國內(nèi)用戶生成內(nèi)容研究的文獻(xiàn)計量分析

郝曉雪 王凱艷

(河北金融學(xué)院圖書館 河北 保定 071051)

國內(nèi)用戶生成內(nèi)容研究的文獻(xiàn)計量分析

郝曉雪 王凱艷

(河北金融學(xué)院圖書館 河北 保定 071051)

運用信息計量學(xué)的相關(guān)理論與方法，對國內(nèi)用戶生成內(nèi)容的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計，以期了解目前國內(nèi)用戶生成內(nèi)容的研究現(xiàn)狀與特點。研究發(fā)現(xiàn)，用戶生成內(nèi)容的研究文獻(xiàn)在逐年增加，但還未形成明顯的高產(chǎn)作者群；研究內(nèi)容主要集中在用戶生成內(nèi)容的主體、概念、平臺、商業(yè)運營等；研究群體主要來自高校師生，并且多分布于圖書情報與新聞傳播領(lǐng)域；其研究仍處于初級階段，基礎(chǔ)文獻(xiàn)和熱點文獻(xiàn)還未顯現(xiàn)。

用戶生成內(nèi)容；UGC；文獻(xiàn)計量分析

1 引言

用戶生成內(nèi)容(User-generated content, UGC)又稱UCC(User created content)或CGM(Consumer generated media)，泛指以任何形式在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表的由用戶創(chuàng)作的文字、圖片、音頻、視頻等內(nèi)容，它是Web2.0環(huán)境下社會化媒體中一種新興的網(wǎng)絡(luò)資源創(chuàng)作與組織模式[1]。隨著信息通信技術(shù)的迅速發(fā)展，以用戶主動創(chuàng)作為主要特征的Web2.0環(huán)境逐步形成，各類“去中心化”社會化信息系統(tǒng)如春筍般出現(xiàn)，用戶從信息的被動接受者變?yōu)橹鲃迂暙I(xiàn)者，互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入了“全民織網(wǎng)時代”。與此同時，用戶生成內(nèi)容也得到越來越多的學(xué)者關(guān)注。

本文利用文獻(xiàn)計量學(xué)方法，對國內(nèi)用戶生成內(nèi)容相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行定量分析，對文獻(xiàn)的年載文量、著者、內(nèi)容、文獻(xiàn)來源、文獻(xiàn)被引頻次等進(jìn)行統(tǒng)計分析，以客觀揭示國內(nèi)的相關(guān)研究現(xiàn)狀及特點，為以后研究提供參考。

2 數(shù)據(jù)來源

本文以CNKI中國學(xué)術(shù)文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)出版總庫作為統(tǒng)計來源，在跨庫檢索頁面中選擇“期刊”、“特色期刊”、“博士”、“碩士”數(shù)據(jù)庫，在高級檢索界面以“模糊”方式檢索“題名”或“關(guān)鍵詞”中含有“用戶生成內(nèi)容”或者“UGC”的文獻(xiàn)，發(fā)表時間不限，檢索時間為2017年6月5日，最終得到485篇文獻(xiàn)，刪除5篇無著者文獻(xiàn)、10篇醫(yī)學(xué)等方面的不相關(guān)文獻(xiàn)，剩余有效文獻(xiàn)樣本470篇。套錄每篇文章的“題名”、“作者”、“單位”、“文獻(xiàn)來源”、“關(guān)鍵詞”、“摘要”、“發(fā)表時間”、“基金”八項信息。

3 文獻(xiàn)分析

3.1 年載文量分析

國內(nèi)用戶生成內(nèi)容的年載文量情況見表1。

表1 年載文量分布及百分比

由表1可以看出，2007年國內(nèi)出現(xiàn)第一篇關(guān)鍵詞中含“UGC”的文獻(xiàn)，為廖肇華的《互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎探究》，文中作者明確提到用戶創(chuàng)造內(nèi)容(UGC)； 2008年國內(nèi)用戶生成內(nèi)容研究文獻(xiàn)為7篇，并開始逐步增長；2013年之后，相關(guān)研究文獻(xiàn)大幅增多，并呈現(xiàn)快速增長趨勢；2016年文獻(xiàn)數(shù)量達(dá)115篇，這說明用戶生成內(nèi)容受到越來越多專家的關(guān)注，與之相關(guān)的文獻(xiàn)也越來越多。

3.2 著者分析

3.2.1 核心著者分析

表2 第一著者分布數(shù)據(jù)

