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关键词：众包模式;科学知识;图谱;可视化分析;共现网络图谱;聚类知识图谱
“众包”始于西方企业的创新活动，2006年才进入学术研究领域。J.Howe[1]首次提出“众包”概念，认为众包是一个公司或机构将过去由员工执行的工作任务以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络的做法。众包2007年被引入中国后，其相关研究和实践得到了快速发展。刘文华等[2]认为众包借助网络平台，能够充分挖掘广大消费者的力量和潜力来参与企业的研究开发和创新活动，这将大大降低企业产品上市的风险。李克强总理在2016年政府工作报告中提出“打造众创、众包、众扶、众筹平台，构建大中小企业、高校、科研機构、创客多方协同的新型创业创新机制”。《湖南国民经济和社会发展“十三五”规划纲要》也明确提出，“推广研发创意、制造运维、知识内容和生活服务众包，推动大众参与线上生产流通分工”。可见，众包作为一种创新模式，已经改变了传统的企业生产模式，并不断得到政府、企业和学者的重视。自2007年至今，众包被引入中国已经12年了，这些年来国内众包模式取得了哪些有代表性的成果？有哪些研究热点？未来发展趋势如何？这些问题是许多对众包感兴趣的相关人士希望深入了解的。鉴于此，本文拟采用CiteSpace，Excel等科研工具，对2007年以来的研究文献进行梳理和总结，选取有代表性的文献样本进行计量分析，概括总结我国众包模式研究现状，以期为深化众包模式研究提供参考。
一、研究设计
本研究采用CiteSpace，Excel等科研计量工具对文献样本数据进行可视化分析处理，重点围绕国内众包模式研究的时空分布、热点与趋势进行分析和总结，揭示我国众包模式发展的内在规律。找到有代表性的权威文献数据，这是实现研究目标的基本条件。为此，我们选取我国最大的实时动态数据库———中国知网（CNKI）数据库为文献数据采集来源库，依据CNKI数据库的期刊论文检索规则，选取具有代表性的期刊论文作为样本数据。
在中国知网输入关键词“众包”，选择“2006—2019”年与主题词“中文核心期刊+CSSCI+CSCD”，获得有效文献样本669篇，该样本数据的采集时间为2019年9月13日。
本文的研究路径为：第一步，登录中国知网数据库，按照目标设计要求检索文献资料，并对文献数据进行清洗和整理，取得有效数据样本;第二步，打开CiteSpace计量分析软件，对数据进行转换，使之能够适用于软件分析，并建立相应的文件夹，储存不同的数据，原始样本数据储存于input文件夹，转换后的文件自动保存于output文件夹;第三步，建立data和project文件夹，将转化后的样本数据拷贝到data文件夹;第四步，在CiteSpace首页建立工程项目，取名为“众包模式”，根据分析需要对页面栏目进行设置，然后进行可视化处理，依据显示需要对控制面板栏目进行相应设置，从而使得可视化图片更加符合目标分析需要。
二、研究过程与结果分析
1.国内众包模式研究的时空分布及其规律
国内众包模式研究的时空分布包括时间分布和空间分布。时间分布用样本数据中各个发文年度的论文篇数来表示，从其时间分布可以看出国内众包模式研究的发展趋势;空间分布用样本数据各个发文机构总体发文数量来表示，从其空间分布可以发现国内相关发文机构在众包模式研究方面的学术影响力。
（1）国内众包模式研究的时间分布及其规律
