基于CiteSpace的竞争情报研究的可视化分析

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[摘要]以信息计量学的相关理论与方法为指导，借助可视化分析工具CiteSpace，以各种类型文献作为知识载体，以Web of Science数据库收录的竞争情报领域的载文信息为主要数据来源，对10余年来国内外竞争情报研究领域的规律和发展状况等进行可视化分析，为增强对竞争情报研究领域的认识提供有价值的参考。

[关键字] 竞争情报 可视化分析 知识图谱 CiteSpace

1 引 言

第二次世界大战以后，全球经济一体化和第三世界发展中国家经济迅速崛起，尤其是以美国和前苏联为首的东西两大军事集团对峙局面的消失，宣告冷战时代的结束，和平与发展已成为世界各国面临的两大主题，国际情报领域转向了激烈的商业情报战。全球商战的加速促使竞争情报的产生。信息和情报被各国政府和工商业看作是增强全球经济、科技竞争力战略资源的重要组成部分，因而开展竞争情报研究，提高国家、集团和企业的竞争实力也就成为世界各国情报界的重要战略选择[1]。

竞争情报的发展迄今虽不足30年，但其影响已经遍及世界各地，应被视为经济学、管理学与情报学领域的重大发展，是人类在社会信息化基础上向情报智能化发展的重要标志，将对全球的经济发展与社会进步产生重要的影响。近年来信息技术的迅速发展，尤其是国际信息互联网络的出现和广泛应用，加快了信息的传递速度和企业的兼并与合作，市场竞争日趋激烈，客观上对情报研究分析快速反应能力提出更高的要求，同时国际信息互联网络的建设和应用又为灵活调用国际间的各种信息资源，建立竞争情报分析研究系统创造了良好的技术基础条件[2]。

竞争情报领域有哪些研究热点？有哪些具备影响力的高产作者？未来的发展趋势如何？这些都是值得探讨的问题。2004年，美国德雷克塞大学信息技术学院陈超美教授基于引文分析理论并应用Java语言开发了citespace信息可视化软件，成为近几年来在全美信息分析中最具特色和影响力的可视化信息软件[3]。利用CiteSpace，基于Web of Science对某学科领域进行可视化分析是近几年研究的热点，如对“高等教育研究”、“地震预报预测研究”、“科技政策研究”、“能源技术研究”、“国内外机器人研究”、“国外人力资源管理研究”、“文献计量学”、“图书馆学”、“基因操作技术研究”等领域的可视化分析，取得了极具价值的成果。但目前仍没有对“竞争情报”领域的可视化分析研究，因此本文拟通过CiteSpace这一可视化工具加深对竞争情报领域的认识与研究，希望可以对竞争情报的未来发展有一定的借鉴意义。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文所使用的数据来源于美国科学情报研究所ISI出版的Web of Science数据库（SCI-expanded, SSCI,A&HCI,CPCI-S,CPCI-SSH）中的文献。该数据库收录了9 000多种高影响力的学术期刊，是目前国际上唯一的且最具学术权威性的引文信息源，这就为我们下载数据、转换格式和进行数据分析带来了极大的便利。数据的检索策略是“TS（主题）= Competitive Intelligence AND 入库时间=所有年份 AND 文献类型=所有类型”，检索结果为586条文献记录，数据下载日期为2010年12月30日。

2.2 研究方法

本文使用陈超美博士开发的信息可视化软件CiteSpace，该软件是一种可视化的共引网络分析软件，提供一种寻径网络图谱。通过合理设置引用(citation, C)、共被引(co―citation, CC)及共被引系数(co-citation coefficient, CCV)的阈值，可绘制出较直观的、容易理解的知识图谱。本文采用定量分析与定性分析相结合的方法来进行研究。通过使用网络版CiteSpace知识图谱分析软件，并对引用、共被引及共被引系数3个参数进行适当调整，对586条文献记录进行了关键词共现分析（KCA）、文献共被引分析(DCA)及作者共被引分析(ACA)等。对关键词共现进行图谱分析，可以找到某一学科或研究领域的研究热点，并且有可能发现研究热点的转移趋势；对文献共被引进行图谱分析，可以寻找学科或研究领域演化的关键经典文献及演化动力；对共被引作者图谱进行分析，可以发现该学科或研究领域的重要核心人物及相互之间的学术亲缘关系[4]。通过分析地区及机构分布，可以发现该学科的重要核心地区和机构。此外，CiteSpace还具有关键词聚类和膨胀词探测功能，可确定某研究领域的热点和发展趋势。

