近5年國內(nèi)隱性知識管理的研究主題分析

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知識管理是學(xué)術(shù)界長興不衰的研究領(lǐng)域，輻射了管理學(xué)、圖書情報(bào)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等不同的學(xué)科[1]。知識有隱性與顯性之分，顯性知識通過書面或文字形式來表達(dá)；經(jīng)過長期積累而擁有的隱性知識則不易被認(rèn)識到、不易被人掌握。

知識是組織競爭力的主要來源，而隱性知識則因其不可模仿和難以復(fù)制等特點(diǎn)被學(xué)者認(rèn)為是創(chuàng)新的源泉。隨著知識經(jīng)濟(jì)時代的發(fā)展，學(xué)術(shù)界對隱性知識的管理越來越重視并展開了較為廣泛和深入的研究。本文旨在通過對我國近5年來隱性知識相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)分析，較好的分析該領(lǐng)域的研究前沿及發(fā)展趨勢，為科學(xué)研究提供一些指導(dǎo)性建議。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

以CNKI學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫、萬方數(shù)據(jù)期刊論文庫、維普中文科技期刊數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源[2]，檢索近5年與隱性知識相關(guān)的中文期刊文獻(xiàn)。數(shù)據(jù)的獲取方法如下：利用文獻(xiàn)管理與分析軟件NoteExpress的在線數(shù)據(jù)庫檢索功能，分別對3個數(shù)據(jù)庫進(jìn)行主題為“隱性知識”的期刊文獻(xiàn)檢索，時間范圍限定為2012年1月1日至2016年12月31日；將檢索到的文獻(xiàn)利用NoteExpress軟件進(jìn)行匯總、在線查重去重，刪除綜述型文獻(xiàn)，并人工判讀刪除與主題不相關(guān)文獻(xiàn)，最終得到隱性知識管理研究相關(guān)的期刊文獻(xiàn)1 124條。

1.2 研究方法

綜合運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析法、共詞聚類分析法、因子分析等定量分析方法，并將分析結(jié)果可視化，在定量的基礎(chǔ)上進(jìn)行主題定性分析。

1.2.1 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

本文采用Ucinet6.0社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件，使用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，通過探究隱性知識領(lǐng)域的作者合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò)知識圖譜，分析該領(lǐng)域主要研究團(tuán)隊(duì)及其合作主題。

1.2.2 共詞聚類分析

共詞分析是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)主要研究方法之一，主要研究同一篇文獻(xiàn)中主題詞或關(guān)鍵詞兩兩共同出現(xiàn)的頻次，共同出現(xiàn)的次數(shù)越多，表明它們之間的聯(lián)系越緊密，距離越近[3]。

共詞聚類分析則是一種共詞分析方法，把學(xué)科研究領(lǐng)域內(nèi)關(guān)系密切的主題聚類成團(tuán)，并對類團(tuán)進(jìn)行深入分析[4]。

本文對隱性知識相關(guān)研究文獻(xiàn)中的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣采用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 22.0進(jìn)行系統(tǒng)聚類，分析并得出該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

1.2.3 因子分析

通過因子分析可以將高頻關(guān)鍵詞按照類別分成適當(dāng)?shù)慕M別，以便在此基礎(chǔ)上做進(jìn)一步的分析。

2 數(shù)據(jù)處理

本文對數(shù)據(jù)的處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及生成矩陣三部分，處理工具主要使用Bicomb 2.0書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)。

2.1 數(shù)據(jù)清洗

本文將1 124條隱性知識管理相關(guān)文獻(xiàn)的題錄從NoteExpress文獻(xiàn)管理軟件導(dǎo)出后，導(dǎo)入書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)Bicomb 2.0進(jìn)行字段提取，對提取出的字段內(nèi)容進(jìn)行修改、刪除和替換等數(shù)據(jù)清洗操作。

2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

Bicomb 2.0可對提取的字段數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)需要選擇滿足一定“頻次閾值”的數(shù)據(jù)將其導(dǎo)出格式為txt的文件，為進(jìn)一步分析做準(zhǔn)備。

2.3 構(gòu)建矩陣

通過Bicomb 2.0，構(gòu)建作者共現(xiàn)矩陣、關(guān)鍵詞詞篇矩陣、關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣并將其導(dǎo)出格式為.txt的文件，作為待分析數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)分析

對所構(gòu)建的作者共現(xiàn)矩陣進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)分析，旨在揭示隱性知識管理領(lǐng)域研究人員之間的科研合作關(guān)系并具體闡明所形成的科研團(tuán)隊(duì)主要研究的主題；對關(guān)鍵詞詞篇矩陣進(jìn)行因子分析，旨在將隱性知識領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞按關(guān)系的親疏合理的分組；對關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣進(jìn)行聚類分析，旨在對現(xiàn)有隱性知識管理領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，理清本領(lǐng)域的研究結(jié)構(gòu)，定位熱點(diǎn)研究主題。

