[摘要]從國外圖書情報學數(shù)據(jù)庫(EBSCO LISTA)中提取知識管理領域的高頻關鍵詞,利用SPSS軟件,通過因子分析、聚類分析和多維尺度分析方法進行可視化分析,繪制出知識管理的知識地圖和戰(zhàn)略坐標圖,并將國外圖書情報學領域中知識管理研究劃分為5個主要的方面:知識管理的基本技術和理論,企業(yè)組織應用,共享與創(chuàng)新,知識服務、組織與檢索,信息素養(yǎng),闡述并研究國外圖情領域知識管理研究的現(xiàn)狀與熱點。
[關鍵詞]知識管理 知識地圖 圖書情報學 研究結(jié)構(gòu)
一、引言
知識管理是目前學術界長興不衰的研究領域,輻射了管理學、計算機信息科學、圖書情報學、經(jīng)濟學、社會學和哲學等學科。綜觀近年來國內(nèi)外對知識管理的研究,涉及的內(nèi)容包括戰(zhàn)略管理、人力資源管理、信息資源管理、電子商務、人工智能系統(tǒng)、管理實踐、智力資本、組織行為和創(chuàng)新績效9個領域,囊括了知識管理的理論研究、方法論和應用三大宏觀方面以及組織、人員、系統(tǒng)三大微觀方面論文代寫。
不同的學科對同一主題的研究,在視角、方法和目的上都會有所不同,例如管理學側(cè)重知識管理中的戰(zhàn)略制定、人力資源管理;計算機信息科學關注智能系統(tǒng)和電子商務系統(tǒng)的內(nèi)容;而圖書情報學更傾向于對知識管理中的信息資源進行分析。本文即是站在圖書情報學的角度,通過數(shù)據(jù)分析,研究近5年來在該領域中對知識管理的探索主要集中在哪些方面及發(fā)展的趨勢。
對知識管理的發(fā)展動向,國內(nèi)外學者都做了大量探索,綜述如鄧湘琳的國內(nèi)外知識管理的研究進展,盧金榮、郭東強的知識管理熱點問題研究綜述等;研究類文獻如張勤、徐緒松采用共詞分析和可視化技術對國外知識管理研究結(jié)構(gòu)的探索,趙艷枝利用關鍵詞的關聯(lián)規(guī)則,對情報學界知識管理研究現(xiàn)狀的分析;張勤、馬費成以共詞分析為方法,對國內(nèi)知識管理研究結(jié)構(gòu)進行了探討,Murray從企業(yè)的未來創(chuàng)新變革的角度對知識管理的發(fā)展重點進行了闡述,Meams針對南非地區(qū)信息和知識管理的理論和方法論研究進行了趨勢探索,Mohamed更多地從技術的角度分析了知識管理的發(fā)展現(xiàn)狀,而Andriessen則提出了一個可視化的方法,來對組織的知識管理進行繪圖,揭示隱性知識,等等。
上述研究各具特色,都在一定程度上揭示了知識管理的研究動向和發(fā)展趨勢,但是由于研究所采用的數(shù)據(jù)源大多是國內(nèi)文獻,或者只是針對若干種國外期刊,不能全面反映國外知識管理發(fā)展的最新進展和動態(tài),分析方法也不夠完整,偏重于單純的定性分析。本文從圖書情報學的專業(yè)數(shù)據(jù)庫(EBSCO LISTA)中提取2006年至今的有關知識管理的文獻,采用詞頻統(tǒng)計和共詞分析的方法,對這些文獻的關鍵詞進行數(shù)據(jù)分析,在定量與定性相結(jié)合的基礎上,繪制出知識管理的知識地圖,并以此解讀國外圖書情報學領域中知識管理研究的側(cè)重點,總結(jié)出發(fā)展熱點和研究趨勢。
二、數(shù)據(jù)來源