1965年,美国文献计量学家普赖斯(Price D)注意到一个非常有趣的现象,即在科学引文网络中,频繁被引用的文章多是新近发表的文章。他提出了“研究前沿”的概念并以此来描述学科研究领域的过渡本质。1994年皮尔逊(Persson O)对研究前沿和知识基础作了界定：“从文献计量学来看,引文形成了研究前沿,被引文献组成了知识基础”。知识基础由共引聚类来表示,通过逐渐降低共引的阈值,他提出了所谓的知识基础的逐级扩大(step wise enlargement)概念,即随着共引阈值的降低,共引聚类中的文章越来越多,从而知识基础也逐渐增大,并发现知识基础在相当长的一段时间内保持稳定[5]。

确定研究领域演进的关键点是进行计量分析的关键环节。假设Ψα和Ψβ 分别是t时刻和t+Δt时刻产生于Ωα=Φ(Ψα)和Ωβ=Φ(Ψβ)知识基础上的，以文章α和文章β为标识的主要研究前沿,形成分别以文章α和文章β为中心的两个共被引文献聚类。连接这两个聚类路径上的文章[p(i)]描绘了从Ψα向Ψβ转变的特征,我们将这样的[p(i)]称作关键节点。CiteSpace可探测出这些关键节点,并在视图中用颜色加深加粗的外圈加以突出显示 [6]。

在开始利用CiteSpace进行数据处理之前,要将需要处理的文献数据放在同一个文件夹内。每个数据文件名必须以“download”开头,并以“.txt”结尾,如“downloadCI2008.txt”。在开始利用CiteSpace创建一个新的项目之前,需要具体制定两条路径：一条是数据存储路径,一条是项目存储路径。通过项目存储路径可以找到在CiteSpace运行过程中所保存的图谱和输出文件,数据存储路径则是文献数据的存储路径。

3 研究结果

本文将1995-2010年发表的共586篇“competitive intelligence”主题文献的题录数据输入CiteSpaceⅡ软件中,题录数据主要包括标题、关键词、摘要和参考文献等。设定选项,调节阈值,选择网络节点确定为参考文献,时间分区设为每年一分区。以下将从时间分布、地区分布及合作网络、机构分布及合作网络、高产作者、研究热点、文献共引等6个方面做具体分析：

3.1 时间分布

首先来回顾竞争情报的来源。20世纪50年代，美国Wisconsin大学的怀思汀博士在通用汽车公司中首先建立了一个从事竞争分析和战略决策的“作战室”，开启了正规的竞争情报活动。60年代，日本为了进入美国和欧洲市场，在各行各业广泛开展了以竞争对手和环境为内容的情报活动。而真正把竞争情报作为一门学科来研究是以1986年美国竞争情报从业者协会（SCIP）的建立为标志的。80年代，上海科技情报研究所率先将竞争情报概念引入国内，并进行了实践探索；1994年中国正式成立了竞争情报专业委员会（SCIC），我国竞争情报研究工作开始走上了有组织和相对正规化的道路。

图1说明了有关竞争情报研究的文献的发展历程。从图中我们可以看到，最早的有关竞争情报研究领域的文献（A New Factor in Evolution， Baldwin J M）出现在1896年，而直到20世纪90年代中期以后，竞争情报研究领域的文献量才开始有所增加。20世纪末到21世纪初，竞争情报的文献增量达到最大。由此可见，有关竞争情报领域的研究在如今科学技术不断发展的信息时代受到越来越广泛的关注，其研究成果也不断涌现。

3.2 国家（地区）分布及合作网络

图2 世界竞争情报文献数量国家（地区）分布

对于竞争情报领域，不同的国家(地区)研究实力不尽相同，见图2。竞争情报文献的发文总量以美国最多，为137篇，占世界竞争情报研究领域发文量的23%；中国紧随其后，为113篇，占19%；排名第三的是加拿大。其余依次是英国、德国、中国台湾、西班牙、意大利、日本、希腊等。但从发文量来看，排名第三的加拿大以及其后的各国家（地区）远落后于美国和中国。这表明，美国和中国在竞争情报研究领域中与世界其他国家（地区）拉开了距离，处于遥遥领先的地位。

