我國圖書館聯(lián)盟研究的文獻計量和可視化分析*
——基于Netdraw和CiteSpace軟件的比較研究

尹懷瓊 劉曉英 周良文 杜方冬 周文琦 董風華

（中南大學圖書館 長沙 410013）

1 引言

近年來，隨著可視化知識圖譜技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)外科研人員設計開發(fā)了越來越多的可視化文獻分析軟件， 如：CiteSpace[1]、Bibexcel、Ucinet、Netdraw、Pajek、Histcite、VOSViewer和NWBTool等。但這些軟件的開發(fā)主要基于外文文獻的處理，只有 CiteSpace 增加了對CNKI 及 CSSCI 題錄數(shù)據(jù)的處理程序。2012年，國內(nèi)學者劉啟元開發(fā)了文獻題錄信息統(tǒng)計分析軟件SATI[2]，可導入處理 ENDNOTE、Note Express及 Note First 格式的國內(nèi)文獻題錄數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換、字段信息的抽取、詞條頻次的統(tǒng)計和知識單元共現(xiàn)矩陣、詞條頻率逐年分布矩陣及文檔詞條矩陣的構(gòu)建，進而將數(shù)據(jù)導入其他可視化圖譜生成軟件（如VOSViewer和Netdraw），以生成聚類圖、多維尺度圖譜、網(wǎng)絡知識圖譜、策略坐標圖等可視化結(jié)果[3]。因此目前能進行中文文獻題錄統(tǒng)計分析的工具僅有SATI和CiteSpace的中文處理程序，兩者對中文作者和機構(gòu)的統(tǒng)計、關(guān)鍵詞抽取的不同原理將直接影響到CiteSpace和Netdraw可視化圖譜的生成效果，因此有必要對其不同的特點進行分析，以幫助科研人員更好地選擇中文文獻可視化分析軟件。

我國對“圖書館聯(lián)盟”的研究始于20世紀90年代末石海玉[4]對華盛頓研究圖書館聯(lián)盟的介紹，經(jīng)過近20年的發(fā)展，我國對圖書館聯(lián)盟的研究取得了一定的成果，發(fā)表了很多相關(guān)的學術(shù)論文，但對圖書館聯(lián)盟相關(guān)論文進行可視化分析的文獻還不多。因此，文章以“圖書館聯(lián)盟”為研究主題，對SATI和CiteSpace在中文文獻題錄統(tǒng)計分析時各自的特點進行實證對比分析，同時對我國“圖書館聯(lián)盟”研究文獻進行CiteSpace和Netdraw可視化對比分析，探討近年來我國對圖書館聯(lián)盟的研究現(xiàn)狀，了解其核心作者、機構(gòu)和期刊分布情況，以揭示圖書館聯(lián)盟研究的熱點和前沿領(lǐng)域。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

為了盡可能保證數(shù)據(jù)查全，文章不同于其他可視化分析文獻選擇單一數(shù)據(jù)庫的文獻進行分析，而是選取萬方數(shù)據(jù)系統(tǒng)及中國知網(wǎng)CNKI兩個數(shù)據(jù)庫所收錄的以“圖書館聯(lián)盟”為主題的期刊文獻數(shù)據(jù)，時間范圍確定為2010年1月～2016年10月，檢索日期為2016年10月7日。檢索策略為：主題=圖書館聯(lián)盟。檢索結(jié)果為：萬方的期刊論文1322篇，CNKI的期刊論文1750篇。將所有數(shù)據(jù)導入Endnote去重，刪除說明、通知及廣告等，剩余1767篇期刊論文。為了盡可能排除數(shù)據(jù)誤檢帶來的統(tǒng)計偏倚，通過瀏覽題目及摘要，排除不相關(guān)論文269篇，最終得到圖書館聯(lián)盟相關(guān)期刊論文1498篇。文章以此1498篇論文為來源數(shù)據(jù)進行分析。通過必要的手工調(diào)整源數(shù)據(jù)格式，將1498篇來自CNKI和萬方數(shù)據(jù)的論文源數(shù)據(jù)調(diào)整成統(tǒng)一的SATI或CiteSpace要求的數(shù)據(jù)格式，以用于數(shù)據(jù)導入分析。

