2013—2022年我國(guó)知識(shí)服務(wù)研究科學(xué)知識(shí)圖譜分析

唐歡 田麗

收稿日期：2023-09-08

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.06.026

摘? 要：文章以中國(guó)知網(wǎng)為數(shù)據(jù)源，選擇其中收錄的2013－2022年知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，利用CiteSpace軟件，以可視化方法從作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞等方面，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行共現(xiàn)分析和聚類(lèi)分析，以總結(jié)該領(lǐng)域近十年的核心研究機(jī)構(gòu)、核心作者、熱點(diǎn)主題和研究趨勢(shì)。研究發(fā)現(xiàn)，知識(shí)服務(wù)研究主要集中在這幾個(gè)方面：知識(shí)服務(wù)的開(kāi)展領(lǐng)域、知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容、知識(shí)服務(wù)的技術(shù)、基于用戶(hù)的知識(shí)服務(wù)。根據(jù)上述研究繪制該領(lǐng)域知識(shí)圖譜，對(duì)知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)現(xiàn)狀和研究趨勢(shì)進(jìn)行分析和總結(jié)，為知識(shí)服務(wù)研究提供建議和參考。

關(guān)鍵詞：知識(shí)服務(wù)；科學(xué)知識(shí)圖譜；可視化分析；CiteSpace

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391；G252? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2024）06-0121-06

Analysis of Scientific Knowledge Graph of Knowledge Service Research in China from 2013 to 2022

TANG Huan1， TIAN Li1，2

（1.School of Management， Liaoning Normal University， Dalian? 116082， China;

2.Dalian Public Culture and Social Development Research Center， Dalian? 116082， China）

Abstract： This paper takes CNKI as the data source， selects the periodical literature data in the field of knowledge service from 2013 to 2022 as the research object， uses CiteSpace software， and carries out co-occurrence analysis and cluster analysis on the data from the aspects of authors， institutions and keywords by visual methods， so as to summarize the core research institutions， core authors and hot topics and research trends in this field in recent ten years. It is found that the research of knowledge service mainly focuses on these aspects： the development field， content， technology of knowledge service and user-based knowledge service. According to the above research， the Knowledge Graph of this field is drawn， and the current situation of research hotspots and research trends in the field of knowledge service are analyzed and summarized， so as to provide suggestions and reference for the research of knowledge service.

Keywords： knowledge service; scientific Knowledge Graph; visual analysis; CiteSpace

0? 引? 言

隨著信息時(shí)代的來(lái)臨及社會(huì)的飛速發(fā)展，知識(shí)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的重要資源，知識(shí)服務(wù)已經(jīng)成為知識(shí)經(jīng)濟(jì)未來(lái)發(fā)展的重要方向[1]。知識(shí)服務(wù)作為知識(shí)管理學(xué)科的重要研究領(lǐng)域和熱點(diǎn)話(huà)題，一直以來(lái)都備受關(guān)注[2]。對(duì)某一學(xué)科研究領(lǐng)域的發(fā)展歷程、熱點(diǎn)主題和前沿趨勢(shì)分析主要是采用科學(xué)知識(shí)圖譜分析方法，即通過(guò)對(duì)學(xué)科領(lǐng)域的文獻(xiàn)信息可視化，進(jìn)而顯示出科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系，最終使研究人員能夠直觀地辨識(shí)出科學(xué)前沿的演化路徑[3]。本文擬采用知識(shí)圖譜的文獻(xiàn)計(jì)量分析法，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)資料進(jìn)行深入挖掘，揭示出近十年我國(guó)知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與趨勢(shì)，這有助于相關(guān)機(jī)構(gòu)了解當(dāng)前我國(guó)研究狀況，為其今后開(kāi)展更為深入的研究奠定基礎(chǔ)。

