國際三大頂級期刊的iSchools研究熱點(diǎn)
前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了國際三大頂級期刊的iSchools研究熱點(diǎn)范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。
0導(dǎo)言
2017年9月教育部、財政部、國家發(fā)展改革委聯(lián)合《關(guān)于公布世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單的通知》，公布了世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單[1]，其中武漢大學(xué)、南京大學(xué)和中國人民大學(xué)的圖書情報與檔案管理學(xué)科被列入“雙一流”建設(shè)學(xué)科名單。與國際圖書情報領(lǐng)域的發(fā)展相比，我國圖書情報與檔案管理學(xué)科的科研水平和科研實(shí)力存在一定差距，尤其是在高質(zhì)量的學(xué)術(shù)成果方面。就國際三大頂級期刊（Nature、Science和Cell）而言，ischools已經(jīng)有21所學(xué)院發(fā)表過相關(guān)研究成果，而我國圖書情報領(lǐng)域還沒有相關(guān)研究成果。由此可見，當(dāng)前我國圖書情報領(lǐng)域與世界一流學(xué)科的差距體現(xiàn)在國際頂級期刊的研究成果未實(shí)現(xiàn)零的突破。為了建設(shè)世界一流學(xué)科，使我國圖書情報與檔案管理學(xué)科的建設(shè)與國際接軌，了解國際圖書情報領(lǐng)域在國際頂級期刊的研究熱點(diǎn)，促進(jìn)我國圖書情報學(xué)科和國家“雙一流”建設(shè)，提升我國圖書情報領(lǐng)域的研究水平和研究實(shí)力，本文以iSchools成員在國際三大頂級期刊所發(fā)表的研究成果為對象，分析國際信息領(lǐng)域（iField）的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢，為我國圖書情報領(lǐng)域開展高質(zhì)量的研究提供參考。
1數(shù)據(jù)分析方法和工具
詞頻分析法是利用能夠揭示或表達(dá)文獻(xiàn)核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞或主題詞在某一研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次高低來確定該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和發(fā)展動向的文獻(xiàn)計量方法[2]，其依據(jù)的基本理論是齊普夫定律（Zip’slaw）。關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析方法基于如下假設(shè)：作者都很認(rèn)真地選擇所使用的詞語，作者認(rèn)可在同一篇文章中不同的詞語之間存在某種聯(lián)系，并且如果這種聯(lián)系被足夠多的作者認(rèn)可，那么可以認(rèn)為它在某個學(xué)科領(lǐng)域具有一定的意義[3]。內(nèi)容分析法的實(shí)質(zhì)是對文獻(xiàn)內(nèi)容所含信息量及其變化的分析，從而根據(jù)數(shù)據(jù)對文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行可再現(xiàn)的、有效的判斷[4]。本文在獲取文獻(xiàn)的題錄信息和全文信息的基礎(chǔ)上，利用詞頻分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、內(nèi)容分析法對文獻(xiàn)的發(fā)表時間、文獻(xiàn)的主題領(lǐng)域、機(jī)構(gòu)的合作情況以及三者之間的相互關(guān)系進(jìn)行可視化分析。涉及的工具主要包括3個：（1）利用MicrosoftExcel對文獻(xiàn)的題錄信息進(jìn)行數(shù)據(jù)透視統(tǒng)計；（2）利用Bibexcel對提取的主題詞進(jìn)行詞頻共現(xiàn)分析；（3）利用Gephi對共詞關(guān)系和機(jī)構(gòu)合作情況進(jìn)行可視化分析。
2數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
