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    知識圖譜:教育文獻內(nèi)容可視化研究新技術(shù)*

    2017-01-05 00:56:08
    關(guān)鍵詞:研究者繪制圖譜

    郭 文 斌

    (陜西師范大學教育學院,西安 710062)

    知識圖譜:教育文獻內(nèi)容可視化研究新技術(shù)*

    郭 文 斌

    (陜西師范大學教育學院,西安 710062)

    如何對數(shù)字時代產(chǎn)生的海量信息進行客觀、高效和科學的整理,產(chǎn)生出新的知識為教育研究者所用,已經(jīng)成為當前教育研究者必備的素養(yǎng)。本文旨在促進教育研究者通過使用計算機,將抽象數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為可視化信息,增強他們快速識別抽象信息的認知過程。論文對知識圖譜進行教育文獻內(nèi)容可視化的原理、繪制流程及注意事項進行了較為詳細的介紹和實例說明。結(jié)果發(fā)現(xiàn),作為教育文獻內(nèi)容可視化的知識圖譜屬于較新的科學計量分析方法,它能夠通過圖像直觀展現(xiàn)出教育研究最前沿領(lǐng)域和學科知識的信息會聚點,從宏觀、中觀、微觀等不同層面來揭示教育研究發(fā)展的概貌,便于研究者全面審視教育研究領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)和研究熱點、重點等信息。結(jié)果表明,知識圖譜通過信息可視化對教育文獻內(nèi)容進行定量研究和定性研究的結(jié)合,極大提升了教育文獻內(nèi)容研究的質(zhì)量,為海量教育文獻內(nèi)容的深度解讀提供了可行性的技術(shù)支持。

    知識圖譜;教育文獻;信息可視化;內(nèi)容可視化

    一、引言

    過去,在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化時代沒有到來之前,研究者為了解教育領(lǐng)域發(fā)展的整體狀況,首先,通過人工方法查閱教育領(lǐng)域的幾乎所有文獻;其次,從大量文獻中篩選出相對重要的文獻(郭文斌,2015);最后,研究者依據(jù)自己的專業(yè)特長對文獻資料進行綜合加工,撰寫文獻綜述。這樣的文獻研究方法,不僅因為研究者站立角度和主觀判斷的差異,造成選取的文獻材料有較大的出入,文獻研究結(jié)論難以得到重復驗證,而且,還可能會因為文獻資料搜集的人為遺漏,產(chǎn)生錯誤或者不當?shù)臍w類和總結(jié)(郭文斌,陳秋珠,2012)。如今,隨著知識大爆炸和全球數(shù)字化時代的到來,教育文獻不僅以海量方式呈現(xiàn),而且其呈現(xiàn)的內(nèi)容和主題也在快速發(fā)生變化。要對如此海量、多變的教育文獻進行研究,客觀地捕捉出它們發(fā)展變化的特點,傳統(tǒng)的文獻處理方法難以勝任。在數(shù)字化時代背景下,憑借數(shù)據(jù)挖掘和信息可視化技術(shù),對已有海量信息進行客觀、高效和科學的整理,產(chǎn)生新的知識的科學計量學逐漸發(fā)展并且成熟起來(郭文斌,方俊明,陳秋珠,2012)。1989年,羅伯遜等人提出了信息可視化概念。信息可視化主要指通過使用計算機,將抽象數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為可視化信息,增強人們快速識別抽象信息的認知過程(Bederson & Shneiderman,2003)。信息可視化技術(shù)可以自動生成可視化內(nèi)容地圖,這些地圖不僅可以抽取和定義信息模型、種類和作者、概念以及其它信息實體之間的關(guān)系,而且,它還支持多種多樣的交互功能,用于用戶探索概念關(guān)系和隱含的信息(林夏,2004)。也就是說,內(nèi)容信息可視化可以顯示出專業(yè)領(lǐng)域中出現(xiàn)的交叉學科的復雜現(xiàn)象,從而獲得詳盡的前沿科學信息分析結(jié)果,它不僅有助于科學家在最短時間里了解和預測前沿科技研究動態(tài),而且還有助于在復雜的科研信息中開辟新的未知領(lǐng)域,提供快速獨立科學判斷的客觀依據(jù)(郭文斌,2015)。知識圖譜作為文獻內(nèi)容可視化的科學計量方法之一,近年越來越受到研究者的重視和青睞。2003年美國科學院組織的“mapping knowledge domains”討論會,預示著世界科學計量學中知識圖譜和可視化研究的春天已經(jīng)到來。知識圖譜已成為科學共同體結(jié)構(gòu)與發(fā)展實證研究的主流方法,廣泛用于很多學科領(lǐng)域的可視化研究。但是,國內(nèi)教育研究方法方面還比較落后(郭文斌,方俊明,2015),許多現(xiàn)代科學研究方法較少在教育科研中應用,現(xiàn)代數(shù)學遲遲未被引進到教育科學中來(鄭日昌,崔麗霞,2001)。為促進教育研究者認識和準確把握信息可視化,將知識圖譜方法運用于教育研究中,本文對知識圖譜的概念、應用原理、繪制流程以及注意事項進行較為全面的介紹和說明。