3.1 主要科研團(tuán)隊(duì)及合作主題

設(shè)置閾值為2，根據(jù)作者兩兩出現(xiàn)在1篇文獻(xiàn)中的情況，得到發(fā)文數(shù)≥2的作者204位并生成204*204的作者共現(xiàn)矩陣。將生成的共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入Ucinet6.0中，利用其中的可視化工具Netdraw繪制出該領(lǐng)域作者合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò)知識圖譜(圖1)，并進(jìn)行合著團(tuán)隊(duì)研究主題分析。

3.1.1 研究者合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

圖1中共有121個節(jié)點(diǎn)，表明204位作者中的121位作者與他人共同合著論文；其余83個節(jié)點(diǎn)是獨(dú)立存在并未與其他節(jié)點(diǎn)發(fā)生聯(lián)系，說明這些節(jié)點(diǎn)所代表的作者發(fā)表的論文均為獨(dú)著。合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的121位合著作者構(gòu)成44個學(xué)術(shù)合作團(tuán)體。其中最大的2個團(tuán)體分別由9人組成，其次是4個4人團(tuán)體、11個3人團(tuán)體和27個2人團(tuán)體。

以上數(shù)字表明隱性知識領(lǐng)域中作者間的科研合作關(guān)系較為松散，約41%的作者尚未與其他作者有任何合作，在作者合著的廣度與深度方面都存在很大的發(fā)展空間。

表現(xiàn)為作者合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)圖尚未形成一定的規(guī)模，存在很多孤立的節(jié)點(diǎn)，且很多高產(chǎn)作者都未進(jìn)入合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，如發(fā)文量大于10的陳麗君、王培林、孔德成、侯光明、張淑華、張同建等。

3.1.2 主要的學(xué)術(shù)合作團(tuán)體合作主題研究

以合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中成員數(shù)大于等于4的較大合作團(tuán)隊(duì)為研究對象，結(jié)合原始文獻(xiàn)分析其在隱性知識領(lǐng)域展開科研合作關(guān)系的主要研究主題或方向。

首先是2個9人合作團(tuán)體。第一個9人合作團(tuán)體由朱德全、許龍、薛勇、顏玉、穆丹、薛宇、梁英輝、戚曉利、季慶輝構(gòu)成。該團(tuán)隊(duì)的合作研究主題為隱性知識的顯性化。重點(diǎn)探討隱性知識的顯性化模式以及隱性知識顯性化過程中存在的障礙。第二個9人合作團(tuán)體的由劉志國、王志紅、安海娟、唐啟群、王穎、李慧、許靜、王楠、張薇構(gòu)成。該學(xué)術(shù)合作團(tuán)體的合作主題為隱性知識管理理論的應(yīng)用拓展。團(tuán)隊(duì)學(xué)者們將企業(yè)隱性知識管理的理論研究延伸到圖書館和農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域。

其次是4個分別由4人組成作者合著團(tuán)體。

第一個4人合著團(tuán)體由張建平、馬莎、羅興社、趙大志4人構(gòu)成。該團(tuán)隊(duì)的合作研究主要為圖書館隱性知識的轉(zhuǎn)化以及共享，并在分析基礎(chǔ)上提出圖書館隱性知識轉(zhuǎn)化與共享的可行性管理路徑，為進(jìn)一步深入研究和應(yīng)用提供了參考依據(jù)[5]。

第二個4人合著團(tuán)體由申俊龍、趙寧、李婷、魏魯霞構(gòu)成。該團(tuán)隊(duì)的學(xué)者均來自南京中醫(yī)藥大學(xué)，合作主題為中醫(yī)領(lǐng)域隱性知識管理，包括中醫(yī)或中醫(yī)醫(yī)者隱性知識的傳承、發(fā)展、創(chuàng)新以及評估等中醫(yī)諸多方面。該團(tuán)體認(rèn)為知識創(chuàng)新應(yīng)該以隱性知識為主要研究對象，提出基于隱性知識管理促進(jìn)知識創(chuàng)新的新機(jī)制[6]，和推行師徒傳授機(jī)制、建立創(chuàng)新學(xué)習(xí)型組織、開展臨床實(shí)踐等推進(jìn)知識創(chuàng)新的途徑[7]。第三個4人合著團(tuán)體由施琴芬、于娛、張峰、朱衛(wèi)未構(gòu)成，研究主題為隱性知識共享，主要研究高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)或產(chǎn)學(xué)研共同體中的隱性知識共享。第四個4人合著團(tuán)體由毛贛鳴、李黛君、張?jiān)氯骸⒅x松構(gòu)成，主要研究隱性知識轉(zhuǎn)移，重點(diǎn)研究圖書館的隱性知識轉(zhuǎn)移機(jī)制[8]。