本文在WebofScience數(shù)據(jù)庫中利用高級檢索，限定出版物名稱為Nature、Science和Cell，根據(jù)83所iSchools的地址進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，如檢索匹茲堡大學(xué)信息學(xué)院在國際三大頂級期刊的發(fā)文情況，其檢索式為：AD=(UnivPittsburgh,SchInformatSci)ANDSO=(NATUREORSCIENCEORCELL)。文獻(xiàn)類型和時間均不限制，去重后最終檢索到55篇文獻(xiàn)（檢索時間是2017年12月10日）。將所有文獻(xiàn)的題錄信息導(dǎo)出，所選字段包括作者、標(biāo)題、來源出版物、文獻(xiàn)類型、被引頻次等信息。由于三大頂級期刊中大部分文獻(xiàn)缺少關(guān)鍵詞和摘要，因此首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。主要包括兩方面：（1）識別高頻詞和標(biāo)題詞作為文獻(xiàn)的主題詞。由于三大頂級期刊的大部分文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞和摘要有所缺失，為了方便對文獻(xiàn)內(nèi)容的分析和理解，首先需要根據(jù)全文信息提取文獻(xiàn)的主題詞。一方面對全文的詞頻進(jìn)行統(tǒng)計，識別高頻詞，并選取出現(xiàn)比例在2%及以上的詞語作為文章的高頻詞；另一方面，作為高頻詞的補(bǔ)充，將文章標(biāo)題中非停用詞識別出來，作為文獻(xiàn)主題詞的來源之一。通過獲取文獻(xiàn)的高頻詞和標(biāo)題詞作為主題詞來替代關(guān)鍵詞，作為詞頻統(tǒng)計的基礎(chǔ)。（2）機(jī)構(gòu)地址的規(guī)范化和統(tǒng)一化。本文根據(jù)WebofScience導(dǎo)出的文獻(xiàn)題錄信息，利用python編程的文本處理功能，將作者的機(jī)構(gòu)進(jìn)行規(guī)范化和統(tǒng)一化的處理，方便后續(xù)的機(jī)構(gòu)合作情況等其他內(nèi)容的分析。
3研究結(jié)果及分析
3.1基本可視化分析
3.1.1國際三大頂級期刊中iSchools文獻(xiàn)數(shù)量和類型分布iSchool運(yùn)動作為圖書情報領(lǐng)域發(fā)展中具有歷史意義的重要事件，其成員從2004年的19所學(xué)院發(fā)展至今83所學(xué)院，分布在26個國家和地區(qū)，成員涵蓋圖書情報領(lǐng)域一流的學(xué)院及機(jī)構(gòu)[5]。通過對iSchool學(xué)院在三大頂級期刊上的發(fā)文情況進(jìn)行調(diào)查和統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，共有21所iSchool學(xué)院（25.3%）共發(fā)文55篇。其中，發(fā)文最多的學(xué)院是印第安納大學(xué)的信息與計算機(jī)學(xué)院（IndianaUniversity:SchoolofInformaticsandComputing，在Nature發(fā)文6篇，在Science上發(fā)文4篇），其次是密歇根大學(xué)信息學(xué)院（UniversityofMichigan:SchoolofInformation，在Nature發(fā)文4篇，在Science上發(fā)文5篇）。馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院（UniversityofMaryland:CollegeofInformationStudies）發(fā)文量也達(dá)6篇（在Science上發(fā)文6篇）。從單個期刊發(fā)文量來看，在Nature雜志上發(fā)文最多的是印第安納大學(xué)的信息與計算機(jī)學(xué)院，其次是密歇根大學(xué)信息學(xué)院；在Science雜志上發(fā)文最多的是馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院，其次是密歇根大學(xué)信息學(xué)院。1981年iSchools成員懷卡托大學(xué)計算與數(shù)學(xué)科學(xué)系（UniversityofWaikato:FacultyofComputingandMathematicalSciences）第一次在三大頂級期刊上發(fā)表文章，直至2000年，iSchools在三大頂級期刊上的發(fā)文量出現(xiàn)小幅增長，如圖1所示。iSchools在國際三大頂級期刊的發(fā)文呈現(xiàn)兩個階段。第一階段是2008年以前，11所iSchool學(xué)院共發(fā)文20篇，其中伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院的Lancaster,FW和Schatz,BR共發(fā)文4篇，遠(yuǎn)超過其他iSchool學(xué)院。第二階段是2008年至今，iSchools在三大頂級期刊上的發(fā)文數(shù)量猛然增長，涉及成員從9個增至21個，發(fā)文量增加到55篇，涉及領(lǐng)域主題更加廣泛。從整體看，2008年以后的年均發(fā)文量較2008年前都有較大的增長。其中，印第安納大學(xué)的信息與計算機(jī)學(xué)院發(fā)文最多（共10篇），一躍成為發(fā)文最多的iSchool學(xué)院。