寻求信息偶遇研究的突破基于近年来国内外信息(4)
#1信息查寻类学术论文主要以信息查寻理论为基础开展信息偶遇行为理论的探索。所探索的主题除了信息搜寻外,还包含了信息偶遇(Information Encountering)、历史研究过程(Historical Research Process)、法律(Legal)、模型(Model)、浏览(Browsing)、历史学家(Historians)、过程(Process)、偶遇模型(Serendipity Pattern)、高校图书馆(Academic Libraries)、历史(History)、跨学科研究(Interdisciplinary Research)、因素(Factors)、信息发现(Information Discovery)等。该类中心性文献为Rubin V L等采用扎根理论构建网络博客中提及的日常生活偶遇行为理论的研究[14]。
#2偶遇问题类学术论文主要探索信息偶遇中的知识创新问题,除了偶然性问题外,该类论文还包括创新(Novelty)、信息行为(Information Behaviour)、个人行为(Individual Behaviour)、信息偶遇(Information Encountering)、推荐(Recommendation)、日记学习(Diary Study)、情感反馈(Affective Feedback)、个性化(Personalization)等关键词。该类的中心性文献是Cunha M P E关于偶然性在组织学习与创新中的研究[15]。
2)学术论文的中心性与突现分析
一个时期某篇被引文献的中心性和被引频次,不但反映了该领域的知识基础,也充分证明了该文献的重要性,中心性靠前的文献在学科历史的发展中往往起到重要的作用。因而,本研究着重总结了国外中心性0.2以上的文献,如表5所示。从表5可见,Andre P等支持偶遇式获取的系统与服务设计研究[16]不仅是#3信息行为类的中心,更是所有研究中心度最高的论文。Rubin V L等关于日常生活信息偶遇的研究也具有较高的中心度[14]。
表5 国外信息偶遇领域高中心性被引文献列表被 引 文 献作 者被引年份被引频次中心性所属聚类Discovery is Never By Chance:Designing for(Un)Serendipity[16]Andre P等.39#3信息行为Facets of Serendipity in Everyday Chance Encoun-ters:A Grounded Theory Approach to Blog Analy-sis[14]Rubin V L等.36#1信息查寻Coming Across Information Serendipitously-Part 1 A Process Model[17]Makri S等.27#1信息查寻Auralist:Introducing Serendipity Into Music Rec-ommendation[13]Zhang Y C等.27#0偶遇Diversifying Search Results[18]Agrawal R等.23#0偶遇
被引文献引用爆发值的大小可用于衡量该研究的创新性,是前沿的“足迹”。爆发值越大,研究成果的创新性就越大,代表了该研究领域的前沿。Bursts值强的被引文献往往是该领域研究的重要里程碑,表示研究人员对该领域研究兴趣的显著增加。因而,本研究通过Bursts分析得出排名前三的信息偶遇领域突现文献,如表6所示。
从表6可见,信息偶遇研究最早的里程碑论文是Foster A E等关于人文社科学者跨学科信息搜寻行为中信息偶遇行为的研究[5],该研究同时也位于高被引论文之首。此外,早期突现文献还包括Erdelez S在受控实验环境下对信息偶遇行为的调查[19]。Foster A E等和Erdelez S的这两篇论文分别在2003年和2004年发表,被引频次在2008年和2006年开始爆发,其热度持续至2011年与2012年。参考图1的时间分布统计结果,可发现这两篇突现文献持续的热度与国外2006—2011年间的第一次研究高潮基本吻合。而第三篇是Toms E G等关于数字图书馆中的偶然发现研究[20],其热度从2011年持续至2014年。
表6 国外信息偶遇领域突现文献被引文献年份突现值始年终年被引1998—2019Erdelez S,2004,INFORM PROCESS MANAG,V40, A E,2003,J DOC,V59,P.8Toms E G,2009,LECT NOTES COMPUT SC,V5714,P192 .9
3.3.2 国内研究的领域聚类与创新分析
在国内研究的领域聚类与创新分析中,本文以CSSCI来源论文的引文数据集为分析对象,采用CiteSpace得出文献同被引网络及其聚类结果,如图9和表7所示。所生成的图谱模块值Q=0.5125,平均轮廓值S=0.7138,两值均大于0.5,说明该知识图谱的聚类结构清晰且合理。
图9 国内信息偶遇主题学术论文同被引知识网络
从图9领域聚类结果可知,国内研究总体上可分为#0信息获取、#1知识脉络、#2认知风格、#3偶遇信息、#4支持向量机、#5意义建构理论等6个方向。按照平均被引时间对子领域排序,其发展顺序为:偶遇信息-认知风格-支持向量机-意义构建-信息获取-知识脉络。6大类中前4类的规模较大,其研究内容详细情况如下:
#0信息获取类,该类研究主要围绕国外偶遇式信息行为理论与模型开展文献梳理与信息获取的应用探索。除了信息获取外,该类还包括知识脉络和前沿展望等关键词。该类中心性文献是Makri S等的信息偶遇过程模型研究[17]。
#1知识脉络类,该类研究围绕偶遇相关的各类信息行为及影响因素研究开展理论梳理,相关关键词还包括知识脉络和前沿展望。该类中心性文献是杜雪等关于网络信息偶遇影响因素个性特征研究[21]。
文章来源:《国外文学》 网址: http://www.gwwxzz.cn/qikandaodu/2021/0408/467.html
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