黄晓斌 罗海媛

摘要：[目的/意义]分析2007-2016年中国竞争情报年会会议论文的基本情况，揭示竞争情报研究热点主题及其演化规律，探索竞争情报的未来发展趋势。[方法/过程]选取2007-2016年中国竞争情报年会会议论文，对高频关键词综合运用共词分析、聚类分析和战略坐标图方法进行分析。[结果/结论]展示我国竞争情报研究的主题演化特征.表明竞争情报系统是领域研究的基础主题和活跃主题，大数据和智库研究将会是我国竞争情报发展新的挑战，以情报池为基础的综合情报分析将会是未来竞争情报研究的趋势。

关键词：竞争情报；主题演化；研究热点；共词分析；聚类分析；战略坐标图

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.01.016

[中图分类号]G250.25 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（2019）01-0126-11

主题演化是指某学科领域科技文献中蕴含的研究主题在时间轴上经历新生、成长、分裂、融合、衰退和消亡等过程的现象，是某一学科或研究领域在时间维度上的发展变化过程。相较于简单的词频变化分析，主题演化分析涵盖主题演变分析和主题突变识别两个研究内容，主要通过时间序列上的主题关联分析来实现，因此能体现其生命周期的复杂过程，更准确全面地分析学科领域发展趋势。目前针对学科主题演化的研究主要有共引分析法、词频分析法、共词分析法、LDA模型等，国内国外学者都对此进行了相应地研究。其中国内主要针对以上方法进行实证分析，例如章小童等以共词分析为基础，对高校图书馆竞争情报服务领域近十年发表的期刊论文之关键词进行共现网络分析，得出该领域的核心主题和未来研究方向。姜鑫等则从关键词词频变化的视角，通过对数似然值和词频相对变化率识别出科学数据领域的动态演化趋势。王文娟等针对当前对科研项目的研究主要以统计分析和计量分析为主的缺陷，另辟蹊径利用LDA模型发现科研项目主题强度并分析其演化规律。有学者通过研究比较以上几种方法后发现，相较于词频分析法，共词分析更关注关键词之间的联系；相较于共引分析法，共词分析以文献内部关键词作为研究对象，更深入文献内部。国外研究方面，Greene D等利用动态主题建模的方法探索欧洲议会议程中的潜在主题及其演变过程。还有学者针对以上分析方法的不足提出改进意见，例如国外学者Kim M等认为引文分析中每篇文献的影响是不同的，因此提出一种利用加权引文网络方法研究生物医学文献中的主题演变。总的来说，对于主题演化的研究，国际国内学者的侧重点略有不同。国内研究重在对方法的应用而国外则涉及对研究方法的改进。目前国内研究存在的问题主要有以下几点：一是实证研究丰富而理论研究不足。以共词分析法为例，大多数研究直接应用该方法进行实证，鲜有学者对该方法存在的问题提出改进意见；二是数据来源较单一。大多以CSS-CI、Web of Science等数据库的文献作为数据来源，在样本选取的丰富性上有待提高；三是研究方法较单一。在研究方法上多采用简单的统计分析或聚类分析。对于战略坐标图或其他多种方法的综合使用较少。

针对以上研究现状.本研究以主题演化为视角，以共现分析为基础，对2007-2016年国内中国竞争情报学会的竞争情报年会会议论文进行实证分析，综合采用关键词共现、聚类分析、战略坐标图分析，并结合对文章内容的批判性阅读，探究国内竞争情报领域的研究主题演化情况及其研究现状，以期揭示我国竞争情报的发展特征。

1数据与方法

1.1数据来源

竞争情报年会是中国科技情報学会竞争情报分会召开的全国性以竞争情报为主要内容的研讨会，是竞争情报界的一次盛会。自1994年召开首届“全国竞争情报与企业发展研讨会”以来，坚持每年举办1次年会，至今已成功举办23届。会议召开时间集中在9月至11月，时长为3～5天。年会充分发挥了学术交流的作用，体现了我国情报研究的水平和动态，推动了中国竞争情报事业的发展。至今为止，竞争情报年会累计出版18册《会议文集》，收录论文1138篇，总计达750万字。业内的学术会议往往代表一个行业最新的动向和趋势。而会议论文作为领域内学者研究与讨论交流的媒介，携带了大量热点信息，是一种情报产品，一种“活化的知识”，是研究一个学术领域研究主题历年的演变情况及现阶段的研究热点的重要手段。由于2017年竞争情报年会会议论文尚未出版，因此本研究选择2007-2016年的文献为研究对象，对国内竞争情报的研究主题演化与热点趋势进行探讨，一共有536篇论文数据，如图1所示。

