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基于领域分析需求和目标领域分析数据集界域研究 　　[摘要]针对日益交叉模糊的领域边界问题，从理论上探索领域分析数据集的边界和疆域。从领域分析需求和领域分析目标两个角度，分别研究不同类别分析需求和分析目标对应的数据集构建应该包含的关键要点，期望为情报研究中的领域分析在遴选数据时提供帮助。 　　[关键词]情报研究　领域分析　数据集 　　[分类号]G352.1 　　 　　1　领域分析数据集界域思想 　　 　　学科情报研究工作是针对特定主题，收集、积累相关文献、数据等信息，并加以整理、分析和研究，最终根据用户的需要提出分析研究结果或报告的全过程。学科情报研究对象随着科学发展的交叉、汇聚、融合，从传统的边界清晰的物理、化学、数学、地理等领域逐步向新能源、海洋、纳米、人口与环境、现代农业等综合化、横向化、交叉化科技领域发展。这些领域有的是因为学科自身发展导致研究内容的相互交叉融合；有的是因为某项重大研究课题的开展形成专门的研究领域；有的则是由于某个大型设备的研制触发一个新的研究领域的产生。 　　于是，在针对这些领域开展情报研究时，构建分析所使用的数据集就必须要解决对于领域的界定问题。界定并不是要研究领域的具体概念，而是应该提出一个可转换的、标准化的定义，即可以被情报研究人员在面对不同领域选择描绘领域的数据时所使用的领域边界的定义，使领域分析的对象在进行数据集构建时可以被情报研究人员所理解。 　　基于领域分析目标的领域分析数据集界域思想主要来自于情报研究工作流程中，数据集、领域分析需求和分析目标三者之间存在的互动关系(见图1)。领域分析需求作为领域分析数据集构建的起点，它直接对构建的数据集提出要求，决定着构建过程中数据集应该涵盖哪些因素，揭示哪些问题，才能满足领域分析的需求。领域分析数据集位于领域分析目标的前端，它是联系需求和目标的纽带，直接作用于分析目标，限定构建什么样的数据集就可以实现什么样的领域分析目标。同时，领域分析目标位于领域分析的下游，本质上是对领域分析需求的一种回答，它可以根据实现的目标直接将产生???新需求进行反馈，这样，就又开始了一次新的互动。 　　基于上述互动关系，笔者从领域分析需求和领域分析目标两个角度提出领域分析数据集的界域思想，界定数据集中应该包含哪些文献型数据才足以揭示欲分析领域的状态和特征，期望解决领域分析数据集的边界和疆域问题。具体而言，需求通过数据集具体表现为目标，明确分析需求的属性，按照分析需求的要求选取代表领域的数据，就可以正向确定领域分析数据集的边界；反过来，位于数据集另一端的分析目标，它是数据集的真实写照，清楚分析目标，就可以逆向确定领域分析数据集的边界。下面就从位于数据集两端的分析需求与分析目标的类别人手，按照不同属性类别对数据集的要求，研究领域分析数据集的边界。 　　 　　2　基于分析需求的领域分析数据集界域 　　 　　从领域分析需求的基本属性来看，以时间的角度来划分，可以区分为对领域过去、领域现状以及领域未来发展趋势的分析，对应的领域分析数据集就应该满足揭示领域产生、发展；客观规律、特点以及与其它领域的联系或影响；前沿预测和优先领域确定三种状态。从宏观、中观和微观三个层面可以将其分为以下几类。 　　2.1　宏观层面 　　宏观层面的领域分析需求是指从横向角度揭示领域演化关系，即领域间的渗透、推广、转移和综合关系等，是从整体角度剖析领域间的横断面。领域范式的演化，使得知识体系内知识元素相互渗透日益突出，科学整体化趋势愈加强烈，于是表现出领域问的联系日益增强。宏观层面需求正是满足这一目的，从横向考察领域间的变化情况。领域分析数据集的边界应该确定在以反映领域的发展基础、来源、演化进程、领域之间相互作用等范围内，进而满足揭示、协调和组织领域间关系的需求。由于领域宏观层面的需求是分析领域问的情况，只有分析了个体领域，才能横向比较、揭示领域间的联系和差异，因此，宏观层面的需求实际上是以中观和微观层面的需求为基础，通过后两者才能更好地得以反映。 　　2.2　中观层面 　　中观层面的领域分析需求主要是从纵向角度揭示领域内的产生、发展、现状、未来发展趋势、客观发展规律与特点等，是对领域内宏观状态的一种描绘和勾勒，是相对于宏观层面的一种具体选择过程。具体而言，中观层面是立足于某一领域内部关系，从上到下解析领域结构，领域分析数据集应该反映的内容有： 　　?领域的现状结构：将领域按核心属性划分若干分支子领域，并从演化关系的层面分析领域的结构和变化情况等； 　　?领域研究关键问题：从领域的现状结构中，提取反映领域演化过程中的核心、热点问题等以及领域内知识结构的关联和关联强度； 　　?领域内的可能发展：根据领域的现状结构和关键问题，分析领域未来的可能发展，作为宏观层面需求的基础。