基于情報(bào)分析工具與專家判斷對(duì)照的情報(bào)分析模式研究*
——以石墨烯研究為例

胡 靜 舒 予

(四川大學(xué)圖書(shū)館 成都 610065)

我國(guó)高校圖書(shū)館情報(bào)服務(wù)由來(lái)已久，最初多是對(duì)情報(bào)資料的簡(jiǎn)單收集、整理與利用，提供索引、檢索、查新等服務(wù)[1-3]，近年來(lái)隨著高校雙一流戰(zhàn)略的推進(jìn)和學(xué)術(shù)環(huán)境的變化，賦予了高校情報(bào)服務(wù)新的內(nèi)涵，服務(wù)對(duì)象范圍不斷擴(kuò)展，不僅包括科研工作者，還包括職能管理部門的決策群體，甚至校外群體。服務(wù)內(nèi)容更加深入，形成了學(xué)科分析與評(píng)價(jià)、人才評(píng)估、對(duì)標(biāo)分析、科學(xué)態(tài)勢(shì)分析、領(lǐng)域熱點(diǎn)前沿挖掘、專利分析等深層次的情報(bào)分析服務(wù)[4-7]。

情報(bào)分析工具在此類深層次分析服務(wù)中必不可少，用以輔助情報(bào)服務(wù)工作者從多變的信息中快速定位高價(jià)值信息[8]，發(fā)掘信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)表面上難以發(fā)現(xiàn)的潛在規(guī)律[9]。付佳佳在高校圖書(shū)館情報(bào)分析服務(wù)框架體系中指出分析工具與分析方法是開(kāi)展服務(wù)的基礎(chǔ)，要根據(jù)服務(wù)內(nèi)容靈活組合工具和方法[10]。肖連杰等通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)情報(bào)分析類文章進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)Citespace、Innography、RefViz、SA-TI和TDA等工具在情報(bào)分析中的使用率較高[11]。楊眉等歸納出領(lǐng)域態(tài)勢(shì)分析中常用的五類分析工具包括Web of Science、EI、Inspec等數(shù)據(jù)庫(kù)工具；JCR、ESI、Incites等評(píng)價(jià)工具；Gartner、網(wǎng)絡(luò)搜索引擎等網(wǎng)絡(luò)資源；DII、TI、Innography等專利數(shù)據(jù)庫(kù)；Bibexcel、TDA、CiteSpace、Pajek等數(shù)據(jù)分析工具[12]。實(shí)踐方面上海交通大學(xué)圖書(shū)館利用Elsevier、ESI和JCR等數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建指標(biāo)體系為學(xué)院遴選高水平期刊[5]、利用CiteSpace、Ucinet和TDA等對(duì)腦科學(xué)全球發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析[12]；清華大學(xué)圖書(shū)館利用ESI進(jìn)行學(xué)科分析和人才評(píng)估等服務(wù)[7]。與此同時(shí)部分學(xué)者提出情報(bào)分析工具的局限性，張家年等指出分析工具在關(guān)鍵技術(shù)方面存在不同程度的缺陷和不足，影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確度，應(yīng)將工具分析與專家智慧相融合[13]。李紅等提出利用文獻(xiàn)計(jì)量分析法、知識(shí)圖譜工具得到的分析結(jié)果，還不能真正代表領(lǐng)域前沿，需要結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业囊庖?jiàn)[4]，但目前較少有研究工具與專家該以何種方式融合。因此本文擬通過(guò)實(shí)例研究情報(bào)分析工具和專家判斷之間的差異及差異背后的深層原因，進(jìn)而提煉出兩者在情報(bào)分析中的適用特征，構(gòu)建一種工具和專家判斷對(duì)照的情報(bào)分析模式，以提升情報(bào)分析服務(wù)的精準(zhǔn)度和科學(xué)性，為廣大情報(bào)分析工作者提供參考。

