我国 “五计学” 的交叉融合发展：进程与趋势

邱均平，容瑀航,b，汤建民 （杭州电子科技大学．中国科教评价研究院，b．管理学院）

“五计学” 是由文献计量学（Bibliometrics）、科学计量学（Scientometrics）、信息计量学（Informetrics）、网络计量学（Webometrics） 和知识计量学（Knowledgometric） 五个学科分支构成的一个学科群整体。“五计学” 在经历了“三计学” 和 “SIBW” 的发展后，于2017 年10 月在第16 届国际科学计量学与信息计量学大会（International Society for Scientometrics and informetrics，ISSI） 的会议主题中正式出现。自此，“五计学” 这一学术名词得到广泛认同。2018 年，由邱均平教授带队研究的《我国 “五计学” 融合与图书情报学的方法创新研究》 项目被确定为国家社会科学基金年度项目，由此正式确立了 “五计学” 的学术地位。［1］

“五计学” 之间的交叉融合发展是 “五计学” 形成知识体系、不断向前发展的重要路径，“五计学” 想要发展，必然会走融合发展的道路。［2］随着信息化和网络化发展，计量学科相互交叉，已经呈现出 “五计学” 学科间互相融合、共同发展的态势。［3］对 “五计学” 未来会怎样融合这个问题的思考有助于我们更好地促进 “五计学” 融合以及更快地构建完善的 “五计学” 知识体系。

本文以中国知网（CNKI） 中有关 “五计学” 学科群的文献数据为基础，采用科学计量学、文献分析法以及可视化分析法，从对象、方法、作者及应用四个方面阐述 “五计学” 学科目前的融合状况，同时探索“五计学” 未来融合发展的主要方向和可用资源，以促进 “五计学” 学科群的加速发展。

1 数据准备

CNKI 是我国学者使用最频繁的文献管理数据库之一，对CNKI 中收录的有关 “五计学” 的期刊论文进行统计分析，可以了解我国 “五计学” 学科群的演进过程及学术基础。笔者在CNKI 中进行专业检索，以 “SU=‘文献计量学’+‘科学计量学’+‘信息计量学’+‘网络计量学’+‘知识计量学’+‘三计学’+‘SIBW’+‘五计学’” 为检索式，发表时间设置为：“不限” 到2020 年，搜索范围为全部期刊，共计得到8,479 条数据。经过筛选，剔除书评、会议、通知、征稿等不相关的内容，最后共得到7,217 条数据作为本文的数据总集。

笔者于2020 年4 月19 日检索主题为 “文献计量学”“科学计量学”“信息计量学”“网络计量学”“知识计量学”“三计学”“SIBW”“五计学” 的期刊论文，分别检索到各主题的发文量为10,656、3,308、741、580、168、6、1、14 篇，共计15,474 篇，发文量年代分布情况见图1。需要说明的是，这种搜索方式因涵盖了子学科之间的重合部分，会导致一定重复计数。由此，在检索结果中，至少有6,995 （15474 — 8479）篇属于 “五计学” 子学科之间关系研究的范畴。这6,995 篇文献也因此成为本文具体分析的对象。

图1 “五计学” 发文量年代分布

2 “五计学” 的对象融合

“五计学” 学科群中的每个子学科的发展各有侧重：文献计量学侧重于对文献指标、文献工作等与文献有关的活动进行计量；科学计量学更符合科学技术的发展要求，对科技人员及与科技有关的活动和过程进行计量；信息计量学分为狭义和广义，其研究对象分布广泛，包括文本、文献、实物、事件和数据等对象；［4］网络计量学（赛博计量学） 侧重计量互联网中的信息；知识计量学以知识单元为主要计量对象。

信息技术的发展促使知识载体的形式不断扩展，促进了 “五计学” 学科体系的建立。［5］“五计学” 的研究对象起初限于纸质文献如书籍资料等印刷实物；19 世纪80 年代末，数字图书馆兴起，［6］传统图书馆开始建立自己的数据资源库；20 世纪初，数字图书馆开启了集成整合工作，此时的知识以网络为载体；［7］随着计算机技术和网络技术的不断发展以及全民网络的普及，信息呈爆炸式增长，知识（有用信息） 的概念引起 “五计学” 领域研究者的关注，知识单元成为新的计量对象。［8］