本研究采用的數(shù)據(jù)來源于EBSCO數(shù)據(jù)庫中的Ljbrarv,Information Science&Technology Abstracts(LISTA)。該數(shù)據(jù)庫收錄了600多種期刊及書籍、研究報告和學報的索引,主題包括圖書館學、分類學、編寫目錄、書籍裝訂、在線信息檢索及信息管理等內(nèi)容,數(shù)據(jù)庫中的文章可追溯至20世紀60年代中期。該數(shù)據(jù)庫中收錄的期刊內(nèi)容全面、廣闊,具有代表性和權威性。本文選取LISTA中從2006年1月至2010年3月這段時間收錄的知識管理相關文獻,并下載了這些文獻的摘要及關鍵詞等信息。
在LISTA數(shù)據(jù)庫中,以“KW=knowledge management OR su=knowledge management”為檢索式,并限定時間為“2006年01月至2010年03月”,對數(shù)據(jù)庫進行檢索,得出檢索結(jié)果1918篇,對這些以知識管理為關鍵詞或主題詞的文獻進行關鍵詞收集整理,得出以下結(jié)果,如表1所示:
1918篇文獻中,共包含不同的關鍵詞5333個,其中除去本位詞knowledge management,以及文獻類型關鍵詞Book,Nonfiction及Record,有效關鍵詞為5329個,有效關鍵詞出現(xiàn)的總次數(shù)為16413次,其中前100位關鍵詞出現(xiàn)總次數(shù)為6699,占總數(shù)的40.82%,前30位出現(xiàn)的頻率為25.97%。從上表中可以看到,前30位關鍵詞的詞頻均大于60,且占據(jù)總詞頻數(shù)的25.97%。而前100位關鍵詞也只占了40.82%,因此,本文的分析就以這30個關鍵詞(見表2)為基礎。
從表2中這些關鍵詞可以看出,在圖書情報學領域,對知識管理的研究也包括很多方面,如技術、服務、資源、企業(yè)管理、高校圖書館應用、信息素養(yǎng)等內(nèi)容。那么,這些研究方向?qū)D書情報學知識管理的研究各有怎樣的貢獻率?它們是否有更進一步的內(nèi)在聯(lián)系呢?我們能否從這些文獻中解讀出圖書情報學知識管理的研究熱點和研究結(jié)構(gòu)?帶著這些問題,本文借助社會統(tǒng)計軟件SPSS,對以上獲取的關鍵詞進行了相關的統(tǒng)計分析,以期構(gòu)建出圖書情報學知識管理的發(fā)展知識地圖。
三、國外圖書情報學領域知識管理研究的可視化分析及知識地圖構(gòu)建
知識地圖起源于地理領域的地圖,最早由英國情報學家布魯克斯(B C Brookes)提出,通過分析文獻的邏輯內(nèi)容,找到相互關聯(lián)、相互影響、能夠引起人們創(chuàng)造和思考的知識點并將其聯(lián)系在一起,構(gòu)成知識地圖,通過知識地圖揭示知識的有機結(jié)構(gòu)。知識地圖是基于科學計量學引文分析理論和信息科學與技術發(fā)展起來的、國際上新興的可視化研究方法,目的是應用圖示的方法揭示出學科領域的發(fā)展及演進趨勢、研究課題的擴散與傳播、作者或機構(gòu)間的關系等。本文即采用知識地圖法,首先對表2列出的前30位高頻關鍵詞進行兩兩的共詞檢驗,即對高頻關鍵詞兩兩出現(xiàn)的頻數(shù)進行統(tǒng)計,得出30*30的關鍵詞共詞矩陣,再將共詞矩陣轉(zhuǎn)化為相關矩陣,導入到SPSS中,通過關鍵詞的因子分析、聚類分析和多維尺度分析來繪制圖書情報學領域中知識管理的知識地圖。
1、 因子分析
因子分析是通過盡可能少的因子來描述盡可能多的指標及指標之間的關系,其基本思想是根據(jù)相關性大小把研究對象的變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間相關性較高,而不同組的變量相關性較低。
