流动的学术：当情报学撞上新闻传播学

情报学（Informatics）是管理学下属的二级学科，其研究对象是“科学情报及其活动所涉及的各种规律，涉及情报信息的标引方案、信息检索、信息计量、情报分析方法等”[1]。

近年来大数据、人工智能、云计算等新兴互联网技术解构了传统信息链的渐进模式，改变了情报学的研究范式[2]，情报学所关心的社会现象和研究议题也愈加广泛。

那么情报学和新闻传播学之间又会擦出怎样的火花呢？

本期肖一数说通过关键词搜索和质性阅读归纳的方法，提取了2020年《情报科学》、《情报杂志》、《图书情报知识》三种情报学代表性核心期刊中所有有关新闻传播学的论文。

我们对这些论文的来源、研究议题、研究方法、研究理论、算法模型应用五个方面展开了统计分析，旨在描绘出两个学科之间的互动关系。

以2020年为例，情报学都在关注哪些新闻传播议题，一起来看看吧。

12个月，114篇

2020年，《情报科学》、《情报杂志》和《图书情报知识》三大情报学期刊共计刊出900篇论文。

其中，《情报科学》发文量最大，达418篇 ，《情报杂志》以391篇次之，而《图书情报知识》发文数最少，仅有91篇。

刊文量的大小与期刊出版周期和特色息息相关。发文量大的《情报科学》和《情报杂志》都为月刊，每月刊文数一般在20篇以上，而双月刊的《图书情报知识》每期仅刊10篇左右。

通过关键词搜索和质性阅读归纳，我们从三种情报学期刊共筛选出了114篇与新闻传播有关的论文。

其中，《情报科学》和《情报杂志》关注新闻传播议题偏多，分别有60篇和47篇，共计占比93.86%，而《图书情报知识》较少，仅有7篇，占比6.14%。

从月度分布来看，总体上，在4月和7月形成两个小高峰，三种期刊共计发表16篇和18篇新闻传播主题论文。

具体观之，《情报科学》和《情报杂志》每月均有相关论文产出，相对稳定，而《图书情报知识》仅在4个月份刊出过相关论文。

我们下面将对这114篇论文进一步展开分析。

北方地区研究较多

吉林大学表现亮眼

我们对114篇论文的“出产地”进行了统计，发现这些作者来自国内26个省、直辖市、自治区。

与既往北京在学术研究上的绝对地位不同的是，来自吉林的论文数最多，有41篇，占比20.5%，而居于二三位的是湖北和江苏，分别有27篇和17篇论文产出。

学术研究成果虽然与地区的高校机构数量以及经济实力等因素密切相关，但不同地区研究机构/单位的研究兴趣和方向也是影响学术地域分布差异的关键因素。

因此，我们进一步对114篇论文的作者（包括独立作者、第二作者、通讯作者等）所属机构进行了统计，发现这些作者来自国内116所不同的机构。

就论文作者所属机构具体来看，几乎都以高校为主，仅有11所研究所或技术公司。

其中，吉林大学一马当先，所发论文共计24篇，随后则是西安交通大学和武汉大学，分别发表了11篇和7篇。

我们还对发表论文数在2篇及以上的作者进行了具体分析，发现共有25位论文作者。

其中，来自西安交通大学新闻与新媒体学院的阳长征发文数最多，达6篇，嘉兴南湖学院的张海、吉林大学张海涛及上海工程技术大学的夏志杰以3篇的发文量次之，余下的21位作者则发表论文2篇。

据公开数据，发文量3篇及以上的4位作者中，3位都来自于管理学、政治学等领域，而非新闻传播领域学者。

仅西安交大新闻与新媒体学院副教授、硕士生导师阳长征为新传学者，其正式教龄3年多，属于中青年教师，仍处于学术研究上升期，近年来成果颇丰[3]。

舆论舆情研究大热

受众研究依旧常见

为了分析结果更具准确性，肖一数说提取了114篇论文中作者自行提炼归纳的关键词进行分析。

我们发现对「网络舆情」的讨论最多，同时，「舆情治理」和「舆情演化」也是研究热点。舆论舆情为情报学和新闻传播学交叉议题，在研究实践中，多采用量化研究方法入手，从舆情影响程度、扩散方式以及演进脉络等角度展开分析。