1 研究思路

本文研究思路如圖1所示，假設(shè)分析工具與專家判斷之間存在差異，以石墨烯研究為例進(jìn)行一系列研究驗(yàn)證。首先在數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)上，采用CiteSpace、Vosviewer、Pajek等分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將分析結(jié)果交予領(lǐng)域?qū)＜易雠袛?。其次將工具分析結(jié)果與專家判斷對(duì)照，如有差異，分析差異背后的原因。最后在差異原因分析基礎(chǔ)上提煉工具與專家各自在情報(bào)分析中的適用特征。

圖1 基于分析工具與專家判斷對(duì)照的情報(bào)分析模式研究思路框架

2 基于情報(bào)分析工具與專家判斷對(duì)照的情報(bào)分析模式

2.1數(shù)據(jù)收集本文數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science核心集中的SCI-EXPANDED子集，檢索策略：篇名=“graphene”，限定檢索年份2004-2018年，文獻(xiàn)類型“article”，為了便于尋找學(xué)科專家，限定學(xué)科領(lǐng)域?yàn)樗小癿aterial”相關(guān)學(xué)科，選取其中被引次數(shù)大于10的記錄共計(jì)14 567條。

2.2 情報(bào)分析工具分析結(jié)果與專家判斷對(duì)照

2.2.1 基礎(chǔ)領(lǐng)域分析 采用Citespace的文獻(xiàn)共被引聚類功能進(jìn)行分析。文獻(xiàn)共被引通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)間關(guān)系研究，形成先驅(qū)研究的知識(shí)脈絡(luò)，用以把握研究的整體發(fā)展歷程。聚類可將同時(shí)被一篇文章引用的論文集合在一起(認(rèn)為它們研究?jī)?nèi)容相似)，形成不同的研究領(lǐng)域。Citespace分析結(jié)果如圖2所示，其中聚類的模塊化ModularityQ=0.7779，共被引網(wǎng)絡(luò)中聚類主題的區(qū)分度較好。最終形成43個(gè)聚類，其中處于核心區(qū)域的有8個(gè)，根據(jù)工具給出的聚類的標(biāo)識(shí)詞(LLR算法)總結(jié)為：0#：大面積石墨烯(large area)；1#：石墨烯帶(ribbon)；2#：石墨烯氧化物(graphite oxide)；4#：楊氏模量(younga modulus)；7#：氧化還原反應(yīng)(oxygen reduction )；8#：超級(jí)電容(supercapacitor)；11#：貝里相位(berrys phase)；12#：狄拉克費(fèi)米子(dirac fermion)。

圖2 石墨烯研究共被引文獻(xiàn)聚類知識(shí)圖譜

專家判斷：分析結(jié)果基本可以反映目前石墨烯在材料學(xué)方面的研究領(lǐng)域，但命名不夠準(zhǔn)確，#7和#8、#11和#4在研究?jī)?nèi)容上關(guān)聯(lián)度較高可劃分到一個(gè)領(lǐng)域中。另外光電子(optoelectronics)也是一個(gè)目前研究較多的領(lǐng)域，卻沒(méi)有在CiteSpace的核心聚類中反映出來(lái)，具體對(duì)照結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 核心研究領(lǐng)域?qū)Ρ攘斜?/p>

2.2.2 重要文獻(xiàn)挖掘 利用CiteSpace的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)折點(diǎn)(turning point)功能進(jìn)行分析，其借鑒了結(jié)構(gòu)洞和信息覓食理論，用于發(fā)現(xiàn)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中重要的橋梁文獻(xiàn)，即不同學(xué)科和不同主題間的相互連接演化的關(guān)鍵，測(cè)度指標(biāo)為中介中心性(betweenness centrality)[14]。橋梁文獻(xiàn)是整個(gè)知識(shí)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展演化的要害節(jié)點(diǎn)，對(duì)橋梁文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)，有助于了解各基礎(chǔ)領(lǐng)域間的演化關(guān)系，更深入的認(rèn)識(shí)領(lǐng)域知識(shí)。本文從上述共被引聚類網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)了3篇中介中心性(Centrality)大于0.1的文獻(xiàn)：