2.2 研究方法

文章運用SATI3.2 和CiteSpaceⅤ軟件對論文的年代、機構(gòu)、期刊、作者和關(guān)鍵詞進行提取分析，并與來源數(shù)據(jù)比較兩款軟件的信息提取及統(tǒng)計差異。由于SATI并不能直接生成可視化圖譜，需要將轉(zhuǎn)化后的相關(guān)矩陣導入Netdraw或VOSviewer 生成需要的可視化圖譜，文章運用Ucinet將SATI提取的矩陣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成“##h”文件，錄入“##h”文件到Netdraw進行圖譜分析。所得圖譜中節(jié)點大小表示分析項出現(xiàn)的頻次，連線表示分析項之間的共現(xiàn)，可用粗細表示共現(xiàn)程度，聚類分析中不同的顏色表示不同的類型。CiteSpace則可以直接進行圖譜分析，CiteSpace選擇Pathfinder算法，參數(shù)設置為：整個7年的數(shù)據(jù)分為7片，根據(jù)具體情況調(diào)整和確定（C，CC，CCV），其中C是文獻最低被引頻次，CC是兩篇文獻的共引頻次，CCV是文獻的共引系數(shù)[5]。根據(jù)分析主題節(jié)點的不同，分別選擇作者、機構(gòu)、作者和機構(gòu)、關(guān)鍵詞作為節(jié)點進行可視化分析，所得節(jié)點“年輪”的顏色和厚度分別表示分析項的時間和數(shù)量，節(jié)點紫色外圈表示分析項的中心度，節(jié)點的大小表示分析項出現(xiàn)的頻次，節(jié)點之間的連線越粗表示分析項之間的共現(xiàn)越高，聯(lián)系越緊密[6]。

3 我國圖書館聯(lián)盟研究知識圖譜分析

3.1 發(fā)文量分析

CiteSpace沒有年代發(fā)文量的統(tǒng)計功能，我們通過SATI的年代頻次統(tǒng)計功能分析圖書館聯(lián)盟的發(fā)文情況（見圖1），以便了解該領(lǐng)域研究的基本情況。

圖1 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究文獻數(shù)量統(tǒng)計圖

結(jié)果顯示2010—2016年累計發(fā)表相關(guān)論文1498篇，其中2010年、2011年、2012年、2013年、2014年和2015年各有196、254、242、268、234和201篇與圖書館聯(lián)盟相關(guān)的論文發(fā)表。2013年達到頂峰，之后開始回落。2016年由于數(shù)據(jù)不完整，檢索得到的論文數(shù)量較少?？傮w來說，最近幾年我國關(guān)于圖書館聯(lián)盟的發(fā)文量呈穩(wěn)定狀態(tài)，年均發(fā)文量232篇，說明我國近年來對圖書館聯(lián)盟的研究已進入相對成熟期，需與其他知識結(jié)合催生新的知識增長點。

3.2 機構(gòu)分析

將CiteSpace的網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“機構(gòu)”，閾值為（2，2，20），（4，3，20），（4，3，20），即可得出機構(gòu)的合作分布圖（見圖2），導出機構(gòu)發(fā)文量的統(tǒng)計結(jié)果（見表1）。SATI則可通過機構(gòu)頻次統(tǒng)計功能統(tǒng)計出各機構(gòu)對圖書館聯(lián)盟研究的發(fā)文量（見表1）。通過人工統(tǒng)計來源數(shù)據(jù)，得到機構(gòu)對圖書館聯(lián)盟研究的原始發(fā)文量（見表1）。由于SATI 提取的機構(gòu)合作矩陣都為零，Netdraw生成的可視化圖全部是獨立節(jié)點，無法顯示機構(gòu)之間的合作關(guān)系。

