知识计量学的方法论研究*

杨 倩，宋艳辉

0 引言

“方法”一词来源于希腊，是沿着正确的道路运动的意思。科学方法是指正确进行科学研究的理论、原则、方法和手段。在古代，只有哲学一门学科，因此只有哲学一种科学方法。古希腊从亚历山大里亚时期开始对自然界进行精确研究，形成了自然科学。近代科学始于15 世纪，将客观世界分成若干领域开展分门别类的研究，推动了研究者们深刻认识客观对象，进而推动科学发展。在未经深入研究之前被划定为一类的事物，经过深入研究之后发现仍然可以划分为不同对象，于是统一的学科又分化成不同的几门新学科。近代科学在发展初期表现出来的主要是分化趋势，这成为后来大部分学科产生和发展的固有模式。研究对象的不断分化，使得学科不断分化并催生了各种新学科。研究对象对科学方法影响极大，有什么样的研究对象就需要有与之相适应的研究方法。知识计量学是以整个人类的知识体系以及知识活动为研究对象。此对象是以往任何一个学科所不曾具备的，这为知识计量学学科的产生提供了条件。那么，能否形成专门针对“人类的知识体系以及知识活动”的科学的计量方法论，对知识计量学的形成与发展非常重要。本文试图构建知识计量学方法论体系。方法论不仅仅是对具体科学方法分门别类的研究，不能简单地等同于方法。方法论是对各种方法的优劣、关系、功能等进行比较、评价、分析、综合，抽象出共性的东西，使之上升到更高层次，以促使学科的发展、完善。

1 方法论体系的构建

在人类认识史上，一直存在着三个不同领域，表现为三种不同形态的科学的方法论：哲学、逻辑学、专门学科方法(自然科学或人文社会科学等)。哲学讨论的是一般认识论原则；逻辑学讨论人的思维方式与规律；专门学科方法讨论某一部门或某一学科的科学方法论问题。然而，随着现代科学技术发展，学科之间的渗透、移植、结合趋势日益明显，许多具有普适意义的学科产生并发展起来，强烈地影响着其他学科的发展，尤其是对这些学科的方法论影响特别大，如数学方法。马克思指出，一门学科只有在成功运用数学后，才算达到完善地步[1]。很多学者引用这句话来说明数学的重要性及其对一门学科发展的作用。马克思的话也间接表明数学是一门具有普遍适用性的学科，其方法可应用于其它学科。即使在目前阶段还未运用到数学方法，也会随着学科发展的完善而最终得以运用。与数学具有类似普适性的科学方法还有控制论方法、信息论方法、系统论方法。在知识计量学的方法论体系构建中，笔者将哲学方法、数学方法、控制论方法、信息论方法、系统论方法统一为知识计量学的一般方法。

逻辑学方法可称为思维方法，归结为自觉的思维活动。这是非常复杂的过程，其中存在着理性和非理性、有意识和无意识、逻辑思维和形象思维等形式的因素，主要包括灵感、归纳与演绎、分析与综合、抽象与具体，以及类比、假说与想象等。专门学科方法是具有学科意义的研究方法，是一个学科的特征研究方法。对知识计量学这个学科来说，即为知识计量学学科方法，是知识计量学在探索其研究对象时所采用的原则规范、方法和技巧的总和，是知识计量学方法论的主体部分。将知识计量学专门学科方法上升到方法论的高度进行系统研究，形成知识计量学方法论，对知识计量学的发展具有非常重要的意义。

知识计量学是一门交叉学科，与众多学科具有或近或远的关系。这就决定了知识计量学的构建必然要使用很多研究方法，如果只采用简单枚举的方法将它们罗列出来，没有多大的实际意义。构建知识计量学方法论体系的原则应该强调其动态性和全面性。动态性要能反映各种方法在知识计量学中应用的时序性，即方法的时间坐标点；全面性应能体现交叉学科的每一种方法在知识计量学中的具体应用领域，以及知识计量学中所使用的方法种类。因此，知识计量学的方法论体系结构应是三维立体式的，即时间维、学科体系维、方法维，如图1所示。图1(A)以枚举法将知识计量学采用的主要研究方法罗列出来，将这些方法聚类为三个层面：思维方法、一般方法、特征方法，并以树状的结构形式呈现出来。图1(B)与(A)具有对应关系，(B)中的具体知识计量学方法与各个学科之间建立了一一对应关系，体现了学科方法随着时间的推移，从基础到具体、一般到特殊、理论到实践应用的变化趋势。