對以上提取的30個關鍵詞進行因子分析,結(jié)果如圖l所示,有8個因子被提取,這8個因子的累計方差解釋貢獻率為74.943%,即是說,將這30個關鍵詞分為8類,就解釋了國外圖書情報領域知識管理研究的約75%的信息。而其中前5個因子的累計方差貢獻率為62.9%,根據(jù)“所提取的因子應能概括總體信息的60%以上”,本文將這30個關鍵詞分為5類。另一方面,與因子抽取相配套的因子個數(shù)碎石圖(見圖2),則直觀顯示因子分析的前5個因子類別是比較明晰的,前5個因子對整體走勢起了決定性作用,是變化最明顯的部分,這說明將知識管理研究劃分為5～8類都是合理的。
2、 聚類分析
聚類分析是依照“物以類聚”的原理,根據(jù)事物本身的特性研究個體的分類。其原理是同一類中個體有較大的相似性,不同類的個體差異卻很大。本文采用聚類分析中最常用的系統(tǒng)聚類法對共詞的相關矩陣進行聚類分析,將這30個關鍵詞按組間連接法,即將平均距離最小的兩項合并為一類,最后繪制出30個關鍵詞的共詞龍骨圖(見圖3),初步反映關鍵詞之間的聚類情況,然后前面因子分析的因子個數(shù),將30個關鍵詞聚合成5類。
該龍骨圖直觀顯示了30個關鍵詞之間的關聯(lián)度,其中越早被聚為一類的關鍵詞之間的關聯(lián)越緊密,而類的大小直接反映這個主題的集中程度和學者對它們的關注程度。一般來說,理論性強、研究方向指導性強以及較受重視的研究領域會形成較大的類。 多維尺度分析
在確定了聚類的個數(shù)和基本范圍后,接下來通過SPSS中的多維尺度分析,繪制出圖書情報學知識管理的多維尺度分析圖,并通過因子分析和聚類分析得出的結(jié)果,按照5因子要素,將30個關鍵詞按照圖3的聚類,最終繪制出圖書情報學知識管理的知識地圖(見圖4)。
橫軸衡量了研究的應用性。越往右的主題與實踐應用的聯(lián)系越緊密;縱軸衡量了研究的理論性,越往下的主題理論性越強。由此我們可以看出,B類研究的實踐應用性是最強的,D類研究的實踐應用性相對較弱,A類研究的理論性最強,而C、E類研究的理論性比較低。
按照以上各種統(tǒng)計分析,我們可以根據(jù)30個高頻關鍵詞將圖書情報學的知識管理研究結(jié)構(gòu)分為知識管理的基本技術和理論、企業(yè)組織應用、共享與創(chuàng)新、知識服務組織與檢索以及信息素養(yǎng)五大類,如表3(表內(nèi)百分比為各類在五大類中所占的比重數(shù))所示:
同時,根據(jù)同一類中關鍵詞同時出現(xiàn)的次數(shù),采用內(nèi)部連接的平均值算法,得出這個主題的密度,根據(jù)該類與其他類的外部連接的總和平均值算法,得出該主題的中心度,并以中心度為橫坐標,密度為縱坐標,取各個類中心度和密度的平均值為原點,繪制戰(zhàn)略坐標圖。其中密度反映的是字詞聚合成主題的聯(lián)系強度,也就是該主題的內(nèi)部強度,它表示該類維持自己和發(fā)展自己的能力,一般來說,密度越高,說明分類中的各關鍵詞聯(lián)系越緊密,研究趨勢趨向成熟;中心度反映的是一個主題和其他主題的相互影響程度,一個主題與其他主題聯(lián)系的數(shù)目和強度越大,即類與類之間的聯(lián)系越廣泛,這個主題在整個研究工作中就越趨于中心地位。根據(jù)密度和中心度的計算方法,本文繪制出國外圖書情報學知識管理發(fā)展的戰(zhàn)略坐標圖(見圖5)。
