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摘 要：通过检索Web of Science平台，获得国际上关于网络信息研究的相关文献共2 613条，利用Excel、Cite Space工具，通过关键词共现的方法，揭示了目前国际上对网络信息的研究主题主要集中在网络安全、社交网络以及无线网络这3个方面，同时指出对网络安全和信息安全的研究是不可忽视的问题，指出研究者要进一步加大对网络信息安全问题的研究和关注。
关键词：网络信息 信息安全 中心性 主题 网络安全
中图分类号：G250.2 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）05（b）-0062-05
Abstract： By searching the Web of Science platform， 2 613 international relevant literatures on network information research are obtained. Using Excel and Cite Space tools and the method of keyword co-occurrence， it is revealed that the current international research topics on network information mainly focus on three aspects： network security， social network and wireless network. At the same time， it points out that the research on network security and information security can not be ignored， and points out that researchers should further increase the research and attention on network information security.
Key Words： Network information; Information safety; Centrality; Theme; Network security
互联网的迅猛发展为人们获取信息提供了曾经令人难以想象的便利，根据中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布的第39次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，中国互联网行业整体向规范化、价值化发展。而到了2019年，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示：截至2019年6月中国网民规模达8.54亿，互联网普及率达 61.2%[1]。同时，移动互联网推动消费模式共享化、设备智能化和场景多元化[2]。在这种趋势下，网络信息快速增长，因此近年来对网络信息的研究也接踵出现，为了对目前国际国内的网络信息研究情况有个清晰的认识，该文拟对国际网络信息研究的相关主题进行分析和探索。
国内学者从不同角度对此问题进行了研究，例如苑毅、黄珍、刘治福、王刚等研究者提出一种基WLAN流调控的高速网络信息资源整合效率优化控制方法，对单条资源整合配置链路的工作效率进行计算，据此计算某周期内信息资源整合效率，和所有待整合网络资源的整合速率，得到网络信息资源整合效率优化控制模型[3]。谢会宾论述了计算机网络信息安全技术通过使用有效的措施来提升网络信息的保密性和完整性，从而使网络信息的价值充分地体现出来，阐述了数据加密技术的几种方法分类和容易发生的风险，重点研究了计算机网络信息的数据加密技术应用[4]。李影洁对影响计算机网络信息安全的因素进行了详细的分析。主要目的是为了提升我国计算机的网络信息安全，进而促进我国计算机网络信息时代的发展[5]。
1 数据来源和研究方法
1.1 数据来源
为了全面了解网络信息的国际研究主题和发展趋势，该文拟选择Web of Science平台中的数据来进行研究，该平台是美国科学情报研究所出版的国际权威引文数据库，拥有全球最大、覆盖学科比较全面的综合性学术信息资源，收录了自然科学、工程技术、生物医学、社会科学、艺术与人文等各个研究领域最具影响力的超过8 700多种核心学术期刊，具体选择该平台下的SCI-EXPAND、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH这5个数据库，这5个数据库的文献基本能比较全面地反映某一个研究主题的情况。设置的检索式为：（主题=“networkinformation”）+（时间=2011-2020）+（文献类型=Aticle、Proceedings paper，Review），检索时间为2021年5月5日，得到结果为2 613条数据。
1.2 研究方法和工具
该文拟采用文献计量学的定量分析方法，从文献的关键词出发进行分析。使用的工具主要有Excel、Cite Space，利用Excel进行数据的导入。利用Cite Space进行可视化的分析，这是美国Drexel大学的陈超美教授开发的一款基于引文分析开发的软件，适用于多元、分时、动态的复杂网络分析，该程序可用于探测学科领域研究前沿变化趋势以及分析研究前沿与知识基础之间的关系，并能在绘制的知识图谱中显示某个学科领域在一定时期段中若干研究前沿领域的演进历程[6-7]。
2 网络信息研究的主题分析