3.2 研究熱點(diǎn)分析

首先利用SPSS 22.0對隱性知識研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞聚類，然后通過計(jì)算每個生成的類團(tuán)中關(guān)鍵詞的粘合度確定各類團(tuán)的主題。最后，結(jié)合原始文獻(xiàn)對每個主題的研究內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分析。

3.2.1 關(guān)鍵詞聚類分析

3.2.1.1 選取高頻關(guān)鍵詞

經(jīng)Bicomb 2.0統(tǒng)計(jì)，在隱性知識相關(guān)研究文獻(xiàn)中共有關(guān)鍵詞2 306個，其中去除本位詞“隱性知識”得到有效關(guān)鍵詞2 305個，本文選取其中頻次≥8的40個關(guān)鍵詞(表1)作為隱性知識研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞。

3.2.1.2 構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣

利用Bicomb 2.0的矩陣構(gòu)建功能，統(tǒng)計(jì)上述高頻關(guān)鍵詞兩兩在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)，形成一個40*40的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣并導(dǎo)出，作為下一步聚類分析的待處理數(shù)據(jù)(表2)。

3.2.1.3 構(gòu)造相異矩陣

高頻關(guān)鍵詞之間由于聯(lián)系的親疏程度不同，有些詞的共詞詞頻較高，有些較低，有些甚至為0。為了降低由于頻次懸殊引起的偏差，本文將共現(xiàn)矩陣?yán)肙chiia系數(shù)轉(zhuǎn)換為相關(guān)矩陣，再用“1”減相關(guān)矩陣，最終得到表示兩詞之間相異程度的相異矩陣[9](表3)。

3.2.1.4 因子分析

運(yùn)用“主成分分析法”對上述由Bicomb 2.0中導(dǎo)出的關(guān)鍵詞詞篇矩陣進(jìn)行因子分析，得到總方差解釋表(表4)。

表中有10個因子被提取，累積方差貢獻(xiàn)率約為63.54%，即將這40個高頻關(guān)鍵詞分為10類就可以解釋國內(nèi)近5年來隱性知識領(lǐng)域相關(guān)研究約63.54%的信息，表中前9個因子的累積方差貢獻(xiàn)率約60.90%，根據(jù)“所提取的因子應(yīng)能概括總體信息的60%以上”[3]的原則，即將這40個高頻關(guān)鍵詞分為9-10類都是合理的。

表1 高頻關(guān)鍵詞類目頻數(shù)

表2 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣(部分)

表3 高頻關(guān)鍵詞相異矩陣(部分)

表4 解釋總方差(部分)

3.2.1.5 聚類分析

將上述相異矩陣導(dǎo)入SPSS 22.0中利用類間平均法和歐式距離平方法進(jìn)行層次聚類分析，聚類結(jié)果如圖2所示。

根據(jù)聚類結(jié)果并參考因子分析的因子提取個數(shù)同時分析相關(guān)原始文獻(xiàn)，最終將隱性知識領(lǐng)域研究的高頻關(guān)鍵詞(即隱性知識領(lǐng)域的研究熱點(diǎn))聚合為9類，分別為類團(tuán)1、類團(tuán)2、類團(tuán)3、類團(tuán)4、類團(tuán)5、類團(tuán)6、類團(tuán)7、類團(tuán)8、類團(tuán)9。

圖2 基于SPSS的關(guān)鍵詞聚類分析

3.2.2 各類團(tuán)核心研究主題的確定

為能更直觀地展現(xiàn)各類團(tuán)的中心概念，并正確的進(jìn)行主題分析，本文引入了鐘偉金等[4]人提出的類團(tuán)分析指標(biāo)即粘合力的計(jì)算方法。在類團(tuán)中，粘合力最大的詞稱為中心詞，可以表征該類團(tuán)的核心概念。粘合力計(jì)算公式為：

其中N(Ai)為關(guān)鍵詞Ai的粘合度，F(xiàn)(Ai→Bj)為關(guān)鍵詞Ai與類團(tuán)中其余關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻次[10]，n為類團(tuán)中關(guān)鍵詞的個數(shù)。根據(jù)上述公式，本文分別計(jì)算出了9個類團(tuán)中每個關(guān)鍵詞的粘合度值，并在此基礎(chǔ)上對每個類團(tuán)進(jìn)行主題分析。本文列舉了類團(tuán)1的關(guān)鍵詞粘合度計(jì)算結(jié)果(表5)，其余類團(tuán)相應(yīng)列出主題分析結(jié)果。

