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知识服务创新研究谱系:进展与前沿

知识服务创新研究谱系:进展与前沿

申静,蔡文君

 

在知识经济时代,知识服务已成为驱动经济发展和社会进步的重要因素,而创新对于充分发挥和利用知识服务的价值至关重要。绘制知识服务创新研究谱系,可以为情报学的知识服务创新研究方向、研究议题和工作实践提供参考。

—知识服务创新研究未来有哪些命题值得研究?—

我们最近发表的一篇论文以Web of Science、Proquest英文数据库和中国知网、万方中文数据库的1995—2021年间相关研究文献为样本,在VOSviewer的关键词聚类结果基础上,通过内容分析法归纳研究主题,并采用文献计量法划分研究阶段;通过多重对应分析法探析研究主题之间的关系,分析知识服务创新研究浪潮;利用理论发展、应用场景、研究特点和研究方法(Theory Development, Context, Characteristics, and Methodology,TCCM)框架,预测知识服务创新研究的前沿和空白,并绘制知识服务创新研究谱系图(图1)。

图 1. 知识服务创新研究谱系图

研究发现,知识服务创新研究领域形成了三个浪潮:第一浪潮开展“知识管理”“合作创新”“创新发展”“用户需求”“创新平台”等主题的基础性研究;第二浪潮进行“创新能力”“创新类型”“知识网络”“智力资本”“创新绩效”等主题的拓展性研究;第三浪潮探讨“技术驱动创新”“开放式创新”等主题的前沿性问题,并衍生出“智能技术驱动创新”“社会创新”“生态创新”等可能影响未来研究浪潮的前沿主题,而且三个浪潮的研究主题之间存在着密切联系,呈现出三个浪潮的研究主题不断交叉融合态势。

知识服务创新研究的发展趋势将是:继续关注知识服务创新领域的12个研究主题,不断交叉融合形成更多的研究主题,产生新的前沿性研究主题;未来的理论研究将继续把新思想、新技术和新方法与传统理论进行深度融合,并不断引入其他领域的理论,从而形成知识服务创新特有的理论体系;研究的应用场景将继续关注KIBS、图书馆和咨询行业,并拓展到出版行业和智库领域,预测在公共卫生、健康信息、危机管理等领域将产生新一轮的知识服务创新研究热潮;研究方法将由案例分析和模型法等定性方法或问卷调查法、回归分析法和结构方程模型等定量方法,向借助大数据和人工智能等新兴技术工具的定性与定量相结合或由多种定量方法相结合的混合研究方法转变。

本文绘制的知识服务创新研究谱系图,不仅为未来知识服务创新领域的研究方向和研究空白提供了重要参考,还为我国情报学的知识服务创新研究提供了未来命题:

①遵循12个研究主题的发展特点,通过交叉融合研究或者引入新的思想、理论和方法等,不断深化知识服务创新领域的相关研究,如探讨知识密集型服务组织的开放式创新与知识管理之间的关系;

②引入数据驱动或智能驱动思想进行理论创新,推动新技术、新方法与传统理论的深度融合,并借鉴其他领域的先进理论,形成知识服务创新特有的理论体系;

③充分利用情报学领域的技术方法应用优势,为知识服务创新实践提供知识的组织、分析和应用工具,以提升知识服务创新的水平和质量;

④面向用户需求拓展应用场景,如关注智库、出版行业、公共卫生、危机管理等知识密集型服务组织的创新实践,从而丰富和完善知识服务创新的理论体系和实践活动。

原文详见:申静, 蔡文君.情报学前沿领域研究进展荟萃(一)——《情报学进展》第14卷摘编[J].情报理论与实践,2022,45(06):207-210.

作者简介:申静,北京大学信息管理系教授,博士生导师。研究方向为情报分析,管理咨询、知识服务创新、智库研究。

 

APA引用格式: Shen, J & Cai, W. (2022, October 22).知识服务创新研究谱系:进展与前沿. Information Matters, Vol. 2, Issue 10. https://informationmatters.org/2022/10/知识服务创新研究谱系:进展与前沿

Jing Shen

A professor and doctoral supervisor of the Department of Information Management, Peking University. Her research interests include information analysis, management consulting, knowledge service innovation, and think tank research. 北京大学信息管理系教授,博士生导师。研究方向为情报分析,管理咨询、知识服务创新、智库研究。