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    近十年來國內(nèi)知識科學(xué)研究進(jìn)展與趨勢

    2016-12-22 05:37:58邱均平韓
    圖書館 2016年12期
    關(guān)鍵詞:領(lǐng)域核心科學(xué)

    邱均平韓 雷

    (1.武漢大學(xué)中國科學(xué)評價研究中心 武漢 430072; 2.武漢大學(xué)信息管理學(xué)院 武漢 430072;3.貴州民族大學(xué)圖書館 貴陽 550025)

    ·新理念、新思潮、新視野論壇·

    近十年來國內(nèi)知識科學(xué)研究進(jìn)展與趨勢

    邱均平1韓 雷2, 3

    (1.武漢大學(xué)中國科學(xué)評價研究中心 武漢 430072; 2.武漢大學(xué)信息管理學(xué)院 武漢 430072;3.貴州民族大學(xué)圖書館 貴陽 550025)

    文章通過統(tǒng)計分析知識科學(xué)研究的時空分布、主題領(lǐng)域與研究熱點,并進(jìn)一步探索其研究趨勢,以期促進(jìn)知識科學(xué)的健康發(fā)展。運用VBA自編程序,通過Access建立數(shù)據(jù)庫,生成作者-關(guān)鍵詞二模矩陣,使用Ucinet和NetDraw進(jìn)行可視化,再運用CitespaceⅢ形成高頻詞知識圖譜。發(fā)現(xiàn)知識科學(xué)的研究熱點主要包括科學(xué)素養(yǎng)、科學(xué)精神、知識集成與知識融合等領(lǐng)域。未來的研究趨勢主要體現(xiàn)在概念弱化與主題衍生、學(xué)科交叉與融合、基于大數(shù)據(jù)環(huán)境審視知識科學(xué)等方面。

    知識科學(xué) 科學(xué)素養(yǎng) 知識集成 知識融合 知識服務(wù)

    1 引言

    “人類創(chuàng)造了世界,也創(chuàng)造了知識。在知識的世界中,由于沒有哪一門學(xué)問能包羅全部知識,于是關(guān)于知識與知識活動的一門綜合性科學(xué)——知識科學(xué)(Knowledge Science)作為新興學(xué)科便應(yīng)運而生”[1]。人們對知識科學(xué)的認(rèn)識最初是從“知識學(xué)”開始的。“1990 年2月,書目文獻(xiàn)出版社出版的《中國圖書館分類法》(第三版),在‘文化、科學(xué)、教育、體育’類目之下的‘科學(xué)、科學(xué)研究’子類目中首次列出‘知識學(xué)’(分類號為G302)這一名稱”[2]。這表明,知識學(xué)已經(jīng)進(jìn)入中國學(xué)術(shù)界正式的研究領(lǐng)域?!八^知識學(xué),就是以知識為具體研究對象的科學(xué)。它既是一門理論學(xué)科,也是一門應(yīng)用學(xué)科”[3]。知識科學(xué)是隨著社會及學(xué)科的發(fā)展,逐漸將知識學(xué)完善后普遍被人們所認(rèn)可的新概念。關(guān)于知識科學(xué),國外情報學(xué)專家Zins和B.A.Feigenbaum認(rèn)為“知識科學(xué)主要關(guān)注人類知識中元知識方面內(nèi)容,尤其是知識的技術(shù)問題和協(xié)調(diào)作用”[4]?!爸R科學(xué)作為綜合性交叉學(xué)科,包含著眾多的分支學(xué)科,隨著研究的深入和多學(xué)科理論、方法的滲透,知識科學(xué)在未來還將會有一系列處于萌發(fā)狀態(tài)或有待創(chuàng)建的分支學(xué)科”[2]。在知識經(jīng)濟時代,知識科學(xué)是人們對知識研究和應(yīng)用的必然形式,因此,知識科學(xué)具有學(xué)術(shù)價值。然而迄今為止我國鮮見有對“知識科學(xué)”相關(guān)研究成果的系統(tǒng)總結(jié)與反思。

    2 數(shù)據(jù)處理與研究方法

    在中國知網(wǎng)(CNKI)期刊論文數(shù)據(jù)庫中檢索,時間限定為2006-2015年,文獻(xiàn)類型為期刊論文,檢索時間是2016年6月1日。為了確保檢索的查全率,對相近檢索詞分別試檢索,并對檢索結(jié)果進(jìn)行分析,最終確定的檢索策略是:主題=“知識科學(xué)”或者“知識學(xué)”,由于《情報學(xué)報》雜志未被CNKI收錄,因此,需要在萬方數(shù)據(jù)庫中按同樣的檢索方式進(jìn)行檢索,將得到的檢索結(jié)果匯總。經(jīng)過剔除無作者及其他非學(xué)術(shù)類文章,得到有效論文為2348篇。文章首先運用綜合指數(shù)法確定核心作者群,其次運用陳超美教授開發(fā)的知識可視化軟件CitespaceⅢ分別形成高產(chǎn)作者和高產(chǎn)機構(gòu)的知識圖譜,再通過關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)Access和VBA自編程序得到作者與關(guān)鍵詞的二模矩陣,并將其導(dǎo)入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet6,最后通過NetDraw展現(xiàn)作者—關(guān)鍵詞的二維關(guān)聯(lián)聚合圖譜。文章采用文獻(xiàn)計量及內(nèi)容分析的定量和定性兩種相結(jié)合的研究方法,以便更全面地分析知識科學(xué)的研究熱點與發(fā)展趨勢。

