社群認同視域下的iSchools聯(lián)盟知識結(jié)構(gòu)探測與社群發(fā)現(xiàn)

胡志偉 裴 雷

(1. 南京大學數(shù)據(jù)智能與交叉創(chuàng)新實驗室,南京,210023; 2. 南京大學信息管理學院,南京,210023)

1 引言

為更好地應(yīng)對理論與實踐問題日益復雜化的態(tài)勢,并面向更加廣闊的社會場景輸送復合型人才,學科整合是當前科學與教育發(fā)展進程中的一大顯著特征[1]。20世紀末期,隨著信息社會的高速發(fā)展,傳統(tǒng)圖書情報院校在本應(yīng)迎來機遇時卻面臨學科發(fā)展瓶頸與教育危機[2-3],而這也推動相關(guān)團體的進一步探索與規(guī)劃。經(jīng)過數(shù)年的前期準備,北美地區(qū)7所圖書情報學院共同發(fā)起iSchools運動,并于2005年以聯(lián)盟的組織形式確定下來。iSchools專注于探究信息、技術(shù)和人的關(guān)系,旨在跳出圖書館、檔案館等傳統(tǒng)機構(gòu)的既定框架,以更加廣泛的信息領(lǐng)域(Information Field,iField)推動相關(guān)學科群的深層整合[4]。它拓展了圖書情報學的發(fā)展路徑,也構(gòu)建了一個體量龐大的多學科社群。截至2021年底,已有13所中國大陸院校加盟,且均具有圖書情報學背景,體現(xiàn)了國內(nèi)對iSchools運動倡導的發(fā)展理念與價值的認同。

iSchools推動了圖書情報學同其他學科之間的互動和融合,但成員背景多樣化的形勢、全盤擁抱技術(shù)范式的態(tài)勢和過度追捧品牌化的趨勢引發(fā)了諸多討論[5-6]。為探究其發(fā)展特征,國內(nèi)外學者從知識結(jié)構(gòu)、組織形態(tài)與演進規(guī)律著手,跟蹤觀察了iSchools的師資結(jié)構(gòu)[7]、科研成果[8]、專業(yè)項目[9]和課程體系[10]等要素。然而,已有研究一方面未深度探究iSchools的知識關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)和集群分布格局,另一方面以偏性樣本居多,樣本容量較小。此外,從數(shù)據(jù)源的視角來看,基于學者研究興趣的實證研究是相關(guān)研究中的重要組成部分[11],因為自述研究興趣展現(xiàn)了學者對所屬學科或社群的閱歷認知和價值認同,而當前研究對這一數(shù)據(jù)源的挖掘程度仍有較大提升空間。鑒于此,本文擬通過深度分析iSchools的學者研究興趣,建構(gòu)iSchools整體的知識結(jié)構(gòu),并由此出發(fā)挖掘聯(lián)盟內(nèi)部不同社群的發(fā)展模式,以期為我國信息資源管理語境下的圖書情報學科建設(shè)工作提供參考。

2 相關(guān)研究

2.1 社群認同與iSchools運動

社群認同(community identity)理論認為,個體對某一社群的認同過程由類化、認同和比較三個階段組成,即個體選擇將自己編入某一社群,努力尋求該社群成員的普遍特征,并探索自身所認同的社群相較于其他社群的優(yōu)勢、地位和聲譽[12]。在iSchools的情境下,一所機構(gòu)若選擇主動加入聯(lián)盟,則可認為其認同聯(lián)盟的核心理念,且在此基礎(chǔ)上有針對性地發(fā)展專長領(lǐng)域;一名教師若長期受聘于某一機構(gòu),并探索學科問題域中的若干特定方向,則可認為其能夠形成對學科和機構(gòu)的客觀認同。iField源于教師和院校的基本社群認同,因而這一知識領(lǐng)域并非漫無邊際,可以凝聚成若干個圍繞社群核心理念而生的穩(wěn)定主題。當前,學界普遍就iF-ield是圖書情報學的主動轉(zhuǎn)向,相較于傳統(tǒng)學科具有更高的立足層次[13]、跨學科水平[14]和技術(shù)介入程度[15]這一觀點達成了共識,但由于圖書情報學本就是圖書館學和情報學一體化發(fā)展而得的整合學科,所以當iSchools致力于“l(fā)ibrary-library &information-information”演變過程的后半階段時[16],對圖書館要素的取舍態(tài)度引發(fā)了不少爭議。部分學者證實了“去圖書館化”主張的積極意義[17],但這種態(tài)度更多地引起了學界的反對[6,18]。iSchools的核心理念是否得到了貫徹與落實,iField是否與圖書情報學漸行漸遠,仍需進行深入的實證探究。

