基于知識(shí)圖譜的用戶需求研究文獻(xiàn)分析

尤臨臨，汪穎

(浙江理工大學(xué) 藝術(shù)與設(shè)計(jì)學(xué)院，杭州 310018)

1 引言

用戶需求在信息科技產(chǎn)業(yè)中得到廣泛運(yùn)用。對(duì)用戶需求的研究有助于掌握用戶所需，通過滿足用戶需求，有助于產(chǎn)品在開發(fā)過程中和用戶的核心需求保持一致。用戶需求分析是用戶研究的核心內(nèi)容，用戶研究通過了解用戶的行為習(xí)慣、收集用戶的偏好以及用戶的思維想法，根據(jù)用戶研究的反饋進(jìn)行合理的用戶需求推演、預(yù)測(cè)。對(duì)用戶需求的精準(zhǔn)定位，不僅可以為產(chǎn)品開發(fā)節(jié)約資金，還可以節(jié)約時(shí)間成本。梳理出國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)用戶需求的研究脈絡(luò)十分有必要，這將有利于把握研究前沿、研究熱點(diǎn)以及研究主題，為以后對(duì)用戶需求的研究提供參考。為客觀全面地分析用戶需求，本文通過對(duì)Web of science數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，然后基于CiteSpace軟件以可視化的方式對(duì)知識(shí)圖譜(Knowledge Map)進(jìn)行分析。

文獻(xiàn)計(jì)量分析由Pritchard于1969年最先提出，該方法是評(píng)價(jià)某一特定研究領(lǐng)域的科學(xué)成果和研究趨勢(shì)的有效工具[1]?？茖W(xué)知識(shí)圖譜是將文獻(xiàn)計(jì)量方法與數(shù)據(jù)挖掘、信息處理和圖形繪制進(jìn)行有機(jī)整合，來揭示知識(shí)發(fā)展過程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種新的研究方法[2]。本文主要基于科學(xué)知識(shí)圖譜對(duì)提取的文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，采用Citesapce軟件對(duì)目標(biāo)文獻(xiàn)根據(jù)國(guó)家、期刊、關(guān)鍵詞、被引文獻(xiàn)以及引文突發(fā)進(jìn)行知識(shí)圖譜的繪制，詳細(xì)闡述用戶需求的研究前沿、研究趨勢(shì)和研究熱點(diǎn)，以期對(duì)用戶需求的研究有所了解[3]。

本研究的數(shù)據(jù)來源于Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫，檢索關(guān)鍵詞設(shè)置為“Title=(Customer requirement*) or(user requirement*)or(Customer demand*)or(user demand)or(Customer need*)or(user need*)or(Customer research)or(user research)；文章類型為“Artical”；檢索時(shí)間為2018年10月23號(hào)；檢索的時(shí)間跨度為2008年～2018年；根據(jù)上述條件，共檢索到5096篇文獻(xiàn)。

2 用戶需求研究現(xiàn)狀

2.1 用戶需求的研究歷程

作為衡量研究領(lǐng)域發(fā)展的重要指標(biāo)，文獻(xiàn)數(shù)量的分布變化對(duì)評(píng)價(jià)該領(lǐng)域所處發(fā)展階段、預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)和動(dòng)態(tài)具有重要意義[4]。圖 1為研究用戶需求文獻(xiàn)年度的分布變化情況，據(jù)圖可知文獻(xiàn)數(shù)量整體變化呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是近兩年有所下滑。從1986年～2005年，文獻(xiàn)累積量?jī)H有一篇。2006年共發(fā)表四篇相關(guān)文獻(xiàn)，其中文獻(xiàn)[5]的施引數(shù)量累計(jì)被引量最高，該文獻(xiàn)首次提出了使用戲劇技術(shù)向設(shè)計(jì)師傳達(dá)用戶對(duì)IT界面的需求，特別是那些“極端用戶”(老年人)。從文獻(xiàn)的施引數(shù)量來看，該文獻(xiàn)推動(dòng)了對(duì)用戶需求研究的發(fā)展。