    3 知識科學(xué)研究的時空分布

    3.1 研究的歷時演進(jìn)

    學(xué)術(shù)論文數(shù)量的變化是衡量一個領(lǐng)域一段時期內(nèi)發(fā)展態(tài)勢的重要指標(biāo),對評價該領(lǐng)域所處的階段以及預(yù)測未來趨勢和發(fā)展動態(tài)具有重要的意義。筆者對2348篇文獻(xiàn)分布作歷時性的系統(tǒng)統(tǒng)計,做出分布曲線散點圖,如圖1。

    圖1 2006-2015年知識科學(xué)研究論文載文量統(tǒng)計圖

    從圖1中指數(shù)趨勢線的走勢可知,2006年以來知識科學(xué)研究學(xué)術(shù)論文的載文量在不斷上升,并且呈持續(xù)上升的趨勢。在2013年時出現(xiàn)了研究高峰,但總體波動幅度不大,2015年的研究成果是2006年的近三倍之多,說明近十年國內(nèi)對知識科學(xué)的重視程度一直沒有削減,也說明知識科學(xué)目前仍是國內(nèi)的研究熱點。

    3.2 研究的空間分布

    3.2.1 核心作者群

    核心作者是對本領(lǐng)域研究發(fā)展具有較大貢獻(xiàn)的科研人員,同時也是該領(lǐng)域?qū)W術(shù)影響力、競爭力的重要貢獻(xiàn)者,他們影響著本領(lǐng)域的生存與發(fā)展,對核心作者群進(jìn)行研究有助于學(xué)科及主題研究的發(fā)展。文章采用綜合指數(shù)法來確定核心作者,全部作者篩選去重后,共得到2050位作者,其中發(fā)文量最多的是武漢大學(xué)文學(xué)院的馮黎明教授,排名第二位的是華中師范大學(xué)文學(xué)院的許祖華教授,排名第三位的是南開大學(xué)信息資源管理系的柯平教授。然而,單一指標(biāo)的測評結(jié)果存在相對的局限性,高產(chǎn)作者不一定就是核心作者,因此不僅要考慮到論文的量,還要考慮到論文的質(zhì)。文章利用綜合指數(shù)法[5]來確定核心作者,運用了作者發(fā)文量和被引頻次兩個指標(biāo)。其中,被引頻次可以從論文質(zhì)量的角度判斷其論文是否對本學(xué)科的研究與發(fā)展發(fā)揮了較大的作用,有助于核心作者群的分布研究。

    (1)核心作者候選人的確定

    在文獻(xiàn)作者分布領(lǐng)域內(nèi),首先注意到高產(chǎn)作者研究重要性的是美國著名的科學(xué)史學(xué)家普賴斯。普賴斯在1969年發(fā)表的《小科學(xué),大科學(xué)》一書中指出:撰寫全部論文一半的高產(chǎn)作者的數(shù)量,等于全部科學(xué)作者總

    運用可視化軟件CitespaceⅢ將高產(chǎn)作者以知識圖譜的形式呈現(xiàn)出來(如圖2),以便以更直觀的方式展示研究結(jié)果。從Bibexcel做出的數(shù)據(jù)結(jié)果可知,本研究中2348篇論文由2050名作者貢獻(xiàn),共兩兩合作162次。

    圖2 2006-2015年知識科學(xué)高產(chǎn)作者知識圖譜

    (2)核心作者確定

    綜合指數(shù)法是一種以正負(fù)均值為基準(zhǔn),求每項指標(biāo)的折算指數(shù)后再匯總成綜合指數(shù),然后按其大小對參評對象進(jìn)行排序與評價的方法[5]。綜合指數(shù)法考慮到發(fā)文量和論文的被引量,因而對核心作者確定的測評結(jié)果將會更趨合理。

    通過中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計出24位候選人的論文數(shù)和被引頻次,再通過綜合指數(shù)法確定核心作者。經(jīng)Bibexcel計算結(jié)果可知,24位核心作者候選人,共發(fā)文93篇,人均發(fā)文4篇,人均被引頻次8.17次。根據(jù)《發(fā)表于圖情核心期刊的文獻(xiàn)檢索課研究論文的計量分析》[8]計算候選人發(fā)文量和被引頻次折算指數(shù)、綜合指數(shù)的公式來確定核心作者,計算公式如下:

    候選核心作者發(fā)文量折算指數(shù)=候選核心作者發(fā)文量/候選核心作者平均發(fā)文量×100

    候選核心作者被引頻次折算指數(shù)=候選核心作者被引頻次/候選核心作者平均被引頻次×100

    候選綜合指數(shù)=(候選核心作者發(fā)文量折算指數(shù)+候選核心作者被引頻次折算指數(shù))/2

    其中,候選核心作者平均發(fā)文量(被引頻次)=候選核心作者總發(fā)文量(被引頻次)/候選核心作者總數(shù)

    候選的綜合指數(shù)值越高,其學(xué)術(shù)水平越高。根據(jù)綜合指數(shù)大于100為核心作者的標(biāo)準(zhǔn),得出共9位作者為研究知識科學(xué)2006-2015年間的核心作者,見表1。

    表1 2006-2015年研究知識科學(xué)核心作者統(tǒng)計表

    由表1可知,從發(fā)文年度看,9位核心作者中,持續(xù)研究年限最長的是劉圣鵬,近十年研究知識科學(xué)持續(xù)發(fā)文有9年的時間,持續(xù)研究年限最短的為2年。其中,持續(xù)研究年限在5年以上的有四位,占44%;在1-5年間的有五位,占56%。研究年限在5年以上的四位按年限由長到短的順序依次有:劉圣鵬(9年)、馮黎明(6年)、溫有奎(6年)、柯平(5年)。研究發(fā)現(xiàn),這四位專家中有兩位是文學(xué)院的,另兩位是信息管理學(xué)院的。說明知識科學(xué)主要在文學(xué)和信息管理領(lǐng)域研究較多,因此知識科學(xué)這種交叉學(xué)科還應(yīng)該和更多的學(xué)科交叉融合進(jìn)行研究。

    從機構(gòu)分布看,既有來自高校的教授專家,如柯平、馮黎明、歐陽耿、溫有奎、許祖華、劉圣鵬,占核心作者總數(shù)的67%;又有科研院所的專家學(xué)者,如王列生、成素梅、王兆璟,占核心作者總數(shù)的33%,學(xué)者中有信息管理領(lǐng)域、文學(xué)領(lǐng)域、數(shù)學(xué)領(lǐng)域、教育學(xué)領(lǐng)域以及哲學(xué)領(lǐng)域等,這些都是知識科學(xué)研究的主力軍。

    雖然知識科學(xué)研究成果斐然,但高產(chǎn)作者及核心作者成果的具體數(shù)量仍然較少,說明近十年并沒有形成領(lǐng)域核心作者,研究隊伍相對分散,知識科學(xué)也幾乎沒有成為某學(xué)者的主要研究聚焦。換言之,很少有學(xué)者是“專門”研究知識科學(xué)的。學(xué)者們更多地是以其他學(xué)科的身份背景而“跨界”從事研究。就此而言,如何培養(yǎng)一個相對穩(wěn)定的專業(yè)研究隊伍,值得引起學(xué)界的思考。

    3.2.2 機構(gòu)分布

    任何一個領(lǐng)域的研究都需要團隊的力量,機構(gòu)對于支撐一門學(xué)科的發(fā)展有著非常重要的作用,因此對高產(chǎn)機構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計,可以了解該領(lǐng)域研究團隊的分布情況。筆者運用可視化軟件CitespaceⅢ將高產(chǎn)機構(gòu)用知識圖譜的形式呈現(xiàn)出來,圖譜中機構(gòu)名稱的名字越大說明成果產(chǎn)量越多,如圖3所示。

    從Bibexcel做出的數(shù)據(jù)結(jié)果可知,2348篇論文中涉及887個機構(gòu),機構(gòu)兩兩之間的合作有147次,機構(gòu)間合作兩次以上的情況只有2組,其中一組是河北大學(xué)圖書館與華北電力大學(xué)圖書館;另一組是北京師范大學(xué)文學(xué)院與江西師范大學(xué)文學(xué)院。合作中存在高校院系與本院系自帶的研究中心、醫(yī)學(xué)院院系與本醫(yī)院附屬醫(yī)院之間同屬一個機構(gòu)兩個單位合作的現(xiàn)象,研究機構(gòu)之間的交叉研究較少,分布分散,機構(gòu)合作和交流有待加強。因為研究數(shù)據(jù)中機構(gòu)合作較少,用Bibexcel作出的共現(xiàn)節(jié)點不足以作圖,故而,筆者沒有展示機構(gòu)共現(xiàn)圖譜。在所涉及的887個研究機構(gòu)中,發(fā)文量在2篇以上的有65個機構(gòu),由圖3可知,發(fā)文量較強的機構(gòu)基本集中在教育部門,其中,高校占的比率最大。