「突发事件」、「突发公共事件」、「突发公共卫生事件」以及「新冠肺炎」议题的关注度也十分高，这与2020年新冠肺炎疫情的时代背景有关，而几乎所有的学科都对这一社会议题展开了大量研究。

此外，诸如「模拟仿真」和「区块链」等议题则是属于偏信息科学一类的技术相关议题。

‍为了进一步了回答“2020年三大情报学期刊聚焦于哪些议题”之问，我们对114篇论文进行了具体的内容分析。

通过整体分类，我们发现114篇论文共涉及六类新闻传播议题，分别是舆论/舆情、受众研究、媒介研究、谣言、健康传播、传播理论研究。

舆论/舆情研究分为5个子议题，分别是：舆情演化逻辑研究/模型建构、舆情信息研究、舆论引导和舆情应对、舆论/舆情既往研究综述以及区块链技术与舆情。

「舆情演化逻辑研究/模型建构」是研究者通过数学模型和相关算法对某一事件或某类现象引起的舆情进行逻辑推演或模型构建，以达到解释舆情发展脉络的目的。此外相当数量的研究会进一步对搭建出的舆情模型进行模拟仿真，以验证模型的预测能力。

在「舆情信息研究」中，研究者多采用内容分析法对舆情中的信息内容进行识别，整体描绘舆论场中的意见分布。

值得一提的是，这一部分有两篇文章用到了知识图谱的方法。

知识图谱（Knowledge Graph）是图书情报学研究中的一种研究方法，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系[4]，对舆情信息做出了更系统和可视化的表征。

「舆论引导和舆情应对」这类研究往往与舆情模型建构关系紧密，通过模型观察并预测舆情的走势，从中判断舆论引导的最佳时机和方式，属于应用性较强的研究。

受众研究分为4个子议题，分别是：媒介使用、焦虑研究、受众认知和信息茧房。

「媒介使用」这类研究聚焦在媒介受众的信息分享（共享）、信息搜索、转发、评论、表情包使用、风险感知等，多结合心理学、社会心理学方面的理论和问卷调查法、访谈法、实验法等社科研究方法进行实证研究。

对受众在媒介使用中产生的「焦虑研究」分为两块，一块是对错失焦虑（FoMO）现象的研究，错失焦虑指用户对移动社交媒体产生依赖心理，从而导致用户对错过社交媒体信息产生焦虑和担忧等负面情绪，以及害怕错过他人相关信息的现象[5]；

另一块是信息焦虑，是指用户在短时间内接收的信息量超过了认知负荷，信息内容的真实性和多元化造成信息梳理与选择的困难，不断更新的网络信息环境使用户的信息接收和利用处于不断变化的压力之中所导致的焦虑行为[6]。

「受众认知」研究围绕受众对公共事件个案或者社会现象的认知情况展开，探讨在媒介使用和信息传播中各因素对受众认知的影响。

在「信息茧房」研究中，两篇探讨信息茧房的论文都是结合信息生态理论，从信息人、信息、信息环境、信息技术四个因素对信息茧房的生成机制进行研究。

媒介研究分为3个子议题，分别是：媒介内容研究、媒介经营研究和媒介治理研究。

「媒介内容研究」是以媒体对具体新闻事件（如中美贸易战、食品安全等议题）的报道或某一媒体平台作为研究对象，对其报道或呈现的内容进行分析。

「媒介经营研究」这一部分的研究以政务媒体运营研究居多，探讨政务类媒体提升影响力吸引受众的策略，如政务短视频制作研究、政务微博影响力研究、政务APP用户流失的因素分析等，具备显著的政治传播色彩。

对于「媒介治理研究」的两篇论文，一篇以25年间政府颁布的213份互联网治理政策文本为角度，分析当前互联网治理政策的优缺点；另一篇则以网络信息内容生产者情报赋能为主视角，探索激发内容生产者主动参与网络安全治理的可能路径。

此外，谣言研究分为3个子议题，分别是对谣言传播机制/模型建构的研究、辟谣/谣言治理以及关于谣言的既往研究综述。

情报学论文对「健康传播」议题的研究主要集中在受众的健康信息搜寻行为，并以搜寻为基点探讨搜寻行为给受众带来的健康焦虑、学习效果等，另外，也有对医患之间的健康知识共享、健康社区中健康信息的传播特点研究。