(注：A為論文數(shù)，B為著者數(shù)，C為著者累積數(shù)，D為著者百分比，E為該層次論文總數(shù)(即A×B)，F(xiàn)為E的累積數(shù)，G為F的百分比。)

由表2可知，發(fā)文量在2篇及以上的著者有36人，占著者總?cè)藬?shù)的8.53%，這8.53%的著者撰寫了84篇文獻(xiàn)，占文獻(xiàn)總數(shù)的17.87%。這種情況顯然與“二八”定律不吻合，說明關(guān)于用戶生成內(nèi)容的研究還處于初級階段，還未形成典型的高產(chǎn)作者群。隨著越來越多的一般著者加入，其發(fā)揮的作用會越來越大，將構(gòu)成用戶生成內(nèi)容研究的著者群。

3.2.2 著者合作度分析

為進(jìn)一步研究該領(lǐng)域內(nèi)著者合作程度，現(xiàn)對其合作度和合作率進(jìn)行統(tǒng)計，合作度和合作率越高，說明其合作智能發(fā)揮的越充分[4]。

合作度=(一定時期內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn))作者總數(shù)/(一定時期內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn))論文總數(shù)；

合作率=(一定時期內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn))合作論文數(shù)/(一定時期內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn))論文數(shù)×100%。

用戶生成內(nèi)容研究領(lǐng)域著者的合作度和合作率見表3。從表3可知，該研究領(lǐng)域的平均合作度為1.39，平均合作率為33.19%?？傮w來說，其合作程度呈上升趨勢。

表3 合作度與合作率分析

3.3 內(nèi)容分析

3.3.1 關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語言詞匯。對關(guān)鍵詞進(jìn)行處理、統(tǒng)計，合并同義關(guān)鍵詞，最后共得出585個關(guān)鍵詞[5]。頻次為1的關(guān)鍵詞共有423個，占72.3%；頻次為2-5的關(guān)鍵詞共129個，占22.1%；頻次在6或6次以上的關(guān)鍵詞有33個，占5.6%。頻次≥6的33個關(guān)鍵詞見表4。

通過對這33個關(guān)鍵詞的分析可知，“用戶生成內(nèi)容(UGC)”、“專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容” “Web2.0”、“社會化電子商務(wù)”、“社會化媒體”、“社交網(wǎng)絡(luò)”、“新媒體”等是國內(nèi)研究較多的領(lǐng)域，涵蓋了UGC主體、概念、平臺及商業(yè)運營等研究。此外，“UGC模式”、“用戶行為”、“用戶體驗”、“質(zhì)量評價”、“微博”、“移動互聯(lián)網(wǎng)”、“品牌態(tài)度”等也彰顯了UGC在“用戶”、“內(nèi)容”、“技術(shù)”、“應(yīng)用”等層面的研究偏向。

表4 關(guān)鍵詞頻次統(tǒng)計表(頻次≥6)

3.3.2 學(xué)科類別分析

學(xué)科類別分析結(jié)果見表5，此處僅列出在該學(xué)科發(fā)文6篇以上的前15名?？梢钥闯觯瑖鴥?nèi)用戶生成內(nèi)容的研究主要集中在“新聞與傳媒”、“計算機軟件及計算機應(yīng)用”、“互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”、“圖書情報與數(shù)字圖書館”、“貿(mào)易經(jīng)濟(jì)”領(lǐng)域。

表5 學(xué)科類別分析

3.3.3 研究層次分析

用戶生成內(nèi)容的研究主要集中在基礎(chǔ)研究(社科)、行業(yè)指導(dǎo)(社科)、工程技術(shù)(自然)方面，其中基礎(chǔ)研究(社科)方面的載文量最多，達(dá)到156篇，占總載文量的32%，見表6。

表6 研究層次分析

3.4 文獻(xiàn)來源分析

3.4.1 文獻(xiàn)來源

文獻(xiàn)來源統(tǒng)計見表7。本文僅列出刊文量在5篇及以上的來源期刊和博碩論文研究機構(gòu)。其中，北京郵電大學(xué)博碩論文、《新聞研究導(dǎo)刊》的文獻(xiàn)數(shù)量最多，均為15篇?？牧吭?篇及以上的來源期刊中，圖書情報領(lǐng)域占6種，占比達(dá)27.3%。北京郵電大學(xué)、湖南大學(xué)、華東師范大學(xué)、南京大學(xué)、華中師范大學(xué)的研究文獻(xiàn)為博碩士論文。由此可見，國內(nèi)用戶生成內(nèi)容的研究高校學(xué)生占較高比例，圖書情報領(lǐng)域、新聞傳播領(lǐng)域是用戶生成內(nèi)容研究的主要領(lǐng)域。

