1 引言
我国图书情报档案（以下简称“图情档”）领域关于技术的研究1(1“技术研究”是指图情档领域对该领域所涉及的技术进行介绍、引进和发展的研究。)最早可追溯到1956年文件保管技术学[1],档案技术革新起源于1960年上海市[2],图书馆技术革新的浪潮最早来自1960年学者顾家杰的号召[3],情报学领域则始于1980年学者张世昌[4]、J.沃奇和朱晓红[5]对军事情报、商业情报工作中所涉及的技术问题的阐述。随着科学技术的不断进步,图情档领域与技术的结合愈加紧密,围绕“技术”主题的发文量持续攀升。近十年来,随着以人工智能、物联网等技术为代表的智能技术的不断发展,图情档领域对“智能技术”的研究所占比例不断提高,对智能技术的研究愈加关注。从广义上看,智能技术是人们在认识和改造客观世界的过程中,为了有效地达到某种预期目的,通过对知识的获取、处理和运用的各种方法和手段的总和;从狭义上看,智能技术是一种综合技术,是互联网、计算机、人工智能、物联网、云计算等技术融合在一起所形成的“智慧”的技术综合体[6]。2017年《国际图联趋势报告》指出,人工智能是驱动图书馆发展的四大技术趋势之一。《新地平线报告2017年图书馆版》将人工智能列为图书馆界的六大技术发展方向之一。如图1发文量数据所示,图情档领域围绕“智能技术”主题的研究自2017年以来呈爆发式增长,这一时期的发文量在图情档领域智能技术研究的总体发文量中所占比例高达70%以上。
图1
通过文献回顾可以发现,国内外图情档领域对“智能技术”的研究因计算机领域取得的重大进展而萌芽。1950年,英国国家发展研究公司申请了专利产品“Improvements in or relating to digital data storage systems”,它是与数据存储有关的光学扫描装置。自此,智能技术开始进入图书馆领域。2020年,Asefeh Asemi等[7]采用文献调查法对2007至2017年间智能图书馆领域的专家系统（ES）、人工智能（AI）和机器人（robot）研究进行了综述性分析。Chunrong Zhang和Xiwu Shao[8]采用模型方法,提出了一种基于动态数据挖掘技术的港口物流信息智能分析策略。Octavian-Mihai Machidon等[9]采用案例分析法,以欧洲数字文化图书馆、博物馆和档案馆——Europeana为研究对象,分析其利用集成多种智能技术来提高Europeana资源的可访问性和搜索的准确性,基于语义网原理实现公共访问、使用智能会话代理完成自然语言交互。
我国图情档领域对智能技术的研究从不同的视角展开,如新闻视角、知识管理视角和智能技术视角等。研究通常采用案例分析法、文献计量法、对比分析法、实证分析法、可视化分析方法、SWOT分析法和专家访谈法。申悦[10]和张宁等[11]采用案例分析法,以国家图书馆数字图书馆体验区为例,分别研究数字图书馆中人工智能机器人的设计和用户体验模式的改进。沈玲[12]和谢波[13]分别采用文献计量法,对人工智能技术在图书馆和档案管理中的应用进行了综述。田亚丽[14]和韩洁等[15]采用对比分析法,分别研究了国内外高校图书馆智慧服务和中外档案管理创新。韩平[16]和牛海波等[17]分别采用实证分析法,结合实际工作经验,分析和展望了人工智能技术在人事档案管理工作和情报工作中的应用。勇美菁等[18]和王晰巍等[19]分别采用可视化分析方法,对图书情报领域的研究热点和发展趋势进行分析。王秋洁等[20]采用SWOT分析方法,研究综合性档案馆利用人工智能内部因素和外部环境,探讨人工智能在档案管理领域的应用场景。徐宏宇[21]采用专家访谈法,分析新智能时代颠覆情报的未来。
2 研究方法和数据来源