国内众包模式研究的时间分布体现在我国学者在中文核心期刊、CSSCI和CSCD3个作为数据库来源的学术期刊上发表众包模式研究的论文数量，这些数据库来源期刊是我国人文社科期刊中的代表性期刊，有一定权威性，具有较强的影响力。根据样本数据，采用Excel表格制作的“众包”理论研究的时间分布见图1，其显示了自“众包”进入学术研究领域以来众包模式研究文献的时间分布状况。由图1可知，2006年被视为众包模式研究元年，国内没有相关研究文献;2007年2篇，2008年1篇，2009年2篇，2010年10篇，2011年8篇，这5年众包研究热度不足，发文数量较少;自2012年19篇开始，国内众包模式研究论文数量开始飙升，2016年达到峰值131篇，2017年、2018年略有下降，但是整体保持120篇/年以上;截至统计数据当日，2019年已经发文69篇。总体来看，国内众包模式研究稍晚于西方国家，随着2007—2011年少量论文的发表，越来越多的学者开始关注众包研究，并且发文数量飞速上升，整体趋势不断增长。
（2）国内众包模式研究的空间分布及其规律
国内众包模式研究的空间分布主要体现在国内中文核心期刊、CSSCI和CSCD期刊论文中相关学术机构发表论文的数量分布上，反映了学术机构在众包研究方面的学术影响力。
利用CiteSpace软件制作的国内众包模式研究文献的空间分布状况见图2，该图显示了在众包模式研究方面具有重要影响力的学术机构名称。圆形节点代表学术机构;节点大小代表发文数量的多少，节点越大意味着发文数量越多;颜色代表年份，颜色越深代表年份相对久远。由图2可知，发文数量最多的机构是中国科学院大学，紧随其后的是南京理工大学、南京大学、天津大学、上海交通大学、南开大学、中国人民大学、东华大学、湖北大学（见表1），这些学术机构在众包模式研究方面具有较强的影响力，开展的众包研究领域主要集中在经济管理、工商管理、新闻与传播、计算机与信息工程等学科领域。由表1可知，排名靠前的30个学术机构发文总计198篇，约占总体发文数量的29.60%，平均发文数量6.6篇，这些学术机构多为国内重点院校，科研实力较强;也有一些地方院校，如湖北大学、武汉纺织大学、上海大学、南昌大学等，在众包研究领域也取得了不错的成绩。
2.国内众包模式的研究热点及其规律
关键词是学术研究与学术评价中具有代表性意义的重要词汇，集中体现了学术研究的重点。在CiteSpace中进行可视化，得到“众包”主题关键词共现网络图谱（见图3）。图3中，1个节点代表1个关键词，共有节点141个，连线243条，网络密度0.0246。在CiteSpace中，节点代表关键词的词频，节点越大，词频越高，说明该词越热;紫色圆环代表关键词的中介中心性，年轮越宽，意味着该词越具有影响力。由图3可知，“众包”“众包模式”“大数据”“科研众包”“众包竞赛”“开放式创新”“众筹”“质量控制”“众包平台”等词汇属于热点关键词，具有较强的影响力。 在图3的基础上，对样本数据进行聚类，适当调整控制面板参数，可以得到“众包”理论研究的聚类知识图谱（见图4）。由图4可知，众包模式研究包含高校图书馆、众包模式、隐私保护、公众参与、众包竞赛、众包新闻、众包社区、软件众包、激励机制、扎根理论和数据新闻11个研究领域。其中，排名靠前、最具有影响力的4个类别分别是高校图书馆、众包模式、隐私保护、公众参与，其相似值分别为0.94，1，0.946，1。下面仅就最具影响力的4个研究领域的热点及其规律进行梳理，可得出如下结论。
其一，关于高校图书馆众包研究，相关的关键词有“众包”“图书馆”“高校图书馆”“图书馆创新”“数字图书馆”等（见表2）。研究的热点问题主要集中于众包在高校图书馆建设中的應用，如盛芳等[3]分析了高校图书馆实施众包的可行性，论述了高校图书馆在图书馆宣传、资源采购、资源揭示和参考咨询服务4个方面引入众包的具体策略;胡永生[4]分析了图书馆阅读推广服务众包的必要性和可行性，提出了基于众包的阅读推广服务策略;乔亚铭等[5]指出，众包在图书馆竞争情报领域的应用是深化图书馆为学科建设和科学研究提供情报服务的有效途径。可见，高校图书馆众包研究重在分析论证引用众包的可行性与运用策略，其研究的广度和深度还有待于进一步拓展和深化。