    二、知識圖譜進行教育文獻內(nèi)容可視化的基本原理和繪制流程

    知識圖譜也被稱為科學知識圖譜、知識域可視化或知識域映射地圖,是可視化地描述人類隨時間擁有的知識資源及其載體,繪制、挖掘、分析和顯示科學技術(shù)知識以及它們之間的相互聯(lián)系,在組織內(nèi)創(chuàng)造知識共享的環(huán)境以促進科學技術(shù)知識的合作和深入(劉則淵, 陳悅, 侯海燕,2010)。知識圖譜以科學學為基礎(chǔ),涉及應用數(shù)學、信息科學及計算機科學諸學科交叉的領(lǐng)域,是科學計量學和信息計量學的新發(fā)展。知識圖譜能夠用直觀圖像展現(xiàn)出最前沿領(lǐng)域和學科知識的信息會聚點,從宏觀、中觀、微觀等不同層面來揭示一個領(lǐng)域或?qū)W科的發(fā)展的概貌,使人們便于全面審視一個學科的結(jié)構(gòu)和研究熱點、重點等信息(郭文斌,陳秋珠,2012),生成新的知識。在教育學領(lǐng)域使用知識圖譜的目的在于:將教育領(lǐng)域的知識和引人矚目的信息以可視化的圖像直觀地展現(xiàn)出來,挖掘、分析和顯示教育領(lǐng)域知識及其聯(lián)系,判定教育領(lǐng)域的研究前沿及歷史演進路徑,為后續(xù)科研選題和研究走向提供合理性的意見和建議。

    (一)知識圖譜的基本原理

    知識圖譜的基本原理是科學文獻、科學家、關(guān)鍵詞等分析單位的相似性分析及測度。根據(jù)不同的方法和技術(shù)可以繪制不同類型的科學知識圖譜。首先,通過計算機和互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎強大的自動查詢功能,在極短的時間里面完成對海量信息的準確查詢;其次,通過計算機對已查詢到海量零散信息進行文獻計量統(tǒng)計分析,不僅可以通過量化模型將其以科學的、可視化的形式直觀的呈現(xiàn)出來,而且還可以發(fā)現(xiàn)它們之間的深層次關(guān)系和趨勢,為今后在該領(lǐng)域的研究提供更有力的客觀數(shù)據(jù)和科學支持(任紅娟,張志強,2009)。

    (二)知識圖譜的繪制流程

    知識圖譜的繪制流程主要有五個步驟(胡澤文,孫建軍,武夷山,2013):首先,確定并選取合適的數(shù)據(jù)源;其次,數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)采集;第三,選取合適的知識圖譜繪制工具;第四,繪制知識圖譜;第五,知識圖譜解讀和分析。