对既往研究成果的回顾和总结能够对之后的研究做出指引,帮助科研工作者减少不必要的投入,将有限的精力更多地专注于有价值的研究工作。从智能技术应用的角度审视图情档领域,不仅能够从技术角度把握图情档领域的发展脉络,还能够充分把握智能技术发展机遇,有效应对技术发展对图情档工作的挑战。知识图谱能以可视化的方式清晰地展现科学研究之间的关系,揭示技术的演化历程以及隐含信息。本文基于CNKI检索图情档领域关于“智能技术”的研究文献,利用SATI和Excel等工具进行文献计量,通过CiteSpace知识图谱可视化分析,借助其丰富的算法,对图情档领域智能技术研究的科学文献进行分析,分析和回顾我国图情档领域对智能技术的研究和应用,发现当前研究热点和未来发展趋势。关键词是作者主动添加的能够反映文章主题的词汇,通过关键词聚类分析可以发现某一领域的研究主题。本文在对图情档领域研究主题进行总体分析的基础上,分别对图书馆学、情报学和档案学三个子学科领域的研究主题进行阐述。除此之外,本文还对图情档领域智能技术研究的主要机构和高产作者进行分析,发现其分布情况与合作网络。
图书情报与档案管理作为一级学科,涵盖了图书馆学、情报学和档案学三个二级学科领域。截至2020年7月26日,笔者通过CNKI平台,以检索式2(2“智能技术”是一套技术体系,涉及的具体技术种类较多,特别是一些新兴技术如人工智能、互联网和云计算等,而这些技术更多属于信息领域。为了确保检准率,本论文仅以“智能技术”为主要关键词,而未涉及其具体的技术。)“SU%='智能技术' AND SU='图书馆'”“SU%='智能技术' AND SU='情报'”“SU%='智能技术' AND SU='档案'”,通过专业检索分别获取图情档三个子学科领域内有关智能技术研究的文献。以包含关键词的学术期刊、会议文献、博硕士论文等作为分析对象,排除报纸等无法获取关键词的相关文献,并剔除杂志编辑寄语等内容。筛选后共获得待分析文献578篇,其中图书馆领域325篇,情报学领域176篇,档案学领域104篇。
3 图情档领域智能技术研究的时序分布
通过对各领域历年发文数量统计分析后,可以清晰地发现图情档大类及各学科年度发文趋势,如图1所示。可以发现,图书馆学、档案学和情报学领域关于“智能技术”的研究具有明显的同步性,年度发文数量曲线具有极高的相似性。根据图1可以得出以下结论:（1）我国图情档领域对智能技术的研究可以追溯到1984年,最早始于情报学领域,随后在图书馆学领域缓慢发展,档案学领域开始最晚。（2）我国图情档领域对智能技术的研究和应用可以分为三个阶段:第一阶段是1984–2004年,此期间国内相关研究较少,年度发文0~6篇,处于启蒙和探索阶段;第二阶段是2005–2016年,这一阶段相关研究增多,年度发文量基本在10篇左右,但发文数量不稳定,处于初步发展阶段;第三阶段是2017年至今,这一时期相关研究井喷式增长,发文数量大幅增加,处于高速发展时期。（3）根据发文趋势,未来几年图情档领域对“智能技术”的研究和应用将持续发展,专家学者将更加重视这一主题的研究,发文量还会有所突破。
4 图情档领域智能技术研究的主题分析
4.1 总体领域
通过CiteSpace对整理后的文献集进行聚类分析,可以发现图情档领域对“智能技术”的研究包括:档案管理、智能技术、人工智能、高校图书馆、公共图书馆、智能图书馆、图书馆服务和情报检索系统8个大类,如图2所示。
图2