1.2数据处理

使用文献分析软件Bieomb2从上述文献中导出题录信息并从中抽取关键词，对同义词、近义词人工甄别进行合并规范化处理，如“情报收集”、“情报搜集”合并为“情报搜集”，“文献计量”、“计量分析”合并为“文献计量”。初步处理后在上述536篇文献中共得到1211个关键词.关键词出现的累计频次为2131次，平均每篇文献3.98个关键词，基本符合要求。

1.3研究方法与工具

采用词频统计、共词分析、聚类分析和战略坐标图方法对关键词进行研究。主要包括以下几个部分：1）2007-2016年的研究热点分析。首先统计关键词出现频次，对Bieomb2生成的关键词，根据混合选取法确定高频词阈值，利用Bieomb2生成高频词共词矩阵，将其导入Ueinet中，运用可视化软件Netdraw进行可视化，绘制共现图谱。2）基于时间序列的主题演化分析。本研究将划分为2007-2010年、2011-2013年、2014-2016年3个子时期进行分析。首先进行子时期主题结构分析：绘制各子时期关键词共现图谱，同时使用SPSS软件进行聚类分析，识别各子时期研究主题。其次计算出各主题的向心度和密度，得出主题关联强度，绘制战略坐标图。通过分析战略坐标图研究各主题随时间序列的演化规律，分析热点主题、潜力主题、基础主题和孤立主题，对突变的主题进行识别与分析。

2研究结果分析

2.1历届年会主题概况

中国竞争情报年会至今已成功举办了23届，历届会议基本信息见表1。

由表1可看出，中国竞争情报年会的主题大致经历了由情报导向转向商业导向，再由商业导向向国家政策导向的转变。同时由理论探讨逐渐过渡到实践研究，与当下经济、政治形势结合日益紧密。近几年我国处于经济、社会结构急剧变化的转型时期，竞争情报的发展同样也面临着新环境和新机遇的挑战。因而以大数据、“一带一路”国家战略等为背景探讨竞争情报与新技术的结合应用与创新发展的研究颇为丰富。

2.2 2007-2016年研究热点分析

上述关键词在一定程度上代表了国内竞争情报领域近10年的研究热点，总结表2可将近年来竞争情报的研究热点分为基础研究和应用研究两部分。基础研究包括对竞争情报理论基础及其发展现状及存在问题的研究，包括企业竞争情报、专利分析、信息服务、知识管理等。应用研究主要涉及应用对象和功能两方面。例如，应用对象包括中小企业、高校图书馆、公共图书馆等，应用功能包括竞争情报系统的建设、危机预警、情报服务、情报收集等内容。

但上述关键词仅按照频次排列无法全面反映他们的关系，因此需要进行共现分析。首先利用Bi-comb2分析统计其两两在同一篇文献中共同出现的频次，生成一个57*57的共词矩阵，见表3。该矩阵为对称矩阵，对角线上的数据是该关键词在所有论文中出现的总频次，非对角线上的数据为两两关键词共同出现的频次。如关键词“企业管理”和“企业竞争情报”共现频次为2，说明在包含关键词“企业管理”的文献中，有2篇同时包含关键词“企业竞争情报”。

将上述高频关键词共现矩阵导入Ucinet中，利用Ucinet软件将上表的57*57的共词矩阵转化为##h文件，然后利用Netdraw软件进行可视化，绘制共现图谱，直观地展示关键词之间的内在关系，见图2。

如图2所示，图中共有57个节点，每个节点代表一个关键词，节点的大小表示该关键词的中心度高低；图中的节点连线表示两个关键词之间的相关关系，连线的粗细表示其关联程度。

由图2可以看出，竞争情报的研究主要以企业为主，具体表现在3个方面：1）企业危机预警与危机管理：以企业信息资源、企业情报和科技情报为基础，研究其预警机制和管理方法，说明危机预警是企业情报工作的重要组成部分。2）企业竞争情报系统构建与情报服务：竞争情报系统是企业核心竞争力的重要体现，涉及情报收集、情报分析、情报服务和知识管理等多项功能。3）企业管理与技术创新：竞争情报与技术密不可分，企业通过技术创新等手段，借助数据挖掘、专利分析、专利地图等方式提高竞争情报服务能力，进而提升其战略管理能力，由此也可见科技创新在竞争情报研究中的重要地位。此外，图中“图书馆”、“公共图书馆”、“高校图书馆”与竞争情报存在一定联系，说明竞争情报既能应用在企业中，也应用于学术研究机构，研究范围涉及了社会和教育两个维度。其中，企业应用竞争情报是以市场拓展为目的，而学术研究机构则以理论研究为目的。值得注意的是，“智库”、“大数据”、“情报”虽未处于图谱中心区域，但三者间连线较粗，由此可知其关联程度较大，且他们与企业竞争情报、情报分析、数据挖掘等存在一定联系，说明智库研究属于新兴研究领域，很有可能成为下一个研究热点。