3.4.2 研究資助來源

經(jīng)統(tǒng)計共有109個類別的基金資助了用戶生成內(nèi)容研究。表8列出了支持力度最大的前15位。由表可以看出，國家自然科學(xué)基金、國家社會科學(xué)基金、教育部人文社會科學(xué)規(guī)劃基金對用戶生成內(nèi)容研究的資助力度最大，文獻(xiàn)篇數(shù)分別為46、25、15篇，約占所有基金支持篇數(shù)的56%。

表7 文獻(xiàn)來源統(tǒng)計

表8 研究資助來源分析

3.5 被引頻次分析

被引頻次是評價文獻(xiàn)學(xué)術(shù)價值及應(yīng)用價值的有效手段。文獻(xiàn)被引頻次統(tǒng)計見表9，本文僅列出被引較高的前16篇文獻(xiàn)。其中，被引頻次最高的是趙翔宇、范哲、朱慶華的《用戶生成內(nèi)容(UGC)概念解析及研究進(jìn)展》(2012)，從用戶(Who)、內(nèi)容(What)、動因(Why)、模式(How)四個維度，及其相互間的聯(lián)系深入解析了UGC概念中最為本質(zhì)的一系列問題。趙翔宇、朱慶華的《Web2.0環(huán)境下影響用戶生成內(nèi)容的主要動因研究》(2009)排第二位，在分析UGC中參與者分類的基礎(chǔ)上，探討了影響用戶生成行為的動因，并構(gòu)建了動因整合模型。其他高被引文獻(xiàn)的研究內(nèi)容還包括：UGC的內(nèi)容特性、自組織模式、質(zhì)量測評及相關(guān)法律問題等。根據(jù)普賴斯定律確定高被引論文(即高產(chǎn)作者的論文)的方法[6]，用戶生成內(nèi)容的高被引文獻(xiàn)數(shù)量為84篇，占全部文獻(xiàn)的17.87%，說明國內(nèi)關(guān)于用戶生成內(nèi)容的研究還處于起步之后的快速發(fā)展階段，還未形成明顯的基礎(chǔ)文獻(xiàn)和熱點文獻(xiàn)。

4 結(jié)語

通過以上計量分析可以看出，目前國內(nèi)關(guān)于用戶生成內(nèi)容的研究，主要有以下特點：(1)研究文獻(xiàn)數(shù)量日趨增加，由2007年的1篇到2016年的115篇，其文獻(xiàn)數(shù)量每年都在增加；(2)高產(chǎn)作者群尚未形成，一般著者占有較大分量，并且著者之間合作程度較高；(3)研究內(nèi)容主要為用戶生成內(nèi)容的主體、概念、平臺及商業(yè)運營，學(xué)科領(lǐng)域主要集中在新聞與傳媒、計算機軟件及計算機應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、圖書情報與數(shù)字圖書館，研究層次主要為社科領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究和行業(yè)指導(dǎo)；(4)研究用戶主要為高校師生群體，并且國家自然科學(xué)基金、國家社會科學(xué)基金、教育部人文社會科學(xué)規(guī)劃基金對其支持力度最大；(5)用戶生成內(nèi)容研究仍處于初級階段，還未形成明顯的基礎(chǔ)文獻(xiàn)與熱點文獻(xiàn)。

表9 被引頻次統(tǒng)計

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BibliometricAnalysisofUGCResearchinChina

Hao Xiao-xue Wang Kai-yan

Using related theories and methods of informetrics, this paper does statistics on the relevant literature in order to learn about the Research status and characteristics of User-generated content in China. The research literature on user-generated content is increasing year by year, but it has not yet formed a distinct group of productive authors. The research content mainly focuses on the main body, concept, platform and commercial operation of user-generated content. The research group mainly consists of teachers and students from colleges and universities, and is largely distributed in the field of library information and news communication. The study result shows that the research of User-generated content still stays in the initial stage, and the basic literature and hot literature have not emerged yet.

User-generated Content; UGC; Bibliometric Analysis

G350

A

10.13897/j.cnki.hbkjty.2017.0098

郝曉雪(1988-)，女，碩士，河北金融學(xué)院圖書館助理館員。王凱艷(1986-)，女，碩士，河北金融學(xué)院圖書館助理館員。

2017-07-08 責(zé)任編輯：張長安)