对国际网络信息研究领域的文献主题进行研究，我们可以从论文的关键词入手，根据现在国际和国内通行的规定，每篇论文都有3个以上的关键词，这些关键词都是作者从文章中提取的能够表达论文主题的，而关键词中的高频关键词更是反映了该学科领域研究的热点和发展方向[8]。然而，在文章的关键词中，有些词的意义非常宽泛，外延太大，无法精确地分析出研究的主题，比如：此次研究样本中的“system” “network”“design”等，为了解决这个问题，采用文献计量学中的共词分析法，即：基于两个（多个）关键词同时出现这一原理，共词分析法可以将主题内容相近的文献资源聚合到一起。因此，通过对关键词共现强弱的考察，可以有效揭示它们所代表的主题内容，使用在科学计量学（Scientometric）、數据和信息可视化（Data and Information Visualization）背景下开发出来的引文可视化分析工具，能够统计关键词的频次，并且以可视化的方法将关键词的频次大小和聚类关系呈现出来，有利于发现某一领域的研究主题和热点。 通过Citespace对Term 和Node进行提取，找出高频关键词，运行软件得到网络信息研究的高频关键词分布图谱（见图1）。根据结果显示，频次在20（含20）以上的有19个词，排在前面十位的是network（网络）、system（系统）、social network（社交网络）、capacity（性能）、network information theory（网络信息理论）、wireless network（无线网络）、model（模型）、wireless sensor network（无线传感器网络）、algorithm（演算法）、information（信息）。从中心性的角度来分析主要有design（設计）、social network（社会网络）、information（信息）、model（模型）、system（系统）、complex network（复杂网络）、capacity（性能）、wireless network（无线网络）等。结合两者情况，可以概括出网络信息领域的研究主题为以下3类。
2.1 网络安全问题
在现今时代中，网络成为人们生活工作及学习不可或缺的重要部分[9]。其中论述最多的是和网络相关的研究，即对目前网络环境的分析，比较受关注的是网络安全和信息安全问题，在网络安全已经成为国际社会面临的共同挑战的今天，防范网络安全风险已不可能完全在封闭的国内法体系，而必须置于国际法框架内予以合作和解决[10]。国际上情况如此，对于我国来说，由于网络基数大，对网络安全防护提出了更加严峻的挑战，必须对于内部网络每一个环节进行有效的部署，集中收集网络内部的安全隐患，提升网络工作人员和管理人员的综合素质[11]。同时，对目前网络最大的用户群大学生的行为、心理、习惯等进行分析;在网络中承担重大角色的图书馆尤其是高校图书馆的地位和作用，如何发挥作用引导大学生的健康发展;网络信息资源如何管理并提供信息服务的问题，等等。随着信息网络的迭代更新，网络犯罪数量逐渐上升，各种传统犯罪日益向互联网迁移，严重危害国家安全、社会秩序和人民群众合法权益[12]。例如：ZHU L h等研究者于2015年2月在NEUROCOMPUTING上发表的文章“Dynamical analysis and optimal control for a malware propagation model in an information network”就研究了信息网络安全的问题，并对所提出的模型进行了广泛的仿真，有效地提高了网络的性能[13]。
2.2 社交网络
以社交网络为主题的研究文献从社交网络的基本理论知识出发来论述各种问题。例如：LIU G l等研究者于2016年4月在PERVASIVE AND MOBILE COMPUTING上发表的文章“Social aware data dissemination service in mobile social network with controlled overhead”一文就研究了移动社交网络（MSNs）的问题，提出如何才能准确、高效地传播数据。此文章设计了一个马尔科夫模型来分析每个节点邻居的兴趣跃迁，比现有的协议具有更高的交付率和更低的交付延迟[14]。
2.3 无线网络
这类文献论述最多的是无线传感器网络方面的问题。无线传感器网络（Wireless Sensor Networks， WSN）是一种分布式传感网络，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络[15]。现在越来越受大众欢迎的无线网络问题也是研究的重点，实现用户在任何时间和任何地点都能实现数据通信的目标。例如：KannanS等人于2012年12月在IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY上发表的文章“Approximately Optimal Wireless Broadcasting”研究了无线广播网络的问题，提出了一个研究方案，可以在恒定距离内实现速率元组，而不受通道系数和功率约束的约束，对一个确定性的广播网络采用了一种“以接收者为中心”的观点[16]。
3 结语
随着互联网的发展，对网络信息的研究越来越广泛和深入，研究的人员越来越多，涉及的学科既有图书馆界的从业者，又有计算机方面的研究者。大量研究网络信息的论文从不同角度对网络信息进行了研究，该文运用相关工具，通过Citespace对Term和Node进行提取，找出高频关键词，根据关键词的中心性统计，分析得出目前网络信息的研究主要集中在网络、社交网络、无线网络这3个方面。因此，在对网络问题的研究中，还要加大对网络安全的研究，因为在具体的使用过程中，发现还存在着很多的问题，在很大程度上威胁着人们的信息安全，目前由于计算机软件存在漏洞、计算机病毒、黑客的攻击等都引起网络信息的安全隐患，相关人员加大对此方面的研究可以净化上网环境，不仅要利用新技术以提升经济效率，同时要确保网络信息安全、公民权利以及国家安全。
参考文献
[1] 刘垣，潘栋.试论大学生网络安全意识的培养[J].文化创新比较研究，2020（28）：124-126.