其二，关于众包模式研究，相关的关键词有“众包模式”“创新模式”“商业模式”“模式创新”等（见表2）。研究的热点问题主要集中于众包模式的概念、特征、意义、创新方式和实现路径等。魏拴成等[6]总结了众包的概念，梳理了众包与外包的关系，分析了众包的产生、发展、特征，以及对传统企业模式的影响;张利斌等[7]在前人研究成果的基础上，从众包起因、大众参与动机、众包意义等方面进行了综述;叶伟巍等[8]从网络众包案例分析入手，分析了合作型和竞争型两类网络众包创新模式的主要特征，并从技术解决方案和配套管理机制两个方面探讨了我国企业构建网络众包创新体系的实现路径。可以看出，众包模式研究基本形成了理论构架。在以后的研究中，具有中国特色的众包模式体系研究应进一步加强，理论成果应更加丰富。
其三，关于众包隐私保护研究，相关的关键词有“隐私保护”“大数据”“时空众包”“任务推荐”“机器学习”“任务分配”等（见表2）。燕彩蓉等[9]在访问控制模型和重要信息隐藏策略的基础上，提出了一种机器计算与众包相结合的实体解析方法，并成功应用于某医院患者主索引平台，有效避免了患者信息的泄漏;童咏昕等[10]综述了时空众包的概念、特点及其应用，并讨论了时空众包数据隐私保护等问题及其技术;张贤贤等[11]提出了一种基于应用敏感权限使用意图的隐私评级模型，通过对应用敏感权限使用意图进行静态分析，使用隐私评级模型对应用进行评分，经验证准确率达80.7%。可见，众包隐私保护研究主要分布在计算机科学领域，重点集中在隐私保护的管理技术上，而众包隐私保护的伦理方面研究明显不足，以后应加强这方面研究，因为隐私保护不仅需要技术，还需要人文伦理。
其四，关于众包公众参与研究，相关的关键词有“公众参与”“参与意愿”“互联网+”“科研众包”、“众筹”“众创”等（见表2）。孟韬[12]以威客参与样本，通过实证研究，验证了预期收益、努力期望、信任和促进条件4种因素对大众参与众包的行为产生的影响;周素红[13]认为，众包理念催生了自下而上的海量公共服务个性化需求与新型的公众参与，给规划管理带来了新的理念、机遇与挑战;郭捷等[14]提出了众包物流大众参与行为影响因素研究模型，并通过实证研究得出其影响因素为便利条件、参与意愿、获益期望、社会影响和感知风险;韩普等[15]在前人研究基础上，采用层次分析法提炼了公众参与智慧城市管理众包的关键影响因素。可见，众包公众参与研究主要集中在公众参与众包的影响因素上，学者们结合不同的众包领域对其进行了分析和验证。
3.国内众包模式研究的前沿趋势及其规律
CiteSpace嵌入了突发性探测算法功能，可以用来探测一篇文献是否切中该领域中的要害问题。因此，我们可以利用该功能对“众包”样本数据进行探测。利用CiteSpace导出的“众包”样本数据库，可得出最强的7个突发关键词（见图5）。图5清晰地展现了每个突发关键词的突发强度和起始年份，红色线代表突发关键词持续时间。“众包”关键词的突发强度为16.0396，持续时间为2006—2013年，该词突发强度最高，持续时间最长，说明“众包”一词在该研究领域最具有影响力;其次是“质量控制”，突发强度为6.8247，持续时间为2006—2012年;“图书馆创新”“大数据”“高校图书馆”“众筹”4个关键词的突发强度分别为2.9908，3.8521，3.683，3.9481，持续时间分别为2011—2013年、2013—2014年、2013—2014年、2014—2016年。上述关键词在其持续年份内为该领域的研究前沿，代表着研究方向。“任务分配”突发于2016年，其突发强度为3.1889，并一直持续到2019年，说明该词可能成为众包研究领域的热点词汇，并成为该领域的前沿学术词汇。
