摘  要：文章通过使用SATI和UCINET软件，从网络密度，平均距离，中心性方面，对2016年1月1日至2020年12月31日这5年间以“个性化信息服务”为主题收录在中国知网的367篇文献的关键词进行社会网络分析，目的在于探索个性化信息服务这一领域近些年的研究重点。研究结果表明：最近过去的五年间，个性化信息服务主题下的研究主要分布在个性化信息服务、图书馆中的个性化信息服务、以及大数据环境背景下的个性化信息服务等方面。

关键词：个性化信息服务；研究热点；UCINET

中图分类号：TP391 文獻标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）02-0022-04

Exploration on Hotspots of Personalized Information Service Based on UCINET

ZHU Beibei

（School of Information Management， Heilongjiang University， Harbin  150080， China）

Abstract： In this paper， by using SATI and UCINET software， the keywords of 367 documents included in China National Knowledge Infrastructure （CNKI） with the theme of“personalized information service”during the five years from January 1， 2016 to December 31， 2020 are performed a social network analysis from the aspects of network density， average distance and centrality. This paper aims to explore the research hotspots in the field of personalized information service in recent years. The research results show that the researches under the theme of personalized information service mainly distribute on personalized information service， personalized information service in library， personalized information service under the background of big data environment and other aspects in the past five years.

Keywords： Personalized Information Service; research hotspot; UCINET

0  引  言

21世纪是体验经济、知识经济时代，服务是迫切需要的，尤其在信息化快速发展的今天，生活中充斥着海量信息，个性化服务就成为当今研究热点之一。个性化信息服务的定义没有一个统一的说法，个性化信息服务是满足用户个体信息不同需求的服务，也就是根据不同用户提出的具体要求或者每个用户各自的行为习惯、爱好兴趣等主动向用户提供符合其需求的信息资源[1]。国内学者对有关个性化信息服务的领域进行很多研究，但少有学者采用社会网络分析的方法，因此本文从社会网络分析角度对个性化信息服务领域进行相关研究，进一步探索这一领域的研究热点。

1  研究设计

1.1  数据来源

本文选择中国知网（CNKI）数据库，以“个性化信息服务”为主题进行高级检索，检索时间在2016年1月1日到2020年12月31日范围内，期间共5年时间，检索到373篇文章，去除报纸、会议等不相关无效文献，最终筛选出367篇文献。将所有文献选中，并以EndNote的格式，将文本从中国知网中导出，在此之后将有关数据再次导入SATI软件中，并采取数据转换的操作。在SATI软件中，统计当中的关键词的出现频次，选择出现次数超过4次的关键词，去除无益于个性化信息服务的词汇，如“对策”“问题”等，共选取31个关键词，生成关键词的词频分布图如表1所示。

由表1可以看出，有31个关键词出现4次以上，这些关键词出现的总频次为695次。排名前十的关键词有：个性化信息服务，信息服务，高校图书馆，个性化，个性化服务，图书馆，大数据，数字图书馆，个性化推荐，数据挖掘。表2是在SATI软件中产生的部分31×31的共词矩阵。表中对角线的数值反映出了关键词总共出现的次数，横向和纵向相交处的数值则表示这两个不同关键词在同一篇文献中共同出现的数量[2]。表2是出现次数排名前6位的关键词矩阵图，从矩阵图中可以看出不同关键词之间共同出现的次数。

1.2  研究方法

关键词是一篇论文的重点，能够简单精练地概括论文主题，和论文想要表达的中心思想。由于关键词能够体现出论文研究的主要内容，因此本文通过对最近五年的有关个性化信息服务领域的论文中的关键词进行分析，总结并探索这一领域的研究热点。