1? 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)，為了提高檢索結(jié)果的相關(guān)性，筆者在高級(jí)檢索中選擇關(guān)鍵詞檢索，檢索詞為“知識(shí)服務(wù)”并實(shí)行精確檢索，限定期刊來(lái)源為“北大核心”和“CSSCI”，限定時(shí)間范圍為2013—2022年，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2023年3月5日。最終獲得1 032篇有效文獻(xiàn)作為本文的數(shù)據(jù)樣本。

1.2? 研究方法

采用引文網(wǎng)絡(luò)分析軟件CiteSpace 6.2進(jìn)行可視化分析，利用文獻(xiàn)計(jì)量分析方法和理論規(guī)律，從文獻(xiàn)的作者、研究力量分布、研究熱點(diǎn)及前沿等方面進(jìn)行多角度計(jì)量與可視化展示，挖掘和探索知識(shí)服務(wù)研究的現(xiàn)狀與熱點(diǎn)主題。

2? 年代與合作分析

2.1? 作者合作分析

科學(xué)研究成果通常以科學(xué)論文等重要形式表現(xiàn)出來(lái)[4]。對(duì)檢索到的研究“知識(shí)服務(wù)”領(lǐng)域的1 032篇文獻(xiàn)進(jìn)行導(dǎo)出與合并處理，再將數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace可視化軟件中，將時(shí)間切片（Time Slicing）設(shè)置為2013—2022，時(shí)間分區(qū)（Years Per Slice）設(shè)置為1年，節(jié)點(diǎn)類(lèi)型（Node Types）選擇Author，將每個(gè)時(shí)區(qū)出現(xiàn)頻次最高的30位作者作為分析對(duì)象，采用最短路徑算法（Pathfinder）對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行修剪；運(yùn)行軟件得到知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域研究的作者分布圖譜，如圖1所示。圖中節(jié)點(diǎn)代表發(fā)文作者，節(jié)點(diǎn)大小代表作者的發(fā)文量，節(jié)點(diǎn)越大，表明該作者發(fā)文量越多。節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表作者之間存在合作關(guān)系。

由表1可知，該研究領(lǐng)域發(fā)文量大于5篇的作者分別是鄧仲華（11篇）、蘇新寧（10篇）、楊海平（9篇）、蔣勛（8篇）、魏扣（7篇）、徐緒堪（7篇）、李立睿（6篇）、郝琦（6篇）、李晨暉（6篇），其中排名前5的鄧仲華、蘇新寧、楊海平、蔣勛、魏扣等幾位作者分別處于研究的不同時(shí)間段，蘇新寧、蔣勛較早，鄧仲華、魏扣處于中間的過(guò)渡時(shí)期，楊海平作者的研究時(shí)間最新且時(shí)間跨度也長(zhǎng)，這幾位作者都是知識(shí)服務(wù)研究領(lǐng)域的核心作者，極大地推動(dòng)了知識(shí)服務(wù)研究的進(jìn)步與發(fā)展。在這些作者中形成的最大的合作網(wǎng)絡(luò)是由劉紅霞、朱甦琪、沈錫賓、袁慶等人組成的9人網(wǎng)絡(luò)，其中的劉紅霞作者還是發(fā)文量排名前二十的高影響力作者，這9位作者的研究起步時(shí)間雖然較晚，但已經(jīng)形成了目前最大的合作網(wǎng)絡(luò)，說(shuō)明最近兩年關(guān)于知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域已有較大的合作團(tuán)隊(duì)在開(kāi)展系統(tǒng)研究，并取得了一定的研究成果；其次是蘇新寧、蔣勛、徐緒堪等人組成的5人網(wǎng)絡(luò)，這五人中也有三位作者發(fā)文量排名靠前，可以帶動(dòng)其他作者；在之后的每一年幾乎都有作者合作網(wǎng)絡(luò)，且網(wǎng)絡(luò)中都有高影響力作者。

