信息可视化技术在学科服务中的应用研究

来源:用户上传      作者:李亚梅

　　关键詞： 信息可视化;可视化技术;学科服务;知识图谱
　　摘 要： 信息可视化是运用计算机图形学和图像处理技术，对数据进行整合和多种方式显示的处理过程。知识图谱作为一种知识域可视化分析工具，在文献计量、数据分析中的作用日益凸显，对图书馆学科服务也有一定的支撑和推动作用。文章分析了信息可视化的理论支撑、信息可视化的研究基础及信息可视化技术对学科服务的需求支撑，探讨了信息可视化技术对学科服务的推动作用，以期通过构建学科、机构、作者等知识图谱直观展现知识领域维度，推动学科的协同创新。
　　中图分类号：G252 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2020）10-0077-04
　　1 信息可视化的理论支撑
　　 视觉是人类最重要的感觉，是人类接收信息的主要渠道。美国哈佛商学院有关研究人员的分析资料表明，人的大脑每天通过五种感官接收外部信息，接收比例分别为味觉1%、触觉1.5%、嗅觉3.5%、听觉11%、视觉83%。从信息传输理论看，与人类感观相对应的每种传输通道的信息传递接收效率是不同的，通过视觉媒体从纯文字到图像的变化能够引发信息受众的新鲜感和兴趣，能够提高视觉对信息的传递和接收效率。研究表明，人脑在识别视觉信息时会在视觉皮层把信息分别以内容和空间的方式进行有效处理[1]，信息的图像化显示有助于加深大脑对信息的理解。
　　文本理解的多维理论认为，根据加工水平的不同，对文本的理解可分为文本表征（文本形式和内容）和情境表征（文本情境）[2]，因此，根据各个属性值，数据也能以多维数据的形式被表示出来。大量的数据集构成数据图像，有利于读者对数据进行深入的观察、分析和揭示。信息可视化是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像显示出来，并利用数据分析和开发工具挖掘其中未知信息的处理过程。目前，可视化技术已被广泛应用于大数据检索和分析领域。信息检索的可视化呈现，类似于冰山理论，即如果单纯的数据仅能呈现1/3的信息，利用信息可视化技术就能展现隐藏在冰山之下的2/3的信息。在大数据环境下，可视化图表能将大量信息以直观的方式呈现出来，既有客观的数据内容，又有隐含的趋势信息，成为用户快速了解和掌握信息的有效手段和技术支撑。
　　 2 信息可视化的研究基础
　　 虽然计算机用于科学计算和数据处理已有半个世纪的历史，但在数据的直观表现方面还存在诸多问题。1987年，“可视化”这一概念在美国国家自然科学基金会的一个研讨会上被提出，主要研究方向是科学计算可视化和信息可视化，之后可视化分析逐渐在文献计量、数据分析中占有一席之地。
　　 随着大数据时代的到来，图形生成及图像处理技术迅猛发展并日益成熟，数据可视化需求增多，有关可视化工具在信息检索和利用方面的研究也逐渐增多，研究热度和用户关注度较高。笔者以“信息可视化”和“可视化技术”为关键词，利用中国知网指数检索，分析比较了近十年二者的学术关注度（相关文献发文量趋势）和学术传播度（相关文献被引量趋势），如下页表1、2所示。
　　 分析结果显示，篇名包含“信息可视化”或“可视化技术”的发文量和文献被引量都呈上升趋势，共现最多的词有数据可视化、知识图谱、大数据等。
　　 笔者利用中国知网学术研究热点搜索“信息可视化”和“可视化技术”两个关键词，信息可视化、可视化、可视化技术是目前研究的热点，相关的热点主题和主要知识点如下页表3所示。
　　 信息可视化技术作为一种数据统计分析和开发工具，有助于用户快速澄清和梳理数据。综上所述，有关“信息可视化”和“可视化技术”的研究有一定基础、研究需求和较高的研究热度。
　　 3 信息可视化技术对学科服务的需求支撑