文獻(xiàn)1：A.K.Geim于2007年在NATMATER發(fā)表的TheRiseofGraphene，其位于#0聚類，連接著聚類#0和#1、#2、#4。是一篇綜述性的文獻(xiàn)，闡述石墨烯極高的晶體和電子質(zhì)量，與不尋常的電子光譜，使其成為材料科學(xué)和凝聚態(tài)物理學(xué)視域中迅速崛起的新星。

文獻(xiàn)2：Y.Hernandez于2008年在NATNANOTECHNOL發(fā)表的High-yieldProductionofGraphenebyLiquid-phaseExfoliationofGraphite,位于#0聚類，連接著#2和#8聚類，研究通過(guò)大規(guī)模生長(zhǎng)或剝離的方法生產(chǎn)石墨烯材料(石墨在有機(jī)溶劑如N-甲基-吡咯烷酮中的分散和剝離)。

文獻(xiàn)3：H.Lee于2005年發(fā)表的MagneticOrderingattheEdgesofGraphiticFragments:MagneticTailInteractionsbetweentheEdge-localizedStates，位于#4聚類，是連接#4聚類和#0聚類的重要文獻(xiàn)，研究石墨碎片邊緣的磁性排序。

專家判斷：文獻(xiàn)1：該文是首屈一指的大師之作，其作者A. K.Geim和K. S .Novoselov因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)石墨烯于2010年獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。該文在石墨烯研究的演進(jìn)過(guò)程中發(fā)揮著十分重要的作用，其中的重要論點(diǎn)被后期的很多論文引用，包括石墨烯晶體管(1#)、石墨烯氧化物(2#)和楊氏模量(4#)的研究成果，因此可作為連接0#聚類和1#、2#、4#的橋梁性文獻(xiàn)。

文獻(xiàn)2：該文是用液相剝離法制備石墨烯氧化物(Graphene Oxide Go)的代表性論文，對(duì)于石墨烯氧化物的制備(#2)具有重要影響，同時(shí)也開(kāi)啟了氧化石墨烯在能源領(lǐng)域(#8)應(yīng)用的大門，因此是連接#0聚類和#2、#8聚類的關(guān)鍵性文獻(xiàn)。

文獻(xiàn)3：無(wú)法判斷是否有橋梁作用，且該文不算領(lǐng)域內(nèi)有影響力的論文。

另外專家還提出Li XS于2009年在SCIENCE上發(fā)表的Large-AreaSynthesisofHigh-QualityandUniformGrapheneFilmsonCopperFoils可以作為#0和#1聚類的橋梁文獻(xiàn)，原因在于該文是真正能用的大面積石墨烯薄膜的開(kāi)山之作，明確了大面積石墨烯生長(zhǎng)的技術(shù)路線，尤其是應(yīng)用于石墨烯晶體管領(lǐng)域，在保證石墨烯大面積生長(zhǎng)的同時(shí)，確保石墨烯具有較高的電子遷移率，為石墨稀晶體管的研制奠定基礎(chǔ)。

2.2.3 熱點(diǎn)研究分析 共詞分析是對(duì)關(guān)鍵詞詞頻及其相互關(guān)系的研究，可用于識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)的研究特征和研究熱點(diǎn)。利用Vosviewer抽取文本關(guān)鍵詞，并限定關(guān)鍵詞詞頻閾值60，獲得312個(gè)主題詞，對(duì)其進(jìn)行共現(xiàn)聚類，結(jié)果如圖3所示，顏色深淺代表不同的熱點(diǎn)方向，原點(diǎn)大小代表關(guān)鍵詞詞頻，原點(diǎn)越大則關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高，研究越多。