图3 竞争情报文献的国家（地区）合作分布

图3展示了各国（地区）发表文献的合作情况，美国和中国发表的论文在数量上遥遥领先，但与其他国家之间合作相对较少，这反映出在竞争情报研究方面美国和中国走在发展最前端，也从侧面反映出这两国之间以及与其他国家（地区）之间的学术壁垒现象。图中可见发文数量较多的国家（地区），与之合作过的国家（地区）并不多；而一些发文数量较少的国家，如德国、意大利等，与他国的协作关系反而很多。

3.3 机构分布及合作网络

图4展示了Web of Science数据库竞争情报研究领域文献的各机构之间的合作情况。

图4 竞争情报文献的机构合作分布

各节点表示该机构不同年份发表的文献数量，连线代表机构间某年合作的情况。2007年之前，各机构间的合作并不密切，大多是数量较少的两三个机构之间的合作。2007-2008年尤其是2009-2010年，出现了代表各机构密切合作的小型复杂网络。可见，发文最多的是美国斯坦福大学 [7]，因为斯坦福大学Koza J R教授对遗传算法的研究极大地促进了竞争情报学科的发展，他是竞争情报的高产作者之一。

紧接其后的还有Chipworks公司、武汉大学、香港理工大学、香港城市大学、希腊雅典国立科技大学、美国北德克萨斯大学等。

3.4 高产作者

对检索到的数据做作者合作分析图，发文量最高的是Koza J R，其次是James D，Bouthillier F等。图5列出了发文量达到4篇的作者。

图5 竞争情报领域作者发文量排行

在检索到的586篇竞争情报文献中，来自IEEE会议的论文共17篇，突变值域高为4.53。从统计数据可见，在竞争情报研究领域IEEE拥有极大的发言权。

Koza J R是斯坦福大学教授、遗传算法之父约翰•霍兰德的学生，他于1992年出版了《遗传编程：用自然选择让计算机编程》，来介绍遗传编程。James D是Chipworks公司资深专家。Chipworks公司矢志在系统情报及电路情报服务上成为智能财产权业界的必然选择，依照客户提出的需求调整业务方向,在系统与软件层级提供专利支持服务 [8]。可见，竞争情报的研究与“智能”、“系统”密切联系。

同时，我国武汉大学信息管理学院的查先进教授在高产作者中位列前五，他先后曾发表过《网络环境下的竞争情报研究》、《突发事件与企业竞争情报咨询服务快速响应》、《面向企业预警的企业竞争情报研究》等文。

3.5 竞争情报研究热点分析

关键词是一篇文章的核心与精髓,是文章主题的高度概括及凝练,频次高的关键词常被用来确定一个研究领域的热点问题[9－10]。CiteSpaceⅡ是一个由Java语言编写的基于共引分析的引文网络可视化软件。运行该软件时，可以选择使用关键路径(pathfinder)算法[11]或最小生成树(minimum spanning trees)算法[12－13]对科学文献引文共引网络的路径进行分析和处理，并可以通过显示高频关键词来确定竞争情报的主要研究领域和研究热点。

表1 竞争情报研究文献出现频次大于30的主题词

输入数据后,网络节点确定为keyword,选择阈值(3,2,20),(4,3,20), (2,1,20),选择pathfinder算法,运行后经整理生成主题词被引频次大于30的主题词列表 (见表1) 以及图6所示的竞争情报研究热点领域知识图谱。

图6 竞争情报研究热点知识图谱

图6显示的是高频关键词共现网络图,出现频次最高的主题词是competitive intelligence（竞争情报）,达131次。高频主题词反映出的竞争情报研究的其他主要热点领域还包括artificial intelligence（人工智能）103次, competitive advantage（竞争优势）87次，business intelligence（商务智能）、neural networks（神经网络）、data mining(数据挖掘)、knowledge management（知识管理）等。由此可见，竞争情报的研究与现代信息技术及智能化研究有很大关联。

