作者关键词生存分析——以国内图情领域为例

摘要/Abstract

摘要： 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。

关键词: 生存分析, Kaplan-Meier曲线 , 作者关键词 , 演化分析 , 图书情报

Abstract: Author keyword, representing core content of the paper, is one of the most important elements of scientific papers. This study used Kaplan-Meier curve to investigate the survival of author keywords in library and information science in China, which can provide more insights to the evolution of a topic or discipline. Firstly, we obtained all the papers published by thirteen journals on library and information science from 1998 to 2018, which are indexed in the CSSCI database. Then the Kaplan-Meier curve was used to analyze the survival of author keywords whereas the Log Rank and Breslow test were used to verify the differences of survival of author keywords between different disciplines and between different types of journals. The results showed that the author keywords survival curve in the field of library and information science declined rapidly in the first year, followed by a slow downward trend, and that the average survival time of author keywords was 2.245 years. Moreover, we found that the average survival time of author keywords in information science is longer than that in library science, and there is a significant difference at the level of 0.001. In addition, the average survival time of author keywords in authoritative journals is longer than that of core journals, and there is a significant difference at 0.001 level. In this study, the Kaplan-Meier curve was applied to the study of the survival of author keywords, revealing the patterns of survival of author keywords in the field of library and information science in China, which can provide a new research perspective for topic evolution analysis.

Key words: Survival analysis, Kaplan-Meier curve, Author keywords, Evolution analysis, Library and information science

刘智锋李信. 作者关键词生存分析——以国内图情领域为例[J]. 图书馆杂志, 2020, 39(7): 48-57.

Liu Zhifeng, Li Xin. Survival Analysis of Author Keywords: An Empirical Study on Library and Information Science in China[J]. Libraly Journal, 2020, 39(7): 48-57.