圖3 石墨烯研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類知識(shí)圖譜

分析結(jié)果顯示材料學(xué)方面的石墨烯研究目前形成了以下五個(gè)研究熱點(diǎn)方向：

(1)石墨烯薄膜研究，規(guī)模最大，包含核心研究主題薄膜(films)、石墨(graphite)、拉曼光譜(raman-spectroscopy)、層(layer)、輸運(yùn)(transport)等。

(2)石墨烯儲(chǔ)能材料研究，規(guī)模其次，包含核心研究主題氧化物(oxide)、性能(performance)、碳(carbon)、復(fù)合(composite)、超級(jí)電容器(supercapacitors)等。

(3)石墨烯在傳感器方面的研究，規(guī)模第三，包含核心研究主題氧化石墨(oxide graphite)、傳遞(delivery)、金納米粒子(gold nanoparticles)、熒光(fluorescence)、功能化(functionalization)等。

(4)石墨烯復(fù)合材料研究，規(guī)模第四，包含核心研究主題碳納米管(carbon nanotube)、片材(sheet)、納米復(fù)合材料(nanocomposite)、剝離石墨烯(exfoliate grapheme)、化學(xué)還原(chemical reduction)等。

(5)燃料電池催化劑研究，規(guī)模最小，包含核心研究主題氧還原反應(yīng)(oxygen reduction reaction)、燃料電池(fuel-cells)、氮摻雜石墨烯(nitrogen-doped grapheme)、催化劑(catalysts)、化學(xué)還原(chemical reduction)等。

專家判斷：上述研究方向?qū)儆谑┭芯康臒狳c(diǎn)。

2.2.4 前沿主題分析 前沿主題發(fā)掘采用Kleinberg 于2002年提出的突發(fā)詞檢測(cè)算法(Burst Detection)，考察在一定時(shí)間內(nèi)詞的突然變化情況，根據(jù)詞的大量突然涌現(xiàn)判定一個(gè)新興研究主題的產(chǎn)生[15]。本文利用CiteSpace實(shí)現(xiàn)突變?cè)~檢測(cè)，共抽取出60個(gè)突現(xiàn)詞，去掉不能代表研究?jī)?nèi)容的關(guān)鍵詞，選取其中突現(xiàn)強(qiáng)度大于20的主題詞17個(gè)，詳情見(jiàn)表2。

表2 研究前沿

專家判斷：以上主題是目前的前沿研究，這些主題大部分屬于石墨烯薄膜研究，其中epitaxial graphene、nanoribbon、transport、large area和li ion battery等9個(gè)主題也是目前的研究熱點(diǎn)。

2.2.5 核心國(guó)家地區(qū) 采用Bibexcel抽取頻次大于40的國(guó)家構(gòu)建共現(xiàn)矩陣，用Pajek生成國(guó)家共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)如圖4，其中節(jié)點(diǎn)的大小與中介中心度有關(guān)，節(jié)點(diǎn)越大中介中心度越大，代表節(jié)點(diǎn)在整體網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位。從中介中心度值可以看出，中國(guó)和美國(guó)是處于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)最核心的地位(中介中心度值：0.027)，其余依次為德國(guó)(0.022)、英國(guó)(0.022)、韓國(guó)(0.018)、法國(guó)(0.018)、日本(0.017)。

圖4 石墨烯研究國(guó)家共現(xiàn)知識(shí)圖譜

專家判斷：中國(guó)在石墨烯研究方面確實(shí)取得了較多成果和突破性進(jìn)展，SCI論文量居世界領(lǐng)先，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家在核心研究和高精尖的前沿研究方面表現(xiàn)也很不錯(cuò)。