圖2 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的機構(gòu)合作CiteSpace圖譜

表1 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究機構(gòu)發(fā)文量分布表

3.2.1 機構(gòu)發(fā)文與合作知識圖譜分析

結(jié)合表2和圖2可以看出：我國對圖書館聯(lián)盟研究仍然處于分散狀態(tài)，機構(gòu)間合作少，少有的幾個機構(gòu)間的合作也大多是同一作者在不同學校求學時以多機構(gòu)名義發(fā)表文獻而成。此外，我國對圖書館聯(lián)盟的研究集中在高校圖書館，機構(gòu)發(fā)文排名前20的僅吉林省圖書館和首都圖書館2家。發(fā)文較多的機構(gòu)有燕山大學圖書館、吉林省圖書館、福州大學圖書館、樂山師范學院圖書館、天津農(nóng)學院圖書館等。上述機構(gòu)的高產(chǎn)出與其開展圖書館聯(lián)盟建設實踐不無關(guān)系，如燕山大學圖書館是河北高校數(shù)字圖書館中心；吉林省圖書館開展了吉林省數(shù)字閱讀聯(lián)盟服務。此外，目前國內(nèi)圖書館聯(lián)盟研究機構(gòu)真正有明確研究方向和規(guī)劃，并有高產(chǎn)出的機構(gòu)并不多，發(fā)文量在10篇以上的機構(gòu)僅11家。

3.2.2 軟件比較分析

SATI和CiteSpace統(tǒng)計的機構(gòu)發(fā)文量排名稍有不同。各機構(gòu)實際發(fā)文量與CiteSpace統(tǒng)計結(jié)果相差不大，但其中華南師范大學經(jīng)濟與管理學院數(shù)據(jù)差異較大。經(jīng)查證原始來源數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)華南師范大學經(jīng)濟與管理學院的作者存在兩種機構(gòu)的表達：“華南師范大學經(jīng)濟與管理學院”和“華南師范大學經(jīng)濟與管理學院信息管理系”。這種機構(gòu)表述不同是造成CiteSpace與實際數(shù)據(jù)差異的主要原因。而各機構(gòu)實際發(fā)文量與SATI統(tǒng)計結(jié)果相差較大，經(jīng)查證原始來源數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，SATI機構(gòu)發(fā)文量以第一機構(gòu)發(fā)文為準，而且出現(xiàn)了很多統(tǒng)計錯誤，尤其是對幾家發(fā)文量較高的機構(gòu)統(tǒng)計錯誤較大，如吉林大學管理學院、南京大學信息管理學院、東北師范大學圖書館。因此，從機構(gòu)發(fā)文量的統(tǒng)計看，CiteSpace比SATI更準確。

由于SATI 提取的機構(gòu)合作矩陣都為零，Netdraw是以SATI提取的數(shù)據(jù)為基礎進行圖譜分析，這就直接導致Netdraw對中文文獻無法進行機構(gòu)間合作關(guān)系的分析，而CiteSpace則能夠很好地顯示機構(gòu)間的合作關(guān)系。

3.3 作者分析

將CiteSpace的網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“作者”，閾值為（2，2，20），（4，3，20），（4，3，20），得到圖書館聯(lián)盟研究作者合作情況的可視化圖（見圖3），共有94個網(wǎng)絡節(jié)點，22條連線，導出作者發(fā)文量（見表2）。此外，將CiteSpace的網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“作者”和“機構(gòu)”，得到圖書館聯(lián)盟研究作者和機構(gòu)合作的可視化圖（見圖4），可以直觀看出圖書館聯(lián)盟高產(chǎn)作者的所在機構(gòu)。通過SATI的作者頻次統(tǒng)計功能統(tǒng)計出各作者對圖書館聯(lián)盟研究的發(fā)文量（見表2）。此外，SATI還提供第一作者的統(tǒng)計功能。將SATI提取的作者矩陣通過Ucinet轉(zhuǎn)換后導入Netdraw生成作者合作知識圖譜（見圖5）。

3.3.1 作者發(fā)文與合作知識圖譜分析

結(jié)合圖3、4和表2可以看出：近幾年我國研究圖書館聯(lián)盟的作者有一定的合作，共15個合作圈，其中發(fā)文量較多的合作圈有高波、張建中和王少薇合作圈，許子媛和鄂麗君的合作圈，王澤琪和王代禮的合作圈等3個，但總體來說作者間的合作不太密切，而且多為同一機構(gòu)內(nèi)的合作，缺少機構(gòu)間的合作。目前對圖書館聯(lián)盟研究發(fā)文量較大的作者有：南華師范大學高波（18篇）、燕山大學許子媛（11篇）、樂山師范學院許軍林（9篇）、鄭州大學袁靜（9篇）、福州大學詹慶東（9篇）等。