表5 類團(tuán)1中關(guān)鍵詞粘合度值列表

從各關(guān)鍵詞的粘合度值可知該類團(tuán)所研究的主要內(nèi)容是波蘭尼隱性知識內(nèi)涵以及緘默知識的內(nèi)隱學(xué)習(xí)。

按照以上方法，對其他類團(tuán)的核心概念的確定，得到每個類團(tuán)的研究主題。

3.2.3 類團(tuán)的主題內(nèi)容分析

3.2.3.1 類團(tuán)1：隱性知識的基礎(chǔ)研究

類團(tuán)1包含的關(guān)鍵詞按其粘合度大小排序依次為波蘭尼、緘默知識、數(shù)學(xué)公式和內(nèi)隱學(xué)習(xí)，主要是關(guān)于隱性知識的基礎(chǔ)研究，包括知識的分類，隱性知識的起源、概念、特點(diǎn)等基本內(nèi)容。

3.2.3.2 類團(tuán)2：大學(xué)生創(chuàng)業(yè)教育

類團(tuán)2包含的關(guān)鍵詞按其粘合度大小排序依次為大學(xué)生創(chuàng)業(yè)教育、大學(xué)生，主要研究以隱性知識為核心的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)教育。該類研究以大學(xué)生為研究對象，通過分析大學(xué)生創(chuàng)業(yè)教育模式以及創(chuàng)業(yè)隱性知識學(xué)習(xí)的主要途徑和方法，構(gòu)建基于隱性知識獲得、轉(zhuǎn)移和共享的平臺，通過平臺提升大學(xué)生創(chuàng)業(yè)素質(zhì)和能力。

3.2.3.3 類團(tuán)3：隱性知識管理中的激勵機(jī)制研究

類團(tuán)3包含的關(guān)鍵詞按其粘合度大小排序依次為高校、科研團(tuán)隊(duì)、教師、結(jié)構(gòu)方程模型、激勵機(jī)制、教學(xué)。主要研究激勵在隱性知識管理尤其是隱性知識共享與轉(zhuǎn)移過程中的影響作用，該類研究主要以高校教師為核心的科研團(tuán)隊(duì)為研究對象，多采用理論研究與實(shí)證分析相結(jié)合的方法，實(shí)證分析中又采用結(jié)構(gòu)方程模型的方法驗(yàn)證激勵因素在隱性知識共享與轉(zhuǎn)移中的影響作用，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建促進(jìn)隱性知識管理的激勵機(jī)制、提出合理的激勵措施等。

3.2.3.4 類團(tuán)4：知識轉(zhuǎn)移

類團(tuán)4包含的關(guān)鍵詞按其粘合度大小依次為知識轉(zhuǎn)移、企業(yè)、圖書館員、核心競爭力。該類從知識轉(zhuǎn)移的機(jī)理與模式、組織制度、影響知識轉(zhuǎn)移的因素、轉(zhuǎn)移的路徑等多方面進(jìn)行研究，分析組織(企業(yè)和圖書館員)知識轉(zhuǎn)移對其核心競爭力的影響，并提出了提高知識轉(zhuǎn)移效率的對策，旨在提高組織核心競爭力。知識是戰(zhàn)略競爭的資源，知識轉(zhuǎn)移，特別是隱性知識轉(zhuǎn)移，則是塑造核心競爭力的重要手段，如何高效的將知識轉(zhuǎn)化為競爭力在當(dāng)代顯得尤為重要。

3.2.3.5 類團(tuán)5：隱性知識共享

類團(tuán)5包含的關(guān)鍵詞按其粘合度大小依次為隱性知識共享、高校圖書館、隱性知識管理、對策、隱性知識轉(zhuǎn)化。該類主要研究高校圖書館隱性知識管理中的共享與轉(zhuǎn)化的對策。通過對高校圖書館隱性知識共享的障礙、困境等進(jìn)行分析，提出圖書館更好的實(shí)現(xiàn)隱性知識共享的對策。目前對于高校圖書館隱性知識共享的研究多從方法、模型、技術(shù)平臺、共享的條件、要求、機(jī)制、策略等方面進(jìn)行研究，理論研究較多，實(shí)證研究、個案研究較少，而隱性知識共享的研究恰恰需要通過長期的實(shí)證研究，通過理論結(jié)合實(shí)際效果的反饋來實(shí)現(xiàn)。