從文獻(xiàn)類型來看，iSchools在三大頂級期刊的發(fā)文以“Article”類型最多（41.82%），其后依次是“EditorialMaterial”（34.55%）、“BookReview”（12.73%）和“Letter”（10.91%）.3.1.2國際三大頂級期刊中iSchools機(jī)構(gòu)合作分析對iSchools在三大頂級期刊的發(fā)文的機(jī)構(gòu)合作情況分析，發(fā)文最多的21所iSchools中，印第安納大學(xué)的信息與計算機(jī)學(xué)院作為在三大頂級期刊發(fā)文最多的信息學(xué)院，與其他機(jī)構(gòu)合作的次數(shù)也最多，涉及機(jī)構(gòu)多達(dá)247個，包括華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院（WashingtonUniversity:SchoolofMedicine，4次）、加州大學(xué)人類遺傳學(xué)研究所（UniversityofCalifornia,SanFrancisco:InstituteforHumanGenetics，3次）、加州大學(xué)格萊斯頓研究所（UniversityofCalifornia,SanFrancisco:GladstoneInstitutes，3次）、加州大學(xué)生物統(tǒng)計系（UniversityofCalifornia,SanFrancisco:BiostatisticsDivision，3次）等，這些機(jī)構(gòu)主要集中在生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)相關(guān)領(lǐng)域。密歇根大學(xué)信息學(xué)院作為在三大頂級期刊上發(fā)文僅次于印第安納大學(xué)的信息與計算機(jī)學(xué)院的iSchool，發(fā)表的9篇文章涉及合作機(jī)構(gòu)43個，包括密歇根大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)研究中心（UniversityofMichigan：CenterfortheStudyofComplexSystems，3次）、密歇根大學(xué)福特公共政策學(xué)院（UniversityofMichigan:TheGeraldR.FordSchoolofPublicPolicy，2次）。與印第安納大學(xué)信息與計算機(jī)學(xué)院不同的是，密歇根大學(xué)信息學(xué)院合作最多的機(jī)構(gòu)來自本校的科研機(jī)構(gòu)和研究中心，與其他學(xué)?；驒C(jī)構(gòu)的合作相對較少，且合作領(lǐng)域更加廣泛。馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校信息學(xué)院、伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院、新澤西州立羅格斯大學(xué)通信與信息學(xué)院等iSchools的合作機(jī)構(gòu)也相對較多。從圖中還可以看出，密歇根大學(xué)信息學(xué)院、伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院和馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院之間的合作較為密切，三者之間均有直接合作。而加州大學(xué)伯克利分校信息學(xué)院與其他iSchools之間的合作較少，只與華盛頓大學(xué)信息學(xué)院合作了一次。由此可見，在三大頂級期刊中，iSchools之間的合作較少，更多的是與其他機(jī)構(gòu)的合作，如醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)、計算機(jī)數(shù)學(xué)領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)等。
3.2文獻(xiàn)主題分析
文獻(xiàn)的主題分析能夠清楚地了解三大頂級期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)和主題。根據(jù)識別出來的文獻(xiàn)主題詞，利用Bibexcel對文獻(xiàn)主題詞進(jìn)行共現(xiàn)計算，并利用Gephi將主題詞之間的共現(xiàn)關(guān)系可視化展示出來，隨著大數(shù)據(jù)時代到來，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的科學(xué)研究成為主流。在數(shù)據(jù)驅(qū)動下，iSchools在三大頂級期刊發(fā)表的文獻(xiàn)中，“Data”一詞位于所有主題詞的核心位置。從圖中的主題詞聚類結(jié)果來看，可大致將iSchools在三大頂級期刊上的研究熱點(diǎn)歸納為6個方面，從上到下、從左到右依次是：生物信息學(xué)、計算機(jī)技術(shù)、信息通信理論、用戶信息行為、科學(xué)發(fā)展研究、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)，其中科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域是指從宏觀的角度研究大環(huán)境對科學(xué)發(fā)展的影響。