Netdraw的作者合作圖譜則只顯示有合作的作者，沒有合作的作者則不顯示，由于沒有閥值的設置，只要有一篇合作的作者均會顯示，結(jié)果顯示我國近年來關(guān)于圖書館聯(lián)盟研究的合作圈有15個，這和CiteSpace的分析結(jié)果一致。

圖3 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的作者合作CiteSpace圖譜

表2 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究作者發(fā)文量排前分布表

圖4 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的機構(gòu)作者合作CiteSpace圖譜

圖5 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的作者合作Netdraw圖譜

3.3.2 軟件比較分析

SATI和CiteSpace統(tǒng)計的作者發(fā)文量排名和實際發(fā)文量完全一致，SATI比CiteSpace多一功能，即對第一作者發(fā)文量的統(tǒng)計。CiteSpace可以同時選擇機構(gòu)和作者兩個節(jié)點進行共現(xiàn)分析，直觀揭示了高產(chǎn)作者所在的機構(gòu)。此外，SATI和CiteSpace對作者的統(tǒng)計均未考慮同名同姓的情況，如“高波”應該是中共武漢市委黨校和華南師范大學的兩個不同的作者，但SATI和CiteSpace均未區(qū)分，認為是同一人。

由于SATI和CiteSpace在提取作者發(fā)文量的一致性，因此CiteSpace和Netdraw圖譜結(jié)果的作者合作圈也高度一致，不同的是CiteSpace顯示發(fā)文量超過閥值的所有作者，并以連線的方式顯示合作關(guān)系，而Netdraw只顯示有合作的作者。

3.4 發(fā)文期刊分析

由于CNKI源數(shù)據(jù)沒有參考文獻，因此無法利用CiteSpace或Netdraw進行期刊共引分析。但SATI具有期刊頻次統(tǒng)計功能，近年我國關(guān)于圖書館聯(lián)盟發(fā)文量排前的期刊見表3。

我國圖書館聯(lián)盟領(lǐng)域的論文發(fā)表在129種期刊上，其中發(fā)文量排名前16的期刊發(fā)文量占總比52%，形成了圖書館聯(lián)盟論文發(fā)表的主要陣地。這16種期刊除了《蘭臺世界》是檔案學領(lǐng)域期刊外，其他15種均為圖情領(lǐng)域期刊。

表3 我國2010—2016年關(guān)于圖書館聯(lián)盟發(fā)文量期刊分布表

圖6 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)CiteSpace圖譜

圖7 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關(guān)鍵詞聚類CiteSpace圖譜

3.5 研究熱點及發(fā)展前沿分析

對某一領(lǐng)域文獻題錄中的關(guān)鍵詞進行詞頻分析可以初步確定該領(lǐng)域的研究熱點，將CiteSpace網(wǎng)絡節(jié)點類型設置為“關(guān)鍵詞”，調(diào)整參數(shù)為（4，3，20；5，4，20；5，4，20），運行“Burst Terms”突變檢測，得出圖6的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，并導出關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)（見表4），對其進行聚類分析，得到圖7關(guān)鍵詞聚類圖譜。SATI則可通過關(guān)鍵詞頻次統(tǒng)計功能統(tǒng)計出各關(guān)鍵詞的詞頻（見表4）。將通過Ucinet轉(zhuǎn)換后的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)導入Netdraw，得到我國近年來關(guān)于圖書館聯(lián)盟研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜（見圖8）和K核聚類圖譜（見圖 9）。

圖8 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)Netdraw圖譜

圖9 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究的關(guān)鍵詞聚類Netdraw圖譜

表4 我國2010—2016年圖書館聯(lián)盟研究關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計表