通过分析热门关键词的时间分布图（图3）发现:（1）第一阶段（1984–2004年）,热门关键词数量最少,但这一阶段的研究已经涉及“人工智能”和“人工智能技术”, “数字图书馆”“信息管理”和“信息检索”等关键词也已经出现。这一阶段的文献数量不多,研究主题较少,但对之后的研究具有深远意义。（2）第二阶段（2005–2016年）,新生关键词数量增加,出现了“图书馆”“智慧图书馆”“智能技术”“大数据”“高校图书馆”“档案管理”和“机器翻译”等热门关键词。这一阶段文献数量增长,研究主题扩展,热门关键词已经涵盖图情档的各领域,拓展了智能技术研究和应用的边界。（3）第三阶段（2017年至今）,新生的热门关键词数量更多,超过前两个阶段新生关键词数量总和,但单个关键词的出现频率不高,期间出现了“智慧服务”“公共图书馆”“应用”和“创新”等关键词。这一阶段文献量爆炸式增长,研究主题更加广阔和深入,智能技术的应用也受到更多学者的关注。
图3
4.2 具体领域
图书情报与档案管理作为一级学科,涵盖了图书馆学、情报学和档案学3个二级学科领域。对于“智能技术”的研究,3个子学科领域呈现不同的特点,如表1所示。
表1 图情档子学科领域比较分析
| 二级学科 | 起始时间/年 | 论文数量/篇 | 发展现状 | 发展趋势 |
|---|---|---|---|---|
| 图书馆学 | 1988 | 325 | 三个阶段的研究主题存在明显的继承和发展关系。形成了“数字图书馆-智慧/智能图书馆-智慧服务”的研究。 | 1.智能技术在图书馆服务方面创新应用的研究; 2.智能技术对阅读推广的作用的研究; 3.智能技术在高校图书馆和公共图书馆等具体场景的应用。 |
| 情报学 | 1984 | 176 | 研究主题在时间维度上割裂,现阶段的研究主题十分丰富。前两个阶段完成了“情报检索”和“知识管理/电子商务”的研究。当前则更关注在“机器翻译”“智慧情报”“情报分析”和“情报服务”等领域。 | 1.机器翻译成为当下热点和未来研究趋势; 2. 基于数据的分析蓬勃发展。 |
| 档案学 | 1994 | 104 | 智能技术已经深入发展多种类别、不同场景的档案管理工作中;有关档案信息检索优化的研究持续发展,并扩展到相应的资源建设、系统建设和人员队伍建设等方面。 | 1.档案工作数字化转型是当前研究热点和未来发展趋势; 2.档案工作者亟需升级知识结构和工作技能。 |
4.2.1 图书馆学领域
通过CiteSpace对图书馆学领域“智能技术”研究论文进行关键词聚类分析,可以获得包括“智能图书馆”“物联网”“个性化服务”“阅读服务”“公共图书馆”“智慧图书馆”“图书情报”7个研究主题,如图4所示。
图4
通过对图书馆学领域“智能技术”研究热门关键词时间分布图（图5）分析发现:（1）第一阶段（1984–2004年）,热门词为“人工智能”和“数字图书馆”。2000年,学者罗琳[22]论述了数字图书馆开展个性化服务的必要性。2002年学者郭军和母轶[23]论述了人工智能的基本原理及其特点,分析了人工智能在文献检索、图书分类及图书馆自动化管理方面的应用。（2）第二阶段（2005–2016年）,热门词为“图书馆”“智慧图书馆”“智能技术”“高校图书馆”“智能图书馆”和“大数据”。2008年,黄力军和彭凤[24]探讨了人工智能技术在图书馆计算机网络安全中的应用。2014年,王世伟[25]畅想了智慧城市下的智能图书馆,徐丽君[26]探讨了物联网技术在智能图书馆中的应用体系架构,李丹[27]分析了大数据时代智慧图书馆建设面临的问题。2015年,丁一闻[28]研究了智慧图书馆的知识服务模式。2016年,曹丽娜等[29]分析了智能技术在高校数字图书馆建设中的应用及存在的问题,并探讨了未来的发展趋势。（3）第三阶段（2017年至今）,热门词为“人工智能技术”“智慧服务”“公共图书馆”“图书馆服务”“应用”“信息服务”“高校”“服务模式”“智能化”“阅读推广”“服务”和“创新”等。2017年,布和宝力德[30]论述了人工智能技术在图书馆的应用、挑战及发展趋势。2018年,初景利和段美珍[31]对数字图书馆、智能图书馆和智慧图书馆进行了辨析,阐述了智慧图书馆的发展愿景、面临的问题以及转型的途径。张玉斌[32]通过调研的方法发现了我国公共图书馆智慧服务的过程中存在的问题,并提出了改进的策略。2019年,赵苹[33]对国内“985工程”高校图书馆智慧服务内容进行了调研,从多角度提出了创新策略。2020年,张贤淑[34]阐述了智慧图书馆阅读推广过程中面临的挑战,并提出了4个解决途径来构建阅读推广体系。