3.2.1iSchools機(jī)構(gòu)的研究方向和主題通過對55篇文獻(xiàn)的機(jī)構(gòu)合作情況的分析發(fā)現(xiàn)，iSchools在一些研究成果中只是參與了其中研究的一部分。為了了解iSchools在三大頂級期刊中的研究方向和主題，以“第一作者的機(jī)構(gòu)是iSchools”為篩選條件，進(jìn)一步對55篇文獻(xiàn)進(jìn)行挑選，共得到24篇研究文獻(xiàn)，其中17篇研究成果（70.83%）都是iSchools作為唯一作者獨(dú)立發(fā)表的。從單個機(jī)構(gòu)來看，密歇根大學(xué)信息學(xué)院作為第一作者發(fā)文最多，共5篇；其次是馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院，共4篇。從機(jī)構(gòu)合作情況來看，iSchools既有與iSchools其他院校的合作，如華盛頓大學(xué)信息學(xué)院與加州大學(xué)伯克利分校信息學(xué)院、田納西州大學(xué)諾克斯維爾分校信息科學(xué)學(xué)院與匹茲堡大學(xué)匹茲堡大學(xué)計算與信息學(xué)院；也有與其他機(jī)構(gòu)的合作，但主要集中在計算機(jī)科學(xué)相關(guān)機(jī)構(gòu)，如華盛頓大學(xué)信息學(xué)院與計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院（WashingtonUniversity:ComputerScience&Engineering）、馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院與馬里蘭大學(xué)高級計算機(jī)研究所（UniversityofMaryland:InstituteforAdvancedComputerStudies）。從研究方向和研究主題來看，iSchools主導(dǎo)的研究領(lǐng)域分布廣泛，除生物信息學(xué)領(lǐng)域外，iSchools為主要的研究文獻(xiàn)在科學(xué)發(fā)展研究、用戶信息行為、計算機(jī)技術(shù)、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)和信息通信理論領(lǐng)域都有涉及。在科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域，密歇根大學(xué)信息學(xué)院和伊利諾伊大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院具有較大優(yōu)勢，馬里蘭大學(xué)信息學(xué)院在計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的研究最為突出，懷卡托大學(xué)計算與數(shù)學(xué)科學(xué)系則在信息通信理論領(lǐng)域有較大的貢獻(xiàn)。3.2.2時間發(fā)展與研究主題的變化科學(xué)研究的對象一直隨著時間的變化而變化，iSchools在三大頂級期刊中的研究熱點(diǎn)也出現(xiàn)了明顯的變化.1981年iSchools的懷卡托大學(xué)計算與數(shù)學(xué)科學(xué)系（UniversityofWaikato:FacultyofComputingandMathematicalSciences）率先在Nature上發(fā)表Arecoronalloopsstable[6]，信息通信理論領(lǐng)域成為最初的研究主題，隨后iSchools的關(guān)注焦點(diǎn)開始向生物信息學(xué)、科學(xué)發(fā)展研究、用戶信息行為等方向轉(zhuǎn)變。國際三大頂級期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)與時代背景和社會環(huán)境的發(fā)展變化密切相關(guān)：1998年互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的用戶行為成為iSchools關(guān)注的重點(diǎn)之一，包括用戶的合作行為、選擇和決策行為等，并且隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，預(yù)測用戶行為也成為研究方向之一；2008年世界金融危機(jī)的發(fā)生，信息經(jīng)濟(jì)學(xué)成為iSchools研究的主題之一，并開始利用數(shù)據(jù)信息發(fā)現(xiàn)世界或某一地區(qū)的貧富差距?？偟膩砜?