3 分析工具與專家判斷差異及原因分析

3.1缺少光電子領(lǐng)域，領(lǐng)域間的合并作者回到14 567條數(shù)據(jù)源中，限制主題“optoelectronics or optics or plasma”，獲得1 395條文獻(xiàn)，把1 395條結(jié)果再做共被引分析，將導(dǎo)出的共被引數(shù)據(jù)②與先前的共被引文獻(xiàn)數(shù)據(jù)①做比照，發(fā)現(xiàn)②中的文獻(xiàn)分別分布在石墨烯晶體管(#1)、石墨烯氧化物(#2)、物理性質(zhì)(#11、#4)和#5(Neutron)等領(lǐng)域中，#5中分布的文獻(xiàn)較集中，但由于#5的規(guī)模較小，因此沒(méi)有被顯示在核心聚類中。專家提出的石墨烯光電子領(lǐng)域主要涉及石墨烯在光電子領(lǐng)域的應(yīng)用，與“氧化石墨烯”“石墨烯晶體管”等領(lǐng)域有交叉(文獻(xiàn)存在共被引關(guān)系)；分析工具是根據(jù)文獻(xiàn)的共被引情況，區(qū)分文獻(xiàn)之間的親疏關(guān)系，把關(guān)系較近的文獻(xiàn)劃分成同一類別，與文獻(xiàn)的共被引次數(shù)有關(guān)，因而可能會(huì)導(dǎo)致光電子領(lǐng)域(#5)分布的文獻(xiàn)量較少，無(wú)法處于核心領(lǐng)域群。

關(guān)于#7和#8、#11和#4的合并，筆者抽取#7和#8做驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)四個(gè)領(lǐng)域內(nèi)文獻(xiàn)閱讀和咨詢學(xué)者，發(fā)現(xiàn)#7中的文獻(xiàn)主要關(guān)于氧化還原石墨烯的制備及儲(chǔ)能性能研究，與#8中的石墨烯超級(jí)電容特性確有關(guān)聯(lián)，可以進(jìn)行合并。分析工具的領(lǐng)域劃分利用數(shù)學(xué)算法精準(zhǔn)而清晰的區(qū)分文獻(xiàn)間的親疏關(guān)系，但卻無(wú)法判斷內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性。

3.2研究領(lǐng)域命名領(lǐng)域的命名上存在較大差異，主要原因在于CiteSpace LLR標(biāo)識(shí)詞是通過(guò)LLR聚類算法計(jì)算出log-likelihood ratio較大的詞匯[16]，即工具是通過(guò)相關(guān)標(biāo)識(shí)算法，列出“最突出”的那個(gè)詞語(yǔ)來(lái)體現(xiàn)聚類的特征，與關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次有關(guān)。而專家是基于對(duì)全文的理解或?qū)垲愄卣鞯睦斫庾龀龅木垲惛爬ā?/p>

3.3重要文獻(xiàn)挖掘分析工具挖掘的結(jié)果多數(shù)與學(xué)者意見(jiàn)相同，有兩篇存在爭(zhēng)議。回到共被引網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)工具分析出的橋梁性論文3屬于領(lǐng)域4#，與0#中TheRiseofGraphene(A.K.Geim，2007)有共被引關(guān)系，從研究?jī)?nèi)容上看，橋梁論文研究的是石墨碎片邊緣磁矩的形成機(jī)制，是石墨烯物理性質(zhì)方面研究，而TheRiseofGraphene闡述了石墨烯異常的電子光譜，引起了一種新的“相對(duì)論”凝聚態(tài)物理范式，兩者在內(nèi)容上有關(guān)聯(lián)。說(shuō)明這篇論文與4#和1#中的部分研究?jī)?nèi)容相關(guān)。專家提到的Large-AreaSynthesisofHigh-QualityandUniformGrapheneFilmsonCopperFoils(Li XS，2009)是ESI高被引論文(被引6 000余次)，說(shuō)明是被廣泛認(rèn)可有較高影響力的文章，但工具計(jì)算出的中介中心性值為0.01，不構(gòu)成轉(zhuǎn)折點(diǎn)文獻(xiàn)。分析工具的計(jì)算方式強(qiáng)調(diào)了“跨界性”，即同時(shí)被多個(gè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)引用，而專家是根據(jù)文章影響力和研究?jī)?nèi)容上的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行判斷。產(chǎn)生上述差異的可能原因是：專家受自身知識(shí)范疇限制和主觀偏見(jiàn)影響，忽視某些超出知識(shí)范圍或在學(xué)術(shù)圈影響力較低的文獻(xiàn)；引用的不充分性和動(dòng)機(jī)的復(fù)雜性[18]，導(dǎo)致某些有影響力的文章沒(méi)有被恰當(dāng)引用，使工具的計(jì)算結(jié)果與專家判斷有差距。