参考文献

[ 1 ] 程齐凯, 李信, 陆伟. 领域无关学术文献词汇功能标准化数据集构建及分析[J]. 情报科学, 2019, 37(7): 41-47. [ 2 ] 许鑫, 陈路遥, 杨佳颖. 数字人文研究领域的知识网络演化——基于题录信息和引文上下文的关键词共词分析[J]. 情报学报, 2019, 38(3): 322-334. [ 3 ] 姜鑫, 王德庄, 马海群. 关键词词频变化视角下我国“科学数据”领域研究主题演化分析[J]. 现代情报, 2018, 38(1): 141-146; 161. [ 4 ] 李海林, 万校基, 林春培. 基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析研究[J]. 情报学报, 2018, 37(5): 533-542. [ 5 ] 朱世琴, 蒋辛未. 基于CSSCI的人文社科期刊文献老化风险率研究[J]. 情报学报, 2017, 36(10): 1031-1037. [ 6 ] Singer J D , Willett J B. It’s About Time: Using Discrete-Time Survival Analysis to Study Duration and the Timing of Events[J]. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 1993, 18(2): 155-195. [ 7 ] 范少萍, 安新颖, 单连慧, 等. 基于医学文献的主题演化类型与演化路径识别方法研究[J]. 情报理论与实践, 2019, 42(3): 114-119. [ 8 ] Peset F, Garzón—Farinós F, González L M, et al. Survival analysis of author keywords: An application to the library and information sciences area[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2019, 71(4):462-473. [ 9 ] Hsu W C, Li J H. Visualising and mapping the intellectual structure of medical big data[J]. Journal of Information Science, 2019, 45(2): 239-258. [10] Zhang X, Yang F. Rural informatization policy evolution in China: a bibliometric study[J]. Scientometrics, 2019: 1-25. [11] Keramatfar A, Amirkhani H. Bibliometrics of sentiment analysis literature[J]. Journal of Information Science, 2019, 45(1): 3-15. [12] Chen X, Wang S, Tang Y, et al. A bibliometric analysis of event detection in social media[J]. Online Information Review, 2019, 43(1): 29-52. [13] Uddin S, Choudhury N, Hossain M E. A research framework to explore knowledge evolution and scholarly quantification of collaborative research[J]. Scientometrics, 2019, 119(2): 789-803. [14] 刘自强, 王效岳, 白如江. 基于时间序列模型的研究热点分析预测方法研究[J]. 情报理论与实践, 2016, 39(5): 27-33. [15] 王莉亚. 基于关键词突变的主题突变研究[J]. 情报理论与实践, 2013, 36(11): 45-48. [16] 洪凌子, 黄国彬, 于洋. 基于CiteSpace的国内外数字图书馆研究论文的比较分析[J]. 图书馆论坛, 2014, 34(6): 91-100. [17] Shen L, Xiong B, Li W, et al. Visualizing collaboration characteristics and topic burst on international mobile health research: bibliometric analysis[J]. JMIR mHealth and uHealth, 2018, 6(6): e135. [18] Shen L, Xiong B, Hu J. Research status, hotspots and trends for information behavior in China using bibliometric and co-word analysis[J]. Journal of Documentation, 2017, 73(4): 618-633. [19] 周鑫, 陈媛媛. 关键词词频变化视角下学科研究发展趋势分析——以国内情报学研究为例[J]. 情报杂志, 2016, 35(5): 133-140; 112. [20] 周鑫, 蒋勋, 陈媛媛. 词频变化率模型视域下美国情报学研究发展动向分析[J]. 情报科学, 2017, 35(4): 166-172. [21] Chen X, Li J, Sun X, et al. Early identification of intellectual structure based on co-word analysis from research grants[J]. Scientometrics, 2019: 1-21. [22] Li H, An H, Wang Y, et al. Evolutionary features of academic articles co-keyword network and keywords co-occurrence network: Based on twomode affiliation network[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2016, 450: 657-669. [23] 张敏, 朱明星, 夏宇. 关键词-时序视域下国际大数据研究主题演化分析[J]. 图书馆工作与研究, 2017(2): 66-73. [24] 巴志超, 杨子江, 朱世伟, 等. 基于关键词语义网络的领域主题演化分析方法研究[J]. 情报理论与实践, 2016, 39(3): 67-72. [25] 张中文, 徐天和, 董秀芬, 等. 学术期刊论文生存被引次数的定义与应用[J]. 编辑学报, 2015, 27(4): 316-319. [26] 姚长青, 田瑞强, 杨冬雨, 等. 撤销论文及其学术影响研究[J]. 中国科技期刊研究, 2014, 25(5): 595-604. [27] 宋爽, 陈向东. 信息技术领域专利维持状况及影响因素研究[J]. 图书情报工作, 2013, 57(18): 98-103; 132. [28] 赖院根, 刘砺利. 基于生存分析的信息用户流失研究与实证[J]. 情报杂志, 2011, 30(4): 129-132; 171. [29] 陈红琳, 魏瑞斌. 期刊论文标题与关键词表达信息的差异性分析[J]. 现代情报, 2019, 39(7): 162-169; 177. [30] 龚凯乐, 谢娟, 成颖, 等. 期刊论文引文国际化研究——以图书情报与档案管理学科为例[J]. 情报学报, 2018, 37(2): 151-160. [31] 刘宇, 彭婧, 谢欢, 等. 图书情报学期刊学术地位的流动研究[J]. 大学图书馆学报, 2019, 37(2): 10-16. [32] 梅根·卡特.《政府信息公开条例》实施过程中公共图书馆的角色[J]. 情报资料工作, 2008(4): 13-15. [33] 师丽娟. 公共图书馆在政府信息公开中的作用及角色定位[J]. 图书馆论坛, 2008(4): 147-149. [34] 冯佳. 政府信息公开制度下的公共图书馆研究[J]. 图书馆建设, 2008(8): 27-30. [35] 程慧荣, 黄国彬, 张永杰. 国外大众标注系统研究进展[J]. 图书馆杂志, 2008(11): 54-59. [36] 林芳, 孟连生. 大众标注网站服务功能与运营模式分析[J]. 图书情报工作, 2008(1): 16-19. [37] 叶宏伟, 金中仁, 陈振宇. 图书馆信息集群研究[J]. 中国图书馆学报, 2008(1): 99-101. [38] 周文芳, 金中仁. 基于信息集群: 图书馆组织架构研究[J]. 大学图书馆学报, 2008(4): 27-30; 34. [39] 朱庆华, 李亮. 社会网络分析法及其在情报学中的应用[J]. 情报理论与实践, 2008(2): 179-183; 174. [40] 刘智锋, 李信, 程齐凯, 等. 学术文本关键词语义功能数据集构建与分析——以Journal of Informetrics为例[J]. 图书馆论坛, 2019, 39(7): 64-74. [41] 刘伙玉. 基于CNKI的图书、情报学与档案学学科文献半衰期分析[J]. 图书与情报, 2015(1): 106-111.

