文|貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 黃揚(yáng)陽(yáng) 李筑艷
2010年,IBM 正式提出了“智慧城市”概念。這一概念提出后,我國(guó)開(kāi)始大力建設(shè)“智慧城市”,目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)初步形成了四大智慧城市群,分別是:長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海以及中西部智慧城市群。隨著5G 技術(shù)發(fā)展和信息技術(shù)的提高,國(guó)內(nèi)各大移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商以及互聯(lián)網(wǎng)公司等加大對(duì)智慧城市的研究開(kāi)發(fā)力度,同時(shí)智慧城市研究領(lǐng)域在學(xué)術(shù)界也引起了廣大研究學(xué)者的關(guān)注。隨著近幾年關(guān)于智慧城市研究的科研文獻(xiàn)越來(lái)越多,通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究方法對(duì)國(guó)內(nèi)關(guān)于智慧城市的科研文獻(xiàn)進(jìn)行分析梳理,挖掘出國(guó)內(nèi)智慧城市研究領(lǐng)域發(fā)文時(shí)間分布、學(xué)科分布、作者和機(jī)構(gòu)分析以及研究熱點(diǎn)等,為國(guó)內(nèi)智慧城市研究學(xué)者提供一定參考。
數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)CSSCI期刊數(shù)據(jù)庫(kù),以“智慧城市”為主題詞進(jìn)行檢索,檢索時(shí)間跨度設(shè)置為2010年—2019年,得到809 篇科研文獻(xiàn)。將檢索結(jié)果中的通知、會(huì)議報(bào)告、期刊征文等無(wú)效數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除,最終得到599 篇科研文獻(xiàn)。
本研究主要采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的凝聚子群分析、詞頻分析。
1.凝聚子群分析:主要利用Ucinet 軟件構(gòu)建出國(guó)內(nèi)智慧城市科研文獻(xiàn)中作者合著網(wǎng)絡(luò),通過(guò)凝聚子群分析方法對(duì)該網(wǎng)絡(luò)中存在多少子群、某一子群中成員關(guān)系、各個(gè)子群之間關(guān)系以及各個(gè)子群間成員關(guān)系進(jìn)行分析。
2.詞頻分析:主要對(duì)國(guó)內(nèi)智慧城市科研文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì),找出高頻關(guān)鍵詞,以確定該領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。
通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)智慧城市發(fā)文時(shí)間分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以看出國(guó)內(nèi)智慧城市研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r。圖1為國(guó)內(nèi)智慧城市發(fā)展發(fā)文時(shí)間分布圖。
從圖中可以看出,我國(guó)智慧城市研究大致經(jīng)歷了三個(gè)階段:
第一階段為2010年到2014年,該階段國(guó)內(nèi)關(guān)于智慧城市研究的科研文獻(xiàn)增長(zhǎng)呈現(xiàn)出指數(shù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。從2010年“智慧城市”概念誕生后,受到我國(guó)廣大研究學(xué)者的關(guān)注,對(duì)于智慧城市研究出現(xiàn)井噴態(tài)勢(shì),而在2014年,國(guó)家發(fā)布關(guān)于智慧城市的指導(dǎo)意見(jiàn),這一年又被稱(chēng)為“中國(guó)智慧城市落地元年”。
第二階段為2014年到2016年,該階段國(guó)內(nèi)關(guān)于智慧城市研究的科研文獻(xiàn)增長(zhǎng)較為平緩,出現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2015年,十八屆三中全會(huì)提出將智慧城市作為我國(guó)城市管理者改革新思路。2016年,國(guó)內(nèi)關(guān)于智慧城市研究的文獻(xiàn)增長(zhǎng)達(dá)到頂峰。
第三階段為2017年至今,這一階段國(guó)內(nèi)關(guān)于智慧城市研究的科研文獻(xiàn)出現(xiàn)波動(dòng)減少態(tài)勢(shì)。說(shuō)明我國(guó)關(guān)于智慧城市的研究已經(jīng)進(jìn)入成熟階段。