3.5.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類分析

通過CiteSpace進行關(guān)鍵詞突變檢測，得到0個突變關(guān)鍵詞，對關(guān)鍵詞進行聚類形成圖書館聯(lián)盟研究的18個聚類，這些是近年來我國圖書館聯(lián)盟的研究主題：文獻資源共享、云計算、協(xié)同創(chuàng)新、跨系統(tǒng)圖書館聯(lián)盟、數(shù)字資源、知識轉(zhuǎn)移、公共文化服務、數(shù)字圖書館、醫(yī)學圖書館、社區(qū)圖書館、管理模式、公共文化服務體系、用戶管理系統(tǒng)、可持續(xù)發(fā)展、資源建設、戰(zhàn)略規(guī)劃、指標體系、圖書館合作。對聚類項進行近義項合并以及綜合判斷，得出近幾年我國圖書館聯(lián)盟領(lǐng)域研究熱點如下：

（1）圖書館聯(lián)盟的理論研究。涵蓋聚類中的協(xié)同創(chuàng)新、知識轉(zhuǎn)移、管理模式、戰(zhàn)略規(guī)劃、可持續(xù)發(fā)展。我國對圖書館聯(lián)盟的理論研究取得了一定成績，界定了圖書館聯(lián)盟的概念、發(fā)展起源，探討了圖書館聯(lián)盟的任務、類型、研究內(nèi)容、社會效益以及構(gòu)建聯(lián)盟的關(guān)鍵因素。介紹國外圖書館聯(lián)盟的管理模式和戰(zhàn)略規(guī)劃，積極探索適合我國的戰(zhàn)略管理和可持續(xù)發(fā)展模式一直是圖書館聯(lián)盟的重要研究內(nèi)容。而基于協(xié)同創(chuàng)新及如何支持協(xié)同創(chuàng)新是近幾年學術(shù)界關(guān)注的重大理論問題。協(xié)同創(chuàng)新理論運用于圖書館聯(lián)盟也受到了眾多圖情學者的高度關(guān)注，認為圖書館聯(lián)盟內(nèi)部成員館之間需要制定一套合理的跨組織知識流動協(xié)同創(chuàng)新機制[7]。

（2）圖書館聯(lián)盟的技術(shù)研究。涵蓋聚類中的云計算。在大數(shù)據(jù)時代，云計算技術(shù)被廣泛應用于圖書館聯(lián)盟領(lǐng)域，成為近幾年圖書館聯(lián)盟的研究熱點。積極探索云計算下的圖書館聯(lián)盟的服務模式和資源建設策略將給聯(lián)盟的發(fā)展帶來新契機[8]。

（3）圖書館聯(lián)盟的建設實施研究。涵蓋聚類中的文獻資源共享、數(shù)字資源、資源建設、醫(yī)學圖書館、社區(qū)圖書館、公共文化服務、公共文化服務體系、跨系統(tǒng)圖書館聯(lián)盟、圖書館合作。文獻及數(shù)字資源是圖書館聯(lián)盟的客觀對象、物質(zhì)基礎，資源共享是圖書館聯(lián)盟的主要特征和精髓，是研究圖書館聯(lián)盟不可分割的主題和核心[9]。圖書館聯(lián)盟的建設過程實際上是文獻信息及數(shù)字資源共建共享的過程，其具體內(nèi)容主要涉及數(shù)字資源的建設和共享、數(shù)字圖書館的建設。而醫(yī)學圖書館、社區(qū)圖書館、公共文化服務、公共文化服務體系、跨系統(tǒng)圖書館聯(lián)盟、圖書館合作則是近年來圖書館聯(lián)盟建設涉及的幾種具體類型，如上海交通大學醫(yī)學院圖書館成立了醫(yī)學圖書館聯(lián)盟；呂亞娟提出公共文化空間的特征價值為社區(qū)圖書館聯(lián)盟提供了較好的契機，推進社區(qū)圖書館的持續(xù)發(fā)展[10]。

（4）圖書館聯(lián)盟的用戶研究。涵蓋聚類中的用戶管理系統(tǒng)。隨著圖書館“以用戶為中心”服務思想的確立，用戶行為及需求調(diào)查[11]、用戶管理系統(tǒng)設計[12]成為近年來圖書館聯(lián)盟研究的熱點主題。