，宏觀層面探討社會大環(huán)境對科學(xué)發(fā)展的影響是iSchools一直關(guān)注的對象，1985-2017年iSchools在科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域共發(fā)表15篇研究成果，占27.27%；其次，生物信息學(xué)領(lǐng)域自2004年出現(xiàn)第一篇研究成果后，短短幾年內(nèi)發(fā)表12篇研究文章，占21.82%；在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境影響下，用戶信息行為領(lǐng)域出現(xiàn)11篇研究成果，占20%；計算機(jī)技術(shù)雖然從1994年就出現(xiàn)第一篇研究成果，并且研究內(nèi)容較為廣泛，既涵蓋計算機(jī)協(xié)議、計算機(jī)歷史的發(fā)展，也包括對計算機(jī)算法的改進(jìn)和語音識別技術(shù)的討論，但整體研究成果只有8篇，占14.55%；信息經(jīng)濟(jì)學(xué)作為2009年出現(xiàn)的新研究領(lǐng)域，僅有5篇研究論文，占9.09%；而信息通信理論領(lǐng)域只是iSchools中少數(shù)學(xué)者的研究對象，雖然是iSchools在三大頂級期刊中最早發(fā)表文獻(xiàn)的研究主題，但只有4篇文章，僅占7.27%。由此可見，用戶信息行為、生物信息學(xué)以及科學(xué)發(fā)展研究是當(dāng)前國際三大頂級期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)。3.2.3六大主題的研究內(nèi)容可視化分析根據(jù)整體聚類結(jié)果，本文對55篇文獻(xiàn)進(jìn)行主題劃分，并對每個主題領(lǐng)域的文獻(xiàn)主題詞的共現(xiàn)矩陣進(jìn)行可視化，從微觀層面發(fā)現(xiàn)各個主題的研究方向和研究熱點(diǎn)。（1）科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域。作為發(fā)文最多的研究主題，科學(xué)發(fā)展研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)主題和方向也更加廣泛?？茖W(xué)發(fā)展領(lǐng)域共有15篇研究文獻(xiàn)，其中“Article”類型有2篇，“EditorialMaterial”類型有6篇，“Letter”類型有4篇，“BookReview”有3篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看（圖7），“data”“science”“information”“scientist”“model”“system”是該領(lǐng)域核心的主題詞，由此可將該領(lǐng)域下的研究分為兩個方面。①研究社會環(huán)境變化對科學(xué)發(fā)展的影響。一方面iSchools探討了包括互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展[7]、政治環(huán)境的變化[8]、法律政策的調(diào)整[9]等在內(nèi)的整個社會環(huán)境對科學(xué)發(fā)展的影響；另一方面科學(xué)家的個人屬性和活動也影響著科學(xué)研究的發(fā)展和傳播，如科學(xué)家的性別差異、科學(xué)家研究生活的地點(diǎn)變化[10,11]。研究者還對科學(xué)發(fā)展過程中出現(xiàn)的種種現(xiàn)象進(jìn)行思考，在宏觀層次上關(guān)注整個學(xué)術(shù)環(huán)境中出現(xiàn)的問題和現(xiàn)象，包括同行評議[12]、引文量的變化規(guī)律[13]、經(jīng)典規(guī)律模型的適應(yīng)性探討[14]等問題；同時，在微觀層次上思考圖書情報領(lǐng)域?qū)W科發(fā)展過程中出現(xiàn)的矛盾[15]。②數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)研究中，對數(shù)據(jù)的管理和挖掘至關(guān)重要。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的有效共享和利用能夠促進(jìn)科學(xué)研究，但也要保證數(shù)據(jù)管理的安全性。將信貸、獎勵與數(shù)據(jù)共享相結(jié)合，并在管理數(shù)據(jù)的過程中保證資助者、機(jī)構(gòu)和科學(xué)家等多方合作是建設(shè)安全可信的數(shù)據(jù)共享平臺的前提[16,17]。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，iSchools開始利用這些技術(shù)探討人類社會歷史過程中的變化規(guī)律和趨勢[18]。