按照中國(guó)知網(wǎng)學(xué)科分類(lèi)結(jié)果,國(guó)內(nèi)智慧城市研究主要分布在城市經(jīng)濟(jì)(30.01%)、通信經(jīng)濟(jì)(20.45%)、公共管理(10.39%)、圖書(shū)情報(bào)檔案(6.04%)等學(xué)科。這是由于智慧城市建設(shè)主要依靠物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)促進(jìn)城市在數(shù)字化城市之后的又一大變革,所以對(duì)于智慧城市研究排名前三的學(xué)科為城市經(jīng)濟(jì)、通信經(jīng)濟(jì)以及公共管理。如圖2所示。
(1)高產(chǎn)作者分析
通過(guò)利用Bicomb 軟件對(duì)研究者發(fā)文頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì),根據(jù)普賴(lài)斯高產(chǎn)作者定律M=0.749(Nmax)1/2,其中Nmax=11,經(jīng)計(jì)算M=2.48,即發(fā)表3篇科研文獻(xiàn)的為高產(chǎn)作者,共計(jì)63 位作者。表1為部分高產(chǎn)作者一覽表。
圖1 為國(guó)內(nèi)智慧城市發(fā)展發(fā)文時(shí)間分布圖
圖2 學(xué)科分類(lèi)結(jié)果
表1 部分高產(chǎn)作者一覽表
圖3 國(guó)內(nèi)智慧城市高產(chǎn)作者被分成了八個(gè)子群
表2 高產(chǎn)作者派系之分
(2)網(wǎng)絡(luò)密度
通過(guò)對(duì)作者合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行密度測(cè)量,可以反映該網(wǎng)絡(luò)圖中高產(chǎn)作者之間聯(lián)系的緊密程度,密度越大說(shuō)明作者間交流合作程度越高,而密度越小則說(shuō)明作者間交流合作程度低,沒(méi)有形成大規(guī)模合作態(tài)勢(shì)。利用Ucinet 軟件對(duì)高產(chǎn)作者合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行密度測(cè)量,得出網(wǎng)絡(luò)密度為0.0032,網(wǎng)絡(luò)密度較低,說(shuō)明在國(guó)內(nèi)智慧城市研究領(lǐng)域中,高產(chǎn)作者之間合作程度較低,存在小團(tuán)體。
(3)凝聚子群分析
派系分析是凝聚子群分析的一種常用分析方法,通過(guò)對(duì)高產(chǎn)作者進(jìn)行派系分析,可以找出作者合作小團(tuán)體中與其他團(tuán)體存在合作交流的成員。利用Ucinet 軟件對(duì)高產(chǎn)作者進(jìn)行派系分析,國(guó)內(nèi)智慧城市高產(chǎn)作者被分為八個(gè)派系,如表2所示。
從派系分析結(jié)果可以看出,徐曉林、張毅、陳友福三位作者出現(xiàn)在了兩個(gè)“派系”中,說(shuō)明這三位作者積極與其他作者進(jìn)行交流合作,在小團(tuán)體間起到一定的橋梁作用。而其他作者僅出現(xiàn)在一個(gè)“派系”中,表明這些高產(chǎn)作者合作交流范圍交窄,僅僅形成了局部合作網(wǎng)絡(luò)。總體來(lái)看,我國(guó)智慧城市領(lǐng)域高產(chǎn)作者之間合作程度較低。
通過(guò)Ucinet 軟件構(gòu)建出凝聚子群塊模型,塊模型可以可以清晰地反映出各個(gè)子群間的關(guān)系。如圖3所示,國(guó)內(nèi)智慧城市高產(chǎn)作者被分成了八個(gè)子群。
通過(guò)對(duì)八個(gè)子群密度進(jìn)行計(jì)算可以得出,子群6 的密度最高,密度為0.995,這說(shuō)明子群6 中作者之間交流合作較為頻繁;而子群3 的密度最低,密度為0.011,這說(shuō)明子群5 中作者間交流合作較少,結(jié)構(gòu)較為松散??傮w來(lái)看,子群密度超過(guò)0.6 的共有5 個(gè),說(shuō)明國(guó)內(nèi)智慧城市研究領(lǐng)域中,高產(chǎn)作者在其局部合作網(wǎng)絡(luò)中合作頻次較高。
在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域中,關(guān)鍵詞代表著一篇科研文獻(xiàn)的核心思想,可以反映出文獻(xiàn)中的研究主題。而某一關(guān)鍵詞出現(xiàn)在科研文獻(xiàn)中的頻次較高,則證明該關(guān)鍵詞所代表的研究方面是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)智慧城市科研文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以看出我國(guó)智慧城市的研究熱點(diǎn)。
利用Bicomb 軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)中關(guān)鍵詞字段進(jìn)行抽取并統(tǒng)計(jì),選取出現(xiàn)頻次5 次及以上的關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行分析,共計(jì)51 個(gè)關(guān)鍵詞。表3為部分高頻關(guān)鍵詞一覽表。