    1.確定并選取合適的數(shù)據(jù)源

    為了確保繪制知識圖譜文獻的準確性和全面性,繪制知識圖譜初期查詢文獻時,一定要選取較為權(quán)威的文獻數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源?,F(xiàn)在較為公認的權(quán)威文獻數(shù)據(jù)庫有:中文社會科學引文索引數(shù)據(jù)庫(Chinese Social Sciences Citation Index,CSSCI,網(wǎng)址為http://cssci.nju.edu.cn)、中國知識基礎(chǔ)設施工程數(shù)據(jù)庫(China National Knowledge Infrastructure,CNKI,網(wǎng)址為http://www.cnki.net)、萬方數(shù)據(jù)庫(wan fang data,WFD,網(wǎng)址為http://www.wanfangdata.com.cn)、大型綜合性以及多學科的Web of Science(WOS)核心期刊引文索引數(shù)據(jù)庫(包括SCI、SSCI、A&HCI,網(wǎng)址為http://www.isiknowledge.com)、全球最大的文摘和索引數(shù)據(jù)庫Scopus(網(wǎng)址為http://www.elsevier.com/solutions/scopus)等。

    2.數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)采集

    在找到合適的數(shù)據(jù)庫后,研究者可以根據(jù)自己需要,選擇主題、作者、出版物名稱、關(guān)鍵詞或者時間等多個標準作為檢索條件。查找到符合檢索要求的文獻后,一般將其按照包含作者、題目、摘要和文獻的引文等字段的固定格式加以采集和保存。對數(shù)字信息進行保存時,研究者可以直接選用數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)格式保存,也可以根據(jù)繪制知識圖譜軟件需要,選用特定軟件或者自己編程來對查詢到的信息資料格式進行加工。對于無法通過數(shù)字化查詢的重要數(shù)據(jù),研究者可以通過手工錄入的方式來實現(xiàn)信息保存。

    3.選取合適的知識圖譜繪制工具

    知識圖譜繪制的工具有:Citespace、Bibexcel、Wordsmith Tools、Pajek、Ucinet、BICOMB、Histcite 、Sci2等軟件。

    (1)Citespace由美國德雷賽爾大學(費城)信息科學與技術(shù)學院的陳超美開發(fā),可獲取地址為http://cluster.ischool.drexel.edu/~cchen/citespace/download.html。

    (2)Bibexcel由瑞典科學家Olle Persson開發(fā),可獲取地址為http://homepage.univie.ac.at/juan.gorraiz/bibexcel/index.html。

    (3)Wordsmith Tools由英國詞法分析軟件公司和牛津大學出版社(Lexical Analysis Software and Oxford University Press)聯(lián)合研發(fā),可獲取地址為http://www.lexically.net/publications/copyright_permission_for_screenshots.htm。

    (4)Pajek 由斯洛文尼亞盧布爾雅那大學社會科學學院(University of Ljubljana,F(xiàn)aculty of Social Sciences)的Vladimir Batagelj和Andrej Mrvar共同開發(fā),可獲取網(wǎng)址為http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/。使用Pajek時,數(shù)據(jù)格式為.net格式。

    (5)Ucinet(University of California at Irvine NETwork)最初由加州大學爾灣分校社會網(wǎng)研究的權(quán)威學者Linton Freeman 編寫。后來Stephen Borgatti、Martin Everett和Linton Freeman擴展了該軟件功能??色@取地址為http://www.analytictech.com/ucinet/download.htm。

    (6)BICOMB是書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)(Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder)的英文縮寫,它受到我國衛(wèi)生政策支持項目(HPSP)資助,由中國醫(yī)科大學醫(yī)學信息學系崔雷教授和沈陽市弘盛計算機技術(shù)有限公司協(xié)作研發(fā)??色@取地址為http://www.cmu.edu.cn/bc/menu1.html。

    (7)Histcite(history of cite,引文歷史)由美國Eugene Garfield和其科研團隊研發(fā)??色@取地址為http://interest.science.thomsonreuters.com/forms/HistCite/。

    (8) Sci2(Science of Science)由美國印第安納大學的Katy B?rner及其團隊研發(fā)??色@取地址為http://sci2.wiki.cns.iu.edu/display/SCI2TUTORIAL/Science+of+Science+%28Sci2%29+Tool+Manual;jsessionid=FCEAD9B9DE117DCD8F3FE4F68848B3B7。