3.2.3.6 類團(tuán)6：圖書館知識轉(zhuǎn)化

類團(tuán)6包含的關(guān)鍵詞按其粘合度大小依次為知識管理、顯性知識、圖書館、知識服務(wù)、SECI模型、知識轉(zhuǎn)化。該類研究借助SECI知識轉(zhuǎn)化模型來分析圖書館的知識管理，通過揭示圖書館知識服務(wù)過程中隱性知識與顯性知識間的流動轉(zhuǎn)化規(guī)律及所處的知識產(chǎn)品階段，提出可行的轉(zhuǎn)化策略與管理路徑。目前對于知識轉(zhuǎn)化的研究多集中在提高轉(zhuǎn)化策略上，而對知識轉(zhuǎn)化效果的研究則非常少，這將是隱性知識轉(zhuǎn)化的未來研究方向。

3.2.3.7 類團(tuán)7：圖書館隱性知識服務(wù)

類團(tuán)7包含的關(guān)鍵詞按其粘合度大小依次為真人圖書館、知識創(chuàng)新、知識地圖。“真人圖書館”活動是近年來國內(nèi)外興起的一種新型知識服務(wù)模式，它“以人為書”，在人與“書”的對話中實(shí)現(xiàn)“閱讀”。這種閱讀形式可以深入發(fā)掘個體頭腦中的隱性知識,是實(shí)現(xiàn)高校圖書館隱性知識挖掘和創(chuàng)新的有效途徑，知識地圖的引入可以說是為圖書館的知識資源設(shè)置了導(dǎo)航系統(tǒng)，這對于拓展高校圖書館服務(wù)功能、實(shí)現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新有重要意義。

3.2.3.8 類團(tuán)8：隱性知識轉(zhuǎn)移與共享的影響因素研究

類團(tuán)8包含的關(guān)鍵詞按其粘合力大小依次為隱性知識轉(zhuǎn)移、影響因素、知識共享、高校教師、社會網(wǎng)絡(luò)、社會網(wǎng)絡(luò)分析。該類主要以高校教師為研究對象，使用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，通過分析高校教師的知識轉(zhuǎn)移與共享的意愿、行為、組織制度、群體文化等方面，研究隱性知識轉(zhuǎn)移與共享的影響因素，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的措施與對策。

3.2.3.9 類團(tuán)9：隱性知識顯性化的信息技術(shù)策略

類團(tuán)9包含的關(guān)鍵詞按其粘合力大小依次為信息技術(shù)、隱性知識顯性化、策略、教學(xué)方法。長期以來，研究者對隱性知識顯性化的研究多是從知識管理的角度展開的，理論研究主要從隱性知識顯性化的研究視角、模型、技術(shù)方式、障礙因素、策略措施五部分展開[11]。該類主要是策略研究，側(cè)重于基于信息技術(shù)的教師教學(xué)中隱性知識顯性化策略探討。隱性知識在其顯性化過程中受自身特性及各種因素影響存在諸多困難，此時顯性化的策略以及過程所使用的技術(shù)方式就顯得尤為重要。

4 結(jié)語

通過上述對我國隱性知識研究的作者合著分析，可以發(fā)現(xiàn)我國隱性知識領(lǐng)域作者間的合作關(guān)系較為松散，專家學(xué)者雖然取得了一些成果，但是在合作的廣度和深度等方面還有很大的發(fā)展空間。

通過關(guān)鍵詞的主題分析，可以發(fā)現(xiàn)近5年來我國的隱性知識領(lǐng)域的研究多集中在圖書館、企業(yè)、高校等領(lǐng)域，而主題則集中在隱性知識不同角度的理論研究，如隱性知識的轉(zhuǎn)化、轉(zhuǎn)移、共享、顯性化等方面，作用的立足點(diǎn)也集中于提高核心競爭力以及促進(jìn)知識創(chuàng)新等方面而提出的方法、模型、對策以及策略等。通過分析可知由于隱性知識本身的無形性、難以衡量性、創(chuàng)新性等特點(diǎn)，該領(lǐng)域的研究主要采用定性分析，缺乏足夠的信度和效度，并且分析多為理論分析，實(shí)證分析較少，這將是未來的主要研究及發(fā)展方向。

本文著重分析了我國近5年來隱性知識管理領(lǐng)域的研究主題分布以及發(fā)展?fàn)顩r，但是由于分析的數(shù)據(jù)源的局限性，檢索策略以及共詞分析固有的缺陷，難免會有不完善的地方。在后續(xù)的研究中，筆者將致力于改善此狀況，以便更全面的反映隱性知識研究的發(fā)展趨勢。