「传播理论研究」是主要对网络信息的传播机制、传播特点进行研究，相对属于更理论向的研究，包含于此类的四篇论文分别是《信息生态视域下网络语言信息传播机制研究》、《区块链社交网络信息传播特征及规律研究》、《基于区块链技术的网络文化信息安全传播机制与路径研究》、《复杂网络上传播动力学模型研究综述》。

方法重实证研究

理论重跨学科交叉

情报学论文中多采用数学建模的方法进行研究，通过大量的数学原理、数据结构和算法搭建研究模型，但也有相当数量的论文采用了社会科学研究方法。

通过对这些论文的统计分析，我们发现内容分析法、问卷调查法、扎根研究依然是较为主流的研究方法，而相对陌生的可能是社会网络分析法、定性比较分析、元人种志方法。

社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）是社会学家根据数学方法、图论等发展起来的定量分析方法，该方法关注的是网络内部行动者之间的关系结构和密切程度，并以矩阵和图式对网络内社会成员之间的社会关系进行直观灵活和量化的表现[7]。

如发表于《情报科学》2020年7月网络首发板块的《基于社会网络分析的政务微博影响力研究》一文，利用社会网络分析方法构建政府部门用户之间的社会网络关系，进而提出了多维度的政务微博影响力评价方法。

定性比较分析(Qualitative Comparative Analysis，QCA)是一种整合质化和量化取向的研究方法，它基于布尔代数算法的逻辑比较过程，以案例研究为取向，可以有效地对多案例比较的研究数据进行处理，能系统地分析中小样本数据[8]。定性比较分析有模糊集（fsQCA）和清晰集（csQCA）两种方法。

在《情报杂志》于2020年7月发表的《突发公共事件网络舆情热度生成机理研究——基于48个案例的模糊集定性比较分析（fsQCA）》一文中，研究者应用fsQCA方法研究了主体驱动、非常规突发事件/高危害突发事件、引体牵引等作用与网络舆情热度生成的关系构造。

元人种志方法(Meta-ethnography)是一种作为综合集成的定性研究方法，它通过抽取原始研究核心概念，对比分析相同的以及不同的要素，形成集成式的新的研究成果。元人种志与元分析二者同属于元研究，两种方法相互对应，元人种志方法可看作元分析方法的演进[9]。

如发表于《情报科学》2020年6月的《高校图书馆微信公众号阅读推广的关键影响因素识别研究》一文，应用元人种志方法对原始研究进行综合集成形成影响因素集，进而探索了影响高校图书馆微信公众号阅读推广的多元因素。

114篇论文中应用的算法和研究模型较为繁杂，此处不一一列举，我们仅对使用数前8的算法模型进行统计。

排在首位的LDA主题模型（隐含狄利克雷分布模型，Latent Dirichlet allocation）是一种文本聚类算法，经常应用在内容分析研究中，后来还出现了LDA-ARMA等衍生的改良模型，且此模型也颇受新闻传播类研究的青睐。

以《情报科学》2020年4月刊为例，当期期刊就包含了三篇应用LDA主题模型进行新闻传播类研究的论文，分别是《恐怖事件情境下微博信息与评论用户的画像及比较》、《医保欺诈事件舆情传播的情感焦点与情感倾向演化研究——基于舆情客体视角》、《面向公共政策的网络媒体内容文本分析应用框架与实证——以新能源汽车政策为例》。

相对应地，情报学学者应用各类算法模型时采用的软件和环境各不相同。

质性研究首推Nvivo系列软件，而应用文献分析法的论文常使用CiteSpace软件进行可视化分析，在分词和主题模型区分方面除了上述的LDA模型，常用的还包括jieba分词、HanLP分词、LTP分词等。

研究者在进行模型仿真时主要应用Python、Netlogo、Netica、MATLAB等。

如图，筛选出的新闻传播议题的情报学论文所应用的理论包含心理学、社会学、社会心理学、传播学、经济学、图书情报学/信息学、交叉学科七个领域的46种理论。

我们应注意到的是，所筛选的应用「图书情报学/信息学」理论进行研究的论文有14篇，应用「心理学」和「社会心理学」理论进行研究的论文高达29篇，而应用「经济学」理论的也有15篇。

此外，应说明的是「演化博弈理论」脱胎于「理性经济学」和「演化生物学」，最早关于演化博弈的研究是遗传生态学家对动植物冲突合作行为的分析，而如今演化博弈理论已经应用在经济学、金融学等多个领域，因此将演化博弈理论归于「经济学」理论中。