圖1 用戶需求研究的文獻(xiàn)數(shù)量分布

2.2 用戶需求研究機(jī)構(gòu)分布

在國(guó)家層面，5096篇文章分布在72個(gè)國(guó)家，文獻(xiàn)數(shù)量超過100篇的國(guó)家在表1中列出。發(fā)文量排名前16位的國(guó)家包括7個(gè)歐洲國(guó)家、6個(gè)亞洲國(guó)家、2個(gè)北美洲國(guó)家和1個(gè)大洋洲國(guó)家，這些國(guó)家以發(fā)達(dá)國(guó)家為主，顯示了經(jīng)濟(jì)能力在促進(jìn)學(xué)術(shù)水平方面的積極作用。在金磚五國(guó)中，中國(guó)和印度分別發(fā)表了1167篇(22.9%)、195篇(3.8%)，分別排在第1位、第10位。中國(guó)的發(fā)文量體現(xiàn)了中國(guó)科研的強(qiáng)大實(shí)力，中國(guó)在過去的10年中對(duì)用戶需求的研究呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)，這種增長(zhǎng)可以歸因于過去20年中國(guó)政府對(duì)基礎(chǔ)研究的投資穩(wěn)步增加和對(duì)用戶、消費(fèi)者研究的極大需求。

表1 高發(fā)文量和高中心度排名前16的國(guó)家

在機(jī)構(gòu)層面，5096篇文獻(xiàn)來自72國(guó)家的421個(gè)機(jī)構(gòu)。從表2可見，排名前15的研究所均來自高校的研究機(jī)構(gòu)，其中中國(guó)8所、美國(guó)4所、新加坡2所和印度1所。排名前三的均來自中國(guó)高校，分別為上海交通大學(xué)、香港理工大學(xué)和清華大學(xué)。其中上海交通大學(xué)的年度文獻(xiàn)發(fā)表量與用戶需求研究的總體趨勢(shì)一致，呈現(xiàn)出先增長(zhǎng)后下降的趨勢(shì)。

表2 發(fā)文量排名前15的機(jī)構(gòu)

2.3 用戶需求的研究主題

關(guān)鍵詞是文章核心內(nèi)容的濃縮及提煉，研究主題由用戶需求研究中的關(guān)鍵詞被引頻率與中心性較高的關(guān)鍵詞表示[4]。為獲取歷年來對(duì)用戶需求的研究主題以及未來研究趨勢(shì)，使用 CiteSpace 對(duì)近十年的文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化分析。時(shí)間切片為1年，提取每個(gè)切片中出現(xiàn)頻率排名前50% 的關(guān)鍵詞。生成的圖譜中共得到節(jié)點(diǎn)123個(gè)，節(jié)點(diǎn)間連線 758 條。圖2中的節(jié)點(diǎn)表示關(guān)鍵字，節(jié)點(diǎn)大小對(duì)應(yīng)于關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻率。節(jié)點(diǎn)間連線的顏色表示關(guān)鍵詞第一次共現(xiàn)的時(shí)間，冷色表示時(shí)間離現(xiàn)在較遠(yuǎn)，暖色表示時(shí)間距離現(xiàn)在較近。關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率與研究領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)注焦點(diǎn)呈正相關(guān)[6]。

圖2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜

根據(jù)圖2可知：系統(tǒng)(system)、模型(model)、設(shè)計(jì)(design)、管理(management)、優(yōu)化(optimization)以及績(jī)效(performance)等為用戶需求研究的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞。從表3可見，“系統(tǒng)”(system)的被引頻率最高，有796次、然后依次是“模型方法”(model)794次、“設(shè)計(jì)”(design)627次、“管理”(management)574次。中介中心性是測(cè)量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中重要性的一個(gè)常用指標(biāo)，可以根據(jù)中介中心性值得出用戶需求研究的重要節(jié)點(diǎn)。在這些關(guān)鍵詞中，中心性值最高的是模型方法(model)和管理(management)為0.16，其次是設(shè)計(jì)(design)為0.11、結(jié)構(gòu)(framework)為0.11(見表3)。為了更有效地把握用戶需求的研究?jī)?nèi)容，將高頻關(guān)鍵詞聚類成若干主題，得到三個(gè)研究主題：分別為系統(tǒng)(system)、模型(model)與設(shè)計(jì)(design)。其中系統(tǒng)(System)包括產(chǎn)品開發(fā)中考慮用戶需求的系統(tǒng)與產(chǎn)品開發(fā)流程的規(guī)劃管理(management)；設(shè)計(jì)(design)包括了產(chǎn)品設(shè)計(jì)、信息設(shè)計(jì)與服務(wù)設(shè)計(jì)等；模型(model)包括了算法的改進(jìn)與應(yīng)用、框架設(shè)計(jì)、最優(yōu)化以及QFD模型的建立。