信息社会对 “五计学” 各个子学科计量对象的融合起到了促进作用。大数据与数据科学的发展使得科研活动过程产生的文献日益数字化、网络化，这也是科研活动中的主要成果，对这些文献进行定量分析，体现了文献计量学与科学计量学的融合。任全娥等根据这一现象，认为这两大学科将会融合成为科学文献计量学的一门新学科。［9］随着互联网的普及，网络信息交流活动激增，网上活动产生的信息具有及时性、针对性，早已超出了现有计量学的分析范畴。［10］为了分析这些信息并发现内在规律，“五计学” 的各个子学科在信息网络下融合发展，网络信息计量学由此诞生。［11］物联网的出现使人们日常活动产生的每一条信息都有价值，人们的心情、行为、知识都会成为“五计学” 计量分析的对象。“五计学” 能够计量的对象分子越来越小，内容越来越具体，领域越来越宽广，这在一定程度上体现了 “五计学” 研究对象在细粒度方面的分化。［12］

3 “五计学” 的方法融合

按照研究手段，可将 “五计学” 中的方法化分为统计分析方法、模型分析方法、计算机辅助方法等。［13］分析 “五计学” 方法的融合现状可以帮助大家了解各方法在 “五计学” 子学科中的运用情况。统计分析方法可以揭示统计对象的数量特征和变化规律，常用的统计分析方法有引文分析、共现（共词）分析、聚类分析、内容分析、社会网络分析、复杂网络分析、因子分析、耦合分析、链接分析等；模型分析方法在 “五计学” 研究中发挥着重要作用，一般基于布拉德福定律、齐普夫定律、洛特卡定律、文献增长与老化定律等理论发现现象背后的规律；计算机辅助方法借助计算机软件、系统、工具等对计量对象进行收集、整理和分析。［14］

3.1 统计分析方法中的融合

根据集合A= （文献计量学，科学计量学，信息计量学，网络计量学，知识计量学） 与集合B= （社会网络分析，内容分析，引文分析，因子分析，共现（共词） 分析，耦合分析，聚类分析，链接分析，关键词分析） 中的元素两两组合，在总集中搜索 “主题=An and 主题=Bn” 的文献，记录并整理得到的结果（见表1）。

表1 “五计学” 中统计分析方法融合

“五计学” 的统计分析方法最先应用于文献计量学，也成熟于文献计量学。而文献计量学与科学计量学几乎是同一时期出现的子学科，因此它们在分析方法融合方面的表现相差不多，而与其他几个子学科相差较大。如，引文分析是文献计量学中的主要方法，这与文献计量学本身的分析对象（文献） 有关，也与信息发展过程中加强引文数据库建设的要求有关，而后出现的信息计量学和网络计量学还在发展阶段，因此各分析方法在这两个子学科中的融合还有待发展。知识计量学作为新兴学科，与各分析方法的融合都还属于起步阶段。值得我们注意的是表中空白五角星标记的部分。如，在本文的数据总集中，虽然因子分析、耦合分析、关键词分析在信息计量学的检索中数量很多，但笔者仔细阅读后发现真正属于信息计量学的部分少之又少，这表明信息计量学分析的对象主要还是文献，而真正超出文献之外、走向更广义信息部分的则是未来要关注的区域。横向来看，社会网络分析在 “五计学” 中的适用性更强。

3.2 模型分析方法中的融合

笔者筛选出数据总集中有关 “模型” 的期刊论文，通过阅读分析、归纳和整理具体文献，总结出我国 “五计学” 中模型的分布情况（见表2）。

表2 “五计学” 中模型的分布情况

“五计学” 领域中的模型数量虽然庞大，但所属类型可以归纳为评价模型、增长模型、动态模型和工具模型。由于信息的广泛和不确定性，典型的信息计量学模型建立与优化实例仍未出现。笔者发现，五个子学科中的模型有着相同的体系，即每个子学科的模型都依照分析对象的评价、分析对象的增长、学科动态的挖掘以及特定的应用工具模型来建立。如在动态模型中，文献计量学的热点预测模型的内容主要有新兴技术预测、融合学科发展预测、技术路线图绘制模型的应用等，科学计量学的热点预测主要针对学科领域的热点预测。单个的模型对比很难发现共性，从整体上看，“五计学” 学科群的模型已经朝着相同的体系和方向融合发展。