表1? 2013—2022年知識(shí)服務(wù)研究發(fā)文量排名前20的作者

序號(hào) 作者 發(fā)文量 年份 序號(hào) 作者 發(fā)文量 年份

1 鄧仲華 11 2013 11 張新新 5 2017

2 蘇新寧 10 2013 12 劉宇 5 2013

3 楊海平 9 2019 13 劉堅(jiān) 4 2014

4 蔣勛 8 2013 14 邱均平 4 2016

5 魏扣 7 2016 15 王忠義 4 2015

6 徐緒堪 7 2013 16 尹達(dá) 4 2020

7 李立睿 6 2014 17 謝友柏 4 2015

8 郝琦 6 2016 18 張興旺 4 2015

9 李晨暉 6 2013 19 劉紅霞 4 2017

10 黃先蓉 5 2020 20 余軍合 4 2016

2.2? 機(jī)構(gòu)合作分析

學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)之間進(jìn)行合作研究是學(xué)術(shù)界研究的常態(tài)[5]。分析知識(shí)服務(wù)研究領(lǐng)域的合作機(jī)構(gòu)有助于了解該領(lǐng)域的主要研究機(jī)構(gòu)以及不同機(jī)構(gòu)之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)情況[6]。在CiteSpace中將節(jié)點(diǎn)類(lèi)型選為Institution，進(jìn)行機(jī)構(gòu)合作分析，繪制如圖2所示的研究機(jī)構(gòu)合作科學(xué)知識(shí)圖譜。圖中節(jié)點(diǎn)的大小代表相應(yīng)研究機(jī)構(gòu)的發(fā)文數(shù)量，節(jié)點(diǎn)的顏色代表對(duì)應(yīng)的發(fā)文年份，節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表研究機(jī)構(gòu)間的合作關(guān)系，連線(xiàn)越粗表示合作的緊密度越高。

從圖2中可以看出武漢大學(xué)信息管理學(xué)院的年輪節(jié)點(diǎn)最大，說(shuō)明該機(jī)構(gòu)的發(fā)文量最多，其次分別是南京大學(xué)信息管理學(xué)院、中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心、吉林大學(xué)管理學(xué)院、中國(guó)人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院。年輪顏色層次較多的中科院、南京大學(xué)、武漢大學(xué)、吉林大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、北京大學(xué)、華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院的研究周期較長(zhǎng)。中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心與其分院的合作較為密切，部分高校內(nèi)部的學(xué)院與科研處、圖書(shū)館、教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、研究中心等機(jī)構(gòu)形成合作關(guān)系，少數(shù)機(jī)構(gòu)之間有合作關(guān)系，但大部分機(jī)構(gòu)都是獨(dú)立研究，并未形成較深的合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。這些研究機(jī)構(gòu)以高校學(xué)院為主，其次還有圖書(shū)館、出版社、研究院所等。對(duì)近10年知識(shí)服務(wù)研究發(fā)文量排名前10的機(jī)構(gòu)進(jìn)行整理，得到表2，可見(jiàn)上文提到的排名前5的機(jī)構(gòu)發(fā)文量均在20篇以上，且研究時(shí)間都較早，其中武漢大學(xué)在發(fā)文數(shù)量和研究時(shí)間上都遙遙領(lǐng)先。這些機(jī)構(gòu)主要集中在北京、上海、武漢等地，說(shuō)明這些機(jī)構(gòu)可能存在地理位置、政策、資金支持等方面的優(yōu)勢(shì)。

表2? 2013—2022年知識(shí)服務(wù)研究發(fā)文量排名前10的研究機(jī)構(gòu)

序號(hào) 機(jī)構(gòu) 發(fā)文量 年份

1 武漢大學(xué)信息管理學(xué)院 56 2013

2 南京大學(xué)信息管理學(xué)院 37 2013

3 中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心 26 2014

4 吉林大學(xué)管理學(xué)院 23 2013

5 中國(guó)人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院 22 2015

6 華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院 12 2014

7 中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 11 2015

8 北京大學(xué)信息管理系 10 2018

9 地質(zhì)出版社 8 2017

10 上海大學(xué)圖書(shū)情報(bào)檔案系 8 2013

3? 熱點(diǎn)主題分析

3.1? 關(guān)鍵詞共現(xiàn)

