隨著知識經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,知識服務(wù)在各領(lǐng)域中的研究越來越廣泛。為了解知識服務(wù)的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及前沿,選取在CNKI數(shù)據(jù)庫中檢索出的2 167篇有關(guān)知識服務(wù)研究文獻(xiàn)為樣本,采用文獻(xiàn)計(jì)量方法,借助CiteSpaceⅤ軟件分析了知識服務(wù)領(lǐng)域的時(shí)空分布特征、熱點(diǎn)與前沿研究等。研究結(jié)果表明,知識服務(wù)的發(fā)展方興未艾,尤其是在圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)等方面的研究最為廣泛,但作者、機(jī)構(gòu)間尚未形成顯著的合作網(wǎng)絡(luò),圖書館是該領(lǐng)域最為熱門的研究主題,并且受大數(shù)據(jù)、人工智能的影響,未來知識服務(wù)的研究將逐漸轉(zhuǎn)向技術(shù)應(yīng)用層面。 

【文章來源】：圖書情報(bào)導(dǎo)刊. 2020,5(07)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

2010—2019年知識服務(wù)研究年度發(fā)文量

研究熱點(diǎn)是指一段時(shí)期內(nèi)某一研究領(lǐng)域的研究人員高度關(guān)注的研究主題，一般表現(xiàn)為相關(guān)研究成果大量涌現(xiàn)，反映研究主題的關(guān)鍵詞反復(fù)出現(xiàn)[8]。詞頻分析法通常用于表示某學(xué)科領(lǐng)域的研究狀況與研究重點(diǎn)，其中關(guān)鍵詞是一篇文章的核心與精髓，是文章主題的高度概括與凝練[9]，通過對關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析（cooccurrence analysis），可以直觀地了解某一學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文將CNIK中2010—2019年有關(guān)知識服務(wù)的樣本文獻(xiàn)導(dǎo)入CiteSpaceⅤ中進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，據(jù)此列出知識服務(wù)研究的高頻關(guān)鍵詞和高中心性關(guān)鍵詞見表4。表4中列出了出現(xiàn)頻次超過40次的知識服務(wù)高頻關(guān)鍵詞和中心度高的關(guān)鍵詞，從表4中可以看出，除了主題詞“知識服務(wù)”外，知識服務(wù)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)還包括：圖書館、高校圖書館、大數(shù)據(jù)、知識管理、數(shù)字圖書館、知識組織、數(shù)字出版、信息服務(wù)、學(xué)科館員、服務(wù)模式、創(chuàng)新等。我國知識服務(wù)的主要研究機(jī)構(gòu)是高校信息管理學(xué)院、高校圖書館和出版社，這與知識服務(wù)的研究熱點(diǎn)領(lǐng)域相對應(yīng)。圖書館（頻次213次，中心性0.34）是存放、整理和共享知識的知識組織（頻次58次），其高中心性說明與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系非常緊密，有關(guān)圖書館、高校圖書館（頻次154次）、數(shù)字圖書館（頻次88次）等的研究已經(jīng)成為知識服務(wù)研究的關(guān)鍵領(lǐng)域，而學(xué)科館員（頻次50次）作為圖書館知識服務(wù)的主體，在其中起到了不可或缺的作用。在目前大數(shù)據(jù)（頻次117次）的背景下，知識服務(wù)正朝著大數(shù)據(jù)的信息移動(dòng)推薦服務(wù)新模式進(jìn)行變革，尤其是出版業(yè)，由傳統(tǒng)的實(shí)體出版逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字出版（頻次53次），并且朝著新的出版模式進(jìn)行不斷的變革發(fā)展。任何變革都需要一定的方式方法，知識管理（頻次98次）就是進(jìn)行知識服務(wù)變革的最佳方式，知識管理通過對知識進(jìn)行獲取、共享、整合、利用和創(chuàng)造，從而達(dá)到提高核心競爭力的目的。知識服務(wù)以信息建設(shè)為主，是信息服務(wù)（頻次52次）的進(jìn)一步發(fā)展，知識服務(wù)變革也在朝著服務(wù)模式（頻次43次）的多樣化、個(gè)性化發(fā)展，不斷探索知識服務(wù)新模式，提升知識服務(wù)創(chuàng)新（頻次42次）水平。

圖書館（頻次213次，中心性0.34）是存放、整理和共享知識的知識組織（頻次58次），其高中心性說明與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系非常緊密，有關(guān)圖書館、高校圖書館（頻次154次）、數(shù)字圖書館（頻次88次）等的研究已經(jīng)成為知識服務(wù)研究的關(guān)鍵領(lǐng)域，而學(xué)科館員（頻次50次）作為圖書館知識服務(wù)的主體，在其中起到了不可或缺的作用。在目前大數(shù)據(jù)（頻次117次）的背景下，知識服務(wù)正朝著大數(shù)據(jù)的信息移動(dòng)推薦服務(wù)新模式進(jìn)行變革，尤其是出版業(yè)，由傳統(tǒng)的實(shí)體出版逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字出版（頻次53次），并且朝著新的出版模式進(jìn)行不斷的變革發(fā)展。任何變革都需要一定的方式方法，知識管理（頻次98次）就是進(jìn)行知識服務(wù)變革的最佳方式，知識管理通過對知識進(jìn)行獲取、共享、整合、利用和創(chuàng)造，從而達(dá)到提高核心競爭力的目的。知識服務(wù)以信息建設(shè)為主，是信息服務(wù)（頻次52次）的進(jìn)一步發(fā)展，知識服務(wù)變革也在朝著服務(wù)模式（頻次43次）的多樣化、個(gè)性化發(fā)展，不斷探索知識服務(wù)新模式，提升知識服務(wù)創(chuàng)新（頻次42次）水平。本研究將CNIK中2010—2019年有關(guān)知識服務(wù)的樣本文獻(xiàn)導(dǎo)入CiteSpaceⅤ中進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)的聚類分析，選擇了LLR算法（Log-likelihood rate）提取標(biāo)簽詞，得到了相應(yīng)的聚類視圖（Cluster View），如圖4所示。從圖4中可以看出模塊值（Modularity,Q值）為0.634 8，平均輪廓值（Mean Silhouette,S值）為0.571，說明聚類結(jié)構(gòu)是顯著的，聚類結(jié)果合理。從圖4可以看出，各聚類標(biāo)簽相互聯(lián)系比較緊密，說明在知識服務(wù)領(lǐng)域，學(xué)者們的研究內(nèi)容有共通性。本次運(yùn)行共產(chǎn)生了13個(gè)聚類模塊，分別為知識發(fā)現(xiàn)、高校圖書館、數(shù)字圖書館、信息服務(wù)、期刊引證報(bào)告、情報(bào)學(xué)、新聞出版業(yè)、數(shù)據(jù)挖掘、期刊社、中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心、科學(xué)出版社、知識獲取、數(shù)字檔案館。表5列舉了每個(gè)聚類中權(quán)重排名前5位的關(guān)鍵詞，可以對比不同聚類標(biāo)簽下研究內(nèi)容的差異。由于篇幅有限，本文僅選取前四大聚類的研究熱點(diǎn)進(jìn)行具體分析。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3270294