2.2 知識結(jié)構(gòu)探測與社群發(fā)現(xiàn)

知識結(jié)構(gòu)指各類知識相互影響而形成的知識框架[19]。由于知識多以文獻為載體,知識結(jié)構(gòu)探測進而以文本聚類任務(wù)為基礎(chǔ),旨在基于一定規(guī)則將文本資料中的零散詞匯聚集并劃分為若干個可解釋的主題[20]。iSchools調(diào)研成果中不乏針對學科主題的質(zhì)性編碼研究,例如,Wu等[21]從25所院校教師的履歷信息中歸納出46個研究方向,史雅莉等[7]基于詞頻統(tǒng)計將研究興趣劃分為9個研究領(lǐng)域、48個研究方向。在成員規(guī)模擴大、知識多樣性程度加深的背景下,iSchools內(nèi)部的社群分化情況成為另一探究熱點。早期研究多從院校名稱或?qū)W科背景出發(fā)對院校進行直接歸類[22-23],但其效度正日益減弱,因而后續(xù)研究多基于網(wǎng)絡(luò)分析視角將整體劃分為若干個子社群,如楊思洛等[8]從期刊論文跨學科知識產(chǎn)出與流動的角度出發(fā),將36所iSchools院校劃分為圖書情報、計算機科學、數(shù)據(jù)科學等六類。

總體來看,相關(guān)研究在知識結(jié)構(gòu)探測和社群發(fā)現(xiàn)方面取得了豐富成果,但一方面多著眼于碎片化的熱點識別和趨勢預測,較少深入探索知識主題關(guān)聯(lián)和集群分布格局,另一方面其樣本容量普遍較小,在聯(lián)盟發(fā)展態(tài)勢研判上的說服性較低。因此,本文擬對iSchools全體院校的學者研究興趣文本開展主題識別,借助社群發(fā)現(xiàn)算法探測iSchools的知識結(jié)構(gòu)和院校社群,為國內(nèi)新時期的學科建設(shè)工作提供參考與借鑒。

3 數(shù)據(jù)與方法

3.1 數(shù)據(jù)收集與處理

截至2021年11月,iSchools官網(wǎng)共登記了123所成員院校。本文制定如下樣本選取標準:①對于院校,逐一調(diào)研官網(wǎng)確定iSchools成員身份所對應(yīng)的具體系別,以避免同一行政單位下其他院系噪聲數(shù)據(jù)的影響。②對于學者,統(tǒng)一選取教學科研序列的專職教師為樣本。綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,通過三類數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù),如表1所示。在開展具體工作時,根據(jù)優(yōu)先級對學者的研究興趣文本進行收集,當優(yōu)先級高的數(shù)據(jù)缺失或質(zhì)量較低時,依次用下一級數(shù)據(jù)進行補齊。③對于社交平臺,依據(jù)驗證郵箱或工作經(jīng)歷判斷其可信度。數(shù)據(jù)收集時間為2021年11月29日至12月13日,最終數(shù)據(jù)集包括3311名學者的研究興趣文本。

數(shù)據(jù)處理工作主要包括三個方面:①利用Google Translate和Small SEO Tools拼寫轉(zhuǎn)換工具[24],將文本統(tǒng)一為美式英文拼寫;②在R語言環(huán)境中整合Smart英文停用詞表[25]和自定義停用詞表,去除無實際意義的詞語;③基于Porter算法[26]對文本進行詞干提取處理,如“organization”“organizes”“organizing”經(jīng)詞干提取過程后將統(tǒng)一表示為“organ”。

3.2 研究方法

3.2.1 基于LDA模型的主題探測方法

式中,D代表文檔中所有詞的集合,M代表文檔的總篇數(shù),wi代表第i篇文檔中的詞語,P(wi)代表詞語wi在第i篇文檔中出現(xiàn)的概率,Ni代表第i篇文檔中詞語的數(shù)量。盡管模型效果與困惑度一般呈負相關(guān),但綜合考慮計算代價和模型效果,多將K值設(shè)定為困惑度不再明顯下降時的主題個數(shù)。

本文擬基于“主題-詞”概率分布中每個主題下顯著度(saliency)較高的詞語對該主題進行標識。詞語w在主題T中的顯著度的計算公式為:

式中,P(T|w)表示詞語w由潛在主題T產(chǎn)生的條件概率。

此外,根據(jù)“文檔-主題”概率分布結(jié)果可得到主題T在某一文檔集合中的強度(strength),反映在文檔中的總體比重,計算公式為:

式中,M為文檔總篇數(shù),θi為主題T在第i篇文檔中的后驗概率分布。

3.2.2 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與社群發(fā)現(xiàn)方法

式中,ΘIi代表院校Ii的主題分布向量。依次計算兩兩之間的相似度后,根據(jù)院校相似性矩陣構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。為保證研究效度,同樣僅保留權(quán)重較大的x2%的邊。

最后,采用Louvain算法[29]展開網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)探測。該算法是一種基于模塊度增益計算的非監(jiān)督算法,一般認為當模塊度Mod滿足0.3

4 研究發(fā)現(xiàn)

4.1 iSchools知識主題識別

本文在R語言環(huán)境中對語料庫進行3折交叉驗證實驗,并計算困惑度在不同K值下的變化。如圖1所示,當主題數(shù)量為25時,困惑度達到較低水平,且此后困惑度隨K值增大的下降程度不明顯,因此選取K=25。參照推薦值,將主題模型的三個主要參數(shù)設(shè)為α=2、β=0.04、K=25,文檔迭代次數(shù)設(shè)定為2000。

圖1 困惑度隨主題個數(shù)的變化

依據(jù)相關(guān)指標對25個主題標識并整理后的結(jié)果如表2所示,其特征可歸納為:①“信息-技術(shù)-人”核心理念得以充分踐行,盡管聯(lián)盟涉獵廣泛,但每一主題均聚焦于單一要素或多要素緊密關(guān)聯(lián)的融合領(lǐng)域;②聯(lián)盟從不同角度對信息生命周期給予了重要關(guān)注,既有專注于具體環(huán)節(jié)的內(nèi)容,也有針對不同介質(zhì)和場景的信息管理研究;③聯(lián)盟注重信息科學與其他學科的融合,在圖書情報學之外明顯涉足醫(yī)學、社會學、經(jīng)濟學、傳播學等多個學科;④聯(lián)盟知識分布呈現(xiàn)技術(shù)與人文關(guān)懷并舉的格局,但“技術(shù)”型主題在數(shù)量和強度上明顯占優(yōu)。

表2 iSchools聯(lián)盟知識主題標識、強度與高顯著度詞語

4.2 iSchools知識結(jié)構(gòu)探測

基于主題在文檔中的共現(xiàn)關(guān)系所得的知識主題網(wǎng)絡(luò)如圖2所示(x1=20,Mod=0.32)。圖中,節(jié)點代表主題,大小代表強度,內(nèi)部標簽為主題編號,虛線框代表主題類(TC1-TC4),邊代表兩個主題之間存在著顯著的共現(xiàn)關(guān)系。綜合考察主題類的內(nèi)部構(gòu)成,可以發(fā)現(xiàn):

圖2 iSchools聯(lián)盟知識結(jié)構(gòu)及其探測結(jié)果

(1)TC1是iSchools的跨學科前沿陣地,如“健康與醫(yī)學信息學”(T2)是信息科學方法論引入醫(yī)學的產(chǎn)物。盡管這些跨學科主題可能在內(nèi)容上交集較少,但探測結(jié)果證實了它們之間具有顯著的關(guān)聯(lián)。此外,TC1社群的強度顯著較高,擁有強度前7位中的6個主題,可見在iSchools聯(lián)盟踐行核心理念的前提下,多門傳統(tǒng)學科的交叉領(lǐng)域已然成為其研究主陣地。

(2)TC2代表著圖書情報學的傳統(tǒng)研究主題,緊密圍繞信息鏈和信息資源生命周期展開。在iField框架之下,圖書情報學的傳統(tǒng)知識領(lǐng)域有了進一步的補充與拓展,且仍聚合在同一主題類中。這一集聚現(xiàn)象并不意味著圖書情報學的固步自封,如位于社群邊緣的“信息行為與素養(yǎng)”(T9)、“信息計量與評價”(T21)和“數(shù)字信息管理”(T22)等主題仍和外部主題有著深度互動。

(3)TC3具有深厚的信息技術(shù)特色,同計算機院校陸續(xù)加盟、信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)W者數(shù)量增加的實際情況密不可分。TC3與其他研究領(lǐng)域之間存在相當程度的聯(lián)系,且不同方向的信息技術(shù)常被應(yīng)用至不同類型的研究場景中,如“信息計量與評價”(T21)研究常使用關(guān)于“數(shù)據(jù)挖掘、分析與可視化”(T14)的方法與技術(shù)。