[2] 佚名.CNNIC发布第46次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].[2020-09-30].https：//www.cnnic.net.cn/gywm/xwzx/rdxw/20172017/201701/t20170122_66448.htm.
[3] 苑毅，黄珍，刘治福，等.高速网络信息资源整合效率优化控制仿真[J].计算机仿真，2018，35（9）：303-306.
[4] 谢会宾.计算机网络信息的数据加密技术分析[J].现代信息科技，2018，2（4）：149-153. [5] 李影洁.计算机网络信息安全防护策略研究[J].无线互联科技，2018（5）：29-30.
[6] CHEN C M.Cite Space II： detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006，57（3）：359-377.
[7] CHEN C M. Searching for intellectual turning points： progressive knowledge domain visualization[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2004，101：5303-5310.
[8] 王炳立.基于科学计量學的国际大数据研究可视化分析[J].情报杂志，2015，34（2）：131-136.
[9] 吴凤杰.浅谈网络时代激励式教育在高校体育教学中的运用[J].当代体育科技，2020，10（29）：116-118.
[10] 李晶.“棱镜”折射下的网络信息安全挑战及其战略思考[J].情报理论与实践，2014，37（4）：48-52.
[11] 王曼.计算机网络安全病毒防御中的数据挖掘技术[J].科技创新导报，2020（20）：112-114.
[12] 王鹤迪.论帮助信息网络犯罪活动罪的“明知”[D].中国人民公安大学，2020.
[13] ZHU L H，ZHAO H Y. Dynamical analysis and optimal control for a malware propagation model in an information network[J].Neurocomputi-ng，2015，149（2）：1370-1386.
[14] LIU G L， LI Y S. Social-aware data dissemination service in mobile social network with controlled overhead [J].Pervasive and Mobile Computing，2016，33：127-139.
[15] 范波.无线传感器网络安全的关键技术[J].建筑工程技术与计，2018（30）：3397.
[16] Kannan S，Raja A，ViswanathP.Approximately Optimal Wireless Broadcasting [J].IEEE Transactions on Information Theory，2012，58（12）：7154-7167.
关键词：网络信息 信息安全 中心性 主题 网络安全
中图分类号：G250.2 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）05（b）-0062-05
Abstract： By searching the Web of Science platform， 2 613 international relevant literatures on network information research are obtained. Using Excel and Cite Space tools and the method of keyword co-occurrence， it is revealed that the current international research topics on network information mainly focus on three aspects： network security， social network and wireless network. At the same time， it points out that the research on network security and information security can not be ignored， and points out that researchers should further increase the research and attention on network information security.
Key Words： Network information; Information safety; Centrality; Theme; Network security
互联网的迅猛发展为人们获取信息提供了曾经令人难以想象的便利，根据中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布的第39次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，中国互联网行业整体向规范化、价值化发展。而到了2019年，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示：截至2019年6月中国网民规模达8.54亿，互联网普及率达 61.2%[1]。同时，移动互联网推动消费模式共享化、设备智能化和场景多元化[2]。在这种趋势下，网络信息快速增长，因此近年来对网络信息的研究也接踵出现，为了对目前国际国内的网络信息研究情况有个清晰的认识，该文拟对国际网络信息研究的相关主题进行分析和探索。