    值得注意的是,上述的(2)和(6)雖然可以對數(shù)據(jù)源下載數(shù)據(jù)進行處理獲得相關(guān)的共現(xiàn)分析數(shù)據(jù),但是,要想獲得可視化的知識圖譜,還需要進一步與SPSS、Pajek 或者Ucinet相互配合使用。

    4.繪制可視化知識圖譜

    一般繪制可視化的知識圖譜常用方法有:引文分析法、共被引分析法、詞頻分析法、社會網(wǎng)絡分析法。

    (1)引文分析法

    就是利用各種數(shù)學、統(tǒng)計學的方法,以及比較、歸納、抽象、概括等邏輯方法,對科學期刊、論文、著者等各種分析對象的引用和被引用現(xiàn)象進行分析,以便揭示其數(shù)量特征和內(nèi)在規(guī)律,達到評價、預測科學發(fā)展趨勢的一種信息計量研究方法(邱均平,2007)。采用引文分析形成的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),可以發(fā)現(xiàn),最近幾年教育研究領(lǐng)域引用較為集中的文獻。這些文獻的研究領(lǐng)域便構(gòu)成了教育研究領(lǐng)域的熱點和前沿。

    (2)共被引分析法

    采用聚類分析、多維尺度分析等多元統(tǒng)計分析方法,以教育領(lǐng)域有代表性的文章、詞匯、作者或者刊物作為分析對象,將它們間錯綜復雜的共引網(wǎng)狀關(guān)系簡化為數(shù)目相對較少的若干類群之間的關(guān)系,并直觀地表示出來,使分析對象之間相互關(guān)系的格局清晰可辨(陳定權(quán),2005)。采用共被引分析法可以發(fā)現(xiàn)教育研究的領(lǐng)域分布、權(quán)威期刊、權(quán)威作者以及熱點詞匯構(gòu)成。

    (3)詞頻分析法

    詞頻分析法主要通過分析某一研究領(lǐng)域中,文獻中的詞出現(xiàn)的頻次高低,可以確定該領(lǐng)域發(fā)展動向和研究熱點發(fā)展動向(馬費成,張勤,2006)。詞頻分析法屬于定性分析方法,但它與傳統(tǒng)文獻定性分析的最大不同之處在于,較好地摒棄了研究者的個人喜好,通過對文獻中關(guān)鍵詞、主題詞以及篇名的詞頻準確、客觀的分析,有助于得出深入并且共識性的結(jié)論。采用詞頻分析法,可以較好的直觀展示出教育研究領(lǐng)域的新的發(fā)展及變化。

    (4)社會網(wǎng)絡分析法

    社會網(wǎng)絡分析法是測量與調(diào)查社會系統(tǒng)中各部分(點)的特征與相互間的關(guān)系(連接),將其用網(wǎng)絡的形式加以表示,進而分析其關(guān)系的模式與特征的理論、方法和技術(shù)(湯匯道,2009)。社會網(wǎng)絡分析法以圖形或者矩陣方式,直觀呈現(xiàn)出教育研究領(lǐng)域文獻間鏈接的強弱關(guān)系,較好地揭示某一研究領(lǐng)域在整個教育研究中所處的位置。

    5.知識圖譜解讀和分析

    為了避免繪制知識圖譜結(jié)果出現(xiàn)偏差,在繪制出教育研究領(lǐng)域知識圖譜后,最好能夠請本領(lǐng)域的專家對結(jié)果進行把關(guān)驗證。對知識圖譜解讀和分析時,首先,要匯報統(tǒng)計效度;其次,要與專家進行商討;第三,要對知識圖譜結(jié)果進行解讀,藉此預測教育研究領(lǐng)域的進展和趨勢,探尋教育研究熱點與前沿。