從戰(zhàn)略坐標圖可以看出,五大類呈兩級化的分布狀態(tài)。其中A、D在第一象限,即表示知識管理的基本技術和理論以及知識服務、組織與檢索是知識管理研究的中心,發(fā)展較為成熟,是當前的研究重點;而其余三類B、C、E則不同程度地分布在第三象限,表示企業(yè)組織應用、共享與創(chuàng)新以及信息素養(yǎng)的研究相對處于非核心的狀態(tài),其發(fā)展還不夠成熟,未具規(guī)模。
四、國外圖書情報學領域知識管理發(fā)展現(xiàn)狀的解讀
根據(jù)以上國外圖書情報學知識管理研究的知識地圖和相應的戰(zhàn)略坐標圖,結(jié)合近年來知識管理發(fā)展的現(xiàn)狀。以下對該領域中知識管理的研究結(jié)構(gòu)和特點進行簡要解讀。
1、知識管理的基本技術和理論
分類A“知識管理的基本技術和理論”是五大類中最大的一類,所占比重高達45%,包含了9個知識點。這是知識管理傳統(tǒng)的研究方向,涉及的研究內(nèi)容范圍較廣。涵蓋了資源、技術、服務、管理、專家等各方面,是對總體構(gòu)架和理論基礎的研究。A類研究在圖書館情報學研究中最受重視,位于戰(zhàn)略坐標圖的第一象限。該類的密度和中心度最高。說明A類研究的核心度和成熟度在所有類別中都是最高的。從知識地圖中可以看出。A類研究的理論性最強,而實踐應用性中等。
2、企業(yè)組織應用
分類B“企業(yè)組織應用”在五大類中所占比例為14%,包含了6個知識點。這是管理學非常重視的研究方向,在圖書情報領域也是一個主要的研究方向。該類位于戰(zhàn)略坐標圖的第三象限,核心度和成熟度要低于A和D類,但高于C和E類。從知識地圖中可以看出,B類研究的理論性中等,而實踐應用性是最強的。
3、共享與創(chuàng)新
分類C“共享與創(chuàng)新”在總類中占8%,包含了4個知識點。這也是一個研究的重點,位于戰(zhàn)略發(fā)展圖的第三象限。因為該類的主題相對較窄,雖然目前的研究越來越受重視,但是受主題范圍的影響,其核心度相對較小,成熟度也不高。知識地圖顯示c類研究的理論性比較低,應用性較強。
4、知識服務、組織與檢索
分類D“知識服務、組織與檢索”是5大類中的第2大類,所占比重高達28%,包含了6個知識點。隨著圖書館信息資源的日益膨脹、數(shù)字化程度越來越高,傳統(tǒng)的信息服務逐漸難以滿足知識經(jīng)濟的發(fā)展和知識創(chuàng)新的需求。從信息服務到知識服務,是圖書館服務發(fā)展的必然趨勢。近年來知識服務及涉及到的知識整合、組織、處理、檢索、存儲等已成為圖書館服務研究的熱點,受到越來越多的重視。類中的關鍵鬩“United State”直觀地說明了在圖書情報學領域,美國是研究知識服務、組織和檢索的翹楚。該類位于戰(zhàn)略坐標圖的第一象限,其核心度和成熟度僅次于A類。從知識地圖中可以看出,D類研究的理論性中等,而實踐應用性則相對較弱。
5、信息素養(yǎng)
E類“信息素養(yǎng)”是最后一個被聚入的類,其研究比重占五大類的5%,包含了3個知識點,位于戰(zhàn)略發(fā)展圖的第三象限。雖然這一類的核心度和成熟度相對其他4類而言比較低,但是近年來圖書情報學對信息素養(yǎng)的關注已經(jīng)越來越多,而信息素養(yǎng)也逐漸地被視為一個單獨的研究主題出現(xiàn)在各種國際會議中,并且在各大高校中,也被認為是學生應具備的基本素質(zhì)之一。信息素養(yǎng)指的是人們?yōu)榱藵M足各種信息需求,發(fā)現(xiàn)知識和利用知識的各種能力的綜合表現(xiàn),包括信息意識、信息知識、信息能力、信息道德等方面,這都涉及到了知識的管理和應用。所以將知識管理相關的服務、方法融入到信息素養(yǎng)的規(guī)劃和實施中,是近年來發(fā)展的一個趨勢。知識地圖顯示E類研究的理論性比較低,應用性中等。