由上述分析可知，“任务分配”将成为众包研究新趋势，与其相关的关键词主要有“质量控制”“共享经济”“时空众包”“空间众包”“隐私保护”等（见图6）。这些关键词从不同侧面反映了众包任务分配问题。目前，国内学者主要从以下几个方面来探讨众包的任务分配问题。
一是用户任务分配研究。例如，张晓航等[16]在分析用户主题感知机制基础上，通过对用户主题和准确率建模，提出了一种基于用户主题感知的迭代式任务分配算法;施战等[17]根据每个用户针对不同类型任务具有不同的可靠性，设计了一种基于用户可靠性的众包系统任务分配机制。从目前的研究成果来看，用户任务分配研究内容不多、层次深度不够，特别是针对网络用户任务分配的相关内容还未出现，这将成为未来的研究趋势之一。
二是在线任务分配研究。例如，宋天舒等[18]基于空间众包环境，提出了一种基于众包任务、众包工人和众包工作地点的新型动态在线任务分配算法，并通过数据集进行大量实验，验证了该算法的效果与性能;余敦辉等[19]利用CT-KNN算法选出合适的众包工人，并动态选择不同的阈值进行分配，从而提出一种基于动态效用的在线任务分配方法。在线任务分配研究内容也不多，主要是众包任务分配的线上延伸，主要集中在任务分配的算法上，而对网络用户主观性因素的研究不多，未来该领域将成为研究趋势之一。
三是最优任务分配研究。例如，李洋等[20]利用树分解技术将工人分割成独立的集合，并提出一种启发式的深度优先搜索算法，实验证明，该算法可以很好地解决最优任务分配问题;赵松等[21]提出一种基于任务发布者权重与任务权重的软件众包任务发布优先级（TRP）计算方法，经验证该方法具有较高的有效性和合理性。目前任务分配研究主要集中在算法上，而对任务分配的要素尚未形成体系，因而在算法上偏向某个特定领域，研究成果的适用性和推广性有待考验，未来在任务体系构建上会产生更多算法，其兼容性、应用性和适用性会得到优化。
可见，国内众包模式经历了引进、消化、吸收和创新的过程，在短短的十多年中已经取得了丰富的研究成果。随着网络经济的发展和社会主义市场经济的不断成熟，国内众包有望成为国内创新领域的一项重要内容，其发展趋势引人注目。
“众包”始于西方企业的创新活动，2006年才进入学术研究领域。J.Howe[1]首次提出“众包”概念，认为众包是一个公司或机构将过去由员工执行的工作任务以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络的做法。众包2007年被引入中国后，其相关研究和实践得到了快速发展。刘文华等[2]认为众包借助网络平台，能够充分挖掘广大消费者的力量和潜力来参与企业的研究开发和创新活动，这将大大降低企业产品上市的风险。李克强总理在2016年政府工作报告中提出“打造众创、众包、众扶、众筹平台，构建大中小企业、高校、科研機构、创客多方协同的新型创业创新机制”。《湖南国民经济和社会发展“十三五”规划纲要》也明确提出，“推广研发创意、制造运维、知识内容和生活服务众包，推动大众参与线上生产流通分工”。可见，众包作为一种创新模式，已经改变了传统的企业生产模式，并不断得到政府、企业和学者的重视。自2007年至今，众包被引入中国已经12年了，这些年来国内众包模式取得了哪些有代表性的成果？有哪些研究热点？未来发展趋势如何？这些问题是许多对众包感兴趣的相关人士希望深入了解的。鉴于此，本文拟采用CiteSpace，Excel等科研工具，对2007年以来的研究文献进行梳理和总结，选取有代表性的文献样本进行计量分析，概括总结我国众包模式研究现状，以期为深化众包模式研究提供参考。
一、研究设计
本研究采用CiteSpace，Excel等科研计量工具对文献样本数据进行可视化分析处理，重点围绕国内众包模式研究的时空分布、热点与趋势进行分析和总结，揭示我国众包模式发展的内在规律。找到有代表性的权威文献数据，这是实现研究目标的基本条件。为此，我们选取我国最大的实时动态数据库———中国知网（CNKI）数据库为文献数据采集来源库，依据CNKI数据库的期刊论文检索规则，选取具有代表性的期刊论文作为样本数据。