图1 知识计量学的方法论体系结构

2 方法论体系的解读

2.1 思维方法

首先对知识计量学方法论体系第一层次——思维方法进行研究。知识计量学方法论是由多种研究方法构成的一个方法论体系，其中逻辑思维方法占有重要地位。主要的思维方法有五类。

(1)灵感。数学家高斯苦苦求解一个数学难题，数年未解，后来终于得到答案，他将这个过程归因于灵感[2]。灵感又被称为直觉、顿悟，指的是人的脑海中会突然闪现出某种新的思想、念头、主意，这种久思不得的“顿悟”就是灵感。灵感是知识计量学方法论体系的一部分。灵感对知识计量学的重要作用并不仅仅在于解决问题，而更在于问题的提出。包含知识计量学在内的计量学研究往往会形成固有的研究模式：数据采集、数据分析、结论分析。在这种情况下选取一个有意义的课题进行研究尤为重要，这也就显示出灵感对知识计量学研究的重要性。爱因斯坦指出：“提出一个问题往往比解决一个问题更重要，因为解决问题仅仅需要技能而已，提出新问题却需要创造性的想象力。”[3]诺伯特·维纳也表达过类似观点[4]。

(2)分析与综合。归纳与演绎有思维上的局限性，无论是从一般推论到个别，还是从为数众多的个别推广到一般，一旦出现例外事件，所有的推理过程将有可能被推翻。卡尔·波普尔指出：“无论你看到多少只白色的天鹅，也不能得出这样的结论：所有的天鹅都是白色的。”[5]列宁指出：“任何一般都是个别的(一部分、一方面或者本质)；任何一般只是大致的包括一切个别事物。”[6]因此，仍然需要其他思维方式和认识方法。分析是把整体分解为多个小部分，进行本质性与必然性的揭示。分析与归纳都是从个别到一般的过程，但分析比归纳更加复杂深入。分析并不是对各个部分进行简单的对比，而是充分占有翔实的资料，系统研究其发展形式，探究其内在的必然联系。要把分析的结果串联起来，就需要综合的作用。综合就是在已经认识到事物本质的基础上，将事物各个方面的本质内容联系成一个整体的过程。分析与综合往往一起使用，呈现出由分析到综合，再到分析的一个反复的思维过程。分析与综合方法对知识计量学的作用不言而喻。包含知识计量学在内的我国计量学研究向来存在着“只计量，不分析”的弊端。实际上，计量不是目的，而仅仅是一种手段，计量学的真正目的及其价值是通过计量来获得有意义的结论，从而更好地进行文献、信息、知识管理与服务，以及科学交流。这就必须借助分析与综合的作用。深度分析与综合可以部分解决知识计量学在分析方面的不足，彰显知识计量学的特殊价值。

(3)归纳与演绎。归纳与演绎属于推理。推理就是根据原有的知识推导出新知识的思维形式，包含基础知识、推理规则、推论知识。归纳是从个别到一般，从单一事物到一类事物，从狭窄、不深刻的一般到宽广、深刻的一般。演绎则是从一般到个别、一类事物到单一事物的推理过程。归纳与演绎是知识计量学经常使用的方法。进行知识计量研究时，通常会选取一定的数据样本对某个问题或某些问题进行分析研究。这本身就是运用归纳方法，以一定的数据样本代表问题的所有数据，然后进行演绎推理得出一定结论，并将这些结论推及至该类问题。这其实就是一个从个别、单一、范围较狭窄到一般、深刻、范围较广的归纳过程。

(4)抽象与具体。马克思说：“分析经济形式，既不能用显微镜，也不能用化学试剂。二者必须用抽象力来代替。”[7]抽象方法与分析方法都是通过分解整体对象找出整体的本质，两者在一般方面是相同的。但是，抽象方法还有着不同于分析方法的任务，它必须找到这样一种本质，这种本质能够在思维过程中再现具体的出发点和基础。任何科学的对象都是具体和抽象的辩证统一，任何科学的研究过程都是从具体到抽象、从抽象到具体的辩证发展过程。抽象可将这种具体呈现出来，为感官所直接反映。抽象可以再现思维中的具体，在掌握对象的本质、规律、内在结构后，再现对象的整体。列宁说：“自然界既是具体的又是抽象的，既是现象又是本质，既是瞬间又是关系。”[8]