2.3子时期主题结构分析

为了研究近10年来中国竞争情报研究内容的动态演变，将2007-2016年划分为3个子时期：2007-2010年、2011-2013年、2014-2016年。对各个子时期的主题关键词分别进行统计分析，绘制各子时期关键词共现谱图，同时使用SPSS软件进行聚类分析，识别各子时期研究主题。

首先构建高频关键词词篇矩阵，其中表格第一列表示57个高频词，第一行的数字1，2，3…表示文献1，文献2，文献3…，其余行列交叉处的数字表示该高频词是否在这篇文献中出现过，“1”表示该高频词在这篇文献中出现过，“0”表示该高频词在这篇文献中没有出现过，如表4所示。

构建词篇矩阵后，使用SPSS25.0软件对词篇矩阵进行聚类分析，使用系统聚类（Hierarchical Cluster Analysis），选择组内连接法（Within-Groupslinkage），度量标准选择二分类，相似系数选择Ochiai系数，对这些高频词对进行聚类，得出高频词相关矩阵和聚类树状图，分别得出每年的研究主題因子及因子内的关键词。同时结合可视化Netdraw生成的关键词共现图谱分析因子内关键词之间的内在联系。

2.3.1 2007-2010年高频词共现分析

2007-2010年高频关键词共有37个，其共现图谱及聚类群体划分结果见图3和表5，由此得出这一阶段的研究热点主题有：1）企业竞争情报系统；2）企业危机与预警管理；3）企业情报收集；4）情报工作与服务；5）知识管理；6）文献计量与专利分析。由高频词共现图谱可看出，竞争情报系统在整个研究中处于中心地位，其研究涉及情报服务、技术创新、企业战略管理等多项内容，竞争情报系统的构建不仅适用于中小企业，同样适用于高校图书馆。“危机预警”、“企业危机”等关键词连线较粗，说明这些关键词的联系较强，企业危机管理也是这一子时期的研究热点之一，说明这一阶段的竞争情报研究以实践应用为主。对于企业来说，危机管理是指企业管理人员在危机意识或者危机观念的指导下，依据危机管理计划，为应对各种危机情景所进行的信息搜集、信息分析、问题决策、计划制定、计划实施、化解处理、动态调整、经验总结和恢复发展的全过程。企业所处环境千变万化，企业应对突发状况的能力也是其竞争能力的重要体现，因而也越来越受到重视，企业危机管理也逐步成为竞争情报研究的一个热点主题。

2.3.2 2011-2013年高频词共现分析

2011-2013年高频关键词共有48个，其共现图及聚类群体划分结果见图4和表6，由此得出这一阶段的研究热点主题有：1）技术创新；2）大数据；3）企业管理；4）企业竞争情报系统；5）情报收集与服务；6）专利分析。其中“信息服务”这一关键词在共现图谱中的节点最大，说明信息服务是这一阶段的重点研究内容，其研究体现在对科技情报和大数据的研究上。以组织管理、评价指标体系、功能模块、图书馆等关键词为代表的竞争系统研究仍是这一阶段的研究热点，在于利用竞争情报系统为企业和图书馆提供高效的情报服务以提高其竞争力。此外，技术创新研究以数据挖掘、专利地图、知识管理为基础。企业管理研究以企业经营、信息管理、科技创新为内容。这是因为这一时期正处于经济全球化和我国经济转型的重要时期，因此不论是对于单个企业还是整个行业来说都面临着巨大挑战。对于企业来说，竞争情报如何在服务技术、商业模式和金融方案的创新上发挥作用，对于行业来说，竞争情报在区域发展、技术转移和产业技术创新环境下的使命何在，都是这一阶段讨论的热点话题。同时也应注意到这一阶段不仅重视理论研究，对竞争情报技术的研究相较之前在出现频次和种类上都有所增加，说明竞争情报领域更注重技术的创新，更关注竞争情报在实际中能发挥的作用，尤其是大数据在竞争情报研究中的作用在此时期开始稍显锋芒。