    圖3 2006-2015年知識科學(xué)高產(chǎn)機構(gòu)知識圖譜

    再從發(fā)文數(shù)量來分析,由于發(fā)文量在2篇以上的只有65個機構(gòu),并且近十年國內(nèi)相關(guān)研究機構(gòu)研究成果最多的發(fā)文量僅有10篇,這說明并沒有形成一個專業(yè)的研究團隊。一門學(xué)科的成長需要成熟的機構(gòu)作為支撐,研究機構(gòu)的重視程度很大程度上決定了該領(lǐng)域的研究態(tài)勢。國內(nèi)成立較早的知識科學(xué)研究機構(gòu)是研究知識科學(xué)的主要陣營,而且在十年之前就有非常豐碩的研究成果,只是近十年沒有明顯看到研究動態(tài),從另一個視角來審視,這也許只是個研究過程,研究成果可能會在多年研究積累后迸發(fā)與呈現(xiàn)。

    4 知識科學(xué)研究主題分析

    知識科學(xué)擁有一個龐大完整的知識活動體系,有其豐富的研究領(lǐng)域。主題分析是內(nèi)容分析法的一種方式,可以了解一個學(xué)科的內(nèi)部發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

    4.1 作者-關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)關(guān)系分析

    關(guān)鍵詞表達(dá)了論文的研究主題,是論文的核心與精髓,可以通過關(guān)鍵詞與作者的共同出現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系,來判斷該領(lǐng)域的主題群。核心主題群的確定可采用構(gòu)建作者-關(guān)鍵詞二模網(wǎng)絡(luò)來研究,并利用可視化方法來呈現(xiàn)。

    “在社會網(wǎng)絡(luò)分析中,所謂‘二元性’(Duality)的含義是,群體之間的關(guān)系意味著個體之間的關(guān)系。在多數(shù)情況下,關(guān)系數(shù)據(jù)都是微觀層次的數(shù)據(jù),但是研究人員卻用一些技術(shù)來推斷宏觀層次的社會結(jié)構(gòu)。二模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為我們分析‘微觀和宏觀’、‘個人和集體’、‘主觀和客觀’關(guān)系提供了可能。利用個體層次的關(guān)系推導(dǎo)出諸如派系,k-叢這樣的宏觀結(jié)構(gòu)”[9]。文章就利用作者和關(guān)鍵詞的二維關(guān)系,來推導(dǎo)知識科學(xué)的主流研究主題領(lǐng)域。

    作者-關(guān)鍵詞二維矩陣是用VBA自編程序,并通過Access數(shù)據(jù)庫軟件系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫,將數(shù)據(jù)源表導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫,建立關(guān)聯(lián)關(guān)系,得到關(guān)系結(jié)果。然后進(jìn)行查詢,查找重復(fù)項,最后導(dǎo)出數(shù)據(jù)編程生成的二維數(shù)據(jù)矩陣,并使用Ucinet和NetDraw(閾值≥2)進(jìn)行作者-

    關(guān)鍵詞二模網(wǎng)絡(luò)的可視化呈現(xiàn),如圖4。

    表2 作者-關(guān)鍵詞二模矩陣

    圖4 作者-關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)聚合圖譜

    圖4呈現(xiàn)的就是二模數(shù)據(jù)的中心性問題。在該圖譜中,圓圈代表核心作者,圓圈越大說明作者發(fā)表論文的數(shù)量越多。方塊代表關(guān)鍵詞,方塊越大說明該關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次越高。連線代表作者與關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本研究方法的關(guān)聯(lián)關(guān)系有兩種研究視角:一是以關(guān)鍵詞為中心度,關(guān)聯(lián)一組作者群;二是以作者為中心度,關(guān)聯(lián)一組主題群。第一種情況說明,一個研究主題的關(guān)注與研究程度,有一個作者群或作者背后隱含著研究機構(gòu)群在對其進(jìn)行研究,研究的作者群和機構(gòu)群越多,說明該主題越是該領(lǐng)域的研究熱點。第二種情況說明,一個高產(chǎn)作者研究該主題的多個研究方向,可以分析出該作者的所屬學(xué)科和研究能力,判斷該主題可持續(xù)研究的可能性,從而推導(dǎo)主題研究的生命力狀況。