图5
综上所述,（1）图书馆学领域关于“智能技术”三个阶段的研究存在明显的继承和发展关系,从第一阶段的“数字图书馆”研究发展到第二阶段的“智慧图书馆”和“智能图书馆”等主题,在第三阶段拓展出“智慧服务”等研究。（2）第三阶段热门的研究主题还会继续受到关注。未来关于智能技术在图书馆服务方面的创新应用研究还会继续增长,智能技术对阅读推广的作用的研究将更加深入,智能技术在高校图书馆和公共图书馆等具体场景的应用也将继续拓展。
4.2.2 情报学领域
通过CiteSpace对情报学领域“智能技术”研究论文进行关键词聚类分析,可以获得包括“信息技术”“机器翻译”“信息检索”“检索系统”和“应用”5个研究主题,如图6所示。
图6
通过时间切片,发现情报学领域“智能技术”研究热门关键词出现的时间,如图7所示。可以发现,（1）第一阶段（1984–2004年）热门关键词较多,有“人工智能”“人工智能技术”“信息管理”“情报检索系统”“信息检索”“情报检索”“三种模式”“应用场景”和“面临的问题”等。1995年,贾同兴[35]对当时国外智能情报检索进行了系统介绍,对关键技术进行述评。1996年,李明和沈红君[36]提出了情报检索的智能化需求,介绍了应用的主要技术和面临的难题。1998年,王娟琴[37]研究了人工智能与情报检索相结合的方式及存在的障碍。1999年,郝建青和张仲义[38]研究了人工智能技术应用于铁路组编站进行信息管理的可能性和必要性。（2）第二阶段（2005–2016年）出现的热门关键词数量骤减,仅有“知识管理”“融合”和“电子商务”。2005年,魏晓平和肖贤勇[39]讨论了人工智能与知识管理融合发展及其与企业核心竞争力的关系。2008年,高立波[40]分析了知识管理与商务智能整合的可行性,提出了二者整合面临的问题及解决方法,并讨论了二者的联合应用。（3）第三阶段（2017年至今）再次涌现大量热门关键词,如“机器翻译”“人工翻译”“智能技术”“大数据”“图书馆”“公共图书馆”“智慧图书馆”“智慧服务”“图书情报”“发展趋势”“机器学习”“深度学习”“网络空间”“情报分析”“美国”“应用”“创新”“情报服务”和“服务模式”等。2018年,甘翼等[41]分析了智能技术用于情报分析面临的挑战和关键技术,提出了新型情报分析体系模型。黄敏聪[42]研究了美国国家情报体系的智能技术发展,指出美国国家情报体系人工智能技术的发展优势,为我国国家情报体系应用智能技术提供借鉴。2019年,王晰巍等[19]对图书情报领域人工智能的研究进行了综述性分析,并指出了其研究热点和发展趋势。初景利和张颖[43]提出了大数据时代图情档学科的能力特征和学科体系构建路径。罗立群和李广建[44]提出情报服务发展的四个阶段,对智慧情报服务进行系统阐述,并讨论了智慧情报服务与知识融合的未来发展。唐晓波等[45]分析了企业竞争情报系统对智能技术的需求,构建了智能技术融合下企业竞争情报系统模型。冯秋燕等[46]对情报工作中人工智能的应用展开了研究,分析了基于人工智能技术的情报服务模式,构建了新型情报工作体系。
图7