在中国知网输入关键词“众包”，选择“2006—2019”年与主题词“中文核心期刊+CSSCI+CSCD”，获得有效文献样本669篇，该样本数据的采集时间为2019年9月13日。
本文的研究路径为：第一步，登录中国知网数据库，按照目标设计要求检索文献资料，并对文献数据进行清洗和整理，取得有效数据样本;第二步，打开CiteSpace计量分析软件，对数据进行转换，使之能够适用于软件分析，并建立相应的文件夹，储存不同的数据，原始样本数据储存于input文件夹，转换后的文件自动保存于output文件夹;第三步，建立data和project文件夹，将转化后的样本数据拷贝到data文件夹;第四步，在CiteSpace首页建立工程项目，取名为“众包模式”，根据分析需要对页面栏目进行设置，然后进行可视化处理，依据显示需要对控制面板栏目进行相应设置，从而使得可视化图片更加符合目标分析需要。
二、研究过程与结果分析
1.国内众包模式研究的时空分布及其规律
国内众包模式研究的时空分布包括时间分布和空间分布。时间分布用样本数据中各个发文年度的论文篇数来表示，从其时间分布可以看出国内众包模式研究的发展趋势;空间分布用样本数据各个发文机构总体发文数量来表示，从其空间分布可以发现国内相关发文机构在众包模式研究方面的学术影响力。
（1）国内众包模式研究的时间分布及其规律
国内众包模式研究的时间分布体现在我国学者在中文核心期刊、CSSCI和CSCD3个作为数据库来源的学术期刊上发表众包模式研究的论文数量，这些数据库来源期刊是我国人文社科期刊中的代表性期刊，有一定权威性，具有较强的影响力。根据样本数据，采用Excel表格制作的“众包”理论研究的时间分布见图1，其显示了自“众包”进入学术研究领域以来众包模式研究文献的时间分布状况。由图1可知，2006年被视为众包模式研究元年，国内没有相关研究文献;2007年2篇，2008年1篇，2009年2篇，2010年10篇，2011年8篇，这5年众包研究热度不足，发文数量较少;自2012年19篇开始，国内众包模式研究论文数量开始飙升，2016年达到峰值131篇，2017年、2018年略有下降，但是整体保持120篇/年以上;截至统计数据当日，2019年已经发文69篇。总体来看，国内众包模式研究稍晚于西方国家，随着2007—2011年少量论文的发表，越来越多的学者开始关注众包研究，并且发文数量飞速上升，整体趋势不断增长。
（2）国内众包模式研究的空间分布及其规律
国内众包模式研究的空间分布主要体现在国内中文核心期刊、CSSCI和CSCD期刊论文中相关学术机构发表论文的数量分布上，反映了学术机构在众包研究方面的学术影响力。
利用CiteSpace软件制作的国内众包模式研究文献的空间分布状况见图2，该图显示了在众包模式研究方面具有重要影响力的学术机构名称。圆形节点代表学术机构;节点大小代表发文数量的多少，节点越大意味着发文数量越多;颜色代表年份，颜色越深代表年份相对久远。由图2可知，发文数量最多的机构是中国科学院大学，紧随其后的是南京理工大学、南京大学、天津大学、上海交通大学、南开大学、中国人民大学、东华大学、湖北大学（见表1），这些学术机构在众包模式研究方面具有较强的影响力，开展的众包研究领域主要集中在经济管理、工商管理、新闻与传播、计算机与信息工程等学科领域。由表1可知，排名靠前的30个学术机构发文总计198篇，约占总体发文数量的29.60%，平均发文数量6.6篇，这些学术机构多为国内重点院校，科研实力较强;也有一些地方院校，如湖北大学、武汉纺织大学、上海大学、南昌大学等，在众包研究领域也取得了不错的成绩。
2.国内众包模式的研究热点及其规律