从国内外的研究和实践来看，竞争情报活动的主要内容涉及到认识竞争形势、了解分析竞争者和参与制定竞争策略三方面。目前国内外主要研究重点在于竞争情报系统的研究和实践。竞争情报系统是一个由多种功能模块有机组合而成的以信息网络为平台的人机融合的应用系统，而此系统为了满足竞争数据管理、竞争情报分析、竞争情报服务三大功能模块，使用了数据挖掘技术、人工智能技术、神经网络技术[14]。这些与知识图谱的结果是相同的。

3.6 竞争情报研究前沿演进

接下来对文献进行共引分析，利用CiteSpaceⅡ软件中提供的膨胀词探测 ( burstdetection) 技术和算法，通过考察词频的时间分布，将其中频次变化率高的词(burstterm) 从大量的主题词中探测出来，依靠词频的变动趋势，来确定竞争情报研究的前沿领域和发展趋势[15]。此项选择为膨胀词短语 (burst phrases)，阈值设置仍然选择默认值(3,2,20)，(4,3,20)，(2,1,20)，点击探测膨胀词 (find burst phrases)，运行CiteSpaceⅡ后，探测出的膨胀词居于前6位的是：business-intelligence（商务智能）、neural-networks（神经网络）、competitive-advantage（竞争优势）、highly-competitive （高竞争力）、knowledge-based（知识型）、particle-swarm-optimization（粒子群优化）,如图7所示：

图7 竞争情报前沿演进知识图谱

由图7可见，主题词频变化率最高的词是business-intelligence,说明商务智能是近年来竞争情报研究的重要前沿领域之一，其次是神经网络、竞争优势等，这些高频突变词所表现出来的研究前沿反映出竞争情报领域也随着新时代的到来越来越毗邻高科技，与新世纪、新应用相适应是竞争情报领域研究不可逆转的趋势。

4 结 论

本文以信息计量学的相关理论与方法为指导，借助可视化分析工具CiteSpace，以各种类型文献作为知识载体，以Web of Science数据库收录的竞争情报领域的载文信息为主要数据来源，对十几年来国内外竞争情报研究领域中的规律和发展状况等进行可视化分析。得出以下结论：

 从1896年第一篇有关竞争情报的文献出现到20世纪60年代的几十年间，竞争情报领域研究的发展速度都很慢，直到60年代后才开始出现文献量的较大幅度的增长，之后则一直接近于线性增长。

 美国和中国在竞争情报领域的研究处于领先地位，其他国家和地区都与他们有一定的差距。而发文量较少的国家（地区）与他国（地区）的合作明显比发文量较多的国家（地区）与他国（地区）的合作要多。

 美国斯坦福大学、加拿大Chipworks公司、武汉大学以及香港理工大学等机构在竞争情报领域的发文量都位居前列。但机构间合作不多，直到近两年才出现比较明显的代表各机构密切合作的小型复杂网络。

 IEEE在竞争情报领域拥有极大的发言权，Koza J R、James D、 Bouthillier F以及我国的查先进等都属于高产作者。

 竞争情报领域的研究热点包括：competitive intelligence (竞争情报)、artificial intelligence（人工智能）、competitive advantage（竞争优势）、business intelligence（商务智能）、neural networks（神经网络）、data mining(数据挖掘)、knowledge management（知识管理）等。

 近年来，竞争情报研究的重要前沿领域包括business-intelligence（商务智能）、neural-networks（神经网络）、competitive-advantage（竞争优势）、highly-competitive（高竞争力）等，与信息时代接轨，并体现高应用性。

此外，CiteSpaceⅡ可视化应用软件显示了其强大的引文分析功能,可视化程度高,尤其在分析学科演化、热点和前沿领域方面,具有较强的探测和检验等辅助分析功能。可以预见，CiteSpaceⅡ在未来的科学研究中将继续发挥越来越重要的作用，为科技、科学工作者带来极大的便利。

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[15] 栾春娟, 侯海燕, 王贤文. 国际科技政策研究热点与前沿的可视化分析. 科学学研究，2009, 127(2):240-243.

[作者简介] 张 凌，女，1981年生，讲师，博士，7篇。