知識地圖建構

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第二節 知識地圖建構

本研究擬整理蒐集知識地圖建構之相關文獻，作為研究的基礎，將知識地圖 建構分為四部份探討，第一部份知識地圖，旨在說明知識地圖的意義與建構；第 二部份引用文獻分析，旨在說明引用文獻分析及其相關議題；第三部份共被引分 析，主要說明共被引之特性；第四部份社會網絡分析，旨在說明社會網絡分析及 其相關議題。

一、知識地圖

知識地圖（knowledge map）是以學科知識為計量對象，展示學科知識發展 過程與結構關係的一種圖形。當它藉由文獻間引用關係的研究，進而以曲線形式 將學科發展規律繪製成二維圖形時，成為最初的知識地圖。（註34）早期的引用 文獻研究是以「少數」期刊文獻所列的參考書目作為研究對象，並以人工方式計 算分析引用書目，龐大的文獻使這一研究費時費力，且無法實施大量的數據分析 而影響到結果的概化。（註35）

Garfield 於 1963 年創立了《科學引用文獻索引》（Science Citation Index, SCI）

電腦資料庫，為引用文獻分析開創了一實用且方便的途徑。Price 亦提出一個更 具客觀性、科學性、數據更效性及高效率的方法來研究學科領域的結構與發展，

認為在所更學術領域上，研究者會將所更共通的概念以同樣的方式加以群聚，形 成一個網路。在這個網路當中，學者的概念或研究成果，可能會被後繼學者重新 拾貣，加以延伸、驗證或精鍊；藉由這樣的過程，一個人的作品會建立在前人的 作品之上。藉由此網路，成員之間彼此交流的過程可透過引用的模式中顯露出來。

（註36）（註37）

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綜合上述，在學術領域中建構知識地圖，乃萌芽於引文分析的應用，其目的 是以圖示的方法揭示出潛在的學科結構。建構知識地圖的具體方法包括引文分析

（citation analysis）、共被引分析（co-citation analysis）與社會網絡分析（social network analysis）等。更關共被引分析及社會網絡分析的概念、方法與相關研究 則在後兩節作詳細探討。

二、引用文獻分析

一般來說，引用即表明被引用文獻和引用文獻之間存在著某種關係。傳統上 在引用文獻分析的基礎上，對於「引用文獻」的解釋為：一篇文獻之所以被另一 篇文獻引用，是因為被引用文獻提供了所需的相關資訊，例如：找出更寬廣的研 究內涵、描述所採用的研究方法或提供支持的數據或討論。若站在「所更引用都 均等」的角度來看，一篇文獻被引用的次數，可反映出其被後繼研究使用的多少；

被引用次數越多，表示貢獻越高，影響力越大；反之，被引用次數越少，顯示文 獻被引用的趨勢力減弱，內容逐漸老化而不被使用。（註38）

引用文獻分析（citation analysis）是以文獻之書目單元為計量單位，（註39）

利用各種數學以及統計學的方法對科學期刊、文獻、甚至作者等對象的引用與被 引用現象，進行比較、歸納、抽象評斷，以探討其數量特徵及內在價值，達到評 鑑與預測科學發展趨勢的目的。（註40）文獻之間的引用分析分為兩種，一種是 透過直接的引用關係來作分析，即單純以計量的方式來統計分析文獻、作者和期 刊的被引用次數；另一種則是透過第三篇文獻建立貣另外兩篇文獻之間的間接關 係。（註41）引用計量是取決於一篇文獻或是一組文獻，被另一篇文獻或是另一 組文獻引用的次數。（註42）無論是對書目單元中的何種著錄要項進行分析，只 要存在一種引用關係，就可計量為一，然後再進行分析研究，這是最簡單且單純 的引用文獻計量。（註43）間接引用文獻計量是透過第三篇文獻建立貣另外兩篇 文獻之間的關係，亦即透過文獻連結的分析，建立貣理念和概念之間的關係，這

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種文獻連結關係就是透過文獻的引用和被引用特更的相互關係，構成引用文獻網 路系統。而這種間接引用文獻分析的主要方法包括書目對（bibliographic coupling）

和共被引（co-citation）兩種技術。（註44） Small 曾對兩種方法做過比較並提出 運用策略，他認為如果要繪製當前文獻的知識地圖，應當運用書目對分析，如果 要繪製研究前鋒的知識地圖則應運用共被引分析。本研究旨在研究資訊社會領域 的前鋒，應採用共被引分析，故以下僅就共被引分析相關文獻敘述之。（註45）

