基于作者-主题关联的学科知识网络中核心作者影响力研究

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核心作者是学科领域发展中起着重要作用的研究者,识别、评价核心作者一直是关键性研究问题。在学科知识网络中,作者与主题的关联关系在语义层面揭示了作者的研究兴趣及知识创新,依据核心作者的网络特征展开影响力研究,不仅能揭示核心作者在网络中的地位,还能从主题语义层面评价作者的学术影响力,对探究学科研究动态具有重要的支撑作用。人工智能强大的数据分析和处理能力为图书情报学带来了新的机遇和挑战,厘清图书情报领域的人工智能技术应用趋势和研究进展,对促进图书情报研究赋予创新活力具有重要的意义。本文以知网数据库中1998-2020年图书情报领域人工智能的期刊论文为研究数据,根据文献信息增长规律划分生命周期阶段,在此基础上,采用ATM模型和复杂网络分析方法构建作者-主题关联的学科知识网络,进行网络特征演变分析,并将作者和主题传统指标与网络中心度指标进行相关分析,最后结合计量分析模型探究了核心作者对学科研究主题的影响。研究结果显示:(1)我国图情领域的人工智能研究可以划分为发展期、成长期和成熟期,目前处于成熟期。新的作者和新的主题不断加入,网络密度呈递减趋势,作者的研究持续性呈增加趋势,具有良好的发展前景。网络具有“小世界效应”,作者间信息通畅。热点主题已产生,新加入的作者择优选择研究主题,学科知识网络呈异配现象。(2)我国图情领域人工智能研究集中于应用层面,将人工智能技术应用于图书馆、信息组织与检索、知识管理等专业领域,逐渐显现出以本专业核心热点为主干不断向细分方向衍生的趋势。(3)作者发文量与作者中心度指标呈中强度相关,说明作者越处于网络中心位置,作者的学术影响力越高;作者发文量与网络指标测度了影响力的不同方面,要综合评价作者有必要引入网络指标。(4)主题中心度指标与主题强度指标呈中弱度相关,主题越处于网络中心位置,主题的学术影响力越高,能在主题语义层面对传统指标进行补充。(5)核心作者的度数中心度、接近中心度和中间中心度显著正向影响与其相连的主题,中间中心度的影响最大,接近中心度次之,度数中心度的影响最小。
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