国际旅游研究前沿的知识图谱分析

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1、国际旅游研究前沿的知识图谱分析中图分类号F59文献标识码A文章编号1006—575(2009)—06—0009—05摘要：本文运用科学计量学中的作者共引分析、多维尺度分析、聚类分析和因子分析，对国际旅游研究领域中的两本具有代表性的期刊TourismManagement和AnnalsofTourismResearch进行科学计量分析，绘制出旅游研究前沿热点主流学术群体及其代表人物的知识图谱。该图谱显示出当前国际旅游研究存在4个主流学术群体和研究领域，且旅游研究从以往的以经济学为基础向跨学科的综合研究发展。关键词：国际旅游研

2、究；主流研究领域；知识图谱一、引言作为一门新兴学科，旅游学是在吸收其它学科知识的基础上成长起来的，包括经济学、管理学、社会学、心理学、生态学、地理学、符号学、环境科学等。在旅游研究的发展过程中，有一批拥有不同学科背景的优秀学者推动了旅游研究不同分支领域的衍生与发展。然而，由于各种学科所依赖的理论和研究范式的差异，这些学者对错综复杂的旅游现象有着不同的阐释，其差异点如研究的视角、对旅游研究核心问题的认知、具体问题的研究方法等，从而形成了不同的概念体系、研究领域、思想流派、主流理论和不同的范式等。一段时期内研究领域相似的学者

3、们形成了旅游研究中代表不同分支学科领域的学术群体。研究其中有影响的主流学术群体可为进一步揭示旅游研究前沿的发展规律奠定基础。与传统的经验归纳、学者访谈等定性方法不同，本研究在相关文献研究的基础上，借助信息可视化技术等新兴科学计量学方法，从科学知识图谱的角度，通过以定量分析为主，定量与定性相结合的方法，对1997〜2008年国际上旅游研究前沿的主流研究领域与相关热点问题进行初步的探析，从而分析潜在的旅游研究结构及其力量分布。具体研究目标包括：第一，试图找出对旅游研究的知识体系有突出贡献的关键学者，这些学者也许并未从事旅游领

4、域的研究，但他们的理论和作品却是旅游研究的知识基础；第二，试图总结这些学者们所形成的学术群体，从中归纳出各学术群体的主要代表人物和研究领域；第三，试图为学者们把握旅游研究前沿的发展规律提供一种新的研究方法。二、数据来源与方法1数据来源在国际旅游学术界，TourismManagement与AnnalsofTourismResearch并列成为最具影响力的期刊，也是被SSCI列入索引源期刊的仅有的两种旅游学术期刊。鉴于此，本研究选取上述两种期刊为研究对象。本研究数据下载自美国ISI（科学情报研究中心）的SSCI数据库（社会科

5、学引文索引），包括1997~2008年间发表在TourismManagement和AnnalsofTourismResearch两个期刊上的全部2298篇论文，共提取作者4117位，他们的被引总频次为8618次，平均每位被引2.09次；同时提取被引频次居前50位的作者，如表1所示，其被引总频次为1611次，占全部（4117位）作者被引总频次的18.7%,平均每位高被引率作者被引32.2次。数据的最后更新时间为2009年8月10日。2研究方法我们运用科学计量学方法，通过Bibexcel软件，对被引频次居前50位的作者进行共

6、引分析，生成共引矩阵，然后利用SPSS软件，进行多维尺度分析、聚类分析和因子分析，绘制以高频被引作者为内容的国际旅游研究前沿知识图谱，从而客观、形象地展示出该学科前沿的主流研究领域及其热点问题。(1)作者共引分析作者共引分析的目的是使为数众多的作者按照被引证的关系聚集成一个个作者相关群体，从而反映学科专业人员之间的关系，进而反映出他们所从事的学科专业之间的关系及其发展变化趋势。当n位作者被某一文献的作者同时引用时，则可以认为这n位作者与引用作者的领域研究有交叉，且共引频率越高，说明他们之间的学科专业关系越接近，在知识图谱

7、中的位置也越邻近。本文选择被引频次居前的50位作者进行共引分析并生成共引矩阵。(2)多维尺度分析多维尺度分析是通过适当的降维方法，在低维度空间中将多个研究事物间的相似性(或不相似性)程度用点与点之间的距离表示出来。知识图谱利用平面距离来反映作者之间的相关程度，有高度相关性的作者聚集在一起，形成科学共同体。本文使用SPSS软件对作者共引矩阵进行多维尺度分析，以直观和形象地判断各旅游研究领域、学术流派在学科中的位置。(3)聚类分析聚类分析属于降维技术的范畴，是按照相似程度将研究对象划分为同构性较高的群集或子群的方法。在聚类分

8、析中，不需要事先定义该如何分类，而是依靠数据自身的相似性来进行聚类。本文使用“系统逐次聚类分析法”，即在对作者进行聚类时，首先将每一个作者看作独立的一类，再把最近的两类合并，然后重新计算类与类之间的距离，每一步减少一类，直到将所有的作者归为一类。(1)因子分析因子分析是指用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，