熱點(diǎn)主題通常通過(guò)高頻關(guān)鍵詞表現(xiàn)出來(lái)。關(guān)鍵詞是對(duì)論文主題的高度概括和凝練，是一篇論文的核心和重點(diǎn)[7]，往往能在一定程度上有效的反映文章的研究主題。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析2013—2022年“知識(shí)服務(wù)”論文中關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次及其相互關(guān)系，可以分析出該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和重要主題。

在軟件中將節(jié)點(diǎn)類(lèi)型設(shè)置為Keyword，其他參數(shù)設(shè)置與圖1設(shè)置相同，設(shè)置相應(yīng)的閾值后運(yùn)行軟件，對(duì)圖中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)位置和大小加以調(diào)整，最后繪制出關(guān)鍵詞共詞圖譜，其中關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)數(shù)N = 738，連線(xiàn)E = 1 534，網(wǎng)絡(luò)密度D = 0.005 6，具體情況如圖3所示。

圖3節(jié)點(diǎn)的大小代表了關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，節(jié)點(diǎn)的大小與熱點(diǎn)主題出現(xiàn)的頻次成正比。中心性表示節(jié)點(diǎn)的重要性，中心性越大，表示節(jié)點(diǎn)越重要，如果圖譜中的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)紫色的外圈，說(shuō)明這個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心性很大，并且此節(jié)點(diǎn)非常重要，它發(fā)揮著重要的橋梁作用[8]。圖中較大的節(jié)點(diǎn)代表了國(guó)內(nèi)近10年“知識(shí)服務(wù)”研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，他們?cè)谝欢ǔ潭壬弦材芊从吃擃I(lǐng)域的研究趨勢(shì)。從圖3中可以看出中心性較大的關(guān)鍵詞有知識(shí)服務(wù)、圖書(shū)館、大數(shù)據(jù)、知識(shí)組織、數(shù)字出版、用戶(hù)需求、知識(shí)管理、人工智能，說(shuō)明這些關(guān)鍵詞發(fā)揮著重要的橋梁作用。根據(jù)軟件的分析結(jié)果，挑選出排名前20的高頻關(guān)鍵詞，如表3所示。