2.3.3 2014-2016年高频词共现分析

2014-2016年高频关键词共有55个，其共现图谱及聚类群体划分结果见图5和表7，由此得出这一阶段的研究热点主题有：1）企业战略规划；2）智库与情报；3）大数据技术；4）竞争情报系统服务；5）战略情报；6）知识可视化。从共现图谱可以看出，与前两个时期相比研究结构特征不够明显，热点主题较为分散，可能是由于这一阶段社会的竞争环境较为复杂，因而研究的广度有所增加。

对图谱进一步分析可发现，以战略规划、企业管理、服务体系等关键词为代表的企业战略规划研究在这一时期处于中心位置。面向企业战略服务规划的竞争情报，重在研究如何提升企业在快速变化的市场的适应能力、对市场情报的搜集和分析能力、对竞争对手的市场评估以及对行业趋势的预测。其次，以大数据、智库、情报等关键词为核心的智库研究是这一时期的新兴研究主题。随着半结构化、非结构化数据的激增，传统的信息处理技术已无法满足要求，智库以处理大量信息、数据为基础，重在通过各种情报理论和方法挖掘隐性知识，因而智库在这一时期得到广大学者的关注。

同时，这一时期重点关注新形势下的竞争情报研究。新形势主要体现在两个方面：一是技术环境新，这一阶段涌现出大量新技术，如大数据、云计算、创新地图和数据挖掘等，网络环境下新技术的出现对企业运营和行业发展都具有深刻的影响。二是政策环境新，2015年随着一带一路、军民融合战略、特色新型智库的提出和发展，竞争情报领域的学者开始关注新国际环境和国家战略布局下的竞争情报体系构建与研究，研究内容也从传统的企业竞争情报扩展到战略情报、产业竞争情报和反竞争情报等，以提高国家竞争优势。

2.4基于时间序列的主题演化路径分析

识别出各子时期的研究主题后，本研究采取战略坐标图的方式，进一步对各主题的演化路径进行分析。战略坐标图由Law J等于1998年提出，用以分析某个领域的各方面知识的研究现状。战略坐标图以向心度和密度为参数绘制二维坐标系，以表示因子之间的内部联系和不同因子之间的相互联系。密度值被用于衡量因子之间的内部联系的强度，向心度值被用于衡量一个因子和其他因子之间相互联系的程度。向心度越大，一个因子与其他因子之间的联系越紧密，则该因子就越趋于中心位置。对于密度的计算，采取先计算因子内每个关键词和其他关键词的和，然后取平均值的方法。对于向心度的计算，本研究采取马费成等的计算方法，通过计算该因子内的所有关键词与其他因子的关键词之间外部链接的强度来计算其向心度。外部链接的定义是：如果某一因子所包含的关键词与其他因子包含的关键词共同出现在一篇论文中，这两个关键词之间的关联就是这个因子的“外部链接”。

本研究在前文聚类分析的基础上，根据各子时期的关键词共现矩阵，计算各主题的向心度和密度，以X轴表示向心度，Y轴表示密度，两个轴的平均数为坐标原点，分别绘制出2007-2010年、2011-2013年和2014-2016年的因子战略坐标图，如图6所示。对于X轴，越靠右的集群向心度越大，与其他集群的关键词共现的可能性就越大，常常是领域内学者的关注的热点问题。对于Y轴，越靠上的集群密度越大，集群内部关键词之间的联系越紧密，說明该主题研究较为成熟。

通过分析战略坐标图研究各主题随时间序列的演化规律，分析热点主题、潜力主题、基础主题和孤立主题，对突变的主题进行识别与分析。

通过对比分析后发现，企业竞争情报系统研究一直处于第一象限，说明该主题是学者们关注的重点，既是基础主题也是活跃主题。竞争情报系统是整合、共享、传播和应用信息的媒介，是将信息转化成情报的重要保障，因而谈及竞争情报必然少不了对系统的研究。图中竞争情报系统这一主题的位置逐渐往坐标原点靠拢，其向心度和密度都有所降低，说明经过长达10年的时间，竞争情报系统的研究已达到较为饱和的状态，研究热度可能逐渐降低。

处于第二象限的企业危机与预警管理主题在第一阶段密度较大，但向心度较低，说明这一主题内部联系紧密但与其他研究主题相对独立，在学科表现活跃度较低，属于孤立主题。因此这类主题发展到一定规模后，可能会由于缺乏有效的提升动力而逐渐消失。这一点也在后两个阶段的战略坐标图中得到印证。

处于第三象限的知识管理、文献计量与专利分析、情报收集与服务、知识可视化、战略情报等研究主题，其密度和向心度都较低，这些研究主题本身内部结构松散，与其他研究主题的联系不密切，受到的关注度较低，发展尚不成熟，有待于进一步深入研究。其中专利分析向心度有所增加，说明这一主题与其他主题联系逐渐紧密，研究整体处于上升状态。

