社交媒体视角下图书情报领域的跨学科性分析

张拨群

图书情报学就是属于在自然科学和社会科学间的边缘学科，综合性很强，并具有很强的应用性。以前都是在图书馆及情报部门应用。如今是网络时代，图情学也逐渐的在电子政务和商务、社会服务、企业竞争等领域进行应用，因此，图情领域对整个学科群都有重要作用。

1 “跨学科性”定义

“跨学科性”指的是在进行跨学科研究当中具有的跨学科的特征，比如学科知识产生交叉的情况，知识跨学科的分布情况、扩散情况等。具有很强跨学科性的图书情报学科在发展中与其他各学科不断整合，实现了自身的知识基础和技术方法的增加，同时对其他学科渗透，共同发展。因此，国内外很多学者都分析和研究图书情报领域的跨学科性。

2 图书情报领域的跨学科性分析方法

2.1 整体视角下的图情跨学科性

第一是在4个层面进行统计和分析整体图情领域的跨学科性，分别是图情用户本身、用户好友、推荐对象、主动评论对象等对所研究的方向进行详细填写[1]。第二是以科学网博客的学科分类体系实施每个分支目录当中人数的有效统计及进行各学科亲缘树建立，分别是“用户”“推荐对象”“用户好友”“用户评论对象”等四种“学科亲缘树”。第三是利用相互简单关系数进行计算亲缘树中的统计数，判断其相关性。同时以相应数据及各学科亲缘树出现的共同学科进行展示出具有跨度最多的图情领域相关学科。

2.2 微观视角下的图情跨学科性

通过跨学科性的测度指标对相应图情领域的跨学科性进行详细分析，使用的跨学科性的测度指标通常具有多样性、差异性和均匀性等。使用的相应学科亲缘树是除了用户学科亲缘树以外的其他三类学科亲缘树。分析了学科亲缘树的多样性后，根据其统计指标，获得图情领域跨度最强跨学科用户。

3 建设学科亲缘树

在整体视角下分析和研究图书情报领域的跨学科性，重要的是对所有的图书情报领域用户的学科亲缘树建设[2]。第一，根据科学网博客中学科分类体系，对科学网当中所包括的各类传播内容实施分类，形成八大领域，分别是生命、医学、化学、工程材料、信息、地球、数理、管理综合等科学，其中的信息科学当中包括“计算机科学”“自动化”“电子学与信息系统”；管理综合科学当中包括“图书馆、情报与文献学”“宏观管理与政策”“管理学”“管理科学与工程”；数理学科中包括“数学”；生命科学中包括“遗传学与生物信息学”；地球科学包括“地理学”。所以，最后建立的学科亲缘树具有5个分支。第二，从各学科下的用户数目就能够获得5个亲缘树分支下各枝端数目。第三，设定枝端节点到亲缘树根端节点距离是1，同一分支下不同分支共有长度设定为0.75，进而形成相应的亲缘树。

4 分析学科亲缘树的多样性

跨学科研究多样性的测度方面，A.Stirling等提出的三个维度论述，给图情领域跨学科性研究提供了有力的理论参考。三个维度指的是学科数量，也就是丰富性；学科分布的均匀程度，也就是均衡性；学科间具有的差异度和相应的亲疏关系，表示的就是差异性[3]。所以，应用微观视角分析，用合理应用多样性的指标对图书情报领域的用户具有的跨学科性测度。可以使用用户学科亲缘树作为用户学术谱系树实施分析，以生物学谱系的多样性指标开展相应测度。在生态学当中，物种多样性通常都指群落物种多样性，进行研究某特定群落物种分布情况。物种多样性和群落当中物种数量有关，也和物种间关系及物种功能有关系。物种具有的变异性、丰富度、均匀度一般都能表现物种多样性。

5 图书情报领域的跨学科性分析

5.1 整体分析

图书情报领域的用户获得以后，先让用户填写学科领域，以此为依据进行建设用户学科亲缘树，并绘制亲缘树图形。树的根节点使用“R oot”代表，使用两位数的节点表示一级目录，使用四位数的节点表示二级目录（其中前2位所表示的是一级目录的代码）。具体表示中，01－08代码表示的是信息、医学、工程材料、生命、管理等相应的8个科学一级目录名，使用不同颜色表示各节点。“0819”节点符号是黄色，表示的是“图书馆、情报与文献学”，红色节点表示用户分布最多的学科分支[4]。以图形表示，反映出图情领域用户所填写的最多学科有“图书馆、情报与文献学”，属于本学科领域。另外就是“管理科学”分支上中的“管理科学与工程”“电子学与信息系统”“宏观管理与政策”，还有其他分支中的“计算机科学”。接着，根据图情领域用户好友、主动推荐对象、主动评论对象所填写的学科方向进行建设另外3棵学科亲缘树。进而发现其学科树结构类似，经过对比，所填写最多的分别在管理科学、信息科学、地球科学、数理科学；学科分支规模都来自医学科学、生命科学。同时，我们应用相应公式，对各学科树简单关系相关系数进行了计算。对4棵亲缘树分支数目实施统计，得到用户填写的相应学科领域，并对4棵学科亲缘树统计其分支中的人数，最后得出具有简单相关系数和具有显著关系的数据。对这些数据及关系进行分析，可以看出用户填写的学科亲缘树和用户好友对象填写的学科亲缘树相关性很强；而用户推荐对象当中的人数和主动评论对象中的人数具有很强的正向相关性；用户好友、推荐对象、评论好友间的学科亲缘树相关性中等。通过统计和分析，在相应的“宏观管理与政策”“计算机科学”“电子学与信息系统”“管理科学与工程” 等和图书情报领域具有更亲密的学科关系。

5.2 微观分析

生态学当中的物种多样性一般都是指群落物种呈现的多样性，是进行研究某特定群落当中的相应分布情况。物种多样性和群落中的物种数量有关，也和物种间关系及物种功能有关。所以，对图情领域各不同用户交流对象进行分析和研究学科分布性，合理准确计算相应的3个指数，分别是变异性、均匀度、丰富度等。第一，针对图情领域用户建设了3种类型的学科亲缘树，分别是用户好友、用户主动推荐对象、用户主动评论对象。第二，结合各用户的学科亲缘树进行计算，得出PSV、PSR和PSE数值。第三，依据对各用户数据信息的计算得出PSV、PSR、PSE值，以此为依据进行绘制分布直方图，得出相应结果。根据图形进行相关学科交叉性、相关性、均衡性分析，进而得到关系最密切的相应学科，得到图书情报领域的具体跨学科性，也体现出图情领域在其他各学科领域的重要地位。

6 结束语

综上所述，对于图书情报领域的跨学科性，本文从社交媒体的整体视角和微观视角进行了分析。应用了社交媒体当中的社交关系和学科分类体系，其重点是相应学科亲缘树的建设。然后对生物学领域当中的物种多样性特征分析和评价了学科亲缘树。经过分析和研究，得出的结论是：在社交媒体中，图情领域用户所表现的仍然是具有鲜明特征的跨学科特性；并且，图书情报领域用户学科亲缘树和好友学科亲缘树间具有很强相关性，而推荐对象的学科亲缘树和评论对象的亲缘树具有非常强的相关性；同时可以看出“宏观管理与政策”“管理科学与工程”“计算机科学”在社交媒体视角中，是图情领域用户最亲缘的学科。文章只是分析了图情领域的跨学科特性，没从整个学科的视角进行学科分支具有的学科跨度特性进行分析，所以，还需要有关学者进行深入研究和分析。