3.4部分研究前沿主題屬于研究熱點(diǎn)，前沿主題大部分屬于石墨烯薄膜研究前沿與熱點(diǎn)之間本就存在交集，部分前沿也有可能具有較高的詞頻，屬于熱點(diǎn)前沿[17]。為了進(jìn)一步確認(rèn)專家提出的9個(gè)前沿主題屬于研究熱點(diǎn)，筆者統(tǒng)計(jì)了17個(gè)突現(xiàn)詞的詞頻，發(fā)現(xiàn)專家提出的9個(gè)熱點(diǎn)前沿都具有較高詞頻(>90)，但部分未被提出的主題詞也具有較高詞頻，例如電化學(xué)性質(zhì)(electrochemical property)詞頻188、電子結(jié)構(gòu)(electronic structure)詞頻114。采用專家提出的“l(fā)i ion battery”和未被提出的“electronic structure”做研究文獻(xiàn)數(shù)量比較，前者在WoS中有研究文獻(xiàn)203篇，后者有1 427篇，說(shuō)明后者的研究熱度比前者高。出現(xiàn)這種情況的可能原因有兩種：一是專家受自身知識(shí)范圍的限制，對(duì)于熱點(diǎn)的把握多集中在自己的研究范圍內(nèi)，忽略了其他相關(guān)領(lǐng)域的研究；二是細(xì)粒度的內(nèi)容容易被專家忽視，例如以關(guān)鍵詞為代表的研究主題。

針對(duì)前沿探測(cè)出的主題大部分屬于石墨烯薄膜研究，筆者根據(jù)關(guān)鍵詞聚類和數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)閱讀發(fā)現(xiàn)這些主題確實(shí)大部分屬于石墨烯薄膜研究，少部分屬于石墨烯儲(chǔ)能材料研究和石墨烯復(fù)合材料研究等。

3.5國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)Pajek社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的中介中心度用來(lái)衡量點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，以經(jīng)過(guò)這個(gè)點(diǎn)的最短路徑數(shù)來(lái)刻畫(huà)[19]。專家的判斷角度多是基于學(xué)術(shù)影響力、學(xué)術(shù)地位和高質(zhì)量學(xué)術(shù)成果等內(nèi)容。為了進(jìn)一步了解各國(guó)的學(xué)術(shù)地位，筆者分別統(tǒng)計(jì)了7個(gè)國(guó)家的各項(xiàng)學(xué)術(shù)表現(xiàn)指標(biāo)，如表3所示，美國(guó)的各項(xiàng)指標(biāo)基本都處于第一的位置，英德法的被引百分比表現(xiàn)比中國(guó)好，但總體來(lái)看中國(guó)各項(xiàng)指標(biāo)都有不錯(cuò)的表現(xiàn)，學(xué)術(shù)地位應(yīng)該屬于世界前列。