本文使用SATI、UCINET软件，对个性化信息服务学科范畴进行了社会网络分析。SATI软件主要是进行数据格式的转换，将国内数据库导出的题录数据统一转换成XML格式，产生出关键词矩阵，再传导入UCINET进行下一阶段的分析[3]。UCINET是加州大学的欧文分校当中的一群网络分析成员，一起探讨开发的一个社会网络分析软件[4]。从SATI中产生出的关键词矩阵，将其传导至UCINET中，从网络密度，凝聚子群，中心性，平均距离角度分别进行社会网络分析。因为UCINET软件便于操作，能够将网络结构可视化且界面友好，有可以清晰直接地观察出一个领域的研究重点分布的功能，因此文本采用该软件进行相关分析。

2  个性化信息服务研究热点分析

首先使用UCINET软件对个性化信息服务关键词进行可视化分析，绘制出我国个性化信息服务的关键词网络图谱，如图1所示。从图1当中我们可以看出，频次超过4次的关键词没有很多，说明个性化信息服务领域的研究内容比较分散，不够集中，进一步说明了该领域的研究停留在表面，不够深入。关键词之间的连接关系较为紧密，少数几个关键词连线比较稀疏，说明这些研究内容比较冷门，研究的较少。位于图谱中间的几个关键词，如“高校图书馆”“大数据”“数字图书馆”“个性化服务”“网络环境”等节点周围的连线较紧密，说明在这些方面的相关研究较为成熟，是该领域的研究热点。而在边缘的一些关键词，如“农产品供求”“农民经纪人”“情境感知”“移動信息服务”等节点之间连线较少，说明这些研究内容虽然也是个性化信息服务的研究内容，但是或者有些是新兴的研究内容，研究还较少，或者是一些冷门的研究内容，没有太多人去关注。由图1可以直观地看出，高频关键词数量不多但联系紧密，说明近五年来我国个性化信息服务领域存在研究热点，值得进一步探索总结研究热点，预测未来该领域的发展趋势。

2.1  网络密度分析

社会网络分析中，经常使用网络密度分析这一分析视角，来体现网络节点相互联系的紧密程度，从而反映出网络的凝聚力水平高低。如果网络中的点多，那么网络就越密集[2]。如图2所示，采用UCINET对个性化信息服务相关主题的关键词采取网络密度分析，得到了网络密度为0.251 6。如果网络密度大于0小于1，则表明关键词的网络密度处于偏低水平，关键词之间联系不紧密，表明近年来该领域研究较分散，出现了一些新兴的研究主题，与原来的主题联系不太紧密。

2.2  中心性分析

2.2.1  点度中心度分析

网络分析中，点度的中心性可以直接衡量出节点的能力，以及节点的中心性。如果点度中心性的数值较大，那么就会有较多节点直接连接到它[5]。如图3所示，利用UCINET软件分析个性化信息服务关键词的点中心性。从图中可以看出，关键词“信息服务”“高校图书馆”“个性化”“大数据”“数字图书馆”具有较大的中心性，分别是157.000、121.000、106.000、62.000、48.000，是该领域的研究热点。其中“信息服务”网络密度最大，位于网络中心，与其他关键词联系紧密。说明近五年间，研究人员主要对高校图书馆、数字图书馆的个性化信息服务进行研究，而且结合大数据环境下的信息服务进行研究。

2.2.2  中间中心度分析

中间中心度是测量指网络中影响某个关键词的其他所有关键词共同出现在一篇文献中的能力的指标[6]。如果一个节点存在于许多其他节点的连线上，那这个节点就会比较重要。中间中心度具有衡量一个点的媒介能力的功能[2]。通过UCINET软件分析个性化信息服务的关键词的中间中心度，如图4所示。从研究的结果看来，“信息服务平台”关键词的中间中心度最高，为81.077，说明在研究个性化信息服务的过程中，信息服务平台最为重要，能够有效地控制其他资源。只有存在良好的平台，才能够及时完善服务内容，提高服务能力，根据用户不同的需求提供个性化的服务。除此之外，“个性化服务”“数字图书馆”“高校图书馆”等关键词也具有较高的中心性，它们在网络中发挥着重要的作用。

