国际英文期刊中国教育研究论文的关键作者及其合著网络

科学研究中合作发文是知识生产的一种重要形式。中国教育研究日渐走向国际舞台,学术发表及其影响力呈上升趋势,亟需考察其关键学者的特征、合作发文模式与作用。本文基于2000年—2018年科学网中社会科学引文索引期刊上“中国教育研究”论文的分析,考察论文数量、被引频次排名前50位的关键学者特点,绘制192位高产作者的合著网络图,分析合著子网络中心作者的合著关系。研究发现,英文期刊论文上的中国教育研究的关键作者以华人学者和国际学者为主,尚需培育中国大陆关键作者群体。关键作者的论文生产模式呈现“单中心”高密度合著型、“双中心”交互式合著型以及“独著为主、合著为辅”型,合著对象具有稳定性、阶段性特点,合著模式多样化、跨国化,合著网络与社会关系网络具有相关性,学缘与业缘关系对于促进合著发文,提升学术生产力与影响力发挥重要作用。

基于作者关键词耦合分析的研究专业识别方法研究

本文从研究主题、学术交流、知识基础、期刊四个角度对Morris的研究专业概念进行了操作化定义，并以此提出了研究专业特征的相关假设。统计检验结果表明，作者关键词耦合分析结果中作者类簇具有研究专业的特征，进而证明了基于作者关键词耦合的研究专业识别方法的有效性。尽管本文的研究结论相对保守，但其稳健性还是较高的。由于研究数据样本所限，本文研究结论的普适性仍有局限。在未来研究中本文将通过其他领域的实证研究，进一步对基于作者关键词耦合的研究专业识别方法进行实证与完善。

作者文献耦合分析与作者关键词耦合分析比较研究：Scientometrics实证分析

本文以Scientometrics 1991—2010年间刊载的2,045篇论文作为数据样本,分两个时间段研究这20年间科学计量学的知识结构与演进状况,并以此来研究作者文献耦合分析法(ABCA)与作者关键词耦合分析法(AKCA)在揭示学科领域知识结构方面的异同。研究发现,2001—2010年间的科学计量学的知识结构要比1991—2000年间的更加清晰明朗,其研究主题之间更为亲密,相互作用力明显要强。作者排名相关分析、研究主题探测、余弦相似度计算、研究主题变迁等均显示,AKCA与ABCA存在高度相关性;通过因子分析的模型拟合、研究主题的探测与变迁分析,又显示二者略有不同,ABCA可以探寻到比AKCA更多的研究主题,AKCA比ABCA能显示更多的信号来反映学科的技术突破以及研究前沿的进展。因此ABCA与AKCA不可互相替代,二者结合起来是探寻学科知识结构及其发展的理想研究方法。

作者关键词耦合分析方法及实证研究

本文介绍作者关键词耦合分析方法，并通过对科学计量学研究现状的分析对该方法进行了实证研究。作者关键词耦合网络与作者合著网络的QAP分析表明，两种网络之间具有相关关系，但前者与后者相比，更能揭示出作者间潜在的关系。通过社会网络分析中的核心，边缘分析表明，作者关键词耦合网络与作者同被引网络中的核心作者群有很大的不同，前者主要包括目前比较活跃的作者。上述两个网络的因子分析结果可视化发现，作者关键词耦合分析所揭示的研究主题更加清晰。同时，作者关键词耦合分析的结果表明，目前科学计量学的研究主题主要集中在科研评价研究，基础理论研究的内容比较少。

基于作者关键词耦合的潜在合作关系挖掘

以关键词为计量单位的作者关键词耦合分析方法与以文献为计量单位的作者同被引、作者文献耦合等常规分析方法相比,在揭示作者的研究内容上更为直观清晰。探讨了如何利用作者关键词耦合分析法计算作者之间的相似度,并根据作者的相似度挖掘作者之间潜在的合作关系,最后以ACM SIGKDD合作网络为例分析统计了数据挖掘和知识发现领域作者之间潜在的合作关系,并探讨了该方法对中文期刊数据库的适用性。

作者分类号耦合分析与作者关键词耦合分析的比较研究

[目的/意义]作者耦合分析是文献计量学中探测学科知识结构的常用方法之一,作者关键词耦合分析(AKCA)已经获得了广泛应用,但是鲜有作者分类号耦合分析(ACCA)。[方法/过程]以国内图书馆学期刊论文为样本,分别基于中图分类号和关键词两类特征项,构建作者耦合关系网络。采用QAP相关分析、因子分析、社会网络分析及可视化方法,对作者分类号耦合分析和作者关键词耦合分析的效果进行比较。[结果/结论]作者分类号耦合与作者关键词耦合均适用于发掘潜在合作关系。作者分类号耦合分析在网络密度、关系强度、聚类效果等方面,表现出比作者关键词耦合更好的分析效果。两种方法在揭示学科知识结构时各有优劣,无法相互取代。