表3 各國(guó)家學(xué)術(shù)表現(xiàn)比較

除上述差異及原因外，還有部分難以避免的因素可能會(huì)造成分析工具與領(lǐng)域?qū)＜遗袛嗟牟町悾档藐P(guān)注。首先，學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)傳播過(guò)程是知識(shí)流動(dòng)和知識(shí)擴(kuò)散的過(guò)程，每一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域并不是獨(dú)立存在的，他或多或少與其它任何一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域有關(guān)聯(lián)[20]，特別隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，學(xué)科領(lǐng)域之間知識(shí)的流動(dòng)與擴(kuò)散越來(lái)越頻繁、邊界劃分越來(lái)越模糊[21]。且隨著時(shí)間的推移學(xué)科領(lǐng)域之間的知識(shí)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，是一個(gè)不斷演進(jìn)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。因此分析工具這種靜態(tài)的邊界清晰的分析并不能夠完全反映學(xué)科領(lǐng)域的真實(shí)情況，而專家受自身知識(shí)范圍的限制也不一定能夠準(zhǔn)確判斷。其次，在采集數(shù)據(jù)的過(guò)程中對(duì)字段、主題詞、年份、文獻(xiàn)來(lái)源和學(xué)科等內(nèi)容的限制，在一定程度上會(huì)影響數(shù)據(jù)源的完整性，從而導(dǎo)致工具分析結(jié)果與專家判斷的差異，例如本文在數(shù)據(jù)采集中為了便于匹配學(xué)科專家，限制WoS中所有的“material”學(xué)科，有可能導(dǎo)致“光電子”領(lǐng)域文獻(xiàn)的部分缺失。石墨烯本身是一種材料，但其優(yōu)異的物理、化學(xué)性能又受到物理、化學(xué)、電子等領(lǐng)域的關(guān)注，存在較多的學(xué)科交叉，在數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索(graphene) and (optoelectronics or optics or plasma)，不限學(xué)科，發(fā)現(xiàn)有物理應(yīng)用、工程電子、物理化學(xué)等領(lǐng)域的文獻(xiàn)至少占總文獻(xiàn)量的1/2，因此限定“material” 也可能導(dǎo)致在基礎(chǔ)領(lǐng)域劃分時(shí)，“光電子”領(lǐng)域由于規(guī)模較小，而無(wú)法處于核心領(lǐng)域群。第三，分析工具強(qiáng)大的分析功能背后是大量的數(shù)學(xué)算法，而每種數(shù)學(xué)算法本身都存在一定的局限性，例如CiteSpace中突變檢測(cè)采用的Kleinberg 算法，其最優(yōu)序列的確定受參數(shù)k,s,γ的影響, 而參數(shù)確定具有一定的主觀性，且Kleinberg 算法需要一定的時(shí)間積累，對(duì)較新的關(guān)鍵詞/文獻(xiàn)準(zhǔn)確度不高[22]；層次聚類、Louvain 算法和譜聚類算法等是分析工具中常用的聚類算法，其中層次聚類和譜聚類在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)中存在一定缺陷，Louvain 算法在數(shù)據(jù)輸入順序上敏感度較高[23]。另外在使用分析工具的過(guò)程中對(duì)各種參數(shù)的設(shè)置也會(huì)影響分析結(jié)果的最終呈現(xiàn)。

4 分析工具與專家判斷適用特征提取

通過(guò)上述分析發(fā)現(xiàn)除某些不可避免的因素外，工具的優(yōu)勢(shì)首先在于對(duì)大量數(shù)據(jù)的快速運(yùn)算，且抽取的關(guān)鍵信息與專家判斷的契合度較高。其次工具具有較強(qiáng)的客觀性，其分析結(jié)果是對(duì)信息數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)算得來(lái)，也因如此其分析結(jié)果邊界清晰，少有模棱兩可、模糊不清的情況。同時(shí)工具善于識(shí)別和挖掘細(xì)粒度知識(shí)。但工具對(duì)于跨學(xué)科領(lǐng)域判斷的精準(zhǔn)度不夠，容易受算法影響忽略掉一些較小且交叉度較高的領(lǐng)域，工具對(duì)分析結(jié)果的語(yǔ)義理解欠缺，不善于進(jìn)行概況總結(jié)性評(píng)述。

