Page 86 - 《中国图书馆学报》2010年第4期
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Han Yi et al. : Research Progress on Methodology Integration of Citation Network Analysis 085
                                     韩摇 毅摇 张克菊摇 金碧辉:引文网络分析的方法整合研究进展


   标题词可更好地反映领域发展现状,历史与现                    同时考虑了引用关系,而且把引用作为背景信
   状的结合能够说明特定领域的发展态势,以此                    息来解决语词意义的模糊性问题。 应该说,这
   为基础的预测可靠性更好。 我国学者柴省三首                   种整合更为彻底,但其效果与机制有待进一步
   先引入了这种新的理论和方法           [7] ,并运用该方      探索。
   法进行了实证研究      [8]  。 侯跃芳等人利用该方法         3. 1. 3摇 基于引文网络图与主题词关联的微观
   探讨“妊娠糖尿病冶领域的发展态势并对该方法                   机理探析
   的可靠性进行了较为深入的探讨           [9 ~ 10] 。        引文网络图不仅从形式上展示了文献间的
       以共引为基础的共词与共引整合虽然开启                  引用关系,更多地体现了知识概念的继承与发
   了客观文本分析与认知构建分析结合研究的先                    展关系。 因此,基于引文网络图来研究主题词
   河,但其研究数量较少,研究深度有待进一步拓                   的继承发展关系,不仅能够有效探讨科学发展
   展,可靠性值得验证,尤其是该方法的机制机理                   过程中的微观机理,而且有可能奠定客观文本
   等问题有待研究。                                分析与认知构建分析整合的理论基础。
   3. 1. 2摇 以引用为背景的词—参考文献整合                   Jo 等人 [13]  对引文网络图与主题词关联的
       一个领域或者专业的研究者一般拥有共同                  微观机理进行了初步探索。 他们的研究假设为
   的知识基础,对参考文献的选择和利用反映了                    引文网络图中联系紧密的文献的主题更相关。
   这种共同的知识基础;与此同时,作者在文本内                   对于给定的词汇 A,假设 H 表示 A 和主题相
                                                                1
   容表达过程中选用不同词汇来表达相应主题概                    关,假设 H 表示 A 和主题不相关。 观察 A 的词
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   念,这些概念是知识基础的外化。 因此,参考文                  汇引用网络图 O(G ) 在假设 H 条件下的概率
                                                         A         1
   献与作者用词具有整合起来的可能性。                       数值,和假设 H 条件下 O(G ) 的概率数值,利
                                                      0          A
       Besselaar 等人  [11]  和 Heimeriks 等人 [12]  为研  用两个条件概率的差来表示和主题 A 是否相
   究领域主题结构的发展演化提出了词—参考文                    关,如公式(1)所示。
   献共现方法。 研究认为,一个研究领域或者专                      Topicscore(A) = log(P(O(G ) | H )) - log
                                                                    A
                                                                        1
   业可以用包含研究问题和方法的期刊网络和参                                     P(O(G ) | H )
                                           (P(O(G ) | H )) = log  A   1  摇 (1)
   考文献的交叉文献集合来定义。 而用于划分知                         A   0      P(O(G ) | H )
                                                                  1   0
   识结构的方法无论是共词和共引都存在不足。                       作者利用该方法在 Citeseer 和 ArXiv 中进行
   共引方法由于受到时滞的影响,反映的是学科                    了验证,证明该方法是有效的。 He 等人          [14] 利用
   的历史结构;共词由于词的模糊性以及特征表                    相应机理探讨了主题词结构的演化发展,并利
   示方法的不足,得到的知识结构可能没有实际                    用 CiteseerX 数据进行了实证研究。
   的意义。 为了弥补这些缺陷,作者提出了把词                      吴清强   [15] 也采用了词汇引用图方法来确定
   和参考文献进行结合分析的方法。 该方法的主                   词汇的主题相关度。 作者给出了相似的检验词
   要思想如下:首先把科学领域看作是一个交流                    T 的主题相关性方法:假设 H 表示词汇 T 与数
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   网络,利用期刊出版物来描绘该交流系统;进行                   据集研究主题相关;假设 H 表示词汇 T 与数据
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   研究时,研究者会同时选择描述研究主题的词                    集研究主题不相关。 再假设 H 下的词汇的条
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   和参考具体的文献,参考文献是词具体含义的                    件概率为 P(T| H ),假设 H 下词汇的条件概率
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   背景信息,有了背景信息的词分析就减少了词                    为 P(T| H ),比较两者的大小就可以判断词汇 T
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   本身的模糊性;再把与文献相关的这两个属性                    是偏向主题词还是偏向非主题词。 其计算如公
   结合起来,共同决定研究专业的细分结构。 作                   式(2)所示。
   者利用该方法在情报学领域进行了实证分析,                            PT = P(T| H ) - P(T| H )  (2)
                                                            1        0
   结果表明知识结构的划分清晰。                             两种方法本质上是相同的,只是着眼点有
       这种整合方法与前面所述的在共引基础上                  所不同,分析目标存在差异。 Jo 的研究是基于
   再进行共词分析方法不同,它在分析词关系的                    引文网络图来探讨主题词间的相互关系,目标

                                                              2010 年 7 月摇 July, 2010
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