国内学者从不同角度对此问题进行了研究，例如苑毅、黄珍、刘治福、王刚等研究者提出一种基WLAN流调控的高速网络信息资源整合效率优化控制方法，对单条资源整合配置链路的工作效率进行计算，据此计算某周期内信息资源整合效率，和所有待整合网络资源的整合速率，得到网络信息资源整合效率优化控制模型[3]。谢会宾论述了计算机网络信息安全技术通过使用有效的措施来提升网络信息的保密性和完整性，从而使网络信息的价值充分地体现出来，阐述了数据加密技术的几种方法分类和容易发生的风险，重点研究了计算机网络信息的数据加密技术应用[4]。李影洁对影响计算机网络信息安全的因素进行了详细的分析。主要目的是为了提升我国计算机的网络信息安全，进而促进我国计算机网络信息时代的发展[5]。
1 数据来源和研究方法
1.1 数据来源
为了全面了解网络信息的国际研究主题和发展趋势，该文拟选择Web of Science平台中的数据来进行研究，该平台是美国科学情报研究所出版的国际权威引文数据库，拥有全球最大、覆盖学科比较全面的综合性学术信息资源，收录了自然科学、工程技术、生物医学、社会科学、艺术与人文等各个研究领域最具影响力的超过8 700多种核心学术期刊，具体选择该平台下的SCI-EXPAND、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH这5个数据库，这5个数据库的文献基本能比较全面地反映某一个研究主题的情况。设置的检索式为：（主题=“networkinformation”）+（时间=2011-2020）+（文献类型=Aticle、Proceedings paper，Review），检索时间为2021年5月5日，得到结果为2 613条数据。
1.2 研究方法和工具
该文拟采用文献计量学的定量分析方法，从文献的关键词出发进行分析。使用的工具主要有Excel、Cite Space，利用Excel进行数据的导入。利用Cite Space进行可视化的分析，这是美国Drexel大学的陈超美教授开发的一款基于引文分析开发的软件，适用于多元、分时、动态的复杂网络分析，该程序可用于探测学科领域研究前沿变化趋势以及分析研究前沿与知识基础之间的关系，并能在绘制的知识图谱中显示某个学科领域在一定时期段中若干研究前沿领域的演进历程[6-7]。
2 网络信息研究的主题分析
对国际网络信息研究领域的文献主题进行研究，我们可以从论文的关键词入手，根据现在国际和国内通行的规定，每篇论文都有3个以上的关键词，这些关键词都是作者从文章中提取的能够表达论文主题的，而关键词中的高频关键词更是反映了该学科领域研究的热点和发展方向[8]。然而，在文章的关键词中，有些词的意义非常宽泛，外延太大，无法精确地分析出研究的主题，比如：此次研究样本中的“system” “network”“design”等，为了解决这个问题，采用文献计量学中的共词分析法，即：基于两个（多个）关键词同时出现这一原理，共词分析法可以将主题内容相近的文献资源聚合到一起。因此，通过对关键词共现强弱的考察，可以有效揭示它们所代表的主题内容，使用在科学计量学（Scientometric）、數据和信息可视化（Data and Information Visualization）背景下开发出来的引文可视化分析工具，能够统计关键词的频次，并且以可视化的方法将关键词的频次大小和聚类关系呈现出来，有利于发现某一领域的研究主题和热点。 通过Citespace对Term 和Node进行提取，找出高频关键词，运行软件得到网络信息研究的高频关键词分布图谱（见图1）。根据结果显示，频次在20（含20）以上的有19个词，排在前面十位的是network（网络）、system（系统）、social network（社交网络）、capacity（性能）、network information theory（网络信息理论）、wireless network（无线网络）、model（模型）、wireless sensor network（无线传感器网络）、algorithm（演算法）、information（信息）。从中心性的角度来分析主要有design（設计）、social network（社会网络）、information（信息）、model（模型）、system（系统）、complex network（复杂网络）、capacity（性能）、wireless network（无线网络）等。结合两者情况，可以概括出网络信息领域的研究主题为以下3类。
2.1 网络安全问题
在现今时代中，网络成为人们生活工作及学习不可或缺的重要部分[9]。其中论述最多的是和网络相关的研究，即对目前网络环境的分析，比较受关注的是网络安全和信息安全问题，在网络安全已经成为国际社会面临的共同挑战的今天，防范网络安全风险已不可能完全在封闭的国内法体系，而必须置于国际法框架内予以合作和解决[10]。国际上情况如此，对于我国来说，由于网络基数大，对网络安全防护提出了更加严峻的挑战，必须对于内部网络每一个环节进行有效的部署，集中收集网络内部的安全隐患，提升网络工作人员和管理人员的综合素质[11]。同时，对目前网络最大的用户群大学生的行为、心理、习惯等进行分析;在网络中承担重大角色的图书馆尤其是高校图书馆的地位和作用，如何发挥作用引导大学生的健康发展;网络信息资源如何管理并提供信息服务的问题，等等。随着信息网络的迭代更新，网络犯罪数量逐渐上升，各种传统犯罪日益向互联网迁移，严重危害国家安全、社会秩序和人民群众合法权益[12]。例如：ZHU L h等研究者于2015年2月在NEUROCOMPUTING上发表的文章“Dynamical analysis and optimal control for a malware propagation model in an information network”就研究了信息网络安全的问题，并对所提出的模型进行了广泛的仿真，有效地提高了网络的性能[13]。