    從圖4可以看出,最大的關(guān)鍵詞是知識學(xué),其次有知識的基礎(chǔ)、螺旋式上升、教學(xué)研究、空間觀念、高效教學(xué)等。由圖可知,與這幾個關(guān)鍵詞相關(guān)的作者有馮黎明、吳海龍、柯平、陳一鳴、王兆璟、陸曉紅等學(xué)者。這一作者群,分別從文學(xué)、哲學(xué)、信息管理、教育學(xué)等領(lǐng)域進(jìn)行知識科學(xué)的研究。據(jù)圖4的關(guān)聯(lián)關(guān)系,筆者對相關(guān)作者所著論文逐篇閱讀分析后得出,教育學(xué)是研究知識科學(xué)最多的學(xué)科,其中,初等教育文章有41篇、中等教育文章有146篇、高等教育文章有86篇;說明知識科學(xué)在教育學(xué)界產(chǎn)生了大量的研究成果。其代表性的研究是:初等教育領(lǐng)域的中國教育科學(xué)研究院王學(xué)男博士后[10]提出,如何通過對中小學(xué)生科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)來提高理科教育質(zhì)量等問題??梢?,科學(xué)素養(yǎng)與科學(xué)精神的培養(yǎng)是知識科學(xué)中的研究熱點之一。

    另外,知識科學(xué)在科學(xué)研究管理、哲學(xué)、醫(yī)學(xué)、圖書情報與檔案學(xué)、計算機軟件及計算機應(yīng)用、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)科學(xué)、新聞與傳媒、企業(yè)經(jīng)濟、自然科學(xué)理論與方法等領(lǐng)域也有較多的研究。由此可知,知識科學(xué)的學(xué)科滲透性強,與各學(xué)科交叉融合的特征非常明顯。經(jīng)分析可以看出,關(guān)于知識科學(xué)涵義與理論的研究主要集中在哲學(xué)領(lǐng)域;關(guān)于知識科學(xué)內(nèi)容的研究主要集中在教育學(xué)領(lǐng)域;關(guān)于知識科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用的研究主要集中在計算機軟件及計算機應(yīng)用和圖書情報與檔案學(xué)領(lǐng)域。顯然,知識科學(xué)研究領(lǐng)域涉足廣泛,對各學(xué)科創(chuàng)新與發(fā)展可起到支撐與推動的作用,具有非常大的研究價值。

    4.2 主題研究領(lǐng)域分析

    筆者接下來用高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析知識科學(xué)研究的幾個主流領(lǐng)域,從而對知識科學(xué)進(jìn)行縱向研究。

    共現(xiàn)是指高頻詞共同出現(xiàn)的頻次。知識科學(xué)的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜(如圖5)是以知識網(wǎng)絡(luò)的形式呈現(xiàn),“網(wǎng)絡(luò)”是由節(jié)點及節(jié)點之間的某種關(guān)系構(gòu)成的集合,節(jié)點最大的便是一個領(lǐng)域的研究主題,與其它關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)構(gòu)成主題群?!瓣P(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)”是由作為節(jié)點的關(guān)鍵詞及其間的關(guān)系構(gòu)成的集合。其中方形是“點”,代表高頻關(guān)鍵詞,方形越大說明其關(guān)鍵詞的詞頻越高;連線代表關(guān)鍵詞與關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,粗細(xì)表示關(guān)聯(lián)程度的大小。高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)可以揭示研究對象之間的親疏關(guān)系,呈現(xiàn)知識科學(xué)的研究主題。

    圖5 2006-2015年知識科學(xué)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

    由圖5可以看出,圖譜中有三個最大的方塊,分別代表三個頻次最高的關(guān)鍵詞,三個關(guān)鍵詞分別通過共現(xiàn)關(guān)系關(guān)聯(lián)出三個大的主題領(lǐng)域群。其中左側(cè)最大的是“知識學(xué)”;下面最大的是“科學(xué)素養(yǎng)”;右上側(cè)最大的是“課堂教學(xué)”。三個主題群分別為:第一、由知識學(xué)、知識科學(xué)、知識集成、知識融合、知識服務(wù)等共同構(gòu)成的有關(guān)知識科學(xué)系統(tǒng)本身縱向體系方面的主題群;第二、由科學(xué)素養(yǎng)、科學(xué)素質(zhì)、科學(xué)精神等共同構(gòu)成的有關(guān)科學(xué)培養(yǎng)方面的主題群;第三、由課堂教學(xué)、教學(xué)方法、情感態(tài)度、學(xué)習(xí)方法等共同構(gòu)成的有關(guān)教育領(lǐng)域認(rèn)知科學(xué)的主題群。第二和第三個主題群是知識科學(xué)橫向發(fā)展的主題領(lǐng)域,這兩個方面筆者已經(jīng)在知識科學(xué)的時空分布章節(jié)闡釋過。因此,筆者下面主要分析知識科學(xué)縱向主題群中的主流領(lǐng)域。