表3 用戶需求研究的熱點(diǎn)詞匯和中心詞匯

2.4 用戶需求的研究前沿

為獲取用戶需求的研究前沿，對(duì)近十年檢索到的5096篇文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析[7]。時(shí)間切片為1年，提取每個(gè)切片中被引用或發(fā)生次數(shù)最多的前50% 的文獻(xiàn)。生成的圖譜中共得到節(jié)點(diǎn)1008個(gè)，節(jié)點(diǎn)間連線2479 條。節(jié)點(diǎn)表示被引文獻(xiàn)，節(jié)點(diǎn)大小對(duì)應(yīng)于被引文獻(xiàn)的共現(xiàn)頻率。節(jié)點(diǎn)間連線的顏色表示文獻(xiàn)第一次共同被引用的時(shí)間，冷色表示離現(xiàn)在較遠(yuǎn)，暖色表示離現(xiàn)在較近。如圖3所示，黃色表示2016年被引用的文獻(xiàn)，藍(lán)色和紫色則表示2008年和2009年被引用的文獻(xiàn)。對(duì)共被引文獻(xiàn)進(jìn)行聚類，為了描述集群的性質(zhì)，從集群中被引文章的標(biāo)題提取名詞。用戶需求研究領(lǐng)域中被引頻次最高的族群(#0)主要包含6篇文獻(xiàn)，該集群主要闡述了正確評(píng)價(jià)用戶需求和工程特性在構(gòu)建QFD模型過程中的重要性；第二大族群(#1)由10篇文獻(xiàn)組成，該集群闡述了如何確定用戶要求的重要性等級(jí)以及評(píng)估工程特性在產(chǎn)品改進(jìn)中的最終優(yōu)先級(jí)的不同方法；第三大族群(#2)由15篇文獻(xiàn)組成，主要闡述了在不確定的環(huán)境中基于QFD模型進(jìn)行產(chǎn)品規(guī)劃的方法論和實(shí)證研究；第四大族群(#3)由兩篇文獻(xiàn)組成，主要闡述了根據(jù)不同的研究案例，在不同階段使用不同的方法提升用戶需求為用戶提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。第五大族群(#5)由兩篇文獻(xiàn)組成，闡述了一擴(kuò)展花授粉算法(FPA)，來解決基于服務(wù)質(zhì)量的多目標(biāo)優(yōu)化問題，最終獲得最佳的服務(wù)組合解決方案；第六大族群(#6)由三篇文獻(xiàn)組成，主要闡述了基于不同語言的術(shù)語集(如不確定語言術(shù)語集、概率語言術(shù)語集)的決策質(zhì)量功能部署的方法。第七大族群(#8)由兩篇文章構(gòu)成，主要闡述如何解決供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)和戰(zhàn)略對(duì)社會(huì)和環(huán)境的影響；第八大族群(#9)由一篇文章構(gòu)成，該文獻(xiàn)主要闡述了如何在開發(fā)新產(chǎn)品時(shí)應(yīng)對(duì)變化的需求和市場(chǎng)，文章通過解釋性因素分析的方法，提取關(guān)鍵成功因素對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中的模糊性進(jìn)行補(bǔ)償；第九大族群(#14)由兩篇文章組成，闡述了在產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)中為滿足用戶需求提出不同的解決方法，分別為構(gòu)建支持向量機(jī)的模型來滿足用戶需求和集成粗糙集層次分析法處理需求評(píng)估過程中的主觀性和模糊性；第十大族群(#22)由三篇文獻(xiàn)組成，主要闡述了在隨機(jī)需求下，如何權(quán)衡最小化客戶的運(yùn)輸時(shí)間和運(yùn)輸成本與車輛監(jiān)測(cè)站選址的問題。綜上所述，這幾類族群的文獻(xiàn)從不同方面展示了對(duì)用戶需求方面的研究。