3.3 计算机辅助方法中的融合

计算机辅助方法一般要经历数据收集、数据整理、数据分析三个过程。［15］信息社会的发展影响了计算机辅助方法的每一个过程，这对于依托数学、统计学、信息科学发展的 “五计学” 影响更多。现代物联网技术实现了在数据采集过程中通过条码扫描解码技术、文本扫描技术（OCR） 以及语音识别技术来获得某一活动过程中实时、动态产生的数据流，并可以经过前期的定制而自动转换为可用的数据，［16］这扩大了 “五计学” 的研究领域，并有助于 “五计学” 应对大数据时代以获取全数据样本。我们通过计算机爬虫技术可以获取互联网中的数据并结合网络计量学进行分析，物联网技术帮助我们实时获取客观环境中的真实数据，将二者结合起来就可以更好地监控舆情、应对突发事件。［17］

在利用信息技术收集数据之后，我们也需要通过计算机技术解决数据整理问题。因此，开发者们设计了许多数据清洗工具：IDCENTRIC、PUREINTEGRATE、REUNION、TRILLIUM 等可以用来清洗特定的数据列； DATACLEANSER、 MERGE/PURGE LIBRARY、MATCHIT、ASTERMERGE 等可以消除重复记录；数据库管理工具可以对数据库中的数据集进行操作。［18］

在数据分析方面，“五计学” 有着越来越多可以使用的工具。SPSS、SAS、EXCEL 等可以分析与计量单位有关的关系，还可以对计量对象的分布规律进行可视化处理。Citespace、Ucinet、Netdraw、Bibexcel 是“五计学” 中常见的文献分析工具，可以对计量对象进行共现分析、引文分析、聚类分析等，并将分析结果可视化展现。此外，基于搜索引擎的Copymanager、数据分析工具Wizrule 和数据轮廓分析工具也深受学者们的喜爱。

4 “五计学” 的作者融合

“五计学” 从开始发展至今，经历了文献计量学提出→理论建设→方法应用→“三计学”→“SIBW” 学科群→“五计学” 学科群的发展过程，整个过程中都离不开学科领头人们孜孜不倦地探索。根据本文数据总集中 “摘要” 字段的数据，笔者分析提取学科名称，将所有数据行具体分配至 “五计学” 的子学科中，合并 “所属类别” 列与 “第一作者” 列，通过共现分析法得出 “五计学” 领域中各位学者的研究范围。使用Gephi 软件对融合情况进行可视化分析，删除平均度≤1 （保留致力于至少两个子学科的研究者） 的节点，最终绘制出 “五计学” 领域的作者融合情况（见图2）。

图2 “五计学” 的作者融合图（融合子学科≥2）

在图2 中，共有非学科顶点数171 个，代表着“五计学” 融合领域的作者有171 人。顶点与顶点之间的边表示所连接的顶点同时在一篇文献中出现过，由一个顶点向外连接的边的数量表示该作者与几个子学科相关。经过整理，最终可以得出 “三计学”“四计学”“五计学” 领域的作者分布表（见表3）。

表3 “三计学”“四计学” 与 “五计学” 领域的作者分布表

在这些作者中，融合频次≥25 的有邱均平、赵蓉英、姜春林三位作者。对这三位作者的文献进行内容分析，可以了解他们对 “五计学” 融合发展的贡献。CNKI 收录的邱均平教授关于 “五计学” 领域的文献一共有132 篇，这些文献记录了邱均平教授对 “五计学” 的理论、方法、应用以及学科建设的诸多贡献。通过阅读分析，笔者按照内容将这132 篇文献划分为四个阶段（见表4）。

表4 邱均平教授在 “五计学” 领域的研究

从邱均平教授对 “五计学” 的研究成果中可以看出，他从 “五计学” 的开始阶段就着手开展了对文献计量学的研究，并且能够结合社会背景分析出学科走向，为其他学者们指明研究道路和方向。即使是在新的子学科研究期间，他也会不定期地对较成熟的学科进行回顾分析及脉络梳理，这为我国 “五计学” 的发展起到了重要的引领作用。

CNKI 收录的赵蓉英教授在 “五计学” 领域中的研究成果有41 篇，其中有26 篇是基金论文。自2003年起，赵蓉英教授就开始了情报学研究，她的研究内容主要包括三个方面。①国内计量学科教育的建设与发展。2007 年，她与邱均平教授一同研究了我国文献计量学与信息计量学课程建设的基本问题；2014 年，在研究我国信息计量学教育现状的基础上，赵蓉英教授分析了国外信息计量学课程的建设情况，以期为我国信息计量学发展提供借鉴。② 注重国内外计量学发展情况的比较。赵蓉英教授分别对国内外信息计量学的研究现状、“三计学” 的研究现状、科学计量学的发展现状进行了对比，指出了我国计量学的研究方向。③ 重视子学科之间的融合。赵蓉英教授从未停止对网络信息计量学、补充计量学等融合学科的研究，通过比较分析文献计量学、信息计量学以及网络计量学之间的关系，梳理了子学科之间的演变过程，时刻把握计量学、“三计学”“五计学” 的发展现状。