（5）圖書館聯(lián)盟的評價研究。涵蓋聚類中的指標體系。圖書館聯(lián)盟建設好壞的衡量，必然涉及圖書館聯(lián)盟的評價研究。圖書館聯(lián)盟[13]及其聯(lián)合數(shù)字參考咨詢[14]、信息服務[15]環(huán)節(jié)的績效評價成為近年來圖書館聯(lián)盟研究的熱點主題。

從Netdraw共現(xiàn)圖譜（見圖8）節(jié)點大小可以看出，我國近幾年關(guān)于圖書館聯(lián)盟的研究主題集中于區(qū)域性圖書館聯(lián)盟、高校圖書館聯(lián)盟、數(shù)字圖書館聯(lián)盟、公共圖書館聯(lián)盟、數(shù)字資源及其共建共享、文獻傳遞、館際互借、云計算、信息服務模式等方面。

Netdraw聚類分析（見圖9）的結(jié)果有9種不同的顏色，表示有9種不同的分類，根據(jù)節(jié)點大小和節(jié)點群數(shù)量多少來綜合判斷，我國近幾年關(guān)于圖書館聯(lián)盟的研究熱點從Netdraw聚類分析來看主要有6大類，其中以節(jié)點大并多的紅色區(qū)為核心大類，主要是關(guān)于圖書館聯(lián)盟的理論研究領(lǐng)域，具體包括區(qū)域性圖書館聯(lián)盟、數(shù)字圖書館、信息服務、云服務、館際互借、可持續(xù)發(fā)展等。其他5類則是關(guān)于圖書館聯(lián)盟應用研究領(lǐng)域，大致為資源整合與共享、圖書館聯(lián)盟讀者及學科服務、圖書館聯(lián)盟實例、區(qū)域圖書館聯(lián)盟數(shù)據(jù)庫聯(lián)合采購及合作、圖書館聯(lián)盟績效評價等。

3.5.2 可視化軟件比較分析

從表4來看，SATI和CiteSpace對關(guān)鍵詞頻次的統(tǒng)計次數(shù)基本一致，但是SATI對一些無意義的關(guān)鍵詞不做剔除處理，而CiteSpace則做了相關(guān)處理，如SATI統(tǒng)計的高頻詞聯(lián)盟、建設、高校、模式、對策、策略、區(qū)域和共享等，CiteSpace的統(tǒng)計頻次均為零。但SATI和CiteSpace對近義關(guān)鍵詞均未作合并處理。

CiteSpace對關(guān)鍵詞的共現(xiàn)圖譜比較美觀，聚類結(jié)果每個類別均賦予主題，清晰明了，但CiteSpace有很多參數(shù)的設置，需要使用者具備一定的技巧。而Netdraw對關(guān)鍵詞的共現(xiàn)圖譜應用簡單美觀，但其聚類區(qū)分度不高，每個大類也沒有賦予專門的主題，而是由很多文獻的關(guān)鍵詞群聚一起。

4 結(jié)論

4.1 我國圖書館聯(lián)盟研究現(xiàn)狀

本研究主要利用CiteSpace、Netdraw和SATI軟件，從年度分布、機構(gòu)分析、作者分析、期刊分析和熱點及發(fā)展前沿分析五個方面對我國CNKI和萬方數(shù)據(jù)庫中2010—2016年間關(guān)于圖書館聯(lián)盟的相關(guān)文獻進行了統(tǒng)計分析，研究結(jié)果顯示，近年來我國關(guān)于圖書館聯(lián)盟研究的作者及機構(gòu)合作不緊密，處于各自為陣的局面。研究文獻量總體呈穩(wěn)定狀態(tài)。研究熱點主要集中在理論研究的協(xié)同創(chuàng)新、知識轉(zhuǎn)移、管理模式、戰(zhàn)略規(guī)劃、可持續(xù)發(fā)展；技術(shù)研究的云計算在圖書館聯(lián)盟的運用；建設實施研究的文獻數(shù)字資源共建共享及各類圖書館聯(lián)盟的建設和合作；用戶研究以及績效評價研究等方面。