2.2.3  接近中心度分析

接近中心度表现出了网络中某一节点与除该节点之外的其他节点之间的接近的程度。接近中心度数值越大，就表明了这个节点越不会受到控制，在网络中依赖性越弱[7]。如图5所示，利用UCINET软件分析个性化信息服务的关键词的接近中心度，接近中心度小的关键词就代表网络核心内容。从图中可以看出，“个性化服务”的接近中心度最小，为44.000，是网络最核心的位置。其次是“个性化”，接近中心度为45.000。“图书馆”“数字图书馆”“高校图书馆”“大数据”“公共图书馆”“数据挖掘”位于中心，说明这些关键词都是研究的热点主题。

2.3  平均距离分析

平均距离是指社交网络中，节点之间相互联系交流所需通过线路的平均数[2]。如图6所示，采用UCINET软件，对个性化信息服务主题下的关键词采用平均距离分析，不同网络节点之间相距平均是2.028，表示每个节点经过2.028条线就可以与其他节点相连，说明关键词之间的联系不存在什么阻碍，相对理想，符合小世界效应。

3  结  论

通过对个性化信息服务主题下的关键词，通过UCINET软件进行社会网络分析，分析其网络密度、中心性、平均距离和凝聚力子群，可以从中得出结论：最近五年时期当中，个性化信息服务领域对以下方面内容给予较多关注和重视。

（1）个性化信息服务。从关键词网络图谱，以及出现频次高的关键词中可以看出“个性化信息服务”“个性化”“信息服务”等关键词处于中心位置，且出现频次较高，说明近五年来学者对个性化的信息服务研究关注度较高。个性化信息服务围绕用户开展，把以用户为中心作为根本，为用户提供信息服务，满足其需要和要求，增加用户的满意程度。用户的信息服务方面的需要随着时间日益丰富和多样，个性化的信息相关服务也得到越来越广泛的关注和重视。

（2）图书馆的个性化信息服务。通过中心性分析可以发现，“高校图书馆”“数字图书馆”“公共图书馆”等关键词中心性较高，由此可以看出对于图书馆的个性化信息服务研究比较广泛。图书馆旨在为读者提供信息资源及配套服务，读者的不同要求决定了图书馆的不同服务模式。图书馆的用户范围广，类型不同，用户需求不尽相同，个性化信息服务是用户信息需求发展的必然选择，也是图书馆发展的关键。

（3）大数据环境下的个性化信息服务。通过凝聚子群分析，k-丛分析结果可以看出“大数据”出现的频率也比较高，说明在个性化信息服务的研究中，大数据也至关重要。近年来，图书馆管理人员通过结合大数据技术优势，升级图书馆服务模式，以用户需求为依据，提供个性化的、适用的信息服务，从而提供服务满意度。在大数据背景下，数字图书馆，数据库正在兴起，通过这些服务平台的建立，不断完善信息服务内容，提高信息服务的质量，为用户提供适合用户的信息服务。

参考文献：

[1] 孙桂玲.我国数字图书馆个性化信息服务研究现状及展望分析 [J].创新科技，2018，18（1）：87-90.

[2] 韩晓雨，黄丽霞.基于社会网络分析法的移动阅读研究热点探析 [J].情报探索，2020（8）：128-134.

[3] 刘启元，叶鹰.文献题录信息挖掘技术方法及其软件SATI的实现——以中外图书情报学为例 [J].信息资源管理学报，2012，2（1）：50-58.

[4] 梁辰，徐健.社会网络可视化的技术方法与工具研究 [J].现代图书情报技术，2012（5）：7-15.

[5] 胡改丽，陈婷，陈福集.基于社会网络分析的网络热点事件传播主体研究 [J].情报杂志，2015，34（1）：127-133.

[6] 魏瑞斌.社会网络分析在关键词网络分析中的实证研究 [J].情报杂志，2009，28（9）：46-49.

[7] 王智丽.基于SNA分析高职院校图书馆信息服务研究情况 [J].办公室业务，2021（6）：89+95.

作者简介：朱贝贝（1998.08—），女，汉族，河南太康人，硕士研究生在读，研究方向：信息管理。

收稿日期：2022-09-06