(5)类比、假说与想象。类比可以描述为：假如甲乙两类事物都有属性特点A、B、C，而甲事物又有属性特点D、E、F，则可以推断乙事物也有D、E、F 属性。A、B、C 被称作共有属性特点；D、E、F 被称作推移属性特点。通过类比推理可以获得新的知识、新的发现，也可以增强论证过程的说服力。知识计量学研究需要进行类比推理，因为知识计量本来就是一种利用现有知识来认识未知对象以及对象未知方面的活动。尤其是知识计量学在对未来进行探索、预测、分析时，常常把已知领域拿来作类比，找出它们与熟悉对象之间的共同点，再根据这些共同点来预测未知方面。假说是事物之间如何发生相互联系的判断，是理论科学所拥有的最廉价的获取知识的工具方法。大部分理论科学并不像实验科学那样，可以通过大量的实验分析或者实证分析来验证假设或理论的正确与否。假说可以帮助理论科学找到一种类似实验的方法来进行科学研究，而且不必承担实验失败带来的高昂人力、财力、物力、时间等成本。因此，从某种程度上讲，假说是理论上的实验或实证分析，它应成为知识计量学方法论体系的组成部分。思维则是把概念和形象、具体和抽象、现实和未来、科学和幻想巧妙结合起来的一种独特的思维和研究方法。

2.2 一般方法

知识计量学一般方法，即具有横断学科意义的知识计量学方法。这一层面的方法包含五类。

(1)哲学方法。一门学科的研究方法由其研究对象决定。哲学把整个世界作为研究对象，哲学方法存在着为其它任何一个学科的方法论体系可借鉴之处。哲学是关于世界观的，当人们用它去认识世界、改造世界时，它就成了方法论。哲学门派众多，很多学者提出了自己的哲学观点，并为自己的观点建立一个能够自圆其说的理论体系。我们认为，有两个层面的哲学可以作为知识计量学方法论体系的组成部分：卡尔·波普尔的“三个世界”理论；马克思的辩证唯物主义哲学。在波普尔“三个世界”理论中存在着三个世界。世界一，即物理世界，包含无机界世界与有机界世界，如物质、能量、人体以及人的大脑；世界二，即主观知识世界或精神状态世界，包含动物和人的感性世界、人的理性世界，如个人的主观精神活动；世界三，即客观知识世界，包含抽象的精神产物世界和具体的精神产物世界，前者如语言、文字、问题，后者如图书馆、大学、电子设备。知识计量学更关注世界二、世界三的研究。布鲁克斯从哲学的高度找寻情报学的理论体系，他所使用的哲学方法就是波普尔“三个世界”理论[9]。布鲁克斯构建的思想在我国情报学界产生了广泛影响。因此，从研究实践现状来看，波普尔“三个世界”理论作为知识计量学方法论体系中哲学层面的方法是可行的。马克思的辩证唯物主义哲学是无产阶级的世界观与方法论，在知识计量学研究中发挥重要指导作用。

(2)数学方法。皮埃尔-西蒙·拉普拉斯认为：“数学是人们为了解决科学问题而必须精通的一种工具。”[10]数学是关于量及其关系的科学，研究的是物质状态量的方面。任何事物都是量与质的统一，量及其关系是各种物质形态都具有的属性。数学的这种研究特点跟知识计量学的研究极为吻合，虽然知识计量学尚不存在严格意义上的定义，但从“五计学”的经典定义来看，它们都是研究学科研究对象中量的因素。比如，文献计量学是研究文献管理活动中量的因素及其相互关系，因此知识计量学也可以认为是研究知识管理活动中量的关系。这决定了数学方法在知识计量学领域有很广的应用范围。再者，“三计学”的几个经典规律，如洛特卡定律、布拉德福定律、齐普夫定律都是运用数学方法推导完成的，在一定程度上，这几大规律都是数学模型。原则上，数学方法可以应用于一切科学研究中，只存在数学尚未应用的科学领域，不存在无法应用数学的科学研究。正如傅里叶所言，数学分析与自然界本身同样辽阔无边。笔者认为，知识计量学是与数学具有很强亲密关系的学科。虽然大多数学者认为知识计量学是文献计量学、科学计量学、信息计量学为代表的“三计学”等计量学科发展到一定阶段，结合知识经济时代而应运而生的产物，殊不知“三计学”的产生与发展正是基于数学广泛应用于情报学、科学学等学科的大背景。