    由圖5可知,知識科學(xué)縱向主題群中的主要研究領(lǐng)域由節(jié)點方塊較大的知識集成、知識融合、知識服務(wù)、知識的理解、知識論等構(gòu)成,其中,知識集成、知識融合與知識服務(wù)領(lǐng)域最具有代表性,是當(dāng)前知識科學(xué)主流研究領(lǐng)域,因此,筆者擬重點對這三個領(lǐng)域加以闡釋。①知識集成領(lǐng)域。“知識集成最早是由Demsetz在1991的提出的,而正式提出來是Grant,他認(rèn)為企業(yè)的重要作用就是進(jìn)行知識集成,知識集成為企業(yè)創(chuàng)造了優(yōu)勢”[11]?!爸R集成的目標(biāo)就是打破知識壁壘,解決組織中知識的孤島,提高知識共享,從而提高組織的執(zhí)行力和持久競爭力”[12]。知識集成是通過對知識科學(xué)中集體知識的捕獲、共享和集成,運用集體的智慧提高機構(gòu)的應(yīng)變和創(chuàng)新能力。如果知識只能以碎片知識的狀態(tài)存在而不能被集成和共享,就很難實現(xiàn)組織的目標(biāo),其價值也就很難體現(xiàn)出來。因此,知識的集成和應(yīng)用成為知識科學(xué)中知識管理過程的一個重要環(huán)節(jié)。②知識融合領(lǐng)域。從80年代后期開始,知識工程的興起使得知識融合逐漸開始受到關(guān)注。知識融合是知識科學(xué)中的一個重要部分,早期以KRAFT項目的相關(guān)文獻(xiàn)[13]為代表,它是指從眾多分布式、異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)資源中搜索和抽取相關(guān)知識,進(jìn)行轉(zhuǎn)換、集成和合并等處理,產(chǎn)生新的集成化的知識對象,為某一領(lǐng)域問題求解構(gòu)造有效的知識資源[14]?!爸R融合通過對分布式數(shù)據(jù)庫、知識庫和數(shù)據(jù)倉庫等信息源進(jìn)行智能化處理,對知識進(jìn)行轉(zhuǎn)化、集成和融合,以獲取新知識”[15]。知識融合研究是知識科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點問題,研究主題多樣。目前知識融合的應(yīng)用研究有面向網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的知識融合、面向網(wǎng)絡(luò)文本的知識融合、面向企業(yè)知識的知識融合等。大數(shù)據(jù)環(huán)境給知識融合的發(fā)展帶來了更多的發(fā)展空間與機遇,這將帶動知識科學(xué)以更快更高效的速度發(fā)展。③知識服務(wù)領(lǐng)域。知識服務(wù)將推動知識科學(xué)擁有更加廣闊的應(yīng)用空間?!爸R服務(wù)于1997年美國專業(yè)圖書館協(xié)會(SLA),在會刊Information Outlook上開辟專欄探討圖書館開展知識管理和知識服務(wù)等熱點問題,并首次提出知識服務(wù)的概念”[16]。知識服務(wù)是知識科學(xué)的輸出環(huán)節(jié),它通過自身的知識創(chuàng)新,在滿足用戶需求的過程中,幫助用戶實現(xiàn)創(chuàng)新,是一種高智力型難以復(fù)制的創(chuàng)新服務(wù),具有極高的價值。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)環(huán)境下,在眾多信息和數(shù)據(jù)庫面前,知識服務(wù)可幫助人們走出“信息超載”與“知識饑渴”困境的服務(wù)領(lǐng)域。

    知識科學(xué)高頻關(guān)系詞有知識學(xué)、科學(xué)素養(yǎng)、教學(xué)、科學(xué)素質(zhì)、知識等。經(jīng)分析判斷出兩個結(jié)論:第一、從“知識學(xué)”、“科學(xué)素養(yǎng)”、“科學(xué)素質(zhì)”等高頻詞來看,都屬于純粹概念范疇,表明相關(guān)研究還多停留在務(wù)虛層面,如何在具體層面上加強知識科學(xué)的現(xiàn)實運用,有待進(jìn)一步深入研究;第二、從“教學(xué)”、“課堂教學(xué)”、“大學(xué)生”、“教學(xué)效果”等高頻關(guān)鍵詞來看,說明相關(guān)成果在教育、教學(xué)中獲得了一定程度的運用。但知識科學(xué)具有相對廣泛的指導(dǎo)價值,有待于其他領(lǐng)域予以融合發(fā)展。

    經(jīng)過Bibexcel軟件計算的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)結(jié)果得出,知識科學(xué)的高頻關(guān)鍵詞部分共現(xiàn)結(jié)果有:科學(xué)素養(yǎng)+培養(yǎng)(5次)、科學(xué)精神+科學(xué)素質(zhì)(4次)、科學(xué)精神+科學(xué)知識(3次)、課堂演示實驗+人類社會(3次)、知識服務(wù)+知識科學(xué)(2次)、生物學(xué)知識+知識的理解(2次)、教育思想+人類社會(2次)、科學(xué)精神+物理教學(xué)(2次)等。

