jìn)情境感知應(yīng)用程序的開發(fā)環(huán)境［15］。在本文中augmented reality（擴(kuò)增實(shí)境）、human-computer interaction（人機(jī)交互）、internet of things（物聯(lián)網(wǎng)）、RFID、access control（訪問控制）、collaborative filtering（協(xié)同過濾）、ubiquitous computing（普適計(jì)算）、middleware（中間件）等關(guān)鍵詞就是情境感知技術(shù)及方法的例子。

第三部分是情境感知的應(yīng)用服務(wù)研究。情境感知的最終目的是讓計(jì)算機(jī)進(jìn)一步感知情境之后，改進(jìn)傳統(tǒng)的人機(jī)交互方式以提供更好的服務(wù)，使用戶獲得良好的體驗(yàn)。通過聚類分析我們可以得到情境感知的應(yīng)用服務(wù)研究，包括web services（網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）、mobile devices（移動設(shè)備）、location-based services（基于位置的服務(wù)）、space situational awareness（空間態(tài)勢感知）、personalization（個性化）、recommender systems（推薦系統(tǒng)）、cloud computing（云計(jì)算）、ambient intelligence（環(huán)境智能）等關(guān)鍵詞。

6　結(jié)論

（1）在2005—2014年，國外情境感知研究文獻(xiàn)總量逐年上升，主要是因?yàn)樘幱谥悄芑拇蟓h(huán)境中，將情境感知的理論研究延展到了實(shí)際生活的應(yīng)用。

通過經(jīng)典文獻(xiàn)分析可見，國外研究情境感知領(lǐng)域的高被引文獻(xiàn)有7篇（被引頻次≥60），高中心度文獻(xiàn)更多。經(jīng)典文獻(xiàn)為相應(yīng)領(lǐng)域的研究提供了知識基礎(chǔ)，具有十分重要的意義，為后人的研究提供了支柱。

（2）從作者分布來看，情境感知領(lǐng)域共有6842名作者發(fā)表了2461篇論文，高產(chǎn)作者共有127人，占所有作者人數(shù)的1.86%，這說明對于情境感知領(lǐng)域的研究高產(chǎn)作者并不多，其深入挖掘與研究還有待加強(qiáng)。同時，情境感知領(lǐng)域作者合作程度即平均每篇論文的作者數(shù)量為2.78，說明國外學(xué)者對于情境感知領(lǐng)域研究的合作度還是比較高的。

（3）通過對關(guān)鍵詞的聚類和共現(xiàn)分析，可以看出目前國外情境感知研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)在于context-aware computing（情境感知計(jì)算）、context（上下文）、ambient intelligence（環(huán)境智能）、ontology（本體）、algorithms（算法）及intelligent system（智能系統(tǒng)）等方向，但從宏觀來看，國外對于該領(lǐng)域的研究尚未形成一個成熟的科學(xué)體系，文中通過聚類出現(xiàn)的多個小類以及小類之間的劃分模糊說明了這點(diǎn)。

（4）國外對于情境感知的研究正逐步朝著多樣化的方向發(fā)展，研究情境逐漸復(fù)雜，情境來源趨于多樣化，而基于情境的用戶個性化推薦也從靜態(tài)轉(zhuǎn)向移動端。

（5）本文的數(shù)據(jù)篩選部分由人工生成，可能不夠準(zhǔn)確。此外，對于國外情境感知領(lǐng)域研究方向的劃分只作了大致的概述，并未對其進(jìn)行細(xì)分，有待進(jìn)一步深入分析。

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Visualization Analysis of “Context Awareness” Research Status in Abroad

HAN Fangfang， ZHU Wenjuan
（School of Information Management， Central China Normal University， Wuhan 430079）

On the basis of the Web of Science database， the paper collected data on Context Awareness publications， based on the theory of Literature Metrology， through Citespace III， Ucinet and other visualization software， and by using cluster analysis and other methods， this paper made literature metrology and visualization analysis about the research status and research findings of “context awareness” in abroad from 2005-2014 through the aspects of literature quantity， classic literature， authors and key words， reveals the main research direction and research focus in the field of "situational awareness" in foreign countries The purpose is to make a brief discussion on the current situation of the research in the field of "situational awareness" in foreign countries in order to provide a reference for the further research in the future.

G250.2

A

10.3772/j.issn.1674-1544.2016.03.014

韓芳芳*（1990—），女，華中師范大學(xué)碩士研究生，研究方向：用戶行為；朱文娟（1990—），女，華中師范大學(xué)碩士研究生，研究方向：個性化推薦。

2016年4月11日。