处于第四象限的大数据主题从第二阶段开始出现，其密度有所增加，说明这一主题内部联系逐渐增强，将会是一个研究方向，但是向心度总体不高，可能是由于大数据、人工智能等研究目前还属于新兴主题，学者们重在研究技术本身的原理，较少关注与其他主题的融合。但是大数据本身是一门实用性的研究，随着对大数据技术的深入探讨，相信其研究范围会逐渐扩大，与其他知识的交互性和融合性会不断增强。

值得一提的是，近两年才出现的智库与情报主题属于潜力主题。随着近两年中央提出“建设战略性、综合性的高端智库”的重要指示，竞争情报视角下的智库研究主要包括智库功能、智库建设、竞争情报技术智库化、科技信息智库化等。该主题的向心度较低也进一步说明其目前还属于新兴主题，整体研究不太成熟，因而与其他研究主题的融合也有待提高。但总体来说，这类研究主题具有一定的发展潜力，是未来研究的趋势所在。

2.5我国竞争情报研究的热点发展趋势

通过以上分析，可以看到我国竞争情报研究的热点发展趋势主要有：

2.5.1大数据背景下的竞争情报建设

近年来大数据一直是学者们研究的重点所在，大数据时代竞争情报需要从海量信息中辨别虚假信息，获取真实信息，竞争情报搜集的广度和深度都有大大增加，这既是一种机遇也是一种挑战。目前针对大数据的研究，技术研究丰富，但理论研究稍显不足。因此大数据背景下的竞争情报研究不仅包括对人工智能、自动控制、创新地图等颠覆性技术的研究，还将涉及情报搜集和多元情报分析方法的讨论，特别是对元理论和元方法等知识基础的深入探究。作为情报分析的主体，情報人员的素质和能力也是竞争情报建设的关键一环，如何提升情报人员的情报意识和技术能力未来思考的方向。

2.5.2智库与竞争情报思维

在信息技术的推动下，情报服务正逐步迈向3.0时代，由知识服务向智能服务转变。在智库视角下，整合产业链条上的数据成为可能，能提供更精准全面的服务。因而情报机构和情报思维智库化的研究逐渐增多，目的是从中挖掘出隐藏的知识。智库与竞争情报“耳目、尖兵、参谋”的角色定位不谋而合，智库环境下的情报服务应适应时代需求，发挥竞争情报在创新驱动战略中的作用，辅助国家、企业决策制定正确的竞争方案，提供可靠的战略决定，把握市场先机。

2.5.3综合竞争情报研究

在全球化的大背景下，竞争情报的角色正逐渐由简单转向复杂，由单一转向综合。美国战略与竞争情报从业者协会首席执行官楠·巴尔杰提出“综合竞争情报”和“情报池”的概念，表明竞争情报需要考虑包括经济、市场、竞争对手、客户和无数数据集在内的技术情报洞察，需要用系统的思维和全局的视角对来自情报池的信息进行强大整合。竞争情报也不再仅仅局限于企业竞争情报，产业竞争情报、技术竞争情报、专利竞争情报都将会成为研究热点，通过产业全局的角度思考提升整体竞争力的方法。同时，近两年“一带一路”、“工业4.0”、“中国智造”等概念的提出，粤港澳大湾区经济发展与竞争情报的创新应用，国家发展战略下的情报支撑是未来竞争情报研究的关键所在。由于竞争情报的战略性和对抗性，这一研究趋势下还将涉及国家安全和反竞争情报等研究。

3结语

从主题演化的视角对竞争情报研究热点进行分析，不仅可以揭示学科发展的规律和特征，而且有助于把握领域发展轨迹及其未来研究方向。本文通过对2007-2016年中国竞争情报学会年会会议论文关键词进行统计分析，绘制共现图谱，同时对高频词进行聚类并结合战略坐标图得出近10年来竞争情报研究热点及其演化规律。研究发现，竞争情报系统是领域研究的基础主题和活跃主题，不同时期有不同的研究侧重点。对于大数据，未来可能会更注重对元理论、新范式等知识基础的研究。智库研究将会是我国竞争情报发展新的挑战。竞争情报的角色在新的环境下也发生了改变.未来需要树立综合情报观，以系统的思维和全局的视角对包括产业竞争情报、技术竞争情报和专利竞争情报等所有情报池内的竞争情报进行研究，尤其注重国家战略下的竞争情报支撑。