    從知識科學(xué)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)結(jié)果來看,課堂演示實驗+人類社會、生物學(xué)知識+知識的理解、教育思想+人類社會、科學(xué)精神+物理教學(xué)等這些高頻關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)性大,說明目前知識科學(xué)的研究領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)集中在社會學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)、物理學(xué)等學(xué)科,其跨學(xué)科性質(zhì)明顯。但是,“知識科學(xué)是一門專門研究知識發(fā)展及其價值問題的科學(xué)”[17],各個學(xué)科都有可能與之相結(jié)合,挖掘其學(xué)科的知識內(nèi)涵。從研究現(xiàn)狀來看,各學(xué)科對知識科學(xué)的研究還尚未系統(tǒng)展開,全面與各學(xué)科的交叉融合將是知識科學(xué)今后的發(fā)展趨勢。

    5 知識科學(xué)的研究趨勢

    5.1 概念弱化與主題衍生

    正如知識科學(xué)是由知識學(xué)發(fā)展而來的一樣,知識科學(xué)也在發(fā)展演化,比如智慧科學(xué)、知識世界等。李醒民認(rèn)為,知識科學(xué)觀只看到科學(xué)的一個維度,即作為知識體系的科學(xué)。無視或輕視充滿情感和價值的作為研究活動和社會建制的科學(xué)而對科學(xué)知識中蘊涵的思想精髓、精神價值和人文意義視而不見[18]。持此觀點的還有從圖書館學(xué)角度來闡釋知識之學(xué)走向智慧之學(xué)的傅榮賢教授,他也認(rèn)為文獻(xiàn)是人類心智的產(chǎn)物和人類文明的結(jié)晶,而不僅僅只是“記錄有知識的一切載體”[19]。這種概念弱化的現(xiàn)象符合適者生存,事物發(fā)展變化的一般規(guī)律,我們要從本體的角度去思考并探尋其未來的發(fā)展路徑,按其規(guī)律扶持一個學(xué)科的發(fā)展壯大。

    與概念弱化相關(guān)的另一個問題是主題的衍生?!爸R的存在形態(tài)包括知識生產(chǎn)方式、知識類型、知識載體、知識組織的機構(gòu)和制度、知識的利用者、知識的共享方式和利用機制、知識創(chuàng)新方式等要素。知識活動包括知識生產(chǎn)、知識獲取、知識組織、知識共享、知識創(chuàng)新、知識利用和評估等所有與知識有關(guān)的活動”[1]。知識存在形態(tài)的多樣與知識活動內(nèi)容的多樣,決定了知識科學(xué)主題衍生的多元化。在知識活動開展的過程中便會出現(xiàn)諸如:知識科學(xué)與知識體系、知識管理、信息技術(shù)、系統(tǒng)科學(xué)、知識工程、知識融合、知識服務(wù)、智能技術(shù)、信息管理等領(lǐng)域的一系列交叉現(xiàn)象,進(jìn)而形成關(guān)聯(lián)關(guān)系,這種關(guān)聯(lián)關(guān)系便是知識科學(xué)主題衍生后的各個新的發(fā)展方向。

    5.2 跨學(xué)科交叉融合穩(wěn)步發(fā)展

    由對知識科學(xué)學(xué)科滲透分析可知,知識科學(xué)的跨學(xué)科性質(zhì)明顯。加之,“知識科學(xué)產(chǎn)生的動因在于人們面對浩瀚的知識世界而迷茫,從而產(chǎn)生的對于知識本質(zhì)、組織、管理等問題的探尋,它強調(diào)以知識問題為中心,調(diào)動各種理論和技術(shù),為人們有效地利用知識服務(wù)”[1]。因此,知識科學(xué)與各學(xué)科的交叉融合遂成“大勢所趨”。研究發(fā)現(xiàn)知識科學(xué)與以下幾個學(xué)科交叉融合研究值得關(guān)注。

    與教育學(xué)學(xué)科交叉融合的研究將在知識融合、計算機科學(xué)、計算技術(shù)、知識體系與信息技術(shù)等方面,而又以課堂教學(xué)內(nèi)容研究為主體;與哲學(xué)學(xué)科交叉融合的研究將在智慧哲學(xué)、認(rèn)識論、終極價值、崇尚科學(xué)與道德行為等方面,而又以知識科學(xué)內(nèi)涵與本質(zhì)研究為主體;與計算機科學(xué)學(xué)科交叉融合的研究將在知識工程、人工智能、知識處理、軟件工程與專家系統(tǒng)等方面,而又以技術(shù)研究為主體;與圖書情報學(xué)學(xué)科交叉融合的研究將在知識管理、信息管理與知識服務(wù)等方面,而又以應(yīng)用研究為主體。除此之外,由于知識科學(xué)的“知識”屬性決定了它具有與各個學(xué)科交叉融合的可能,知識科學(xué)的跨學(xué)科交叉融合將成為今后的發(fā)展趨勢。