需要注意的是,除了以上五大類別,圖書情報學領域?qū)χR管理的研究還包括許多其他內(nèi)容,如數(shù)字圖書館、數(shù)據(jù)庫管理、互聯(lián)網(wǎng)、組織行為、組織結(jié)構(gòu)、知識轉(zhuǎn)移、競爭情報、社會網(wǎng)絡、搜索引擎、本體等內(nèi)容。這些研究也占據(jù)了一定的比例,因此,五大類只是涵蓋了圖書情報領域?qū)χR管理研究的主要內(nèi)容,而不是全部。有些新興的研究因為發(fā)表的成果還不夠多,尚不能體現(xiàn)在知識地圖中。有的類別下包含了很多小類,對于具體的研究方向而言,還需要做進一步的細分研究。此外,有些類目名稱雖然不同,但內(nèi)容可能是一致的,這在分類和研究中也應注意。如智力資本和知識工人,本質(zhì)上都是對知識人員的描述,但是它們分屬兩個不同的類別。這是因為人員在不同的環(huán)境中的角色背景是不一樣的,在企業(yè)管理中,知識人員承擔著智囊團的角色,而在知識管理的系統(tǒng)分析中,知識人員大多是指服務的提供者。
以上5類研究結(jié)構(gòu),與Ponzi通過計量方法及Subramani等人通過作者共被引分析的研究結(jié)果大體一致。結(jié)合兩者的研究,他們將知識管理的研究結(jié)構(gòu)大體分為:①從公司戰(zhàn)略的高度認識知識管理;②“學習”的相關研究;③組織信息處理和IT支持;④知識管理的實踐。本文的各類結(jié)構(gòu)基本可以在他們的結(jié)構(gòu)中找到對應點,如針對企業(yè)公司的知識管理應用、信息處理及各種信息技術、知識交流和知識共享、情景學習和信息素養(yǎng)等。不同的是,Subramani在文中提出的“知識哲學”在本文中沒有反映出來,這應歸結(jié)為研究方法的不同造成的差異。在國內(nèi)研究中,張勤等人對知識管理研究結(jié)構(gòu)采用更細致的標準,劃分出基本信息管理系統(tǒng)、人力管理、組織行為理論與創(chuàng)新績效幾大類,這些也都與本文的研究結(jié)果相互印證。
五、結(jié)論
綜合以上對國外知識管理研究結(jié)構(gòu)的分析,可以看出:
·總體上看,國外知識管理的研究越來越趨向多元化發(fā)展,但實質(zhì)上,無論是組織應用,還是知識的檢索與服務,各個類別下仍可概括為信息技術與組織管理應用兩大維度。
·國外知識管理的三大系統(tǒng)——信息科學系統(tǒng)、管理科學系統(tǒng)、社會學系統(tǒng),相互交織與作用,形成了知識管理領域內(nèi)容紛繁多樣的研究主題,從而構(gòu)成了以“技術一管理一人”為主脈絡的龐大研究體系:國外知識管理從信息技術與組織管理二元范式并存發(fā)展至今,逐步融入“人”作為參與信息和知識流程的各種角色,其研究的理論與方法正逐步成熟,促進知識管理學科的更全面深入的發(fā)展。
·除了傳統(tǒng)的研究方向如基本理論技術和企業(yè)應用的研究外,知識管理在圖書館知識服務、信息素養(yǎng)和共享與創(chuàng)新中的應用更應引起我們的關注,尤其是技術創(chuàng)新和創(chuàng)新績效管理,這些都是近年來知識管理在圖書情報學領域的研究熱點和趨勢。雖然在國內(nèi)知識管理的研究與國外仍有一些差距,但是隨著經(jīng)濟的發(fā)展和研究力量的增強,國內(nèi)的研究也對世界知識管理的科研成果起到了不小的作用。
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