(3)控制论方法。1943年维纳首次提出控制论思想。1948年他出版《控制论》，详细阐述控制论的理论基础与基本思想，标志着这一学科正式诞生。控制论对各门具体科学产生了广泛而深远的影响，其中影响最大的是科学技术领域。钱学森指出，影响现代生产最为深远的技术革命有三项：核能技术、电子计算机、航天技术，之后有第四项和第五项革命性技术：基因工程、激光技术，所有这些技术革命都直接与控制论联系在一起[11]。不仅如此，控制论对人文社会科学领域的影响同样不可忽视。控制论一词来源于柏拉图，他把控制论定义为“掌舵技术”和“控制艺术”。1834年法国物理学家安培将控制论主要理解为正确领导社会的政治经济制度的艺术。克劳斯说：“控制论给许多科学、技术带来了新的范畴和方法论。”[12]

(4)信息论方法。信息论有狭义、一般、广义之分。广义信息论的研究范围极其广泛，包含所有与信息有关的领域。狭义信息论主要研究信息及其编码问题。一般信息论还研究信息编码的传输与控制问题。总之，信息论是一门综合性的方法论学科。信息论是与控制论联系极其紧密的学科，它们是在同一时间提出的。1948年申农发表《通讯中的数学理论》，标着着信息论的正式建立。之后信息论与控制论相互促进，共同发展。控制正是通过信息实现的。同时，通过信息的获取、转换、传递与存储，信息论方法完成对控制系统运动规律的把握，其基本过程见图2。

图2 信息的控制过程

信息论对信息的控制过程跟计算机对信息的处理过程极为相似，计算机处理也表现为信息的录入、加工、变换等过程，即输入、加工、输出的各个阶段。虽然计算机衍生出很多其它功能，实际上计算机发明的初衷就是为了对大批量数据实现自动化控制与处理。可以说，信息论思想与方法对电子计算机的产生具有不可磨灭的贡献。很难想象，没有计算机，知识计量学的发展会何去何从。毫无疑问，计算机使计量学发生了深刻变革，而且变革还在继续。计算机不仅让计量学的很多研究方法变得科学，还催生了许多新的计量学方法。例如，对大批量数据进行处理时，如果没有计算机，仅仅靠人工方式很难实现计量分析。作为信息论的集大成者——计算机有如此广的应用范围，这让信息论方法作为一种普遍适用性方法变成了可能。一般认为，知识是通过人脑加工过的自然和社会信息。由此可见，知识是信息，信息的属性特征(如可传递性、可共享性、非消耗性、强时效性、可存储性)，知识也同样具备。因此，信息论的很多方法是信息计量学、知识计量学的重要方法来源，可以成为知识计量学方法论的组成部分。

(5)系统论方法。系统论是与控制论、信息论一起发展起来的具有横断学科性质的科学，产生于1930年代。奥地利生物学家贝塔朗菲对生物系统进行研究，强调把有机体当作一个整体或者系统来研究，提出了建立普遍系统论的命题。现代系统论得以迅速发展，其具有方法论意义的特点是非常重要的原因。系统普遍存在于自然界和人类社会中。关于什么是系统，有很多不同的说法。有人认为，系统是由互相关联、互相约制的元素构成的综合体；有人认为，系统是各种元素整合而成的可能执行某些功能的综合体；还有人认为，系统是由复杂的研究对象构成的，即互相作用的若干元素构成可以实现特定功能的有机体，而这个系统又是其它更大系统的有机组成部分。我国系统学科学家钱学森赞成第三种提法，并用一个图来说明系统科学，如图3所示[13]。