圖3 文獻(xiàn)共被引分析的知識(shí)圖譜

NO.CitationcountsReferences155Kahraman C,2006,7,171,390242Chan LK,2005,OMEGA-INT J MANAGE S,33,119336Li YL,2009,EXPERT SYST APPL,36,7045435Chen LH,2006,EUR J OPER RES,172,230528Karsak EE,2003,COMPUT IND ENG,44,171627Fung RYK,2006,FUZZY SET SYST,157,98727Chan LK,2002,EUR J OPER RES,143,463826Carnevalli JA,2008,INT J PROD ECON,114,737925Jiao JX,2006,CONCURRENT ENG-RES A,14,1731025Chen YZ,2006,EUR J OPER RES,174,1553

為了更為詳細(xì)地討論相關(guān)文獻(xiàn)被引情況，對(duì) 2008～2018 年這 10 年間“用戶需求”的高被引文獻(xiàn)進(jìn)行了被引頻次降序排列(表4)，分析了前10 篇文獻(xiàn)。其中，Kahraman C[8]發(fā)表的文獻(xiàn)被引次數(shù)最高，該文獻(xiàn)提出了一種基于模糊模型QFD和模糊優(yōu)化模型的集成框架來確定產(chǎn)品設(shè)計(jì)中需要考慮的產(chǎn)品技術(shù)要求；接下來文獻(xiàn)被引頻次從高到低分別是：Chan LK在2005年[9]發(fā)表的文獻(xiàn)詳細(xì)闡述了質(zhì)量屋模型的概念、計(jì)算和實(shí)現(xiàn)過程，在2002年[10]發(fā)表文獻(xiàn)是有關(guān)QFD模型的文獻(xiàn)綜述，指出QFD模型的實(shí)質(zhì)是從客戶需求出發(fā)，把顧客的語言轉(zhuǎn)變成工程設(shè)計(jì)人員的語言的過程；Li YL[11]根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量策劃公司中典型的客戶要求的模糊性或不精確性，提出一種結(jié)合粗糙集理論、卡諾模型、層次分析法和比例尺法對(duì)客戶需求進(jìn)行重要性評(píng)級(jí)。Chen LH[12]采用模糊方法來確定客戶需求(CRs)和工程設(shè)計(jì)需求(DRs)之間以及DRs之間的關(guān)系，以期在每個(gè)置信程度下達(dá)到所有目標(biāo)的最大滿意程度之和。綜合所有文獻(xiàn)概述，被引頻次最高的前十篇文獻(xiàn)主要集中在評(píng)估用戶需求(NO.3)、評(píng)估工程技術(shù)(NO.1、4、5、10)、評(píng)估產(chǎn)品規(guī)劃流程(NO.6、7)以及方法論(NO.2、8)等方面(見表4)。

2.5 用戶需求的新興趨勢(shì)