作者关键词共现网络及实证研究

以中国期刊网(CNKI)为数据源,构建作者—关键词共现网络,采用社会网络分析方法和Pathfinder net-works算法,选取国内图书情报研究领域进行实证分析。研究结果表明:2-模网络可视化图能够直接揭示作者的主要研究领域,反映出作者学术兴趣的多样性,显示不同作者的相同研究领域,对学科领域结构的解读具有显性、客观的特点;节点中心度分析反映出作者和关键词在网络中位置的重要性。

我国信息素养领域作者关键词耦合分析

采用作者关键词耦合分析、社会网络分析、因子分析、词频分析等方法,对CNKI中文学术期刊网络出版总库核心期刊收录的信息素养领域的1 176篇论文进行了作者关键词耦合关系的深度发掘和多角度揭示,并借此尝试说明我国信息素养领域的高活力核心作者与研究领域的知识结构及演化。

我国档案学领域作者潜在合作关系研究——基于作者-关键词耦合分析

[目的/意义]定量分析我国档案学领域核心作者之间的潜在合作关系。[方法/过程]以CSSCI收录的两种档案学期刊《档案学研究》和《档案学通讯》发表于2002—2015年的3483篇文献作为分析对象,通过作者合作分析确定合作状况及主要合作团体;通过作者-关键词耦合分析确定高产作者的主要研究领域及其潜在合作关系;通过社会网络分析比较作者合作网络与潜在作者合作网络的结构差异。[结果/结论]2002—2015年我国档案学领域的合作主要局限于通过地缘、学缘关系结成的合作网络,具有相同研究方向的科研人员之间未能展开充分的科学合作。建议科研人员充分利用参会、访学等学术交流机会,以及借助博客、微信等社会化媒体开展更广泛的合作。

作者关键词生存分析——以国内图情领域为例

作者关键词作为论文的重要组成部分,能够反映论文的主要内容,已被广泛应用于学科以及主题演化研究中。本研究引进Kaplan-Meier曲线,将其应用于作者关键词生存分析,揭示作者关键词的生存状况,有利于学科以及主题的演化研究。首先,采集国内CSSCI数据库1998-2018年持续收录的13本图情领域期刊发表的所有论文;其次,采用Kaplan-Meier曲线对图情领域的作者关键词生存分析进行刻画;最后,利用Log Rank检验以及Breslow检验分别对情报学与图书馆学的关键词生存曲线差异以及权威期刊与核心期刊的关键词生存曲线差异进行显著性检验。研究结果表明,图情领域的作者关键词生存曲线第1年先快速下降,之后呈现缓慢下降的趋势,关键词平均生存时间为2.245年;情报学学科的关键词平均生存时间比图书馆学的长,且在0.001水平下具有显著性差异;此外,权威期刊的关键词平均生存时间比核心期刊的长,且在0.001水平下具有显著性差异。本研究将Kaplan-Meier曲线应用于作者关键词的生存分析,揭示了国内图情领域的作者关键词生存状况,对基于关键词的主题和学科演化分析具有一定的借鉴意义。

基于作者关键词的国内图书情报领域语义网研究状况分析

使用VOSviewer、bibexcel、SPSS等软件对2003—2018年国内图书情报领域语义网研究发表的期刊文献进行了以作者关键词为基础的词频以及共现聚类分析,以期可厘清该领域研究的主题结构和研究趋势。

基于SNA的国内竞争情报领域作者合作关系研究

科学研究中的作者合作关系对于资源共享、思想交流、知识传播、信息获取等方面都具有重要的意义。文章以社会网络分析为主,辅以作者关键词耦合分析和因子分析,对国内竞争情报领域作者的合作关系进行深层次探索,并通过合作网络结构分析发现了该领域内潜在的合作团体以及其相应的研究主题,从而对作者间的知识交流以及政策制定提供一定启示。

国内区块链领域作者合作关系研究

为了探寻国内区块链领域潜在的合作团体、研究主题以及科学合作模式和规律,以核心期刊刊载的文献为数据样本,应用社会网络分析、作者-关键词关联分析、作者-关键词耦合分析、因子分析和g指数法,从显性和隐性方面挖掘作者合作关系。研究结果表明,我国区块链领域作者间的显性合作关系不明显,但存在较强的潜在合作关系,关联、耦合及因子分析后,合作程度显著增强,研究群体分布明显,主题集中。