專家的判斷基礎(chǔ)來(lái)源于自身長(zhǎng)期的知識(shí)積累和對(duì)領(lǐng)域發(fā)展的內(nèi)化理解。專家進(jìn)行科研工作的過(guò)程中會(huì)吸納融合各相關(guān)學(xué)科的跨學(xué)科知識(shí)，對(duì)跨學(xué)科的把握較好。情報(bào)分析過(guò)程是綜合多因素的復(fù)雜判斷，存在許多無(wú)法用量化表征的因素，例如對(duì)研究?jī)?nèi)容的理解、文獻(xiàn)信息背后的關(guān)聯(lián)知識(shí)，而專家更易于做此類判斷。專家的系統(tǒng)思維和邏輯推理能夠?qū)Ψ治鼋Y(jié)果進(jìn)行宏觀把控。但專家判斷又受限于自身知識(shí)范疇，對(duì)范疇外的知識(shí)把握不夠準(zhǔn)確，且容易受情感左右，對(duì)自己感興趣的領(lǐng)域有偏好。

5 思 考

情報(bào)分析的快速、高效、準(zhǔn)確離不開(kāi)分析工具和專家判斷良好配合，工具與專家的關(guān)系是各取所長(zhǎng)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的智能組合，在二者進(jìn)行融合的過(guò)程中需注意以下幾點(diǎn)：

a.分析工具是基礎(chǔ)。情報(bào)分析過(guò)程中需將工具分析作為基礎(chǔ)，充分利用工具的快速、高效、客觀、細(xì)粒度等特性，全面挖掘研究對(duì)象的發(fā)展?fàn)顩r、研究?jī)?nèi)容、內(nèi)在規(guī)律、學(xué)科影響力等內(nèi)容，為專家判斷做基礎(chǔ)。專家在科學(xué)分析的基礎(chǔ)上結(jié)合自身知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用系統(tǒng)思維和邏輯推理做綜合判斷和宏觀把控，進(jìn)而形成更具深度和洞察力的分析結(jié)果。

b.多工具、多指標(biāo)、多角度為專家提供判斷依據(jù)。情報(bào)分析過(guò)程中可根據(jù)分析目標(biāo)選擇不同的分析工具，充分發(fā)揮各種工具的特色和優(yōu)勢(shì)，例如ESI善于學(xué)術(shù)成果評(píng)價(jià)，Citespace的特色在于知識(shí)基礎(chǔ)分析和突現(xiàn)詞檢測(cè)，Pajek的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析功能強(qiáng)大。同時(shí)在對(duì)一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行分析時(shí)可采用不同指標(biāo)、多角度評(píng)判，例如上述對(duì)國(guó)家核心地位的評(píng)判，每種指標(biāo)反映出的結(jié)果都有所不同。工具分析要從不同的角度將結(jié)果展示給專家，給專家充分的判斷依據(jù)。

c.情報(bào)分析工作者的輔助作用很重要。分析工作者不僅要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和工具使用，還要綜合評(píng)判各工具選取合適的分析工具，同時(shí)與專家溝通，成為工具與專家聯(lián)通的紐帶。對(duì)于工具做出的分析結(jié)果分析工作者需進(jìn)行初步篩選，去掉一些無(wú)用信息，減輕專家判斷的工作量。因此情報(bào)分析工作者需要具備較好的學(xué)科背景知識(shí)，熟練掌握各類型分析工具，具有較好的業(yè)務(wù)能力和溝通能力，熟悉情報(bào)學(xué)相關(guān)知識(shí)。

6 結(jié) 語(yǔ)

本文以石墨烯研究為例，分析情報(bào)分析工具與專家判斷之間的差異及差異背后的深層原因，發(fā)掘出分析工具與專家判斷在情報(bào)分析中的適用特征，構(gòu)建融合情報(bào)分析工具與專家判斷的情報(bào)分析模式。該模式較好的將工具特色和專家優(yōu)勢(shì)融合在一起，不僅能實(shí)現(xiàn)情報(bào)分析的速度與效率，還能實(shí)現(xiàn)情報(bào)分析的準(zhǔn)確度和科學(xué)性。