引文突發(fā)可以通過檢測(cè)被引頻段來發(fā)現(xiàn)這一領(lǐng)域的熱點(diǎn)，以某一時(shí)間段被引文獻(xiàn)激增作為研究熱點(diǎn)興起的信號(hào)[13]。共被引分析結(jié)果顯示，1008個(gè)節(jié)點(diǎn)中有161個(gè)出現(xiàn)爆裂。本文提取了2008年～2018年這十年間突發(fā)強(qiáng)度最高的25篇文獻(xiàn)，并按突發(fā)開始時(shí)間進(jìn)行升序排列。如表5所示，根據(jù)突發(fā)起始時(shí)間對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行排序，排名前三的文獻(xiàn)均呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，代表了這一時(shí)期用戶需求研究的新興趨勢(shì)。還有一些具有代表性的文獻(xiàn)，從不同年份開始突發(fā)，反映了不同時(shí)期的研究?jī)A向。CHAN LK(2002)[10]發(fā)表的文獻(xiàn)，突發(fā)強(qiáng)度最高且時(shí)間最早，是有關(guān)QFD模型的文獻(xiàn)綜述。CHAN LK(2005)[9]的另一篇文獻(xiàn)，突發(fā)時(shí)間早且突發(fā)時(shí)間較長(zhǎng)，該文獻(xiàn)詳細(xì)描述了QFD模型的第一階段，并通過實(shí)例分析促進(jìn)對(duì)QFD的理解和應(yīng)用。表5中列出的其余23篇突發(fā)強(qiáng)度高的文獻(xiàn)，大多是關(guān)于QFD模型的應(yīng)用，其中部分文獻(xiàn)根據(jù)研究?jī)?nèi)容的不同，結(jié)合層次分析法(AHP)、網(wǎng)絡(luò)分析法(ANP)以及模糊理論，對(duì)QFD模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。XU QL(2009)[14]發(fā)表的文獻(xiàn)突發(fā)時(shí)間最長(zhǎng)(2012-2018)，該文獻(xiàn)提出了一種基于Kano模型分析用戶需求的方法，將客戶偏好融入到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，然后在客戶滿意度和生產(chǎn)商能力之間進(jìn)行最優(yōu)權(quán)衡。此外，VARGO SL(2004)提出一種新的主導(dǎo)營(yíng)銷邏輯，即服務(wù)提供而非商品是經(jīng)濟(jì)交換的基礎(chǔ)，突破了傳統(tǒng)的交換模式即以“商品”交換為主要邏輯。NARVER JC(2004)分析了市場(chǎng)導(dǎo)向與新產(chǎn)品成功之間的關(guān)系，并認(rèn)為市場(chǎng)導(dǎo)向不僅要滿足顧客明確表達(dá)的需求也要滿足顧客潛在的需求。綜合分析表5中的突發(fā)文獻(xiàn)，可以將用戶需求研究的新興趨勢(shì)歸納為以下幾個(gè)方面:1) 基于QFD模型和Kano模型的用戶需求研究；2) 以服務(wù)為主的非傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式的研究；3)對(duì)市場(chǎng)導(dǎo)向與用戶需求之間關(guān)系的研究。

表5 突發(fā)文獻(xiàn)按照突發(fā)開始的時(shí)間排序

ReferencesYearStrengthBeginEnd2008 - 2018MELO MT,2009,EUR J OPER RES,V196,P401,DOI20095.369420142018▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃DAI J,2012,INT J PROD RES,V50,P5474,DOI20125.257720142018▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃

3 結(jié)論與展望

本文通過分析用戶需求的發(fā)文量、國(guó)家、關(guān)鍵詞、被引文獻(xiàn)以及引文突發(fā)來把握“用戶需求”的發(fā)展歷程、研究主題、研究前沿以及新興趨勢(shì)。

根據(jù)上述分析可知，國(guó)內(nèi)外對(duì)用戶需求的研究已取得一些成果，對(duì)用戶需求的研究也從研究用戶需求的方法論和模型構(gòu)建上逐漸深入到如何挖掘用戶需求的實(shí)證研究上，如基于QFD模型進(jìn)行產(chǎn)品規(guī)劃的方法論研究和實(shí)證研究。根據(jù)用戶需求點(diǎn)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)師能夠更好的定位新的產(chǎn)品。

但目前國(guó)內(nèi)對(duì)用戶需求的實(shí)證研究仍主要集中在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，在未來的研究中有些問題尚有待于探索：(1)用戶需求的理論研究——根據(jù)不同的研究?jī)?nèi)容，優(yōu)化用戶需求的研究模型和理論，如樣本缺失，用戶需求信息模糊、離散與不確定等問題；(2)拓展實(shí)證研究的情境——將用戶需求的研究拓展至視覺傳達(dá)、交互設(shè)計(jì)等相關(guān)領(lǐng)域；(3)加強(qiáng)用戶需求的精準(zhǔn)定位——目前有關(guān)進(jìn)一步完善實(shí)證研究結(jié)果的相關(guān)理論幾乎沒有，未來可以根據(jù)相關(guān)學(xué)科理論進(jìn)一步求證挖掘的用戶需求。