关键词是学术研究与学术评价中具有代表性意义的重要词汇，集中体现了学术研究的重点。在CiteSpace中进行可视化，得到“众包”主题关键词共现网络图谱（见图3）。图3中，1个节点代表1个关键词，共有节点141个，连线243条，网络密度0.0246。在CiteSpace中，节点代表关键词的词频，节点越大，词频越高，说明该词越热;紫色圆环代表关键词的中介中心性，年轮越宽，意味着该词越具有影响力。由图3可知，“众包”“众包模式”“大数据”“科研众包”“众包竞赛”“开放式创新”“众筹”“质量控制”“众包平台”等词汇属于热点关键词，具有较强的影响力。 在图3的基础上，对样本数据进行聚类，适当调整控制面板参数，可以得到“众包”理论研究的聚类知识图谱（见图4）。由图4可知，众包模式研究包含高校图书馆、众包模式、隐私保护、公众参与、众包竞赛、众包新闻、众包社区、软件众包、激励机制、扎根理论和数据新闻11个研究领域。其中，排名靠前、最具有影响力的4个类别分别是高校图书馆、众包模式、隐私保护、公众参与，其相似值分别为0.94，1，0.946，1。下面仅就最具影响力的4个研究领域的热点及其规律进行梳理，可得出如下结论。
其一，关于高校图书馆众包研究，相关的关键词有“众包”“图书馆”“高校图书馆”“图书馆创新”“数字图书馆”等（见表2）。研究的热点问题主要集中于众包在高校图书馆建设中的應用，如盛芳等[3]分析了高校图书馆实施众包的可行性，论述了高校图书馆在图书馆宣传、资源采购、资源揭示和参考咨询服务4个方面引入众包的具体策略;胡永生[4]分析了图书馆阅读推广服务众包的必要性和可行性，提出了基于众包的阅读推广服务策略;乔亚铭等[5]指出，众包在图书馆竞争情报领域的应用是深化图书馆为学科建设和科学研究提供情报服务的有效途径。可见，高校图书馆众包研究重在分析论证引用众包的可行性与运用策略，其研究的广度和深度还有待于进一步拓展和深化。
其二，关于众包模式研究，相关的关键词有“众包模式”“创新模式”“商业模式”“模式创新”等（见表2）。研究的热点问题主要集中于众包模式的概念、特征、意义、创新方式和实现路径等。魏拴成等[6]总结了众包的概念，梳理了众包与外包的关系，分析了众包的产生、发展、特征，以及对传统企业模式的影响;张利斌等[7]在前人研究成果的基础上，从众包起因、大众参与动机、众包意义等方面进行了综述;叶伟巍等[8]从网络众包案例分析入手，分析了合作型和竞争型两类网络众包创新模式的主要特征，并从技术解决方案和配套管理机制两个方面探讨了我国企业构建网络众包创新体系的实现路径。可以看出，众包模式研究基本形成了理论构架。在以后的研究中，具有中国特色的众包模式体系研究应进一步加强，理论成果应更加丰富。
其三，关于众包隐私保护研究，相关的关键词有“隐私保护”“大数据”“时空众包”“任务推荐”“机器学习”“任务分配”等（见表2）。燕彩蓉等[9]在访问控制模型和重要信息隐藏策略的基础上，提出了一种机器计算与众包相结合的实体解析方法，并成功应用于某医院患者主索引平台，有效避免了患者信息的泄漏;童咏昕等[10]综述了时空众包的概念、特点及其应用，并讨论了时空众包数据隐私保护等问题及其技术;张贤贤等[11]提出了一种基于应用敏感权限使用意图的隐私评级模型，通过对应用敏感权限使用意图进行静态分析，使用隐私评级模型对应用进行评分，经验证准确率达80.7%。可见，众包隐私保护研究主要分布在计算机科学领域，重点集中在隐私保护的管理技术上，而众包隐私保护的伦理方面研究明显不足，以后应加强这方面研究，因为隐私保护不仅需要技术，还需要人文伦理。
