我国城市信息化发展现况研究——基于文献计量与社会网络分析

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1、图书情报工作网刊·研究论文·2010年12月我国城市信息化发展现况研究——基于文献计量与社会网络分析李万辉张文德陈振标福州大学信息管理研究所福州350108[摘要]以城市信息化学术论文为研究对象，运用文献计量分析、共词分析、内容分析、社会网络分析方法,对1990-2009城市信息化部分学术论文进行统计分析，以期揭示研究热点和薄弱点。[关键词]城市信息化文献计量分析共词分析社会网络分析1引言在经济全球化和全球信息化的大背景下，城市作为全球化经济的网络节点和区域经济中心，在推动国家和区域全球化和信息化过程中面临新的功能转移。城市信息化概念的提出，源于前美国副总统戈尔于1998年提出

2、的“数字地球”，但城市信息化这一概念最早出现于我国的信息规划中。本文采用文献计量学方法，对论文作者、单位、引文期刊、年代分布情况进行统计，对论文摘要自动分词与词频统计，在论文关键词共词分析的基础上，结合社会网络分析法，实现数据可视化，以期把握该领域的研究热点与发展趋势。2研究方法、数据来源和处理程序2.1研究方法学术期刊作为各类科研项目成果发表的主要形式，对其进行统计分析，可以较为客观，全面地反应该领域的研究情况。本文主要采用文献计量分析、共词分析、内容分析、社会网络分析方法进行研究。文献计量分析（BibliometricsAnalysis）是情报学独有的分析方法，在科学学与科

3、技管理、科学评价与预测等学科领域及其定量管理等领域得到了广泛应用，无疑也[1]是学科分析的最好方法之一。共词分析法的思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念，即当两个能够表达某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语(一般为主题词或关键词)在同一篇文献中出现时，表明这两个词之间具有一定的内在关[2]系，并目出现的次数越多，表明关系越密切、距离越近。内容分析法是一种对研究对象的内容进行深入分析，透过现象看[3]本质的科学方法。社会网络分析（SocialNetworkAnalysis，简称SNS）发端于20世纪50年代，最初用手心理研究，后被用于社会学、人类学、科学学等其他领域。作

4、为一种分析方法，它是对社会网络中行为者之间相互关系进行量化研究，将[4]被分析对象视为社会行动者和他们关系的集合。研究的原理在于，关键词是网络中的一个个节点，而它们的共现则体现为节点之间有直接的联系。在虚拟的关键词网络中，通过关键词共现的频次不同，可以定量地确定某个关键词在网络中的地位，[5]它反映了词与词之间的关系。它对了解某一主题领域的研究热点、成熟度、知识结构、研究的规模等情况具有非常重要的意义。2.2数据来源笔者以篇名或关键词为“城市信息化”；时间界定为1990年1月1日－2009年12月31日；选择CNKI中国学术文献网络出版总库作为数据源，并以中国博士学位论文全文数

5、据库和中国优秀硕士学位论文全文数据库为补充；匹配模式为“精确”；检索得到文献记录共1007条，其中核心期刊载文118篇，占论文总量的12%，表明该领域的研究具有较高的研究质量。2.3数据处理2.3.1数据处理软件工具本研究主要用到的软件工具有微软公司开发的MicrosoftExcel,中国医科大学医学信息系开发的BICOMB软件,IBM公司开发的SPSS软件，武汉大学虚拟学习团队开发的ROSTCM软件以及由加州大学欧文大学开发的UCINET软件。2.3.2数据处理流程利用书目共现分析系统BICOMB和Excel对数据进行初步处理。第一步在将数据导入到BICOMB系统后，分别进行

6、作者、作者单位、期刊、关键词、年代进行提取并做相应的统计。第二步将作者、作者单位、期刊、年代相关数据分别导入到Excel表中，进行相关统计分析后，制得相关统计图。1 ·研究论文·图书情报工作网刊2010年12月第三步高频主题词统计：利用ROSTCM软件对论文摘要进行自动分词与词频次统计，并制得主题词高频表。第四步高频关键词统计：在步骤1的基础上，笔者共得到8229个关键词，去重后得到4532个关键词，篇均关键词为4.5个。根据研究要求，取词频大于等于10的关键词（60个）作为表现当前城市信息化领域研究热点的标志，利用BICOMB软件输出一个60*60的高频关键词共现矩阵。考虑到

7、关键词的规范性问题，并在参考步骤3研究结果的基础上，对相近的同义词进行合并,如电子政务与电子政务建设合并为电子政务，数字城市与数字化城市合并为数字城市,以及去掉一些非高频主题词以及无意义词,如地名：上海、北京、广州，数字奥运等词（处理后的关键词表见表2）。经处理后，得到一个49*49的关键词共现矩阵。第五步转化为0-1矩阵：将矩阵中同一个关键词的共现变为0，矩阵中所有元素的平均值为1.696，取近似值2为阈值。将矩阵中小于2的取值为0，大于等于2的取1，得到一个只有0或1的二值矩阵。利用UC