表3? 2013—2022年知識(shí)服務(wù)研究排名前20的關(guān)鍵詞

序號(hào) 關(guān)鍵詞 頻次 年份 序號(hào) 關(guān)鍵詞 頻次 年份

1 知識(shí)服務(wù) 1 013 2013 11 融合發(fā)展 19 2015

2 圖書(shū)館 83 2013 12 服務(wù)模式 17 2013

3 大數(shù)據(jù) 65 2013 13 信息服務(wù) 17 2013

4 數(shù)字出版 43 2015 14 知識(shí)庫(kù) 16 2013

5 知識(shí)組織 41 2013 15 學(xué)術(shù)出版 15 2014

6 人工智能 33 2016 16 知識(shí)發(fā)現(xiàn) 14 2013

7 科技期刊 28 2016 17 用戶(hù)需求 14 2013

8 知識(shí)管理 25 2013 18 轉(zhuǎn)型升級(jí) 14 2016

9 知識(shí)付費(fèi) 24 2018 19 用戶(hù)畫(huà)像 14 2018

10 知識(shí)圖譜 20 2013 20 學(xué)術(shù)期刊 14 2017

從表3可以清晰的看出，2013—2022年近10年內(nèi)，研究頻次最高的關(guān)鍵詞是知識(shí)服務(wù)，出現(xiàn)了1 013次，這是由于筆者在檢索文獻(xiàn)時(shí)使用了關(guān)鍵詞檢索，這表明近10年來(lái)眾多的專(zhuān)家學(xué)者更多地把研究重點(diǎn)放在知識(shí)服務(wù)的各個(gè)方面；其次是圖書(shū)館、大數(shù)據(jù)、數(shù)字出版、知識(shí)組織、人工智能、科技期刊、知識(shí)管理、知識(shí)付費(fèi)，它們的出現(xiàn)頻次均在20次以上，也是出現(xiàn)頻次比較高的熱點(diǎn)詞匯。通過(guò)對(duì)表3的高頻關(guān)鍵詞總結(jié)，可將研究熱點(diǎn)大致分為四類(lèi)，分別是：知識(shí)服務(wù)的領(lǐng)域（圖書(shū)館、期刊、出版）；知識(shí)服務(wù)的技術(shù)（大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算）；知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容（組織、管理、發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)新）；基于用戶(hù)的知識(shí)服務(wù)（用戶(hù)需求、用戶(hù)畫(huà)像）。

3.2? 關(guān)鍵詞聚類(lèi)

聚類(lèi)分析可以從不同的角度展示出研究領(lǐng)域的分布情況，以便迅速了解該領(lǐng)域的研究主題[9]。運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類(lèi)，得到關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜，如圖4所示。圖中平均輪廓值S = 0.978 2，模塊值Q = 0.944，模塊值大于0.3說(shuō)明圖譜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理，由此可說(shuō)明該圖譜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常合理，結(jié)果具有可信度。從圖4中可以看出，關(guān)于知識(shí)服務(wù)的關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜共有13個(gè)聚類(lèi)標(biāo)簽，分別是#0服務(wù)模式、#1科技期刊、#2專(zhuān)業(yè)出版、#3學(xué)科服務(wù)、#4融合、#5知識(shí)庫(kù)、#6模型、#7用戶(hù)需求、#8信息消費(fèi)、#9出版企業(yè)、#10數(shù)字資源、#11知識(shí)發(fā)現(xiàn)、#13知識(shí)組織。這說(shuō)明近10年來(lái)專(zhuān)家學(xué)者們比較關(guān)注這13個(gè)方面的研究，這些聚類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)成了當(dāng)前知識(shí)服務(wù)研究的主要主題。圖中每個(gè)模塊具有不同的顏色，分別對(duì)應(yīng)不同的時(shí)間，可以看出形成時(shí)間較早的模塊對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)主題有知識(shí)組織、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、數(shù)字資源、出版企業(yè)等，形成時(shí)間較晚模塊對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)主題有專(zhuān)業(yè)出版、科技期刊、服務(wù)模式等。

3.3? 熱點(diǎn)分析

根據(jù)以上的關(guān)鍵詞共現(xiàn)和聚類(lèi)分析，再結(jié)合相關(guān)的論文，可以對(duì)近10年知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)作出進(jìn)一步研究和分析。本文主要從以下4個(gè)方面分析該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

3.3.1? 知識(shí)服務(wù)的領(lǐng)域

知識(shí)服務(wù)的領(lǐng)域指的是圖書(shū)館、出版社等開(kāi)展知識(shí)服務(wù)的機(jī)構(gòu)，描述該研究方向的關(guān)鍵詞有圖書(shū)館、數(shù)字出版、科技期刊、學(xué)術(shù)出版、學(xué)術(shù)期刊等，出版行業(yè)和圖書(shū)館領(lǐng)域中的知識(shí)服務(wù)內(nèi)容非常豐富，圖書(shū)館和出版社也是跟所有學(xué)者和研究人員息息相關(guān)的兩個(gè)機(jī)構(gòu)，加強(qiáng)對(duì)圖書(shū)館和出版社中的知識(shí)服務(wù)研究不但可以促進(jìn)人們對(duì)這兩個(gè)機(jī)構(gòu)的全面認(rèn)識(shí)，還有助于 為圖書(shū)館發(fā)展和出版業(yè)發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

3.3.2? 知識(shí)服務(wù)的技術(shù)

