比较视野下图书情报领域数字人文研究———基于 CNKI 和 WoS 收录文献的探析
发布时间：2021-07-17
摘要本文基于国内与国外对比的视角,采用定量与定性相结合的方法,对国内外图书情报领域数字人文研究的发文时间趋势、知识基础、高被引论文、高关注度新兴研究、研究主题共现网络五个方面进行分析。在总结国内图书情报领域数字人文研究的特征与不足的基础上,提出今后我国的相关研究应注重吸纳数字人文相关知识构建本土化的知识基础,加强与“人文”的联系,并立足自身人员、技术、资源条件努力推进图书馆数字人文实践。图4。表7。参考文献83。
关键词数字人文图书情报研究特征对比
近年来数字人文在国内外引起了极大的关注,数字人文研究热潮在各学科领域兴起,尤其是在历史、哲学、文学、社会学等学科中。与信息技术应用和资源数字化等密切相关的图书情报领域也受到该热潮的影响,2014年美国大学与研究图书馆协会(AssociationofCollegeandResearchLibraries,ACRL)将“数字人文”作为未来学术图书馆七大发展趋势之一[1]。在国内,图书情报领域越来越多的学者参与到数字人文研究与实践当中,通过数据库搜索发现,2015年以后有关数字人文研究的文献数量每年成倍增长。同时笔者也发现国内外图书情报领域数字人文研究在学科占比上存在较大差异,以中国知网(CNKI)和WebofScience(WoS)为例,CNKI中图书情报领域相关研究占比60.2%,而WoS中图书情报(InformationScienceLibraryScience)相关研究占比14.4%,且各学科占比均衡。相比国外,国内图书情报领域数字人文研究现状如何,形成了哪些特点,存在什么不足,未来研究应注重什么,希望本文能够给广大的研究者提供一些有价值的参考。
1研究方法与数据来源
本文拟通过定量与定性相结合、国内与国外相比较的方法,对国内外图书情报领域的数字人文研究从发文时间趋势、知识基础、高被引论文、高关注度新兴研究研究主题共现网络五个方面进行分析,探讨目前国内图书情报领域数字人文研究的特征与不足。
相关期刊推荐：《国家图书馆学刊》(双月刊)创刊于1995年，本刊以图书馆学研究为主，理论联系实际，关注国内外图书馆领域的动态，贴近工作实践和事业发展前沿，突出理论和实践中重点和热点问题的研讨。适应信息时代的特点，尽力捕捉有关图书馆行业的世界高新科技，新型管理模式，以及本专业国内外最新学术成果和发展动态。荣获图书馆学期刊评比获得表彰。
本文选用的定量分析工具是CiteSpace、Vosviwer和Pajek。国外研究部分选取WebofScience(WoS)核心数据集中的SCI-E、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH五个子库作为数据来源,检索策略为:主题=“digitalhumanities”or“humanitiescomputing”or“computinginhumanities”,文献类型限定为Article、Proceeding和Review,学科范畴限定InformationScienceLibraryScience。国内研究部分选取中国知网(CNKI)为数据来源,对“数字人文”“人文计算”“数字历史”和“数字文学”等相关词汇进行主题检索,学科范畴限定为“图书情报与数字图书馆”,其中CNKI限定文献来源为北大核心和中国社会科学引文数据库(CSSCI)。对于中文文献去除会议通知、征稿指南和与数字人文研究相关度不大的文献,最终获得CNKI论文317条(用于高被引论文和研究主题分析)。由于CNKI数据无法进行共被引分析(知识基础分析),而CSSCI论文是CNKI数据的核心部分,因此选用CSSCI中的数据做知识基础分析,共有102篇文献。对于英文文献去除关于我国数字人文进展、实践和技术等主题的文献,以及部分与数字人文研究相关度不大的文献,最终获得WoS论文148条。上述数据的检索时间为2020年6月17日。
2国内外图书情报领域数字人文研究比较
2.1发文时间趋势比较
根据国内外图书情报领域数字人文研究的时间趋势曲线(如图1所示)可知,国内外研究数量都处于增长状态,国内的增长趋势较国外更加显著。WoS中最早的一篇论文发表于1992年,题名为Hypertext,Hypermedia,andTheHumanities,探讨了超文本/超媒体在人文学科中的应用以及图书馆在超文本/超媒体人文计算中的作用[2],随后一直到2008年左右的研究基本围绕人文计算进行探讨。在国内,CNKI中出现最早的相关研究是2012年发表的《图书馆员在“数字人文”中的作为———“2011数字人文国际大会”后的感想》一文[3],此后研究文献数量便呈快速增长状态,2016年起发文量超过国外。总体来看国外数字人文研究起步较早,经历了从人文计算到数字人文的积累,从数量上看目前国内图书情报领域的数字人文研究成果较国外丰富。
2.2知识基础比较