2.2 社交网络
以社交网络为主题的研究文献从社交网络的基本理论知识出发来论述各种问题。例如：LIU G l等研究者于2016年4月在PERVASIVE AND MOBILE COMPUTING上发表的文章“Social aware data dissemination service in mobile social network with controlled overhead”一文就研究了移动社交网络（MSNs）的问题，提出如何才能准确、高效地传播数据。此文章设计了一个马尔科夫模型来分析每个节点邻居的兴趣跃迁，比现有的协议具有更高的交付率和更低的交付延迟[14]。
2.3 无线网络
这类文献论述最多的是无线传感器网络方面的问题。无线传感器网络（Wireless Sensor Networks， WSN）是一种分布式传感网络，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络[15]。现在越来越受大众欢迎的无线网络问题也是研究的重点，实现用户在任何时间和任何地点都能实现数据通信的目标。例如：KannanS等人于2012年12月在IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY上发表的文章“Approximately Optimal Wireless Broadcasting”研究了无线广播网络的问题，提出了一个研究方案，可以在恒定距离内实现速率元组，而不受通道系数和功率约束的约束，对一个确定性的广播网络采用了一种“以接收者为中心”的观点[16]。
3 结语
随着互联网的发展，对网络信息的研究越来越广泛和深入，研究的人员越来越多，涉及的学科既有图书馆界的从业者，又有计算机方面的研究者。大量研究网络信息的论文从不同角度对网络信息进行了研究，该文运用相关工具，通过Citespace对Term和Node进行提取，找出高频关键词，根据关键词的中心性统计，分析得出目前网络信息的研究主要集中在网络、社交网络、无线网络这3个方面。因此，在对网络问题的研究中，还要加大对网络安全的研究，因为在具体的使用过程中，发现还存在着很多的问题，在很大程度上威胁着人们的信息安全，目前由于计算机软件存在漏洞、计算机病毒、黑客的攻击等都引起网络信息的安全隐患，相关人员加大对此方面的研究可以净化上网环境，不仅要利用新技术以提升经济效率，同时要确保网络信息安全、公民权利以及国家安全。
参考文献
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[3] 苑毅，黄珍，刘治福，等.高速网络信息资源整合效率优化控制仿真[J].计算机仿真，2018，35（9）：303-306.
[4] 谢会宾.计算机网络信息的数据加密技术分析[J].现代信息科技，2018，2（4）：149-153. [5] 李影洁.计算机网络信息安全防护策略研究[J].无线互联科技，2018（5）：29-30.
[6] CHEN C M.Cite Space II： detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006，57（3）：359-377.
[7] CHEN C M. Searching for intellectual turning points： progressive knowledge domain visualization[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2004，101：5303-5310.
[8] 王炳立.基于科学计量學的国际大数据研究可视化分析[J].情报杂志，2015，34（2）：131-136.
[9] 吴凤杰.浅谈网络时代激励式教育在高校体育教学中的运用[J].当代体育科技，2020，10（29）：116-118.
[10] 李晶.“棱镜”折射下的网络信息安全挑战及其战略思考[J].情报理论与实践，2014，37（4）：48-52.
[11] 王曼.计算机网络安全病毒防御中的数据挖掘技术[J].科技创新导报，2020（20）：112-114.
[12] 王鹤迪.论帮助信息网络犯罪活动罪的“明知”[D].中国人民公安大学，2020.
[13] ZHU L H，ZHAO H Y. Dynamical analysis and optimal control for a malware propagation model in an information network[J].Neurocomputi-ng，2015，149（2）：1370-1386.
[14] LIU G L， LI Y S. Social-aware data dissemination service in mobile social network with controlled overhead [J].Pervasive and Mobile Computing，2016，33：127-139.
[15] 范波.无线传感器网络安全的关键技术[J].建筑工程技术与计，2018（30）：3397.
[16] Kannan S，Raja A，ViswanathP.Approximately Optimal Wireless Broadcasting [J].IEEE Transactions on Information Theory，2012，58（12）：7154-7167.