我國信息產(chǎn)業(yè)政策研究熱點分析論文

　　本研究針對我國信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況，采用內(nèi)容分析法對國內(nèi)信息產(chǎn)業(yè)領域研究文獻進行深度分析，從而發(fā)現(xiàn)我國信息產(chǎn)業(yè)研究熱點和發(fā)展趨勢。[方法/過程]采用共詞分析法和概念網(wǎng)絡分析法對中國知網(wǎng)中信息產(chǎn)業(yè)研究相關的文獻進行關鍵詞和主題分析，總結(jié)出我國信息產(chǎn)業(yè)政策領域研究熱點集中在信息技術產(chǎn)業(yè)化發(fā)展、信息化與信息安全、信息資源開發(fā)與規(guī)劃、政府信息服務、信息政策、區(qū)域一體化中的信息產(chǎn)業(yè)規(guī)劃這6個方面。[結(jié)果/結(jié)論]在國家信息政策和信息資源戰(zhàn)略規(guī)劃的導向下，信息技術的發(fā)展逐步推動信息產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)變和升級。不同地區(qū)之間的資源差異促使區(qū)域一體化中的信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐步重視利益協(xié)調(diào)和政策聯(lián)動等問題。

1 研究介紹

　　信息產(chǎn)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)部門，已經(jīng)成為國家經(jīng)濟的重要增長點，極大地帶動了相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整。本研究采用共詞分析法和概念網(wǎng)絡分析法，在以往研究的基礎上對國內(nèi)信息產(chǎn)業(yè)領域研究文獻進行深度分析，更加完整、客觀地反映國內(nèi)該產(chǎn)業(yè)的研究熱點情況。共詞分析屬于內(nèi)容分析方法的一種，其原理是對一組詞兩兩統(tǒng)計它們在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)，以此為基礎對這些關鍵詞進行聚類分析，從而反映出關鍵詞之間的親疏關系，進而分析其所代表的學科和主題結(jié)構(gòu)的變化[1]。概念網(wǎng)絡分析法則借鑒了社會網(wǎng)絡分析法中的K-核分析、主成分分析和邊強度分析等技術，將共詞網(wǎng)絡中的概念映射為社會網(wǎng)絡中的個體節(jié)點，通過可視化的方式定性地展現(xiàn)概念之間的關系[2]。以上兩種分析方法均是通過統(tǒng)計文獻的關鍵詞來判斷某一學科或者主題的主要知識結(jié)構(gòu)和研究熱點。前者側(cè)重于分類，即劃分出若干研究重點，后者則側(cè)重于關系分析，可用于判斷這些研究重點之間的關系。本研究將二者結(jié)合起來使用，能夠更加系統(tǒng)全面地描繪出信息產(chǎn)業(yè)各研究熱點之間的結(jié)構(gòu)特征和關聯(lián)關系，進而對我國信息產(chǎn)業(yè)的重點問題進行分析。

2 數(shù)據(jù)準備和分析方法

　　本研究選定中國知網(wǎng)(CNKI)中的期刊與

　　學位論文

　　相關信息

　　試論情感語言節(jié)目主持人萬峰、鐘曉的語言特點基于園本課程開發(fā)背景下研究教師教育理念的形新生兒高膽紅素血癥護理相關因素分析及對策試析價值多元化背景下學生價值觀的引導試論高等職業(yè)院校高等數(shù)學課程改革爭議試論中職《外科護理學》的情境式教學試析高校教師職業(yè)道德建設問題研究經(jīng)濟學和經(jīng)濟法基礎課程融通教學小針刀治療頸椎病療效觀察手術側(cè)臥位適宜度的研究

　　作為數(shù)據(jù)來源。以“信息產(chǎn)業(yè)政策” “信息資源政策” “信息政策” “信息產(chǎn)業(yè)規(guī)劃” “信息資源規(guī)劃”為檢索詞進行篇名組合檢索(時間范圍為1994年1月-2015年12月)，結(jié)合信息產(chǎn)業(yè)研究的高頻關鍵詞及其聚類情況，選取高被引核心期刊論文和學位論文作為這一階段的研究重點，最終獲得1 644條記錄作為本文的研究對象。對所采集的數(shù)據(jù)進行基本整理后，采用共詞分析法和概念網(wǎng)絡分析法，分以下3個階段進行分析。