知識(shí)服務(wù)的技術(shù)指得是在開(kāi)展知識(shí)服務(wù)過(guò)程中使用的新興技術(shù)，涉及的相關(guān)關(guān)鍵詞有大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、融合發(fā)展、轉(zhuǎn)型升級(jí)等。學(xué)科的進(jìn)步離不開(kāi)技術(shù)的應(yīng)用，研究技術(shù)在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用有利于總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，不斷規(guī)劃新的實(shí)踐方案和拓寬知識(shí)服務(wù)的方式，從而為人們提供更好的服務(wù)。

3.3.3? 知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容

知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容是指從哪些方面開(kāi)展知識(shí)服務(wù)，本文涉及的相關(guān)關(guān)鍵詞有知識(shí)組織、知識(shí)付費(fèi)、知識(shí)管理、服務(wù)模式、信息服務(wù)、知識(shí)庫(kù)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等。研究知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容或具體項(xiàng)目也有利于不斷優(yōu)化知識(shí)服務(wù)。

3.3.4? 基于用戶(hù)的知識(shí)服務(wù)

用戶(hù)是開(kāi)展知識(shí)服務(wù)的對(duì)象，基于用戶(hù)的知識(shí)服務(wù)指的是以用戶(hù)為視角研究知識(shí)服務(wù)的進(jìn)展，相關(guān)的關(guān)鍵詞有用戶(hù)需求、用戶(hù)畫(huà)像等。從用戶(hù)需求的角度出發(fā)研究知識(shí)服務(wù)，還是研究用戶(hù)畫(huà)像，都有利于更加精準(zhǔn)地為用戶(hù)開(kāi)展知識(shí)服務(wù)。

4? 研究前沿與趨勢(shì)分析

突現(xiàn)關(guān)鍵詞是指某一時(shí)期出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞，它構(gòu)成了主要關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖，在一定程度上反映某時(shí)期的研究熱點(diǎn)及預(yù)測(cè)新興研究趨勢(shì)[10]。根據(jù)CiteSpace提取的突現(xiàn)關(guān)鍵詞對(duì)該領(lǐng)域的研究前沿進(jìn)行探究，如圖5所示，提取了前18個(gè)高強(qiáng)度突現(xiàn)詞，這18個(gè)詞代表了2013—2022年時(shí)期內(nèi)不同階段的高頻詞，可以根據(jù)這些突現(xiàn)詞探測(cè)我國(guó)知識(shí)服務(wù)的研究熱點(diǎn)變化與研究前沿。由圖中可見(jiàn)其中突現(xiàn)強(qiáng)度最高的是知識(shí)付費(fèi)，然后依次是融合發(fā)展、科技期刊、數(shù)字出版、人工智能，這些均是突現(xiàn)強(qiáng)度大于4的關(guān)鍵詞。從突現(xiàn)時(shí)間的先后順序來(lái)看，服務(wù)模式、學(xué)科服務(wù)出現(xiàn)的時(shí)間最早，均在2013年就有相關(guān)研究；其次是知識(shí)融合，突現(xiàn)在2015—2016年；數(shù)字出版、人工智能、學(xué)術(shù)出版、出版轉(zhuǎn)型、用戶(hù)畫(huà)像、學(xué)術(shù)期刊、科技期刊、出版社、智庫(kù)、融合出版等詞的突現(xiàn)結(jié)束年份均在2022年，其中跟出版相關(guān)的研究熱詞持續(xù)周期較長(zhǎng)，人工智能、用戶(hù)畫(huà)像等相關(guān)技術(shù)的研究也一直在持續(xù)，最新突現(xiàn)的智庫(kù)、融合出版等詞也持續(xù)到2022年，說(shuō)明這幾個(gè)主題是目前知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的研究前沿。