此外，該領(lǐng)域涉及的3篇書評文章主要圍繞互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下出現(xiàn)的新現(xiàn)象進(jìn)行思考，包括機(jī)械自動化的生產(chǎn)和生活環(huán)境對人們工作選擇的影響[19]、基于情境的自主學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)授課學(xué)習(xí)的效果的差異[20]以及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給“數(shù)字原住民”的生活帶來的改變[21]。雖然3篇書評的主題各不相同，但其主題和視角都有較大的新穎性，并且有作者的思考和討論。（2）生物信息學(xué)領(lǐng)域。作為近年來國際三大頂級期刊中iSchools的研究熱點(diǎn)之一，生物信息學(xué)領(lǐng)域2004-2016年產(chǎn)生12篇研究成果（21.82%），其中“Article”類型有1篇，“EditorialMaterial”類型有11篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖看，“genome”“gene”“species”“phylogenetic”“data”是該領(lǐng)域核心的主題詞。該領(lǐng)域的研究主題可分為兩個方面。①研究生物基因組的特征和功能。人類微生物的研究是其中一個重要方向，包括對人類微生物組的功能和組成的研究[22]、分析健康人群微生物群落結(jié)構(gòu)和功能結(jié)構(gòu)的正常范圍[23]，為描述人類微生物群落的流行病學(xué)特征以及人類微生物組的轉(zhuǎn)化應(yīng)用提供研究基礎(chǔ)。除了對健康人群的基因有所研究，iSchools針對糖尿病[24]等遺傳病患者的基因進(jìn)行分析，并為疾病病理生理學(xué)的識別提供了重要線索和依據(jù)。同時，對猩猩[25]、長臂猿[26]、瘧蚊[27]、甲殼類[28]等為代表的動物的基因組的研究也是生物信息學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的一個方向。分析不同動物的基因組的組成和特征，一方面對比動物之間基因組的差異，另一方面通過研究基因的組成實(shí)現(xiàn)基因的可塑性。此外，還包括針對基因中氨基酸信號傳遞介質(zhì)的研究[29]、對微生物感覺視紫紅質(zhì)的結(jié)構(gòu)研究[30]等。這些研究都關(guān)注與不同生物的基因組成及其功能，從微觀層次上研究基因組的差異，并通過研究猩猩、長臂猿等生物的基因組成，確定基因中對某一功能起關(guān)鍵作用的部分和特征。②以基因遺傳進(jìn)化、物種分化問題為研究對象。iSchools除了研究生物的基因組成外，還對基因的遺傳進(jìn)化進(jìn)行研究，通過追溯生物同胞物種的系統(tǒng)發(fā)育的關(guān)系，確定物種分支，從而研究生物系統(tǒng)的發(fā)育和分化[31]。除了傳統(tǒng)的生物信息學(xué)分析方法外，iSchools也嘗試?yán)脭?shù)據(jù)算法驗(yàn)證基因組數(shù)據(jù)的同質(zhì)性[32,33]?？偟膩砜矗箜敿壠诳衖Schools以生物信息學(xué)領(lǐng)域?yàn)檠芯恐黝}的探討主要圍繞生物基因組的結(jié)構(gòu)和功能以及生物系統(tǒng)的發(fā)育和進(jìn)化兩個方面開展相關(guān)的研究。（3）用戶信息行為領(lǐng)域。iSchools在用戶信息行為領(lǐng)域的研究是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展開始的。1998年出現(xiàn)該領(lǐng)域的第一篇文章便是研究互聯(lián)網(wǎng)是如何影響用戶之間的社交活動和社區(qū)參與的，并且認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是一種可以發(fā)展網(wǎng)絡(luò)友誼的媒介[34]。用戶信息行為領(lǐng)域從1998-2016年共產(chǎn)生11篇研究成果（20%），其中“Article”類型有4篇，“EditorialMaterial”類型有5篇，“Letter”類型有1篇，“BookReview”有1篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看，“users”“model”“social”“media”“community”“cooperation”“data”等是該領(lǐng)域核心的主題詞。該領(lǐng)域的研究主題可分為兩個方面。①社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為。社交網(wǎng)絡(luò)作為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的產(chǎn)物，對用戶的行為產(chǎn)生了潛移默化的影響，越來越多的用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了信息瀏覽、分享等互動行為，改變了傳統(tǒng)的信息交流方式，因此，對社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為研究成為用戶信息行為領(lǐng)域的主要方向。