　　一般来说，图书馆学科服务的主要内容包括基础服务和科研嵌入服务两个方面。基础服务主要包括：①图书馆信息资源建设与服务推广，以提高信息资源利用率为主要目标。②图书馆通过电邮、电话、网 络平台等方式提供多形式多渠道的信息咨询服务。③图书馆设置信息共享空间，以方便师生开展学术交流和教学研讨。科研嵌入服务主要包括：①图书馆以学科馆员为核心，为学科用户提供资源检索、信息分析与利用、定题跟踪、学科发展动态等服务。②图书馆提供基于专业学科的信息素养培训工作，包括论文写作、专业数据库和信息分析工具的利用等内容。③学科服务平台建设，包括学校建设的专业学科平台、LibGuides平台、博客服务平台和信息导航系统等。
　　 近年来，信息技术的发展提升了图书馆的服务水平。Lib2.0、LibGuides等新技术和服务模式开始受到关注，一些学者积极探讨Lib2.0技术在图书馆服务方面的应用，如：图书馆基于“以用户为中心”的Lib2.0服务理念的网上信息共享空间建设[3];图书馆把Web2.0技术中的Blog、Wiki、RSS等技术应用于参考咨询系统，在参考馆员与用户之间建立更广泛的互动关系[4];LibGuides系统融合社会网络、维基、书签及博客等众多Web2.0工具，具有鲜明的Lib2.0特征[5]，图书馆将其运用到特色数字馆藏建设中，并根据学校的学科设置创建导引[6]。新型服务模式的应用为用户提供了丰富的信息资源，因此图书馆也需要先进的数据处理工具将有用的资源挖掘出来。可视化技术能将海量数据通过可视化技术转换成脉络清晰的图形或图像，进而推动图书馆学科服务在服务架构、服务形式、网络推广、信息共享、互动交流等方面的延展。
　　 4 信息可视化技术对学科服务的推动作用
　　 可视化技术能直观显示知识之间的相互联系，已被广泛应用于学科服务研究领域。图书馆构建学科、机构、学者等知识图谱，可以查询、推介、拓展与用户意图相关的信息，从而提高搜索速度和搜索质量。知识图谱（Knowledge Graph/Vault），又称科学知识图谱，被图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形[7]。知识图谱可视化的真正意义在于让用户直观地了解知识推理的过程与结构。随着知识图谱绘制软件工具功能的日益完善，一方面能输入的数据格式越来越多，且能够直接从数据库中导入数据;另一方面可视化效果更好，图谱更加真实与准确，且能够根据需要从多个角度对知识形象进行展示，能够容纳其他可视化插件及输出标准结果数据[8]。知识图谱的多维度多领域的分析功能，适用于学科服务的多维信息分析任务的实施。 　　4.1 构建学科知识图谱
　　 杨思洛将知识图谱的绘制流程分为以下步骤：数据检索、数据预处理、知识单元构建、数据分析、可视化与解读。绘制知识图谱需要运用多种数据库和分析软件，如WOS（Web of Science）和Scopus等数据库，SPSS、CiteSpace等通用绘制工具，科睿唯安（Clarivate Analytics）公司的InCites、TDA等数据分析工具及Network workbench Tool、VOSViewe等专门文献可视化软件，这些数据库和分析软件为知识图谱的丰富展现提供了强大的技术支持。一般来说，知识图谱与关联数据相互补充，能有效提升馆藏资源利用率和新型服务能力[9]。图书馆可从大型网络文献数据库获取数据，构建学科知识图谱，并揭示学科的研究现状和发展趋势，其中以“关键词共现分析”显示最具代表性。“关键词共现分析”是通过两个或多个关键词在网络上同一学科区域共现的次数衡量词间亲疏关系，以揭示信息之间的内容关联和特征项所隐含的知识。图书馆不仅可通过“关键词共现分析”展现某一学科或学科之间的文献关联，建立该学科的知识图谱，为用户提供学科特色评价及学科内涵与外延知识服务，还可结合学科知识图谱，加强馆藏特色资源建设，满足学科研究的信息需求。
　　4.2 构建科研机构知识图谱