图3 系统科学研究

图3由左而右、由下而上分别表示系统从无组织到有组织、简单到复杂的渐变过程。系统是有组织的有机体，无组织就无系统。图3的四个象限将系统分为四个类型：简单而组织性弱的系统；简单而组织性强的系统；复杂而组织性弱的系统；复杂而组织性强的系统。简单而组织性弱的系统与简单组织性强的系统分别是概率论与数理统计和物理科学的研究范畴；复杂而组织性弱的系统呈现一种“混沌状态”；复杂而组织性强的系统才是系统科学研究的范畴。系统思想有五个方面：整体观点，即把系统当作一个有机整体来对待；联系与制约的观点，即系统内部之间以及系统与外部环境之间的联系与制约；有序观点，即有组织方为系统，无序则无系统；动态观点，即元素、系统、环境之间无时无刻不存在着流动；最佳观点，即利用及研究事物规律的最优化关系。将系统思想与数学方法结合起来就形成系统论方法，这也是一种定量化方法。一言以蔽之，知识计量学系统论方法就是将系统论思想与定量化方法应用于知识计量实践，指导知识计量研究的步骤与方法。

2.3 特征方法

(1)知识单元计量方法：引文分析法、内容分析法、知识可视化。引文分析法是“三计学”的重要方法，在知识计量学阶段，引文分析法有了新的发展，如研究引文规则后面的引文关联。内容分析法是对知识内容的计量与分析，是知识计量学的重要方法。

(2)知识经济价值测度。在现代经济发展模式中，知识具备很强的经济功能，可以像土地、劳动、资本一样带来经济发展，这就存在知识经济功能的价值衡量问题。经济价值是知识的一种属性特征，因此属于知识计量学的研究范畴，需要寻求对知识的经济价值进行计量的方法。

(3)知识创新计量方法，主要推荐专利分析方法。专利涉及科技、法律、经济、贸易等方面，以科技为主。简单来说，专利是国家以法律形式授予发明人对其发明创造在一定时期内的独占权，目的是保护发明人的合法权益，调动人们从事科研和创作的积极性，以促进科学技术发展。可以说，专利体现了发明人的一种知识创新活动，专利内容中包含丰富的创新性知识。

(4)知识可视化方法，是指能用来构建和传递复杂观点和内容的所有图形手段和方式。知识可视化致力于研究可视化形式，以促进知识在至少两个人之间的传播与创造[14]。知识可视化有6 种类型：启发式草图、概念图标、视觉隐喻、知识动图、知识地图、科学图表。

3 结语

灵感、分析与综合、归纳与演绎、抽象与具体，以及类比、假说与想象是在进行知识计量研究时要遵循的逻辑思维活动规则，也往往是思考问题时自然涌现的对问题的分析方法。哲学方法、数学方法以及具有横断意义的控制论、系统论、信息论等方法则不然。这几个学科中的很多公式、模型、方法可以移植到知识计量学，为知识计量学研究所运用。这些学科对知识计量学研究还有理论上的重大意义，有时可以称作逻辑思维中的理论工具。尤其是控制论、系统论、信息论不仅具有横断学科的意义，而且表现为与知识计量极为紧密的学科联系。在国外，控制论、系统论、信息论与知识计量学可以一同划归为计算机与信息系统科学(Computer Science，Information Science)的研究主题范围，由此可见它们之间的密切关系。知识计量学特征研究方法，由于篇幅所限，没有详细探讨。

笔者所构建的知识计量学方法论体系中，每一种方法都有自己的特点、功能和应用价值，而这些方法又有着很多共性，这使得可以从不同的方面或者角度将其分为若干层面。方法论上升到科学研究的高度就是科研活动的途径、工具、方式与手段的学说。随着科学技术迅猛发展，科学研究方法已经发展为一个包含众多层次、众多侧面的理论体系，这些方法存在着新与旧、先进与落后、简单与复杂的分别。科学研究方法并不是一成不变，而是处于动态发展过程中，并在发展中得以完善。随着科学技术的进步，简单的方法变得相对复杂，落后的方法被先进的方法部分或者全部取代，传统方法成为经典方法而得以发展或保留下来。知识计量学方法论体系是根据目前学科发展状况构建的，不可能成为最终的结构体系。随着学科领域的进一步拓展以及新的学科涌现，知识计量学方法论体系中原有的方法会变得更加完善，也会出现许多新的研究方法，整个方法论体系会随之发展。