综上所述,（1）时间维度上,情报学领域对“智能技术”的研究存在割裂,现阶段的研究主题更加丰富。作为第一阶段研究热点的“情报检索”在第二阶段已经很少受到关注,第二阶段的研究焦点转向了“知识管理”和“电子商务”,第三阶段则集中在“机器翻译”“智慧情报”“情报分析”和“情报服务”等领域。（2）关于机器翻译的研究成为当下热点和发展趋势。根据CiteSpace突变词探测算法对情报学领域“智能技术”研究文献中关键词的分析,“机器翻译”在2015年成为突变词,并延续至今（2020年）。结合关于“机器翻译”发文量的增长趋势可以预见,关于“机器翻译”的研究热度还会持续。（3）基于数据的分析蓬勃发展。大数据时代智能技术与海量数据的结合将持续推动情报学的发展,为情报工作赋能,全面提高情报学和情报工作的竞争力。
4.2.3 档案学领域
通过CiteSpace对档案学领域“智能技术”研究论文进行关键词聚类分析,可以获得包括“人工智能”“档案管理”“档案信息资源” “数字档案馆”和“建设”5个研究主题,如图8所示。
图8
通过对档案学领域“智能技术”研究热门关键词的时间分布图（图9）分析发现:（1）第一阶段（1984–2004年）并没有出现热门的关键词。这一阶段的研究文献仅4篇,集中分布在1994–1996年,包括朱久兰[47]和马绪超[48]对智能技术在档案检索领域的探索,沈明[49]和马绪超[50]对智能技术应用于档案管理的研究。（2）第二阶段（2005–2016年）出现的热门词为“人工智能技术”“档案管理”“档案工作者”“档案管理工作”和“智能化”。2006年,邹吉辉[51]论述了档案信息检索智能化的趋势。2009年,郭小磊[52]阐述了人工智能技术应用于档案管理工作的必要性。2014年,张江华[53]研究了人工智能技术在企业档案管理中的应用。2016年,陈亮[54]以太仓市档案馆为例,探索了人工智能技术在智慧档案馆建设中的应用。（3）第三阶段（2017年至今）涌现了“人工智能”“人工智能时代”“智能技术”“应用”“应用与发展”“档案馆”“数字档案信息”“档案信息资源”“智慧档案”“档案”“高校”“信息化建设”“信息化”“信息技术”“档案资源”“智慧档案馆”和“档案工作”等热门关键词。2017年,邢涛和曹东玉分别就智慧档案馆进行了论述,邢涛[55]阐明了智慧档案馆是档案信息化建设的新阶段,曹东玉[56]研究了智慧档案馆的信息服务方式。2018年,沈牡丹和范智新[57]探讨了人工智能时代档案工作的新发展,朱云辉[58]论述了人工智能技术在数字档案信息资源中分类与检索中的应用。2019年,杨志勇等[59]研究了“智慧型”档案信息服务模式,赵阳和李枫等分别研究了智能技术在高校档案管理工作中的应用,赵阳[60]着重研究了高校档案管理工作中物联网技术的应用,李枫等[61]分析了人工智能在毕业生档案信息管理中的应用。
图9
综上所述,（1）智能技术在档案管理工作中的应用是贯穿三个阶段的研究内容。随着时间的推移,智能技术在档案管理工作中的应用研究更加精细,已经深入发展到企业档案管理、高校档案管理等多种类别、不同场景的档案管理工作中。（2）档案工作数字转型是当前研究热点和未来发展趋势。档案信息的检索优化研究持续发展,并扩展到相应的资源建设、系统建设和人员队伍建设等方面。第三个阶段的研究涌现了诸多与“数字档案信息”“智慧档案”“信息化”和“信息技术”相关的研究文献,这表明学者对档案资源数字化的研究越来越重视。随着智能技术的发展及其与档案学研究的结合,这一主题也将持续受到关注。（3）档案工作者亟需升级知识结构和工作技能。随着智能技术在档案领域的全面渗透,档案工作者需要更新知识结构、升级工作技能,以更高效地应用智能技术提高工作效率。
5 作者和机构分析
5.1 总体分析
按照机构类型,图情档领域关于“智能技术”的主要研究机构可以分为高等院校、图书馆、科研院所和企业,其中图书馆主要包括公共图书馆和大学图书馆。按照地域,这些研究机构分别处于我国东北、华北、华东和华南地区,如表2。
表2 图情档领域“智能技术”研究主要机构和作者分布