    5.3 大數(shù)據(jù)環(huán)境下知識科學(xué)的發(fā)展態(tài)勢

    “2011年5月,全球知識咨詢公司麥肯錫發(fā)布了《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領(lǐng)域》報告,首次提出了“大數(shù)據(jù)”的概念”[20]。大數(shù)據(jù)既是一種技術(shù),也是一種豐富數(shù)據(jù)的概括。知識科學(xué)的研究對象是知識,大數(shù)據(jù)環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為知識科學(xué)提供了豐富的知識源泉。但在這樣一種“大”環(huán)境里數(shù)據(jù)的良莠不齊現(xiàn)象也是極易出現(xiàn)的,故而,傳統(tǒng)的思維模式已經(jīng)無法適應(yīng),若想迎合形勢變化就必須快速轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)思維,這一系列的變化給知識科學(xué)的發(fā)展既帶來挑戰(zhàn)也帶來機遇。知識科學(xué)借鑒和利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展知識科學(xué)研究,必將加速發(fā)展。

    6 結(jié)語

    綜上所述,近十年來的知識科學(xué)研究雖然成就甚鉅,但也存在一些明顯的不足,集中表現(xiàn)在:就作者而言,明顯缺乏“一以貫之”的執(zhí)著,殊少有研究者將知識科學(xué)的研究視為久執(zhí)不改的研究對象;就研究團隊而言,“知識科學(xué)”迄今為止并未成為某一機構(gòu)的研究聚焦,導(dǎo)致國內(nèi)缺乏相對穩(wěn)定的知識科學(xué)研究團隊;就橫向研究內(nèi)容而言,對“科學(xué)素養(yǎng)”等相對寬泛甚至空洞概念的過度關(guān)心,導(dǎo)致研究成果還停留在務(wù)虛階段,致有“華而不實”之感;此外,知識科學(xué)的跨學(xué)科性質(zhì)是十分明顯的,但除了教育學(xué)、圖書情報學(xué)等一些領(lǐng)域之外,其他學(xué)科尚未表現(xiàn)出主動共享其成果的學(xué)術(shù)愿望。

    未來相關(guān)研究還可以從下述角度展開。一是擴大數(shù)據(jù)源。文章僅以期刊論文數(shù)據(jù)作為研究對象,而沒有涉及學(xué)位論文、會議論文、重要報紙論文、學(xué)術(shù)專著及基金項目等文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。二是分專題深入研究。事實上,發(fā)文量、關(guān)鍵詞、作者和機構(gòu)都可以作為專題進(jìn)行獨立研究。另外,還可以開辟引文分析研究等領(lǐng)域。三是更新研究方法。文章僅采用了文獻(xiàn)計量、內(nèi)容分析、詞頻分析、共現(xiàn)分析的研究方法,但計量學(xué)的研究方法和技術(shù)手段眾多,今后可以采用數(shù)學(xué)模型分析法、引文分析法、聚類分析法和計算機輔助信息計量分析法等方法;以及運用主題聚類、均衡性分析、凝聚子群分析、建模分析等其它技術(shù)手段,用不同的技術(shù)手段嘗試研究該領(lǐng)域問題。四是對國外研究進(jìn)展的關(guān)注。知識科學(xué)源起于法國、德國等歐洲發(fā)達(dá)國家,它們的成果值得分析與總結(jié)。通過這些進(jìn)一步的后續(xù)努力,將知識科學(xué)的研究推向深入。

    (來稿時間:2016年8月)

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    Research Progress and Trend of Knowledge Science in Nearly Ten years in China

    Qiu Junping1Han Lei2, 3
    ( 1.Research Center for Chinese Science Evaluation,Wuhan University; 2.School of Information Management,Wuhan University; 3.Library of Guizhou Minzu University )

    Statistical analysis the time-space distribution, subject areas and research hot topic of knowledge scientific research, and to further explore the research trend.For generating author keywords mode matrix, I use VBA selfcompiled program and build database by Access database software system.And then use NetDraw in Ucinet for visualization and use Citespace, for completing knowledge graph of high frequency keywords.The research hotspots of knowledge science in recently years are scientific literacy, scientific spirit, knowledge integration and knowledge confusion and so on.The research trend is reflected in such aspects as the weakening concepts and derivative subjects, the cross connection between knowledge science and multidisciplinary, and the survey on knowledge scientific based on big data environment etc.

    Knowledge science Scientific literacy Knowledge integration Knowledge fusion Knowledge service

    G350

    格式〕 邱均平,韓雷.近十年來國內(nèi)知識科學(xué)研究進(jìn)展與趨勢[J].圖書館,2016(12):1-7

    邱均平(1947-),男,武漢大學(xué)信息管理學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:文獻(xiàn)計量、知識管理、競爭情報等;韓雷(1979-),女,武漢大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生,貴州民族大學(xué)圖書館館員,研究方向:文獻(xiàn)計量、知識管理、競爭情報。

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