(4)TC4為典型的人文信息學研究方向主題類。主題類內(nèi)部僅有“公共文化與文化遺產(chǎn)”(T10)與外部主題有較強聯(lián)系,涉及的主題包括“信息存取與共享”(T3)、“社交媒體與社會議題”(T4)、“圖書館與信息服務(wù)”(T5)以及“數(shù)字信息管理”(T22),這可能受相關(guān)學者規(guī)模較小的影響。TC4主題類對圖書、檔案等傳統(tǒng)文獻給予了重要關(guān)注,并致力于以此提升人類的文化素養(yǎng),推動人類文化的發(fā)展。

綜合觀察四類知識主題的內(nèi)涵及其在整體網(wǎng)絡(luò)中所處的位置,一方面,“信息-技術(shù)-人”框架下的研究主題是當前聯(lián)盟所關(guān)注的主體內(nèi)容。圖書情報學的傳統(tǒng)研究主題是三個要素交叉領(lǐng)域中的重要組成部分,集聚為TC2主題類;經(jīng)濟學、傳播學和教育學等其他學科,或圖書情報學深度參與、但需多學科整合的領(lǐng)域,集聚為TC1主題類。另一方面,信息技術(shù)和人文學科分居兩側(cè),分別構(gòu)成了“信息-技術(shù)”二元主題類(即TC3)和“信息-人”二元主題類(即TC4)?？傮w而言,iSchools的知識結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)了顯著的跨學科特征,而圖書情報學因自身研究域與iField三元模型的契合,不僅在其中扮演了主體角色,也發(fā)揮了聯(lián)結(jié)其他知識模塊的重要橋梁作用。

4.3 iSchools院校社群發(fā)現(xiàn)

基于“院校-主題”分布所得的院校相似性網(wǎng)絡(luò)如圖3所示(x2=10,Mod=0.43)。圖中,節(jié)點代表院校,標簽為院校名稱,節(jié)點及其標簽的大小代表樣本學者數(shù)量,虛線框代表院校所屬社群(IC1-IC4),9所離群點院校未展示。為對各個社群進行識別與歸納,本文從知識主題和地區(qū)兩個視角分析社群內(nèi)部成員的分布情況。

圖3 iSchools院校相似性網(wǎng)絡(luò)社群發(fā)現(xiàn)

在知識主題分布方面,4個社群的分布情況如圖4所示。IC1和TC3、IC2和TC2為高度對應(yīng)組,前者的技術(shù)色彩較重,后者更具圖書情報學傳統(tǒng)。IC3和IC4的高強度主題集中分布于TC1主題類中,其區(qū)別主要體現(xiàn)在兩個層面:①融合學科不同,IC3注重同醫(yī)學、經(jīng)濟學、教育學等學科的整合,而IC4更多對社會學、傳播學、藝術(shù)學等學科持有濃厚興趣;②對信息技術(shù)的關(guān)注度不同,IC3比IC4更加關(guān)注TC3的技術(shù)型研究主題。

圖4 iSchools院校社群的知識主題分布

在地區(qū)分布方面,4個社群的分布情況如圖5所示(地區(qū)分類來源于iSchools官網(wǎng))。除IC1中的院校外,社群和地區(qū)之間存在著不同的對應(yīng)關(guān)系:①19所亞太院校屬于IC2社群,占25所亞太院校的76%;②北美和歐洲院校呈現(xiàn)相當程度的偏態(tài)分布,均有近60%的院校分別位于IC3和IC4社群中。鑒于圖書情報院校是iSchools的構(gòu)成主體,且技術(shù)色彩濃厚的計算機院校集中分布于IC1社群內(nèi),因而可以初步確認不同地域的學科特色是造成社群分化現(xiàn)象的重要原因。

圖5 iSchools院校社群的地區(qū)分布

綜合上述分析,本文對iSchools聯(lián)盟的社群發(fā)現(xiàn)結(jié)果做出如下推論:

(1)IC1社群為信息技術(shù)(Information Technology,IT)模式,社群成員以計算機院校為主,同時包含少許技術(shù)背景較為深厚的圖書情報院校。社群成員對信息技術(shù)具有較高的采納態(tài)度,TC3類主題強度顯著較高。社群成員間沒有明顯的地域差異,這說明無論位于哪一地區(qū),選擇加盟的計算機院校對信息技術(shù)的關(guān)注范圍和程度有著高度的一致性。