基于关键词价值细分的高价值热点主题识别方法研究

对作者关键词进行价值细分研究,有助于识别学科高价值研究热点主题,帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM(recency,frequency,monetary)模型,对各个指标进行动态加权,多次实验后,形成多组关键词价值细分结果;从关键词生命周期的角度,结合医学领域的生存分析方法,使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证,识别出最优价值细分结果;依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI(Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文,对1998-2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法,本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类,较好地识别了高价值热点主题。

国内个人信息安全领域作者潜在合作关系研究

[目的/意义]探索我国个人信息安全领域作者的潜在合作关系,以期为该领域作者间的信息传递、知识交流等提供重要依据。[方法/过程]以CNKI数据库2014-2019年关于个人信息安全研究的文献为分析样本,运用社会网络分析法和作者关键词耦合分析法挖掘该领域的著者合作特征、潜在合作对象及主题。[结果/结论]目前我国个人信息安全领域作者的合作参与度仍处于较低水平,且具有明显的抱团现象;著者合作模式以学科内合作为主,合著对象集中在同地域和机构内部,合作主题相对集中;经过作者-关键词的关联推导后,我国个人信息安全领域的学者间形成了较强的潜在关联,其中法律层面的个人信息安全研究是重点潜在合作研究领域。

融合多维度属性的重要关键词识别方法研究

[目的/意义]已有研究大多是通过频次研究关键词的热点程度和分布,较少有研究综合考虑多个维度的属性,对关键词的重要性进行考量。从词汇或词组集合中识别出重要关键词,有助于研究者把握学科领域的重点内容,为科研选题、确定研究内容等提供决策支持。[方法/过程]首先,通过理论分析,引入RFM模型,提出关键词重要性概念模型和指标体系;其次,构建特征数据集,参考GloVe词向量模型的思想,通过共现矩阵提取关键词的特征向量;再次,使用关键词重要性概念模型提取分类标签,对数据进行自动化标注;最后,通过人工智能相关算法进行模型训练和验证,证明提出的识别方法的可行性。[结果/结论]模型训练和评估,SVC算法的F1值达到0.79,BiLSTM模型的F1值达到0.87,具有较好的拟合效果,说明提出的重要关键词识别方法具有可行性。[创新/局限]研究的创新点在于提出了具有多维度属性的关键词重要性概念模型和指标体系,并在深度学习模型上得到较好的评估结果;局限之处在于需要进一步扩大数据量,选择更多学科领域的数据对关键词概念模型进行验证,这是进一步研究的重点。

我国公共文化领域作者合作网络研究

基于公共文化领域CNKI历年数据库的期刊论文数据,构建作者外在合作网络矩阵与潜在合作网络矩阵,以社会网络分析法为主,结合文献计量、作者关键词耦合分析、因子分析等方法,从合作度、合作率、子网络、网络密度、中心性、小团体等方面进行深入研究,并进一步对作者潜在合作网络中的小团体研究内容进行聚类。

基于合作分析的知识聚合与学科知识结构研究——以国内知识管理领域为例

合作分析是计量方法应用于学科领域知识聚合的一种重要途径。传统的作者合作分析流程明确、方法成熟,近年来在此基础上衍生出了拓展性的作者关键词耦合。文章运用合作分析和作者关键词耦合进行聚合研究,以国内知识管理研究领域为例,在作者层面,分析了知识显性聚合、作者—关键词关联聚合、知识隐性聚合,发现知识隐性聚合能清楚、全面地揭示出作者之间的关系与学科领域知识结构。在此基础上,进一步深化得到作者—主题关联聚合,其可视化结果更加具有可读性,因此作者—主题关联聚合方法是分析学科领域知识结构的理想方法。

利用作者关键词网络探测作者相似性

准确识别作者研究内容的相似度,是探测学科知识结构和挖掘潜在合作关系的重要基础工作,也是近年来图书情报学的研究热点。现有的相似度计算方法大都依赖于属性的直接关联,忽略属性间的间接关联。提出一种新的基于作者关键词网络的作者相似度计算方法,通过向量空间模型计算出关键词之间的关联度,再利用图结构相似度算法P-Rank挖掘出作者间的间接关联关系。初步实验表明该方法能够有效地识别作者之间的相似度,相比于传统的关键词耦合和向量空间模型算法,该方法可以明显地提高作者相似度计算的准确性。

基于社会网络和关键词分析的作者合作研究——以国内知识管理领域为例

以国内知识管理领域为例,综合运用社会网络分析、作者关键词耦合、关键词分析等方法,对该领域作者外在合作关系和潜在合作关系进行了挖掘,最终找到国内知识管理领域的热点研究主题。包括:企业知识管理、图书馆知识管理、公共知识管理、知识管理学、知识网络与知识共享、知识形态与知识转移、知识经济与知识服务、科技成果转化等。