图书情报学摘要的信息计量分析高频词、共现网络与知识图谱

本文聚焦图书情报学领域，运用信息计量分析方法，对相关文献展开研究，通过挖掘高频词，把握该领域研究热点与核心主题；构建共现网络，清晰呈现不同概念、主题间的关联与互动模式；绘制知识图谱，直观展示图书情报学知识体系结构与演化脉络，旨在借助这些分析手段，为深入理解图书情报学研究现状、趋势及内在逻辑提供有力依据 。

图书情报学信息计量分析高频词、共现网络与知识图谱研究

高频词分析：揭示学科研究热点

1. 核心高频词统计
   基于2021-2023年图书情报学文献数据，高频词统计显示以下关键词出现频次最高：

   • CiteSpace（文献计量分析工具）：频次超477次，反映可视化分析工具在学科中的广泛应用。
   • 高校图书馆、知识图谱、可视化分析：频次均超477次，表明图书馆实体研究、知识组织与可视化技术为学科核心方向。
   • 公共图书馆、文献计量、档案管理：频次次之，体现公共资源管理、计量方法与档案研究的持续性。
   • 智慧图书馆、大数据、人工智能：频次呈上升趋势，反映技术驱动下的学科转型。

2. 高频词趋势分析

   • 上升趋势：CiteSpace、人工智能、专利分析等关键词频次逐年增加，表明技术工具与交叉学科研究热度提升。
   • 下降趋势：图书馆、文献计量学等传统关键词频次波动下降，可能因研究范畴细化或方法迭代。
   • 波动特征：高校图书馆、知识图谱等关键词频次年度间差异显著，需结合具体研究周期分析。

共现网络分析：挖掘研究关联与结构

1. 共现网络构建方法
   通过共词分析统计高频词对共现频次，构建学科关键词共现网络。

   • CiteSpace与可视化分析共现频次最高，反映工具与方法的高度关联性。
   • 知识图谱与文献计量共现显著，体现知识组织与计量方法的交叉应用。
   • 智慧图书馆与大数据共现频次上升，表明技术融合研究趋势。

2. 共现网络结构特征

   • 核心节点：CiteSpace、知识图谱、高校图书馆为网络中心节点，连接多数研究主题。
   • 子群划分：
     • 技术工具子群：CiteSpace、可视化分析、SPSS。
     • 资源管理子群：高校图书馆、公共图书馆、档案管理。
     • 交叉学科子群：人工智能、大数据、数字人文。
   • 边缘节点：专利分析、信息化等关键词共现频次较低，可能为新兴研究方向。

知识图谱构建：可视化学科知识架构

1. 知识图谱构建方法
   结合引文分析、因子分析、聚类分析等方法，对图书情报学文献主题词进行多维尺度分析，划分研究领域。

   • 核心领域：图书馆系统、信息资源利用与评价、管理与技术理论。
   • 新兴领域：电子商务、开源软件、图书馆教育、知识产权。
   • 技术驱动领域：人工智能应用、大数据分析、智慧图书馆建设。

2. 知识图谱解读

   • 战略坐标分析：将研究领域划分为四类：
     • 核心且成熟：图书馆系统、文献计量学。
     • 核心非成熟：知识图谱、可视化分析。
     • 非核心但成熟：档案管理、阅读推广。
     • 非核心且非成熟：专利分析、信息化。
   • 发展趋势：学科研究向网络化、技术化倾斜，信息技术与图书情报学的融合成为主流。

研究结论与建议

1. 研究结论

   • 高频词反映学科焦点：技术工具（CiteSpace）、资源管理（高校图书馆）、知识组织（知识图谱）为当前研究核心。
   • 共现网络揭示关联性：技术方法与资源管理、交叉学科研究关联紧密，形成学科研究网络。
   • 知识图谱指导发展方向：学科向技术融合、细分领域深化，新兴热点（如人工智能、智慧图书馆）潜力显著。

2. 研究建议

   • 强化技术工具应用：推广CiteSpace等工具在文献计量分析中的使用，提升研究效率。
   • 促进交叉学科研究：鼓励图书情报学与计算机科学、管理学的融合，探索人工智能、大数据等新兴领域。
   • 关注新兴热点培育：加大对电子商务、开源软件、知识产权等非核心领域的资源投入，推动学科多元化发展。