CNKI 收录的姜春林教授在 “五计学” 领域中的研究成果有62 篇，其中有34 篇是基金论文。与邱均平与赵蓉英两位教授不同的是，姜春林教授的一切研究成果均围绕科学计量学展开：① 对科学计量学领域期刊的研究，如《科学学研究》《科研管理》《科学学与科学技术管理》《情报科学》 等；②对科学计量学领域的专家学者、获奖者以及他们的成果进行研究，如普赖斯、赵红州等；③ 对科学计量学在社会科学研究、同行评议、科技管理等方面的研究。

5 “五计学” 的应用融合

笔者筛选了本文数据总集中学科融合（融合子学科≥2） 的文献，并根据 “摘要” 提取了每篇文献的应用领域，一共概括提取出15 个应用内容，最终根据每个应用的论文成果数计算出了 “五计学” 学科在各应用融合的情况（见图3）。

图3 “五计学” 融合应用占比分布情况

将这15 个应用名称与学科结合，借助Gephi 软件进行共现制图，笔者得出了学科应用融合的可视化图谱（见图4）。

图4 “五计学” 的应用融合图（融合子学科≥2）

通过对社会网络图谱的分析很容易发现 “计量学科发展” 这一最大节点，这说明了 “五计学” 方法在其自身学科建设中发挥了重要作用且占比较大，也就是说研究者们将自身的研究技能应用到自己最熟悉的领域。另外，信息计量学与网络计量学常被结合应用于 “网络课程评价”“网络影响因子”“信息老化” 等方面；科学计量学、信息计量学与网络计量学常被结合应用于 “网络信息开发”“高校排名” 等方面，以帮助研究者探索网络领域的信息并考虑如何有效运用这些信息；文献计量学、科学计量学和网络计量学常用于 “知识交流研究”，以帮助研究者探究知识交流模式、寻找新的指数衡量知识状态、评价学者的信息获取能力；文献计量学、科学计量学、信息计量学和网络计量学在 “期刊评价” 的应用中可以完善期刊评价体系，分析期刊发展路径、预测期刊发展趋势；在其他学科梳理中结合 “知识结构研究” 可以帮助其他领域的学者明细学科发展脉络；“科研主体学术能力评价”“科研经费管理”“舆情分析” 可用于高校、研究所、科研人员等的学术能力评价中，以了解我国科研经费的分布以及科研经费投入产出评价等，体现了“五计学” 在社会管理治理中发挥的作用。

6 结论与讨论

本文从 “五计学” 的对象、方法、作者、应用四个方面分析了 “五计学” 的融合情况。①在对象融合方面，信息技术使得 “五计学” 能够触碰到的计量对象规模变大、单位变小、范围更广。未来的计量对象会朝着更细粒度分化的方向发展，这启示我们在应用“五计学” 进行计量时，要摆脱原有的 “计量学科领域对象” 的固定思维，挖掘更多的可分析对象。②在方法融合方面，“五计学” 学科中的方法看似不同，却都是相通的。未来的 “五计学” 研究方法会在信息计量学和网络计量学领域快速发展，我们可以按照目前的融合思路在交叉学科中找出新的方法以补充 “五计学” 的方法体系。在对方法的计量过程中，笔者遇到了分类困难，不能完全通过作者的定义而简单地将该文献划归入某一学科，因此笔者需要在进一步的阅读分析并依照 “五计学” 的概念进行辨析后对数据进行分类统计，这一现象反映了 “五计学” 领域的研究者们已经将五个学科融合为一个整体加以应用和发展，凸显了 “五计学” 的融合之势。③在作者融合方面，“五计学” 的研究队伍中有许多学者对不同的学科进行了研究，这些学者是推动 “五计学” 进一步融合发展的主力军，未来会以他们为中心节点形成 “五计学” 的研究团队。④ 在应用融合方面，“五计学” 的应用融合被归类概括为既独立又交叉的15 个方面。未来 “五计学” 的应用融合研究热点会集中于科研主体评价、其他学科梳理及对网络信息的开发上。从整体来看，我国 “五计学” 的应用融合尚处于初级阶段，大胆地将不同学科的内容结合起来解决现实问题是我们未来需要着重开展的工作。

“五计学” 融合初露头角，未来还需要各位研究学者齐心协力，共同为 “五计学” 融合事业添砖加瓦。