　　第一階段：統(tǒng)計高頻詞和構(gòu)建共詞矩陣。具體步驟如下：①導出文獻記錄。通過CNKI期刊全文數(shù)據(jù)庫檢索得到1 644條記錄并以RefWork格式導出。②數(shù)據(jù)清洗。將導出結(jié)果導入Excel軟件，篩選出標題、作者、關鍵詞字段完整。符合分析要求的記錄。③數(shù)據(jù)整理。使用Excel軟件統(tǒng)計所有記錄中各個關鍵詞的出現(xiàn)頻次，并選擇頻次高于3的75個關鍵詞作為代表該研究領域主要研究方向的高頻詞，并兩兩統(tǒng)計這些高頻詞在同一條文獻記錄中同時出現(xiàn)的次數(shù)，形成共詞矩陣。

　　第二階段：基于共詞矩陣進行概念網(wǎng)絡分析。具體步驟如下：①利用UCINET軟件進行概念網(wǎng)絡分析。即將上一階段得到的矩陣導入UCINET軟件，使用NetDraw功能繪制概念網(wǎng)絡圖。②K-核(K-cores)分析。K-cores是滿足如下條件的一個子圖——該子圖中的每個節(jié)點都至少與該子圖中的其他K個節(jié)點相鄰(即有邊相連)，而在該子圖中加入任何一個其他點之后，該性質(zhì)即不存在[3]。K-cores分析將產(chǎn)生一系列子網(wǎng)，能夠逐步揭示原始網(wǎng)絡的中心區(qū)域架構(gòu)。越大的K值產(chǎn)生的子網(wǎng)中的節(jié)點度越大，同時也更趨向于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的中心位置[4]。在NetDraw界面下，選擇K-cores功能，可根據(jù)出度和入度的不同，使概念網(wǎng)絡中的節(jié)點呈現(xiàn)不同的顏色，并繼續(xù)利用Centrality Analysis按degree對節(jié)點進行分類，然后展開K-cores進行分析。這里一個出度或者入度表明概念A與概念B存在共現(xiàn)關系。③主成分分析。采用NetDraw的principal components layout(主成分顯示)排列方式，可以將所有概念排列成魚眼圖形狀，即各概念依據(jù)出度或入度的大小，從右至左依次分散排列[5]。使所有節(jié)點按照與上一層級入度的多少依級排列，后一節(jié)點的語義組合構(gòu)成對前一個概念的解釋。④邊強度分析。由于K-cores分析存在一個出度或者入度只能表明概念之間存在共現(xiàn)關系的弱點，因此需要引入邊強度來展現(xiàn)共現(xiàn)次數(shù)以進行補充分析。即在NetDraw中將共詞矩陣導出為.net格式，導入到UCINET中的Pajek工具之中，通過Draw-Draw功能得到新的概念網(wǎng)絡圖并顯示出邊強度。

　　第三階段：基于共詞矩陣進行聚類分析。采用UCINET軟件實現(xiàn)共詞聚類，具體步驟包括：①將共詞矩陣導入UCINET并保存為dataset格式。②在UCINET中選擇Cluster Analysis-Hierarchical Clustering進行分層聚類。③導出分層聚類圖，根據(jù)文獻的具體內(nèi)容對這些分析結(jié)果展開進一步的闡釋說明。

3 高頻關鍵詞統(tǒng)計及共詞矩陣構(gòu)建

　　通過對文獻記錄的數(shù)據(jù)清洗和整理，共得到1 278個關鍵詞。其中，頻次為1的關鍵詞有1 064個，占83.2%;頻次為2的關鍵詞有139個，占10.9%;而頻次在3以上的關鍵詞有75個，占5.9%。表1列出了頻次在3以上的75個關鍵詞。可以看到，“信息產(chǎn)業(yè)”本身即為出現(xiàn)最頻繁的關鍵詞。

　　在獲得高頻關鍵詞之后，利用Excel軟件建立共詞矩陣。表2即基于上述選定的75個高頻關鍵詞所構(gòu)建的共詞矩陣(部分)，代表兩兩關鍵詞在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)。從中可以看出由于“信息產(chǎn)業(yè)”本身的詞頻較高，因此與其他關鍵詞同時出現(xiàn)在同一篇文獻中的情況也是最多的。