知识基础来源于现有研究成果的参考文献,反映研究领域的知识支撑体系,知识基础越丰富、越完整,说明该领域越成熟。对知识基础中核心文献的探测,可以发掘该研究领域的核心理论。利用CiteSpace对国内外图情领域的数字人文研究文献进行共被引分析,其中颜色代表时间的远近,颜色越暖时间越近,颜色越冷时间越远,紫色圆环是中介中心度(betweenness)较高的文献。
共被引分析结果显示国内外图书情报领域数字人文研究的知识基础颜色偏暖,如图2所示,说明国内外的知识基础均处于发展初期。国外的知识基础形成于2011年之后,多集中于2012至2015年之间。选取中介中心度大于0.1的文献作为核心文献,有两本专著和三篇期刊论文(见表1),其中Burdick等在书中阐释了什么是数字人文,探索了与之相关的方法论与技术;Borgman等在书中对“数据”的定义和相关术语进行了全面回顾;Sula等利用数字人文和图书馆合作关系模型从内容、技术和人文等多个维度展现了图书馆与数字人文之间存在的共性;Posner等阐释了图书馆支持数字人文所面临的挑战,并提出图书馆需要在管理制度上做出变革;Zhang等探讨了图书馆信息系统支持数字人文的有效途径。可见国外知识基础的核心研究主要是数字人文基础理论和研究方法、图书馆参与数字人文的可能性、图书馆的制度建设以及数字图书馆技术支撑。
国内的知识基础形成于2013之后,多集中在2014至2017年之间。选取中介中心度大于0.1的文献作为核心文献,共8篇,均为期刊论文,研究内容主要是对国外成果的介绍与分析[9]、数字人文背景下图书馆的作用与定位[10-14]、数字人文技术体系[15]与数据基础设施建设[16]等(见表2)。与国外相比国内的知识基础形成较晚,以对国外经验的借鉴和图书馆实践新方向的定性描述为主。刘炜等[16]介绍了上海图书馆面向人文研究的数据基础、建设实践经验及未来计划,反映出我国图书馆向实践层面探索的趋势。可见国内知识基础的核心研究主要是以图书馆参与数字人文的理论探讨为主,同时出现少量实践展示。上述对国内外知识基础的分析也反映出图书馆与数字人文融合的大趋势,但图书馆要做好充分的准备迎接这种转变。
一般来说,高被引论文是被广大学者普遍认可的论文,具有较高的学术参考价值和学术引领作用,对高被引论文的分析能够了解领域内核心的研究内容。本研究统计了WoS和CNKI数据库中图书情报领域数字人文相关研究被引次数排名前五的论文,如表3、表4所示。国外高被引论文的研究方法多以定量或调查为基础,再进行定性分析,研究内容主要集中在对数字人文学者交流方式和技术工具的需求上。五篇论文中有三篇与Twitter相关,Holmberg等和Ross等对数字人文学者的交流方式进行探讨,Borra等则开发了一款收集和分析Twitter数据的工具集。其余两篇中Toms等研究了人文学者对信息技术的认识和使用情况,Dalbello等归纳了数字人文发展的历史轨迹。
相较国外,国内的高被引论文发表年代较晚,研究方法以定性描述为主,研究内容覆盖面广,包括图书馆数字人文的发展方向[22]、数字人文的技术体系[15]、数字人文的概念内涵及其与人文各学科的融合[12]、数字人文研究的演化路径及研究热点[23]、数字人文项目及数字人文中心建设概况[24]。从高被引论文来看国外研究方法较国内丰富,且研究内容与人文学者有直接或间接的关联,更注重对数字人文主体的研究,研究层次更加深入,而国内多是对数字人文概念、技术及数字人文对图书馆影响的归纳总结与探索。
2.4高关注度新兴研究比较
共被引分析和高被引论文分析均是对领域基础性研究的分析,需要一定的时间积累,共被引和高被引文献一般发表时间较早,不能代表领域内新兴、有前瞻性、更具发展价值的研究成果。因此本文根据替代计量学指标,分别抽取2019年和2020年在WoS中使用次数排名前三的论文和在CNKI中下载次数排名前三的论文做国内外关注度较高的新兴研究比较(除去综述类文献),详见表5和表6。国外新兴研究主要关注数字人文项目的资金支持和可持续发展[25,26]、人才培养[27]、技术应用[28,29]以及数字出版[30],国内主要关注数字人文理论研究[31,32]、图书馆服务[33]、技术应用[34,35]以及量化分析[36],且国内外研究方法均趋于多元化。可见国外新兴研究更侧重数字人文实际问题,国内则侧重数字人文理论和发展脉络,而技术应用则是国内外都关注的研究方向。
2.5研究主题共现网络比较
关键词是表述论文核心内容的微观组成,通过对关键词进行共现网络分析能够掌握图书情报领域数字人文研究的主题分布情况,通过测度关键词共现网络内各关联指标,能够发现研究主题网络的稳定性和成熟度。本文采用Vosviewer抽取WoS和CNKI中词频大于3的关键词,构建图书情报领域数字人文研究的关键词共现网络,并利用Pajek测度关联网络指标。
Pajek的计算结果如表7所示,表中节点数和关联边数指标显示国外形成的研究主题网络规模较国内小,其聚类系数和密度中心度都较国内高,说明网络关键词间的连接路径较短,形成了较为紧密的组织关系;中介中心度比国内关联网络低,表示各节点间的联系比较直接,单个节点对网络关系的影响较小。总体来说,国外的关键词共现网络呈现出比国内更成熟稳定的结构。——论文作者：胡静雷琴魏丽敏