(2)IC2社群為圖書情報與檔案管理(Library,Information and Archives Management,LIAM)模式,亞太院校構(gòu)成了社群主體。社群成員深深扎根于圖書情報學的傳統(tǒng)陣地中, TC2類主題強度顯著較高,對“檔案、圖書與出版”主題也具有較高關(guān)注度。

在以中國為首的亞太地區(qū),檔案學、出版學等學科一般仍以單獨學術(shù)單位的形式存在,而這也確保了院校內(nèi)部有足夠多的學者從事相關(guān)研究。

(3)IC3社群為多學科信息研究(Multidisciplinary Information Studies,MIS)模式,以北美地區(qū)最為典型。知識主題分布情況相對均衡的態(tài)勢表明,社群在致力于建構(gòu)廣義信息研究域的同時,并未放棄圖書情報學的傳統(tǒng)研究。社群成員對“健康與醫(yī)學信息學”“技術(shù)經(jīng)濟與組織發(fā)展”“教育學與心理學”等主題的關(guān)注程度較高,即傾向于選擇醫(yī)學、經(jīng)濟學和教育學等學科進行整合。

(4)IC4社群為人文型信息研究(Humanities Information Studies,HIS)模式,以歐洲地區(qū)最為典型。社群成員對人文學科持有相對較高的關(guān)注度,著重強調(diào)“公共文化與文化遺產(chǎn)”“信息傳播、政策、法律與倫理”“藝術(shù)與多媒體設(shè)計”等主題,向信息科學中注入了哲學、博物館學、美術(shù)學等具有明顯人文特色的學科。事實上,歐洲許多iSchools院校隸屬于人文學院,深厚的學科基礎(chǔ)和獨特的機構(gòu)形式合力提升了人文學科在社群研究中的參與度。

5 討論

5.1 iSchools的社群認同與“去圖書館化”傾向

研究發(fā)現(xiàn),當前iSchools的知識主題在“信息-技術(shù)-人”核心要素的組建方面存在差異:①TC1和TC2是三要素的交匯前沿,分別代表多學科綜合發(fā)揮作用的領(lǐng)域以及圖書情報學的傳統(tǒng)研究主題;②TC3主要關(guān)注信息和技術(shù)兩個要素;③TC4更多體現(xiàn)為信息和人兩個要素的參與。不同院校對知識主題采納度的差異體現(xiàn)了其對要素間關(guān)系的不同理解,如計算機院校作為IC1社群的主體,更多傾向于以技術(shù)為核心要素,而其余社群更多在綜合調(diào)用三個要素的平衡作用。這一現(xiàn)象說明,“信息-技術(shù)-人”框架作為iSchools的初步社群認同是可行的,與圖書情報學的發(fā)展脈絡(luò)高度契合,可以進一步深化圖書情報學的“文獻傳統(tǒng)”和“計算傳統(tǒng)”[31],但其要素作用機制仍需進一步探索。近年來,國內(nèi)提出以新文科建設(shè)推動多學科的交叉融合以及多機構(gòu)的協(xié)同共享,國內(nèi)院?？筛鶕?jù)自身實際情況,在iField框架下同相關(guān)學科充分深入整合,構(gòu)建外延可解釋性高但內(nèi)核明確的多元學科體系,加強交叉研究促進機制的建設(shè)工作。

“去圖書館化”問題是iSchools運動中的討論焦點。研究發(fā)現(xiàn)iSchools內(nèi)部仍有許多致力于圖書館學研究的學者,集中體現(xiàn)為“圖書館與信息服務(wù)”主題,其強度位居第5位,但考慮到圖書情報院校本就是iSchools的最大成員來源,主題發(fā)現(xiàn)結(jié)果的確未達預期。與已有研究[7]相比,圖書館事業(yè)方向的比重顯著降低,而致力于數(shù)據(jù)科學、計算機應(yīng)用方向的學者數(shù)量明顯增加,“去圖書館化”傾向在學者研究興趣方面得到明顯體現(xiàn)。然而,在知識網(wǎng)絡(luò)中,“圖書館與信息服務(wù)”主題和“政企信息資源管理”“信息查找、搜索與檢索”“數(shù)字信息管理”等主題之間的聯(lián)系均較為緊密,鑒于本文的知識結(jié)構(gòu)是基于共現(xiàn)關(guān)系而得的,可以認為,圖書館要素被融解并吸收進了信息資源管理生命周期中,和政府、企業(yè)等信息泛在環(huán)境一同成為信息研究的重要行業(yè)或場所。在這一過程中,圖書情報學的許多研究已跨出了圖書館的場景范圍,促成了相關(guān)學者隨iField的理想架構(gòu)路線上溯或轉(zhuǎn)移的情況。為避免這一現(xiàn)象最終惡化為學科根基的分崩離析,國內(nèi)院校亟需明確學科內(nèi)核、塑造一級學科認同,同時保持自信和開放的心態(tài),同其他學科一起就廣義信息研究域中的問題展開交流與合作,以邏輯自洽拓展學科生存空間。