iSchools不僅探討了用戶利用社交網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和擴(kuò)展社交圈的現(xiàn)象[34]，還針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息的混雜和不確定性現(xiàn)象，提倡構(gòu)建社會信任網(wǎng)絡(luò)，保證信息來源的真實(shí)性和可靠性[35]。隨著社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸成熟，越來越多的人從信息的接收者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌陌l(fā)送者，人們可以便捷地參與社交網(wǎng)絡(luò)，利用公民組成的社會網(wǎng)絡(luò)，及時應(yīng)對各種危機(jī)災(zāi)難成為新興的研究主題。個人作為在社會媒體中最容易表達(dá)觀點(diǎn)的部分[36]，利用社會網(wǎng)絡(luò)能夠第一時間消息，從而應(yīng)對各種危機(jī)災(zāi)難的發(fā)生[37,38]，提高相應(yīng)部門的響應(yīng)和恢復(fù)能力。②預(yù)測用戶的選擇和決策行為。除了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的用戶信息行為是iSchools研究的主要方向，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對用戶的選擇和決策行為進(jìn)行預(yù)測也是其關(guān)注的焦點(diǎn)之一。首先是用戶的合作行為，iSchools重點(diǎn)討論了人們出現(xiàn)和維持合作的條件，以及人們出現(xiàn)合作情況時的基本特征，并利用計算機(jī)模擬人們合作特點(diǎn)，預(yù)測人們合作的可能性[39,40]；其次，早在2008年iSchools就開始利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘方法，通過算法和大數(shù)據(jù)來理解和預(yù)測人們的經(jīng)濟(jì)決策乃至生活中各方面的選擇[41,42,43]。除了健康人群的用戶行為分析，iSchools也探討了特殊患者的識別行為，如失語癥患者對說謊者的識別能力的研究[44]。這也說明，在三大頂級期刊中，iSchools始終保持著獨(dú)特的研究視角和多樣化的研究方法。用戶信息行為領(lǐng)域的研究視角和研究方法在一定程度上代表了iSchools在三大頂級期刊中發(fā)文的優(yōu)勢。在關(guān)注研究熱點(diǎn)的同時，也善于從研究中總結(jié)和發(fā)現(xiàn)新的研究方向，同時注重利用新的研究方法提高研究水平。（4）計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域與圖書情報學(xué)的發(fā)展密切相關(guān)，在三大頂級期刊中，iSchools在計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域共有8篇研究文獻(xiàn)，其中“Article”類型有1篇，“EditorialMaterial”類型有4篇，“Letter”類型有1篇，“BookReview”有2篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看，“machine”“technology”“information”“global”“science”“compute”等是該領(lǐng)域核心的主題詞，由此可將該領(lǐng)域下的研究分為兩個方面。①計算機(jī)歷史和技術(shù)發(fā)展的研究。計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的研究首先是圍繞計算機(jī)本身的發(fā)展歷史[45,46]、計算機(jī)的存儲、通信和計算能力[47]等主題展開。隨著社會進(jìn)步和技術(shù)發(fā)展，一些新興的計算機(jī)技術(shù)，如語音輸入和識別技術(shù)的發(fā)展引起了iSchools研究者的興趣[48,49]，并對新技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)的共同發(fā)展保持樂觀的態(tài)度。②利用計算機(jī)算法解決相關(guān)問題。計算機(jī)算法是計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域研究的主要內(nèi)容，通過算法對數(shù)據(jù)的觀測，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型以解決人類生活中的問題成為主要的方式[50]，但是計算機(jī)算法并不是萬能的，還存在兩個主要的不足：一是通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的算法一旦出現(xiàn)偏差，將很難進(jìn)行修改[51]；二是并非所有的問題都能通過計算機(jī)算法得到解決[52]。