4.2 兩種文獻計量軟件比較

表5 SATI和CiteSpace軟件統(tǒng)計功能比較

從表5我們可以發(fā)現(xiàn)，CiteSpace和SATI在信息的提取統(tǒng)計方面各有優(yōu)缺點，但SATI在機構(gòu)發(fā)文量的統(tǒng)計方面存在較多錯誤，對無意義的關(guān)鍵詞不進行剔除處理，這必然會造成可視化圖譜生成前的源數(shù)據(jù)存在較大偏差，對可視化圖譜的可靠性造成一定的影響，需要進一步改進。

4.3 兩種可視化軟件比較

Netdraw和CiteSpace軟件有各自的優(yōu)缺點，在支持的中文數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式、可視化圖譜生成效果、應用領(lǐng)域等都存在一定區(qū)別，Netdraw需要借助SATI的詞頻提取功能和Ucinet轉(zhuǎn)換SATI數(shù)據(jù)后才能對中文文獻進行數(shù)據(jù)圖譜分析，因此其對SATI的依賴度較大，SATI對詞頻提取的不足直接影響Netdraw的圖譜生成效果。而CiteSpace則可以直接對中文文獻進行數(shù)據(jù)圖譜分析，功能比較豐富，但操作比較復雜，需要具備一定的技巧。

表6 Netdraw和CiteSpace軟件圖譜功能比較[16]

（來稿時間：2017年7月）

1.The CiteSpace homepage [EB/OL].（2004-09-13） [2017-02-07]. http://cluster.cis.drexel.edu/～cchen/citespace/.

2.劉啟元,葉鷹.文獻題錄信息挖掘技術(shù)方法及其軟件SATI的實現(xiàn)——以中外圖書情報學為例[J].信息資源管理學報，2012（1）：50-58.

3.李紀,李莘. 基于SATI及CITESPACE的學科服務研究知識圖譜對比分析[J]. 蘭臺世界，2015（29）：138-140.

4.石海玉,王芳芳,肖莉明. 虛擬網(wǎng)絡環(huán)境下的圖書館組織——華盛頓研究圖書館聯(lián)盟[J]. 圖書館雜志，1999（5）：41-43.

5.郝世博, 朱學芳, 朱光,等. 國內(nèi)外信息可視化研究的比較分析[J]. 圖書情報工作， 2013, 57（14）：105-113.

6.李陽, 謝笑, 謝陽群. 基于CiteSpace Ⅱ的我國圖情領(lǐng)域信息共享研究可視化分析[J]. 圖書館， 2013（4）：45-48.

7.孔繁超. 圖書館聯(lián)盟協(xié)同創(chuàng)新過程研究——基于知識流動的視角[J]. 圖書館，2015（2）：28-31，40.

8.吳元業(yè). 圖書館聯(lián)盟云計算應用研究——以DRAA新門戶為例[J]. 圖書館論壇，2014（3）：103-106.

9.曾莉,張云,謝松. 基于CSSCI的圖書館聯(lián)盟研究現(xiàn)狀分析[J]. 圖書館研究，2014（6）：111-115.

10.呂亞娟. 公共文化空間視角下的社區(qū)圖書館聯(lián)盟構(gòu)建[J]. 合作經(jīng)濟與科技，2014（10）：115-116.

11.張洪艷. CRM在圖書館聯(lián)盟用戶管理系統(tǒng)中的新發(fā)展——用戶參與用戶管理[J]. 圖書館工作與研究，2011（7）：35-37.

12.李春艷,畢東. 高校圖書館聯(lián)盟服務與用戶需求的調(diào)查分析——以云南省高校用戶群為例[J]. 現(xiàn)代情報，2016（9）：112-115，135.

13.趙蓉英,王嵩. 基于熵權(quán)物元可拓模型的圖書館聯(lián)盟績效評價[J]. 圖書情報工作，2015（12）：12-18.

14.呂少妮,吳正荊. 圖書館聯(lián)合數(shù)字參考咨詢知識服務能力的評價研究[J]. 圖書情報工作，2014（17）：41-45.

15.高明磊. 吉林省圖書館聯(lián)盟信息服務質(zhì)量評價方法研究[J]. 高校圖書情報論壇，2013（1）：46-47，62.

16.文庭孝,劉曉英. 我國非物質(zhì)文化遺產(chǎn)研究的可視化分析——基于三種可視化工具的比較分析[J]. 圖書館，2016（2）：21-27.