| 首次发文年份/年 | 发文数量/篇 | 主要机构数量/个 | 高产科研人员数量*/人 | 特点 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 地域 | 华东 | 2014 | 31 | 9 | 5 | 起步早、成果多、研究机构和科研人员较多 |
| 东北 | 2017 | 6 | 2 | 1 | 起步较晚、成果少、研究机构和科研人员数量少 | |
| 华北 | 2017 | 31 | 13 | 9 | 起步较晚、成果多、研究机构数量多、科研人员多 | |
| 华南 | 2018 | 4 | 2 | 0 | 起步晚、成果少、研究机构和科研人员少 | |
| 机构类型 | 科研院所 | 2014 | 19 | 4 | 3 | 起步早、成果较多、研究机构和科研人员数量较少 |
| 高等院校 | 2017 | 29 | 11 | 7 | 起步较晚、成果多、研究机构数量多、科研人员多 | |
| 图书馆 | 2018 | 22 | 10 | 4 | 起步晚、成果较多、研究机构数量多、科研人员较少 | |
| 企业 | 2019 | 2 | 1 | 1 | 起步晚、成果少、研究机构和科研人员数量少 | |
*高产科研人员表示从事该领域研究,发表文献不少于1篇的作者。
分析发现,我国华东地区和华北地区分布大量的从事该领域研究的机构和科研人员,东北地区和华南地区分布较少,其他地区暂时没有关于该领域的研究。比较发现,华东地区起步早,研究成果积累多;华北地区起步较晚,但发展迅猛,研究产出迅速增长至该领域较高水平。相比而言,东北地区和华南地区对该领域的研究起步晚、成果少。
同时,该领域的研究力量主要集中在高等院校和图书馆,科研院所也做出了重要贡献,企业虽有参与,但不是主要力量。可以发现,科研院所在该领域的研究起步早、成果较多,但研究机构和科研人员的数量都比较少。相比而言,高等院校和图书馆虽然起步较晚,但发展迅速,研究机构和科研人员都比较丰富。企业对该领域涉足较浅,研究起步晚、研究成果少、研究机构和科研人员数量都很少。
5.2 作者分析
通过CiteSpace进行作者分析,可以发现领域内的核心作者和作者合作网络,如图10。分析发现,图情档领域对“智能技术”的研究虽然出现了高产作者,但没有形成强大的作者队伍;虽然存在作者合作关系,但局限于机构内部,尚未形成成熟的合作网络。
图10
（1）图情档领域“智能技术”研究的高产作者有:王世伟（4篇）、栗琳（3篇）、任硕实（3篇）和尹汉雄（3篇）等,除此之外还有17名作者在该领域发表2篇文章。
（2）图情档领域最早开始研究“智能技术”的高产作者是张孔漪（1995年）和马绪超（1996年）,分别开展了关于人工智能在情报检索和档案检索领域的应用研究。
（3）该领域内,高产作者间出现了联系,但这种联系局限于同一研究机构内部。2019年,同在河北政法管理干部学院的尹汉雄和任硕实高效合作,一年内完成了3篇论文;同在中共河北省委党校（河北行政学院）的学者刘风光和朱琳合作完成了1篇文献。
（4）该领域内高产作者之间的合作程度较低,缺乏交流,尚未形成成熟的作者合作网络。如图10所示,21个作者节点中,仅出现了2条关系连线,网络密度为0.0095。包括王世伟和栗琳在内的很多高产作者,在研究的过程中未与他人进行合作,研究成果影响力有限。
5.3 机构分析
CiteSpace也可以发现主要研究机构和机构合作网络,如图11。分析发现,图情档领域“智能技术”研究虽然出现了主要机构,但机构发文量没有达到一定规模;虽然出现了机构合作关系,但局限于同一科研人员所在的不同机构之间,不同研究机构之间交流较少,没有形成稳定的合作网络。
图11
（2）图情档领域最早开始研究“智能技术”的主要机构是上海社会科学院信息研究所（2014年）,学者王世伟对智慧城市下的智能图书馆进行了研究。