　　 科学研究是一项复杂、艰巨的群体劳动，随着现代科学研究的深入开展，科研活动日益呈现出规模化、交叉化、跨学科等特征，尤其是在当今的大科学时代，开展科研合作已成为促进科技进步和社会发展的重要途径[10]。科研人员及科研机构之间按照计划协同合作，在完成科研任务和进行科学知识集体创新的过程中会产生大量的合作文献。此外，机构合作也有利于合理配置优质资源，提高科研效益。图书馆可从合作机构的相关学科背景和参考文献两个层面测试知识融合过程中的学科交叉程度，探索不同学科机构的合作是否有助于科研成果的产出[11]。受国别地域、行业范围、机构组织性质等因素的影响，机构合作主要有以下三个特点：一是合作机构呈现出明显的地域效应，同一国家的机构之间合作更多，跨国机构合作较少;省内机构合作密切，省外机构合作较少。二是同一学科范围的机构处于合作集群的中心位置，外围机构分布分散，同行机构之间的合作更频繁。三是从机构性质看，科研院所、高校等学术研究机构之间的合作广泛且密切，企业之间、企业与高校之间的合作较少。图书馆构建科研机构图谱，能展现不同机构的人员贡献情况、学科方向、机构性质、核心机构，以及机构合作关联网络，进而为有针对性地提供学科服务提供参考。
　　4.3 构建科研学者知识图谱
　　 图书馆不仅要为学科研究提供学科服务，还要为科研学者提供个性化的学科服务。科研学者是知识的创造者，对科研成果拥有知识产权。图书馆构建科研学者知识图谱，能展现科研学者对学科研究的贡献情况。由于我国作者名字的外文著录格式是拼音形式，且有全拼和简拼两种形式，图书馆在构建科研学者知识图谱的过程中需要注意作者名字的识别与去重问题（尤其是我国作者的外文发文）。此外，图书馆还要注重挖掘和分析合著作者的信息，如合著作者的研究机构、学科背景、地域国别分布等，从另一个视角揭示交叉学科的活动模式与规律。因此，图书馆在拥有权威数据来源的基础上以某一主题聚类文献，不仅有助于分析发文时间、研究前沿、热门期刊、热点论文、作者及机构合作情况等信息，还能构建学科主题、科研学者和科研机构等知识图谱，梳理学科、作者、机构之间的合作情况，进而推动科学研究的持续开展。
　　参考文献：
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　　[2] 周榮刚，张侃.空间知识记忆和提取的理论模型[J].心理科学进展，2004（3）：330-339.
　　[3] 夏桢.Lib2.0环境下基于学科服务的信息共享空间构建与实证研究[J].图书与情报，2013（5）：107-111.
　　[4]  汪洋，苏建华.Lib2.0理念和技术在图书馆数字参考咨询工作中的应用[J].现代情报，2008（11）：33-34，38.
　　[5] 杨丽萍，蒋欣，王俊.运用LibGuides提升图书馆服务：西交利物浦大学案例分析[J].新世纪图书馆，2015（1）：26-30.
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　　[7]  百度百科.知识图谱[EB/OL].[2020-08-07].https：//bai ke.baidu. com/item/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5% 9B%BE%E8%B0%B1.
　　[8] 杨思洛，韩瑞珍.国外知识图谱绘制的方法与工具分析[J].图书情报知识，2012（6）：101-109.
　　[9] 柳益君，何胜，熊太纯，等.知识图谱在高校图书馆智慧服务中应用研究[J].图书馆工作与研究，2019（11）：5-10.
　　[10]  杨善林，吕鹏辉，李晶晶.大科学时代下的科研合作网络[J].西安交通大学学报（社会科学版），2016（5）：94-100.
　　[11] 张琳，孙蓓蓓，黄颖.跨学科合作模式下的交叉科学测度研究：以ESI社会科学领域高被引学者为例[J].情报学报，2018（3）：231-242.
　　 （编校：孙新梅）
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