    三、知識圖譜進行教育文獻內(nèi)容可視化的一個實例

    為了解國內(nèi)學者在遠程教育領(lǐng)域的具體研究,我們選取了中國博士及優(yōu)秀碩士全文數(shù)據(jù)庫收錄的3170篇學位論文的關(guān)鍵詞作為分析材料,嘗試通過內(nèi)容可視化呈現(xiàn)我國遠程教育研究的熱點和現(xiàn)狀。首先,以中國知識基礎(chǔ)設施工程數(shù)據(jù)庫中的碩博士論文庫為研究主要數(shù)據(jù)源。其次,設定檢索條件,將主題詞設定為“遠程教育”,將時間設定為截至2013年6月9日。共檢索到3179篇文獻,剔除不符合要求的學位論文9篇,共得到有效文獻3170篇。對獲取的不同單位來源的學位論文的關(guān)鍵詞進行格式和內(nèi)容標準化。第三,選取Bicomb2.0和SPSS20作為知識圖譜繪制工具。第四,對查詢到文獻的關(guān)鍵詞進行詞頻分析:從關(guān)鍵詞總頻次14307次中確定19.51% 的前50位關(guān)鍵詞為高頻關(guān)鍵詞、建立高頻關(guān)鍵詞共詞頻矩陣、高頻關(guān)鍵詞聚類分析、高頻關(guān)鍵詞多維尺度分析,繪制出高頻關(guān)鍵詞知識圖譜(見圖1)。第五,對知識圖譜(圖1)進行相應的內(nèi)容解釋和分析,可以發(fā)現(xiàn),遠程教育研究熱點主要圍繞八個領(lǐng)域展開,分別為:遠程教育支持系統(tǒng)及其應用技術(shù)研究、遠程教育中的個性化設計研究、遠程考試系統(tǒng)設計研究、網(wǎng)絡教學平臺的設計與實現(xiàn)研究、遠程教育的學習支持服務系統(tǒng)研究、遠程教育中的網(wǎng)絡課程的教學設計研究、遠程教育中的流媒體教育平臺研究與開發(fā)、遠程教育中的虛擬現(xiàn)實技術(shù)研究與開發(fā)。對可視化戰(zhàn)略坐標進行內(nèi)容分析,不僅可以發(fā)現(xiàn),遠程考試系統(tǒng)設計研究和網(wǎng)絡教學平臺的設計與實現(xiàn)研究2類主題自身的內(nèi)部聯(lián)系緊密,且其研究成果處于有關(guān)遠程教育學位論文中心地位;遠程教育中的網(wǎng)絡課程的教學設計研究,流媒體教育平臺研究與開發(fā)2類主題自身內(nèi)部聯(lián)系較為松散,它們未來在遠程教育研究中具有較重要價值,可以加大對它們的研究力度;遠程教育中的虛擬現(xiàn)實技術(shù)研究中,落在第三象限的網(wǎng)絡教育、網(wǎng)絡交互、VRML等內(nèi)容之間的聯(lián)系較為緊密,而落在第四象限的虛擬實驗、虛擬實驗室、虛擬現(xiàn)實等內(nèi)容的相關(guān)研究成果與其他領(lǐng)域的相關(guān)成果比較而言還較少;遠程教育支持系統(tǒng)及其應用技術(shù)橫跨第一和第四象限,其處于第一象限的支持系統(tǒng)研究間聯(lián)系較為緊密,相應的研究也較多,而處于第四象限的遠程教育的應用技術(shù)則研究人員少,相應的成果也較少。而且,還可以發(fā)現(xiàn),遠程教育中的個性化設計研究和遠程教育的學習支持服務系統(tǒng)研究分別處于戰(zhàn)略坐標的縱軸和橫軸,將最后為遠程教育研究關(guān)注的兩大中心點(郭文斌,俞樹文,2014)。

    圖1 遠程教育研究熱點知識圖譜(郭文斌,俞樹文,2014)

    四、知識圖譜進行教育文獻內(nèi)容可視化的注意事項

    采用知識圖譜對教育文獻內(nèi)容可視化呈現(xiàn)時,應該注意以下三方面的內(nèi)容:

    (一)關(guān)鍵詞的選取和標準化

    知識圖譜分析的單詞多是以文本形式保存的詞匯清單,繪制工具可以找到該詞匯或詞組在文本所處的全部位置,對其進行自動統(tǒng)計。繪制知識圖譜時,為了使研究更加深入,大多數(shù)研究者會選取關(guān)鍵詞作為單詞詞頻分析對象。此時,需要注意:第一,關(guān)鍵詞的標準化。因為數(shù)據(jù)源文獻采集到的關(guān)鍵詞來源多樣,關(guān)鍵詞的標識可能存在差異,所以進行高頻關(guān)鍵詞提取前,要對詞義接近或者相同的關(guān)鍵詞進行合并,比如:將“自閉癥”、“孤獨癥”、“自閉癥譜系障礙”等含義相同的關(guān)鍵詞合并為“自閉癥譜系障礙”。隨后再進行關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計。如若不然,會影響到關(guān)鍵詞的排序,致使結(jié)果發(fā)生偏差。第二,無意義關(guān)鍵詞的刪除。有的詞匯雖然以關(guān)鍵詞呈現(xiàn),但是,它們并非實質(zhì)的關(guān)鍵詞,比如展望、政策等詞匯,需要研究者對此類詞匯進行甄別并予以手工刪除。

    (二)判斷高頻關(guān)鍵詞閾限的適當性

    (三)知識圖譜結(jié)構(gòu)分析

    結(jié)構(gòu)分析也稱單詞語義網(wǎng)絡分析,主要應用因子分析和空間圖將詞語間的關(guān)系直觀的展示出來(諾曼,伊馮娜,風笑天,2007),揭示事物關(guān)系中顯現(xiàn)出來的性質(zhì)。知識圖譜結(jié)構(gòu)分析時,需要呈現(xiàn)四方面的內(nèi)容:高頻關(guān)鍵詞系數(shù)矩陣、高頻關(guān)鍵詞聚類分析、多維尺度分析以及社會網(wǎng)絡分析。高頻關(guān)鍵詞系數(shù)矩陣中,研究者要交代清楚系數(shù)產(chǎn)生的統(tǒng)計原則,生成的矩陣為相同系數(shù)矩陣還是相異系數(shù)矩陣(知識圖譜論文中常采用相異系數(shù)矩陣),并對系數(shù)矩陣之間的關(guān)系進行簡單的解讀。高頻關(guān)鍵詞聚類分析時,為更客觀的對單詞進行歸類,研究者可以先采用因子分析法,依據(jù)因子分析得分值,將研究對象因子分析所構(gòu)成的空間的變量點畫出來,以此對聚類分析結(jié)果進行完善(馬費成,望俊成,陳金霞,胡超,2007)。呈現(xiàn)高頻關(guān)鍵詞聚類分析圖后,研究者對聚類分析結(jié)果進行解讀時,要對呈現(xiàn)有關(guān)單詞的原始文獻進行綜合分析,挑選出最重要的文獻,并組織好它們之間的銜接關(guān)系,以類似綜述的形式將其呈現(xiàn)出來。此處涉及到大量原始文獻的精讀和取舍,是知識圖譜論文寫作時研究者花費時間較多的地方。在進行多維尺度分析時,一般要匯報生成的Stress和RSQ系數(shù),交代清楚生成戰(zhàn)略坐標的知識領(lǐng)域的分布情況。此外,還需要求教育研究領(lǐng)域的相關(guān)專家對生成結(jié)果把關(guān),進一步驗證劃分領(lǐng)域和命名的合理性。值得一提的是,根據(jù)多維尺度結(jié)果對各單詞對應的領(lǐng)域進行劃分時,應該允許少數(shù)單詞對應的領(lǐng)域和聚類分析結(jié)果有所出入。對知識圖譜內(nèi)容進行詳細的解讀,首先,需要將聚類分析和多維尺度分析結(jié)果結(jié)合在一起,對生成的知識領(lǐng)域進行解讀;其次,需要根據(jù)戰(zhàn)略坐標的象限分布,解讀各個領(lǐng)域的重要性;最后,需要根據(jù)縱橫坐標分布,從較為宏觀趨勢上對已有研究結(jié)果進行概括總結(jié)。

    綜上所述,知識圖譜通過信息可視化對教育文獻內(nèi)容進行定量研究和定性研究的結(jié)合,極大提升了教育文獻內(nèi)容研究的質(zhì)量,為海量教育文獻內(nèi)容的深度解讀提供了可行性的技術(shù)支持。筆者期待更多的教育研究者投身到對教育文獻內(nèi)容可視化技術(shù)的討論和實際應用中來。

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