[1]	刘倩倩刘圣婴刘炜（上海图书馆华东师范大学图书馆）. 图书情报领域大模型的应用模式和数据治理[J]. 图书馆杂志, 2023, 42(392): 22-35.
[2]	楼雯（华东师范大学经济与管理学部信息管理系华东师范大学统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室）. 学科融合取向的国际图情研究：学科发展状态的视角[J]. 图书馆杂志, 2023, 42(385): 20-32.
[3]	彭亮（南开大学商学院贵州民族大学图书馆）. 图书情报学的中国知识学派[J]. 图书馆杂志, 2022, 41(8): 4-12.
[4]	田野（台湾大学图书资讯学系）. 中国大陆图情等级多层次教育进展及思考：2016-2021年[J]. 图书馆杂志, 2022, 41(2): 4-23.
[5]	全玥（上海外国语大学日本文化经济学院）田野（台湾大学图书资讯学系）. 新时期中国大陆图情档劳动力市场需求趋势研究—— 以2015-2021年“图情招聘”语料库为例 [J]. 图书馆杂志, 2022, 41(12): 104-111.
[6]	金波杨鹏王毅（上海大学图书情报档案系）. “十四五”图书馆、情报与文献学学科发展态势与前瞻[J]. 图书馆杂志, 2022, 41(1): 4-16.
[7]	魏玉梅滕广青马卓庹锐. 基于网络全局结构关系的领域重要关键词提取与分析[J]. 图书馆杂志, 2021, 40(2): 5-28.
[8]	周耀林柴昊赵跃. 国际图情领域大数据研究现状与趋势探析[J]. 图书馆杂志, 2019, 38(12): 16-27.
[9]	李广建陈瑜张庆芝. 新中国70年现代图书情报技术研究与实践[J]. 图书馆杂志, 2019, 38(11): 4-20.
[10]	邓胜利付少雄. 素养教育的新拓展：从信息素养到多元素养[J]. 图书馆杂志, 2018, 37(5): 21-30.
[11]	李锋. 兼顾中低频关键词的共词分析实践 ——以图书情报学高被引文章为例[J]. 图书馆杂志, 2018, 37(4): 34-42.
[12]	王申罡步一张歌. 我国图情领域研究方法相关论文的文献计量与内容分析（1981-2015）[J]. 图书馆杂志, 2017, 36(8): 4-13.
[13]	邱健行邓胜利. 最小努力原则在中国图书情报领域的影响力研究[J]. 图书馆杂志, 2017, 36(7): 17-24.
[14]	盛东方. 基于LibGuides的国内高校图书馆图书情报学科导引建设研究[J]. 图书馆杂志, 2017, 36(4): 63-70.
[15]	张慧张家榕叶鹰. 国内图书馆学情报学研究论文的文科跨学科性[J]. 图书馆杂志, 2017, 36(12): 20-26.