其四，关于众包公众参与研究，相关的关键词有“公众参与”“参与意愿”“互联网+”“科研众包”、“众筹”“众创”等（见表2）。孟韬[12]以威客参与样本，通过实证研究，验证了预期收益、努力期望、信任和促进条件4种因素对大众参与众包的行为产生的影响;周素红[13]认为，众包理念催生了自下而上的海量公共服务个性化需求与新型的公众参与，给规划管理带来了新的理念、机遇与挑战;郭捷等[14]提出了众包物流大众参与行为影响因素研究模型，并通过实证研究得出其影响因素为便利条件、参与意愿、获益期望、社会影响和感知风险;韩普等[15]在前人研究基础上，采用层次分析法提炼了公众参与智慧城市管理众包的关键影响因素。可见，众包公众参与研究主要集中在公众参与众包的影响因素上，学者们结合不同的众包领域对其进行了分析和验证。
3.国内众包模式研究的前沿趋势及其规律
CiteSpace嵌入了突发性探测算法功能，可以用来探测一篇文献是否切中该领域中的要害问题。因此，我们可以利用该功能对“众包”样本数据进行探测。利用CiteSpace导出的“众包”样本数据库，可得出最强的7个突发关键词（见图5）。图5清晰地展现了每个突发关键词的突发强度和起始年份，红色线代表突发关键词持续时间。“众包”关键词的突发强度为16.0396，持续时间为2006—2013年，该词突发强度最高，持续时间最长，说明“众包”一词在该研究领域最具有影响力;其次是“质量控制”，突发强度为6.8247，持续时间为2006—2012年;“图书馆创新”“大数据”“高校图书馆”“众筹”4个关键词的突发强度分别为2.9908，3.8521，3.683，3.9481，持续时间分别为2011—2013年、2013—2014年、2013—2014年、2014—2016年。上述关键词在其持续年份内为该领域的研究前沿，代表着研究方向。“任务分配”突发于2016年，其突发强度为3.1889，并一直持续到2019年，说明该词可能成为众包研究领域的热点词汇，并成为该领域的前沿学术词汇。
由上述分析可知，“任务分配”将成为众包研究新趋势，与其相关的关键词主要有“质量控制”“共享经济”“时空众包”“空间众包”“隐私保护”等（见图6）。这些关键词从不同侧面反映了众包任务分配问题。目前，国内学者主要从以下几个方面来探讨众包的任务分配问题。
一是用户任务分配研究。例如，张晓航等[16]在分析用户主题感知机制基础上，通过对用户主题和准确率建模，提出了一种基于用户主题感知的迭代式任务分配算法;施战等[17]根据每个用户针对不同类型任务具有不同的可靠性，设计了一种基于用户可靠性的众包系统任务分配机制。从目前的研究成果来看，用户任务分配研究内容不多、层次深度不够，特别是针对网络用户任务分配的相关内容还未出现，这将成为未来的研究趋势之一。
二是在线任务分配研究。例如，宋天舒等[18]基于空间众包环境，提出了一种基于众包任务、众包工人和众包工作地点的新型动态在线任务分配算法，并通过数据集进行大量实验，验证了该算法的效果与性能;余敦辉等[19]利用CT-KNN算法选出合适的众包工人，并动态选择不同的阈值进行分配，从而提出一种基于动态效用的在线任务分配方法。在线任务分配研究内容也不多，主要是众包任务分配的线上延伸，主要集中在任务分配的算法上，而对网络用户主观性因素的研究不多，未来该领域将成为研究趋势之一。
三是最优任务分配研究。例如，李洋等[20]利用树分解技术将工人分割成独立的集合，并提出一种启发式的深度优先搜索算法，实验证明，该算法可以很好地解决最优任务分配问题;赵松等[21]提出一种基于任务发布者权重与任务权重的软件众包任务发布优先级（TRP）计算方法，经验证该方法具有较高的有效性和合理性。目前任务分配研究主要集中在算法上，而对任务分配的要素尚未形成体系，因而在算法上偏向某个特定领域，研究成果的适用性和推广性有待考验，未来在任务体系构建上会产生更多算法，其兼容性、应用性和适用性会得到优化。
可见，国内众包模式经历了引进、消化、吸收和创新的过程，在短短的十多年中已经取得了丰富的研究成果。随着网络经济的发展和社会主义市场经济的不断成熟，国内众包有望成为国内创新领域的一项重要内容，其发展趋势引人注目。