图书借阅行为视角下的子学科交叉特征研究

　　摘 要：[目的/意義]为反映知识获取与知识积累过程中的学科交叉特征，提出图书借阅行为这一学科交叉研究新视角，将学科交叉测度指标迁移到图书借阅场景中以测度其学科交叉特征，有助于完善学科建设和图书馆服务。[方法/过程]基于图书共同借阅关系建立学科交叉网络，引入网络密度、布里渊指数、Jaccard系数与网络核心度指标，对学科领域内的子学科交叉特征进行测度，并以湖北美术学院图书馆借阅数据为例，对文学和艺术学领域内的子学科交叉特征进行实证研究。[结果/结论]实证结果表明，本文的图书借阅行为视角及测度方法能有效揭示读者知识获取与知识积累过程中的子学科交叉特征，丰富了学科交叉的研究视角与分析方法，拓展了图书借阅数据的应用领域，可供图书馆开展学科建设工作与提升读者服务质量参考。

　　关键词：图书借阅行为;学科交叉特征;文献计量;社会网络分析

　　学科交叉是情报学的重要研究对象，也是当前高校学科建设与发展的主要方向。2018年，教育部、财政部、国家发展改革委联合印发的《关于高等学校加快“双一流”建设的指导意见》指出，要促进学科交叉融合，加强急需学科专业人才培养，构建协调可持续发展的学科体系，打破传统学科之间的壁垒，促进基础学科、应用学科交叉融合[1]。已有学科交叉研究往往以学术论文、期刊或专利为分析资料，借助文献计量学方法对这些资料进行定量分析，从而发现不同学科之间的交叉态势以及识别学科交叉热点主题等。但是，这些资料主要体现了科研人员根据研究呈现的需要对相关学科知识反复斟酌和精挑细选的结果[2]，难以有效反映其在学习与研究所需的知识获取与知识积累过程中的学科交叉特征，这阻碍了对学科交叉的全面认识与相关管理服务工作的有效开展。

　　高校图书馆是读者获取与积累多学科知识的重要来源，图书馆借阅数据是反映读者借阅行为的主要数据，且具有规范性强、连续性强、学科信息标注完备等特点[3]，因此，图书馆持续记录的借阅数据是一种理想的学科交叉分析数据来源，可以有效反映读者在知识获取和知识积累中的学科交叉特征，对已有基于学术论文、期刊或专利的学科交叉研究形成补充。同时，图书作为记录和传播知识的载体，其被读者同时借阅及先后借阅的关系与学术文献的同被引及引用关系在本质上非常相似，因此可以借鉴文献分析的方法对借阅行为数据进行分析，如将基于文献分析的学术评价方法引入图书借阅行为分析[4-5]。这为将文献计量领域的学科交叉测度指标引入图书馆借阅场景，从而在图书借阅行为视角下揭示读者在知识获取和知识积累中的学科交叉特征，指出了可行途径。

　　基于以上分析，本文提出从图书借阅行为出发进行学科交叉研究的新视角，并将传统的学科交叉测度指标迁移到图书借阅场景中，根据图书馆读者的借阅数据对各学科图书之间的关系进行量化分析，发现隐藏在读者借阅行为背后的学科交叉特征，从而为优化学科布局、改进图书馆服务提供有益指导。本文实验阶段以湖北美术学院图书馆借阅数据为例，对文学和艺术学领域内的子学科交叉特征进行实证研究。

　　1 相关研究现状

　　1.1 学科交叉研究

　　学科交叉在国外通常被称为“跨学科(Interdisciplinary)”，关于学科交叉的定义，国内外学术界尚未形成统一的定义和概念。最早公开使用“Interdisciplinary”一词的是心理学家Woodworth R S，他认为跨学科研究是超越一个涉及两个或多个学科领域的研究[6]。

　　根据分析方法的不同，国内外关于学科交叉的研究主要采用文献计量学和社会网络分析的相关理论与方法展开。研究学科交叉的文献计量方法有引文分析、作者分析、聚类分析等，如Noorden R V通过分析来自14个学科143个专业的引用文献，发现自然科学和社会科学引用其他学科的论文的比例在逐渐增加[7];Abramo G等比较了从作者的学科多样性和参考文献的学科多样性两方面进行学科交叉研究的结果差异，发现参考文献的学科多样性通常随着作者学科多样性的增加而增加[8];魏建香等通过提取文献关键词和摘要词建立文献向量空间模型矩阵并进行聚类，以此找出学科交叉的研究热点及交叉点[9]。社会网络分析方法主要通过构建学科共现网络、关键词共现网络、作者合作网络并进行可视化来进行学科交叉研究，如侯海燕等通过构建学科关联网络，识别生物医学工程领域学科交叉的结构演化特征[10];Huang L等基于信息科学和人工智能领域发表的学术文献构建关键字的共现网络，以发现跨学科研究的热点[11];Zhang W Y等通过构建作者合作网络并计算论文作者之间的相似性来具体衡量学科交叉程度[12]。

　　根据测量维度的不同，学科交叉的测度属性主要可以分为学科多样性和学科聚合性两种[13]，并以此衍生出其他测度指标。学科交叉多样性测度指标包括加权跨领域引用指數(Citations Outside Category，COC)[14]、布里渊指数(Brillouin Index，BI)[15]、Jaccard系数[16]等。学科交叉聚合性测度主要是基于社会网络分析方法的计量指标，包括中介中心度、网络核心度、网络密度[17]等。Rao-Stirling指标[18]和Intergration指标[19]是结合了学科多样性与学科聚合性的综合性测度指标。实证研究方面，Huang M等使用布里渊指数衡量信息科学的学科交叉程度[20]，姜春林等用Jaccard系数对学科共现矩阵进行标准化后，发现了与直升机研究领域交叉程度较大的学科[21];许海云等采用网络核心度和网络密度指标分别测量了情报学与其他学科之间的联系紧密程度和情报学的核心地位[22]。

　　1.2 图书借阅行为研究

　　借阅数据是反映图书馆用户借阅行为的主要数据，目前关于图书馆借阅行为的研究也主要以图书借阅数据作为分析对象。根据研究层次的不同，国内外关于图书馆用户借阅数据的现有研究可以大致归为以下3类：一是对读者借阅需求与兴趣进行分析，这类研究主要运用时间序列分析、回归分析等一般性的统计分析方法对借阅数据进行整体或分层的描述性统计，得到如图书借阅排行榜[23]、用户热门搜索主题趋势[24]的研究结果。二是数据挖掘相关技术的应用研究，主要包括关联分析，如通过FP-Growth算法得出图书主题与借阅时间、借阅地点之间的关联规则[25];流量分析，如通过混沌分析方法建立借阅变化趋势的预测模型[26];聚类分析，如通过K-means算法和两步聚类算法细分读者群体[27]。三是基于借阅数据的图书推荐算法研究，这类研究主要是将推荐算法中的协同过滤、混合推荐等算法与其他数据挖掘方法相结合并应用到图书馆借阅领域，如将协同过滤算法与关键词概率模型结合以改善Top-N推荐性能[28]。

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文章名称： 图书借阅行为视角下的子学科交叉特征研究

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