iSchools在計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的研究沒有涉及太多專業(yè)的程序算法等方面的問題，主要是圍繞著計算機(jī)技術(shù)的變化對人們的信息生活和信息需求帶來的影響和改變的討論，更多是從宏觀層次上的探討。（5）信息經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域作為2008年世界金融危機(jī)后出現(xiàn)的新興領(lǐng)域，2009-2016年共發(fā)表5篇研究成果，其中“Article”類型有2篇，“EditorialMaterial”類型有2篇，“BookReview”有1篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看，“data”“metadata”“wealth”“poverty”“mobile”等是該領(lǐng)域核心的主題詞。該領(lǐng)域的研究方向相對較為集中―利用元數(shù)據(jù)識別經(jīng)濟(jì)活動。這一方向的研究是伴隨著移動支付和移動消費(fèi)的發(fā)展而出現(xiàn)的，也是近年iSchools在三大頂級期刊上探討的熱點(diǎn)話題之一。其探討的主要內(nèi)容利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法挖掘手機(jī)交易元數(shù)據(jù)，通過評估數(shù)百萬個人的消費(fèi)數(shù)據(jù)評估地區(qū)的資產(chǎn)分布和貧富區(qū)域分布，甚至構(gòu)建整個國家的財富分布情況[53,54]。另一方面，經(jīng)濟(jì)活動中元數(shù)據(jù)的可識別和可獲取性導(dǎo)致人們開始關(guān)注信用卡消費(fèi)元數(shù)據(jù)的安全性[55]。數(shù)據(jù)的匿名性力度不夠是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)活動中存在的安全隱患。此外，iSchools嘗試從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看待經(jīng)濟(jì)活動中的現(xiàn)象和問題，利用博弈論、實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)[56,57]等觀點(diǎn)討論改善經(jīng)濟(jì)和社會結(jié)構(gòu)的運(yùn)作，從而創(chuàng)造一個穩(wěn)定的金融市場和社會網(wǎng)絡(luò)。由此可見，信息經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究是在新的社會環(huán)境下，靈活運(yùn)用元數(shù)據(jù)本身的功能和作用，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法，發(fā)現(xiàn)日常的經(jīng)濟(jì)活動中存在的問題和現(xiàn)象，并根據(jù)經(jīng)濟(jì)活動的特點(diǎn)和出現(xiàn)的問題及時采取相應(yīng)的措施，保證金融市場的正常運(yùn)作和發(fā)展。（6）信息通信理論領(lǐng)域。作為最早在三大頂級期刊發(fā)表文章的研究領(lǐng)域，iSchools在該領(lǐng)域的發(fā)文并不多，是因?yàn)殡S著社會環(huán)境和科研環(huán)境變化，圖書情報的研究對象發(fā)生了轉(zhuǎn)變。1981-2009年共發(fā)表4篇研究文獻(xiàn)，其中“Article”類型有3篇，“EditorialMaterial”類型有1篇。從主題詞共現(xiàn)關(guān)系圖來看，“entanglement”“diamond”“temperature”“l(fā)oop”“coronal”等是該領(lǐng)域核心的主題詞。信息通信理論領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)數(shù)量很少，并且主要利用構(gòu)建數(shù)學(xué)公式和模型的方式，運(yùn)用信息通信理論從微觀上揭示各種現(xiàn)象，包括天體表面的等離子循環(huán)的不穩(wěn)定現(xiàn)象[6,58]、以金剛石為代表的物體內(nèi)部不同的量子糾纏態(tài)的選擇對量子信息處理的影響[59,60]。該領(lǐng)域的4篇研究文獻(xiàn)是對信息通信理論領(lǐng)域?qū)I(yè)問題的探討，與iSchools其他研究主題相比，該領(lǐng)域的研究較少?？偟膩砜?，信息通信理論領(lǐng)域只是早期iSchools在三大頂級期刊上探討的一個主題，但是近年來iSchools的研究方向逐漸向其他領(lǐng)域轉(zhuǎn)變.