圖5? 2013—2022年知識(shí)服務(wù)研究突現(xiàn)詞

通過(guò)對(duì)突現(xiàn)詞的總結(jié)與分析，發(fā)現(xiàn)跟出版相關(guān)的關(guān)鍵詞突現(xiàn)周期較長(zhǎng)，例如數(shù)字出版、學(xué)術(shù)出版、出版轉(zhuǎn)型、傳統(tǒng)出版、融合出版，說(shuō)明出版是知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域持續(xù)研究的主題，根據(jù)關(guān)鍵詞的出現(xiàn)年份也可以推測(cè)學(xué)術(shù)界在學(xué)科出版、出版轉(zhuǎn)型方面的研究隨著技術(shù)的靈活引入與應(yīng)用逐漸從傳統(tǒng)出版過(guò)渡到數(shù)字出版，再到融合出版的過(guò)程，其中融合出版是2020年出現(xiàn)并突現(xiàn)的最新關(guān)鍵詞。智庫(kù)一詞也是突現(xiàn)于2020年，但在2017年就有關(guān)于智庫(kù)的相關(guān)研究，智庫(kù)在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域也有很重要的地位，由于近幾年我國(guó)關(guān)于智庫(kù)發(fā)展的相關(guān)文件和政策陸續(xù)出臺(tái)后，對(duì)于智庫(kù)的研究逐漸火熱起來(lái)并成為該領(lǐng)域的研究前沿。

5? 結(jié)? 論

通過(guò)對(duì)近十年我國(guó)知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的研究合作情況和研究熱點(diǎn)主題分析，本文得出以下結(jié)論：1）該領(lǐng)域作者之間的合作情況比較分散，2～4人的小團(tuán)體較多，作者個(gè)人研究較多，網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有作者處于核心地位，但已有較為成熟的研究團(tuán)隊(duì)。總體來(lái)看，知識(shí)服務(wù)研究領(lǐng)域發(fā)文量處于前十位的作者均處于合作網(wǎng)絡(luò)之中，即他們均與其他作者有合作關(guān)系，且這些發(fā)文量多的高影響力作者基本處于不同的合作網(wǎng)絡(luò)中，與其他不同的作者相互合作，共同帶動(dòng)知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的研究，提高該領(lǐng)域的研究水平，擴(kuò)大影響力。2）該領(lǐng)域機(jī)構(gòu)研究相對(duì)獨(dú)立，各機(jī)構(gòu)內(nèi)部和同一地區(qū)機(jī)構(gòu)間的合作較多。對(duì)該領(lǐng)域研究較多的機(jī)構(gòu)主要集中在南京、武漢、北京、上海等地，說(shuō)明這些地區(qū)在該領(lǐng)域?qū)W科發(fā)展、資金支持等方面較為領(lǐng)先。3）我國(guó)學(xué)者主要從開(kāi)展領(lǐng)域、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)技術(shù)、用戶(hù)研究四個(gè)方面來(lái)探討知識(shí)服務(wù)，未來(lái)的知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域可加強(qiáng)對(duì)這幾個(gè)方面的研究。

近年來(lái)，人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，對(duì)知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響，許多傳統(tǒng)的知識(shí)服務(wù)行業(yè)，如圖書(shū)館、檔案館、博物館等，都開(kāi)始采用人工智能技術(shù)來(lái)提高服務(wù)質(zhì)量和效率。同時(shí)，人工智能技術(shù)也催生了新的知識(shí)服務(wù)模式，如智能問(wèn)答、智能推薦等，為用戶(hù)提供更加個(gè)性化、精準(zhǔn)的知識(shí)服務(wù)體驗(yàn)。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域?qū)?huì)迎來(lái)更多的創(chuàng)新和變革，知識(shí)服務(wù)在人工智能時(shí)代的變革研究是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，學(xué)者們可在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上增加對(duì)人工智能時(shí)代知識(shí)服務(wù)模式和知識(shí)服務(wù)價(jià)值的研究。

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作者簡(jiǎn)介：唐歡（1999—），女，漢族，四川廣元

人，碩士研究生在讀，研究方向：信息服務(wù)與用戶(hù)研究；田麗（1971—），女，漢族，遼寧鐵嶺人，教授，碩士，研究方向：信息服務(wù)與用戶(hù)研究。