從表中信息可以看出,除了檢索主題詞“智慧城市”以外,關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞為“大數(shù)據(jù)”“電子政務(wù)”“新型城市化”“物聯(lián)網(wǎng)”以及“智慧城市建設(shè)”。
將關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次5 次及以上的關(guān)鍵詞通過(guò)皮爾森相關(guān)系數(shù)方法轉(zhuǎn)換為相似矩陣,并將矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet 軟件中構(gòu)建出以中間中心性和K-核兩種分析方法為基礎(chǔ)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)并通過(guò)并通過(guò)Netdraw 可視化軟件導(dǎo)出關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),如圖4所示。
圖4 關(guān)鍵詞矩陣
表3 高頻關(guān)鍵詞
圖4中紅色節(jié)點(diǎn)所代表的的關(guān)鍵詞處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置。節(jié)點(diǎn)越大說(shuō)明該關(guān)鍵詞與其他任意兩個(gè)關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次越高,則該關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中的作用越大。從圖中信息可得,關(guān)鍵詞“大數(shù)據(jù)”的節(jié)點(diǎn)明顯較大,且該關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)為紅色,說(shuō)明該關(guān)鍵詞處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置,是國(guó)內(nèi)智慧城市研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。這是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐著智慧城市發(fā)展,并推動(dòng)城市管理從數(shù)字化向智慧化方向發(fā)展。其次,處于網(wǎng)絡(luò)核心位置的還有電子政務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)、智慧社區(qū)、信息化、云計(jì)算、城鎮(zhèn)化、互聯(lián)網(wǎng)+等關(guān)鍵詞,說(shuō)明我國(guó)智慧城市研究熱點(diǎn)主要集中在兩個(gè)方面:第一,在信息化技術(shù)發(fā)展下,利用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)推動(dòng)我國(guó)智慧化城市發(fā)展;第二,在現(xiàn)代化信息技術(shù)背景下,對(duì)政府城市管理和規(guī)劃的觀念和手段進(jìn)行變革,使得我國(guó)智慧城市發(fā)展更加順利。
通過(guò)對(duì)中國(guó)知網(wǎng)CSSCI 期刊數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于智慧城市的科研文獻(xiàn)進(jìn)行分析可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論:
第一,從國(guó)內(nèi)智慧城市發(fā)文時(shí)間分布來(lái)看,我國(guó)智慧城市研究已處于成熟階段。在2010年到2014年,國(guó)內(nèi)關(guān)于智慧城市的科研文獻(xiàn)呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),在2014年到2016年開(kāi)始出現(xiàn)平穩(wěn)增長(zhǎng),而在2017年以后,文獻(xiàn)增長(zhǎng)出現(xiàn)波動(dòng)減少態(tài)勢(shì),說(shuō)明對(duì)于智慧城市研究已步入成熟階段。
第二,從研究者分析來(lái)看,國(guó)內(nèi)智慧城市研究者主要來(lái)自高校。通過(guò)對(duì)高產(chǎn)作者進(jìn)行合作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)密度較低,研究者之間合作交流程度較低,存在小團(tuán)體。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行凝聚子群分析,可以將研究者分為8 個(gè)“派系”,總體來(lái)說(shuō),小團(tuán)體中作者合作較為緊密。
第三,從研究熱點(diǎn)來(lái)看,我國(guó)智慧城市研究熱點(diǎn)主要以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代技術(shù)和現(xiàn)代信息技術(shù)背景下,政府城市治理、城市規(guī)劃觀念和手段革新等兩個(gè)方面。