通过对论文使用理论的统计我们可以看出，情报学所研究的议题与新闻传播相关时，所采用的视角和着眼点是非常广泛的，呈现出泛社科理论应用的趋势。

结论及可能存在的问题

通过上述对所选三种情报学期刊所刊发论文的数据分析，肖一数说得出以下几点结论：

（1）情报学对新闻传播学议题的关注相对较高。2020一年间所选三本期刊中涉及新传议题的论文就达114篇之多，且议题丰富多样，整体显示出较强的学理严谨性，两种学科的结合在质与量两个方面都得到了体现。

（2）情报学期刊论文具备高度的量化研究水平（这里的量化研究水平指量化研究方案制定和数据处理技术两方面）。特别要指出的是相当一部分以舆情研究为中心议题的情报学论文充分发挥了数学建模的优势，清晰展现了舆情发展的结构及其演变路径，这一点值得新闻传播学界进行借鉴。

（3）情报学期刊论文在实证研究方面所应用的理论和研究方法较为多元。除了内容分析、问卷调查这类经典的量化研究方法以外，情报学论文也使用扎根法、访谈法这样的质性研究手段。此外情报学论文所应用的理论也涉及了多个学科，对一些热点议题不断用新的理论视角进行解释和研究。

但受研究者水平以及其他客观因素的影响，肖一数说的此项研究可能存在以下问题：

（1）结论局限化。本研究目前选取的三本期刊《情报科学》（IF=3.082）、《情报杂志》（IF=2.863）、《图书情报知识》（IF=3.490）是情报学界的核心刊物，但毕竟无法囊括情报学整体的研究态势，且研究时间的选取也仅为一年，期望未来能纳入更多情报学期刊以及延展到更长的时间维度进行综合分析。

（2）研究存在主观倾向。本研究从筛选论文到研究议题分类再到使用理论和方法的甄别，基本都靠研究者独立的质性阅读归纳而成，这样类似内容分析的研究路径尚缺失维护研究信效度的手段。期望之后能在研究程序上更加完备，也希望读者对本研究中的各类问题不吝赐教。

对于缺乏数理知识的同学来说，阅读情报学的文章经常陷入为难的境地，大量的数学原理、模型构造、参数设计、函数图像呈现让人无所适从。

但毕竟情报学所应用的数理方法是“社会科学研究的新视角”，特别对于传统的新闻传播研究来说是一种绝佳的更新和补充。

而且在社会科学研究中，质化方法和量化方法之间绝不存在二律背反之类的矛盾，从各处吸收养分的新闻传播之树必将成长为茂密繁森。

END

数据采集：曹宇飞

数据分析：曹宇飞 肖一   

数据可视：肖一

文稿撰写：曹宇飞 肖一   

版面编辑：肖一

参考资料 <<

[1]徐学友,李润竹.2019年我国情报学研究进展[J].山东图书馆学刊,2020(06):25-31.[2]谢新洲,张博诚.“新姿态，新贡献，新展望”——马费成教授谈互联网时代情报学的发展、应用及未来趋势[J].信息资源管理学报,2021,11(01):4-7.[3]关于公布“西安交通大学2018-2019学年第一学期新入职教师教学培训班”参训教师名单的通知[EB/OL].http://jfzx.xjtu.edu.cn/info/1023/3370.htm[4]回首唏嘘亦难忘.知识图谱[EB/OL].https://baike.baidu.com/item/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1/8120012?fr=aladdin,2020-08-31.[5]张艳丰,刘亚丽,毛太田,王羽西.新媒体环境下移动社交媒体用户错失焦虑因果要素及关联路径[J].图书情报知识,2020(04):66-75.[6]刘畅,巩洪村,曹高辉.碎片化阅读情境下用户信息焦虑行为形成机理——基于扎根理论的探索性研究[J/OL].图书情报知识:1-9[2021-02-03].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1085.g2.20201116.1128.002.html.[7]王长征,彭小兵,彭洋.地方政府大数据治理政策的注意力变迁——基于政策文本的扎根理论与社会网络分析[J].情报杂志,2020,39(12):111-118.[8]李蔚,何海兵.定性比较分析方法的研究逻辑及其应用[J].上海行政学院学报,2015,16(05):92-100.[9]杨雨琪.元人种志:一种有效综合集成的定性研究方法[J].知识管理论坛,2020,5(05):329-336.

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