5.2 圖書情報學科建設(shè)的地區(qū)特色

學科建設(shè)工作具有目標明確、體系清晰的戰(zhàn)略意義。社群分析結(jié)果顯示,全球范圍內(nèi)的圖書情報學科具有鮮明的地區(qū)特色:①LIAM模式基本對應(yīng)亞太院校,其中尤以國內(nèi)院校居多,致力于同檔案學、出版學等學科實現(xiàn)有機融合;②MIS和HIS社群分別以北美模式和歐洲模式為典型,前者更多持有醫(yī)學、經(jīng)濟學和教育學的整合視野,后者扎根于深厚的人文學科基礎(chǔ)開展信息研究。圖書情報學的地區(qū)分化現(xiàn)象和信息技術(shù)型院校集聚的現(xiàn)象形成了鮮明對比,不僅體現(xiàn)了各院校因地制宜的“本地邏輯”,也在一定程度上表明了不同地區(qū)的學科主體對內(nèi)核和外延界定的差異。對于國內(nèi)相關(guān)院校而言,既可以參考歐洲模式加強數(shù)字人文方向的教育與研究,通過人文學科與計算技術(shù)的整合促進信息研究的發(fā)展,又可以參考北美模式探索全方位、多樣化的學科整合進路,推進數(shù)據(jù)科學、健康信息學等交叉領(lǐng)域的同步建設(shè)。在以國外學科建設(shè)經(jīng)驗為藍本的同時,國內(nèi)院校也應(yīng)結(jié)合自身實際情況發(fā)展學科特色,實現(xiàn)對“政企信息資源管理”“信息行為與素養(yǎng)”“信息與知識組織”等代表性主題的鞏固與加強。

6 結(jié)語

蘊含社群認同的知識體系是學術(shù)社群內(nèi)部得以緊密聯(lián)系的關(guān)鍵根基,而一個在堅守學科內(nèi)核前提下更加開放而多樣的環(huán)境更是學科健康穩(wěn)定發(fā)展的重要補劑。本文基于學者研究興趣文本,通過主題模型和社群發(fā)現(xiàn)算法將iSchools的截面知識結(jié)構(gòu)劃分為4大類、25小類,并識別分析了4種iSchools院校發(fā)展的典型模式。研究發(fā)現(xiàn),iSchools的知識結(jié)構(gòu)緊密圍繞“信息-技術(shù)-人”核心理念而展開,圖書情報學在其中扮演了重要角色,既深度參與了許多跨學科問題的討論,又發(fā)揮了聯(lián)結(jié)信息技術(shù)和人文學科兩大知識模塊的重要作用。聯(lián)盟整體的“去圖書館化”傾向客觀存在,而內(nèi)部的集群分布現(xiàn)象實質(zhì)上反映了不同地區(qū)圖書情報學科建設(shè)的特色。對于正值信息資源管理轉(zhuǎn)型期的國內(nèi)院校而言,應(yīng)回歸學科初心,在學習國際先進經(jīng)驗的基礎(chǔ)上構(gòu)建具有中國特色的學科知識體系,切忌與圖書館、檔案館等直接相關(guān)業(yè)界機構(gòu)解綁,完全脫離圖書情報學的傳統(tǒng)土壤。同時,應(yīng)主動融入學科開放、合作與競爭的時代洪流中,以理念創(chuàng)新推動角色轉(zhuǎn)變,以交叉整合探索學科藍海。

本文從社群認同視角出發(fā),探究了當前時間窗口下iSchools的知識結(jié)構(gòu)和集群分布情況,具有一定的理論和實踐價值,但仍存在不足之處,如研究興趣文本的數(shù)據(jù)質(zhì)量難以控制,而靜態(tài)數(shù)據(jù)也限制了知識結(jié)構(gòu)的歷時性分析。后續(xù)研究可進一步豐富并改善研究數(shù)據(jù),并繼續(xù)以全球和縱貫視野探索學科和機構(gòu)的動態(tài)演化路徑。