智库时代 ·49·
智谋方略
社交媒体视角下图书情报领域的跨学科性分析
周智宏
（南京航空航天大学，江苏南京 210000）
摘要：随着信息科技的发展，社交软件的类型逐渐增多，为社交媒体的形成打造了良好的前景，在这样的环境影响下，学术交流也逐渐应用社交媒体而展开，但是受到社交媒体本质的影响，学术交流存在极强的跨学科性质，因此对于社交媒体视角下的学术交流进行充分研究，能够为正式的学术交流提供一定的学术类参考依据。本文主要针对社交媒体视角下的图书情报领域的跨学科性质展开针对性分析。主要通过构建数据集、分析数据以及整体性的亲缘树分析展开，意在能够为图书情报领域的未来发展提供更多的可能性。
关键词：社交媒体；图书情报；跨学科性中图分类号：G250.7
文献标识码：A
文章编号：2096-4609（2020）08-0049-002
图书情报领域兼并了图书馆学以及情报学，两者之间的内容具备一定的交互性，其在发展过程中，需要将其他不同学科内的知识以及理论方式等逐渐融入自身的相关内容，组合成图书情报学的主体，因此图书情报领域具有极强的跨学科性质。随着互联网信息科技的发展，社交媒体行业盛行，这为图书情报领域发展提供了丰富的渠道，因此研究社交媒体下的图书情报领域跨学科性，整合能够与其进行信息交互的学科资源，能够为该领域的未来发展提供更多的渠道和创新途径。
一、图书情报领域跨学科性形成的原因
（一）图书情报领域的本质要求
在文化融合的背景下，我国的各科领域均呈现出信息高度融合以及分化的两极趋势，不同学科之间存在一定的交互领域，同时也会具有极强的针对性，因此便出现了较多的边缘学科，图书情报领域便是自然科学以及社会科学在长期的发展过程中形成的边缘性领域，同时也是具备独立发展前景且具备极强社会价值的学科，能够为图书馆管理以及情报领域提供服务。但是随着社会文化信息交融力度逐渐增强，图书情报领域在收集信息自己处理信息的过程中，与其他领域，例如电子政务/商务、社会服务以及企业发展竞争都存在大量的联系，同时也能够被其所应用，因此图书情报领域在我国的社会发展的进程中能够发挥出极强的价值。
（二）信息具备交流功能
就图书情报领域发展的信息交流功能方面来分析，我国现存的图书情报领
域期刊文章大多引用了计算机科学、工商管理、医学等领域的文章内容，尤其是当信息技术发展繁盛的现阶段，图书情报领域期刊的创作与早期的信息交流相比，呈现出更为繁荣且多样化的特征。相关学者利用引文分析方法以及作者合作分析方法进行研究，发现在上个世纪末至本世纪初的近8000篇图书情报领域论文中，除了在本领域进行信息交换之外，更多的引用了基础科学、计算机科学以及工商管理等领域的知识，同时对引用的知识类型来讲，其也可以逆向应用到各个领域的学术研究内。因此我们可以认为跨学科性可以作为信息交换的出入口，以增强学术探讨的多渠道、多元化特征。
（三）信息具备扩散功能
就信息知识具备极强的扩散功能方面来分析。我国的相关学者已经针对图书馆学、档案学以及情报学这三个学科进行了主体知识扩散性研究，从知识的扩散广度、强度以及速度的角度进行了证实，发现信息扩散与图书情报领域的跨学科性有极强的联系。相关学者发现了图书情报领域与经贸、医学以及服务等领域具有极强的扩散关系；从一定角度上讲，信息的扩散是符合社会发展进步的要求的，尤其是在信息文化以及学术探讨的领域内，信息之间具备极强的交互性，扩散能够推动学术领域的长期发展和多样化融合，因此图书情报领域在发展的过程中产生跨学科性是必然的发展要求。
二、社交媒体视角下的图书情报领域跨学科性研究
为了切实分析社交媒体视角下的图
书情报领域跨学科性，我们在本次研究中选取了科学网博客平台上的相关用户进行针对性分析。主要通过科学网自身所具备的学科分类功能，对用户所填写的学科研究方向进行收集。研究的流程具体如下所示。
（一）创建数据集
在科学网的学科分类系统中，图书情报领域被归属为管理综合学科，因此我们首要的任务便是利用信息技术，对于管理综合学科类别下面的用户进行信息采集，在采集的过程中，我们会发现在详细的领域学科划分机制下采集数据会出现一定的缺失性，例如部分较为活跃的图书情报领域学习用户并不在采集的信息范围内，因此我们对该种缺陷进行了分析，并且再一次进行了数据采集，针对科学网博客下用户的学术名片进行信息收集，整合了其中有关于管理综合以及图书情报领域的相关信息。
经过对用户所感兴趣的学科领域进行分析之后，我们能够发现，由于采集系统采集信息之后形成的信息顺序并不具备对学科进行地位划分的价值，可以同等看待。经过多次信息采集以及信息补充，我们最终得到了近1000位目标用户，并且在遵循相关规定的前提下，我们对该目标用户的好友、言论评论
用户、相关学科推荐用户进行信息收集。并且利用Python 爬虫系统获取了科学网博客上用户所感兴趣的学科，并将其划分为亲缘树上的学科分类系统。而亲缘树的建立则是建立在博客用户以及其二级用户和推荐用户的学科选择系统上建立起来的，并且根据学科的一级分类来整合其领域下的二级分类和三级分类。最终