（3）该领域的主要机构出现了联系,但这种联系来自同一作者所在的不同机构。如2019年至今,因学者王晨生在该领域内的2篇论文,北京市科学技术情报研究所和北京科技战略决策咨询中心在知识图谱中产生了联系。
（4）图情档领域对“智能技术”的研究尚未形成稳定的机构合作网络。如图11所示,26个机构节点中,仅出现了1条关系连线,网络密度0.0031,主要机构间合作频率低、信息交流少。
6 结语
通过CiteSpace分析CNKI检索和筛选出的关于图情档领域“智能技术”的文献,可以回顾我国图情档领域对智能技术的研究和应用,厘清图情档领域关于“智能技术”这一主题的研究脉络,发现当前研究热点和未来发展趋势。主要特征总结如下。
（1）图情档领域对“智能技术”的研究和应用最早始于1984年情报学领域,至今经历了三个阶段。第一阶段是1984–2004年的启蒙和探索时期,第二阶段是2005–2016年的初步发展时期,第三阶段是2017年至今的高速发展时期。未来几年这一主题的研究将会受到更广泛的关注。
（2）图书馆学领域“智能技术”研究的三个阶段存在明显的继承和发展关系,形成了“数字图书馆—智慧/智能图书馆—智慧服务”的研究。未来关于智能技术在图书馆服务方面创新应用的研究、智能技术对阅读推广的作用的研究、智能技术在高校图书馆和公共图书馆等具体场景的应用也将继续深入。
（3）情报学领域对“智能技术”的研究显现出时间维度上的割裂,现阶段的研究主题十分丰富。前两个阶段的研究热点分别是“情报检索”和“知识管理/电子商务”,当前则更关注“机器翻译”“智慧情报”“情报分析”和“情报服务”等领域,而关于机器翻译的研究已经成为当下热点和发展趋势,基于数据的分析也将继续蓬勃发展。
（4）档案学领域“智能技术”研究已经深入到多种类别、不同场景的档案管理工作中。档案工作的数字化转型是当前研究热点和未来发展趋势,档案信息的检索优化研究持续扩展到相应的资源建设、系统建设和人员队伍建设等方面。同时,档案工作者亟需升级知识结构和工作技能,以更高效地应用智能技术提高工作效率。
（5）我国华东地区和华北地区分布有较多从事该领域研究的机构和科研人员,东北地区和华南地区则较少,其他地区暂时没有关于该领域的研究。同时,对该领域的研究主要集中在高等院校和图书馆,科研院所也做出了重要贡献,企业虽有参与,但不是主要力量。
（6）图情档领域对“智能技术”研究虽然出现了高产作者,但没有形成强大的作者队伍;虽然出现了作者合作关系,但局限于机构内部,尚未形成成熟的合作网络。
（7）图情档领域对“智能技术”研究虽然出现了主要机构,但机构发文量没有达到一定规模;虽然出现了机构合作关系,但局限于同一科研人员所在的不同机构之间,不同研究机构之间交流较少,没有形成稳定的合作网络。
图情档领域正在加快对智能技术的研究步伐,研究的广度和深度持续推进。但该领域的学术共同体尚未成熟,学术交流和学术传播较少。因此,为推动图情档领域智能技术研究的深入发展,需要加强不同机构间的学术交流,推进学者间的研究合作。
参考文献
Intelligent libraries: a review on expert systems, artificial intelligence, and robot
[J].
Research on Intelligent Analysis of Port Logistics Information Based on Dynamic Data Mining
[J].
CulturalERICA: A conversational agent improving the exploration of European cultural heritage
[J].