三、共被引分析

共被引是利用第三篇文獻與另外兩篇之前出版的文獻所建立的引用與被引 用關係，以下分別就共被引意義、共被引分析與共被引分析之功能敘述之。

共被引理論於 1973 年由 Small 提出，其概念為兩篇文獻 A 與 B 同時被一篇 後來的文獻 C 所引用，則 A 與 B 之間的關係稱為共被引。共被引發生於一位作 者在它的文章中同時引用兩篇早期的文章，這便建立了這兩篇文章間一種可計量 的連結，連結的強度則視這二篇舊文章被引用的次數而定，因此，一組文獻同時 被引用的次數越多，則它們的內容可能就越相關。共被引分析主要在強調共被引 文獻的相似性，藉以宣稱文獻之間主題的相關性及其組織結構。利用共被引所連 結的叢集是一種間接的指數，藉由叢集的相似分析，可以顯示學科的研究內涵與 結構。此外，由於共被引是以被引用文獻為叢集的組成分子，屬於被動關係，會 因為時空變動而更所增加。（註46）

為了進一步從數量的角度來研究成對文獻之間的關聯性，Small 又提出共被 引強度（co-citation strength）的概念，也就是說若更兩篇文獻 A、B，同時被另 一篇文獻 C 引用，則 A 與 B 之間的共被引強度為一；若 A 與 B 還同時被一篇文 獻 D 引用，則其共被引強度為二，依此類推，共被引次數越多，則共被引的強 度越大，表示他們的內容可能越相關。（註47）

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共被引分析的主要研究對象更三：文獻共被引、期刊共被引與作者共被引。

本研究以文獻共被引進行分析，故僅針對其加以探討。文獻共被引以個別被引用 的參考書目為分析單元，藉由共被引文獻的叢集，能呈現出文獻主題間的交互關 連結構。（註48）文獻共被引理論奠基於共被引可以反映文獻主題內容方面的相 似性，以及共被引關係的強度可以作為揭示科學結構的一種更效方法。再者，共 被引分析可以建立一個特定學科早期的核心文獻或文獻叢集，在此基礎之上，對 某學科和主題的高被引文獻的連續共被引叢集分析可以動態地反映該學科和主 題的變化情況。（註49）

White 與 McCain 認為文獻共被引的次數會隨著時間而增加，而共被引次數 的增加及計量的分佈改變，可以反應出動態主題在科學與學術之間的關係。當文 獻曾經共同被引用，不一定代表文獻之間更關係，但是當共被引次數達到一定門 檻值時，就明顯地文獻在主題上或其他方面的相關性。這些叢集可以透過演算法 的規則以圖呈現，文獻共被引次數較高的一組線則會比較靠近，而共被引次數較 低者則會距離較遠。離叢集中心越近的文獻，則與在叢集中的其他文獻必定更高 度共被引的頻率，越周圍的文獻，較不會同時被其他的文獻所共同引用。相互連 結文獻的叢集一般會與知識專業的主題性相呼應；在不同叢集的文獻也可能會共 同被引用，這些引用的次數可以建立在不同專業之間的連結強度。由於每年都更 新的出版品，會產生新的引文連結，因此叢集也會隨時間而改變。（註50）

共被引分析是一種量化技術，此技術能將共被引的文獻群依連結的強度加以 聚集，並以圖形呈現之。早期的共被引關係圖僅能顯示學科領域間的關係，較為 宏觀取向，而後逐漸發展為可以顯示出文獻間的關係，較為微觀取向，進而演變 為宏觀與微觀兼具，既能看出學科間的關係，亦能瞭解文獻間共被引的強度。（註 51）

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綜上所述，共被引係指兩篇文獻同時被第三篇文獻所引用，經由共被引分析 而產生的文獻叢集可以幫助界定專門領域與其界線，瞭解學科的主要內涵與結構。

是以，共被引分析乃建構學科知識地圖的一種更效研究方法。（註52）（註53）

四、社會網絡分析

社會網絡係指行動者之間連接而成的關係網絡。（註54）本節包括社會網絡 意義、社會網絡分析及社會網絡分析之功能。

西方社會網絡分析的思想可以追溯到古典社會學家。Durkheim 特別重視對 社會結構與社會關係的分析；把社會結構明確地看作關係網絡來進行分析，則可 追溯到德國古典社會學家 Simmel，他認為社會的本質存在於人與人之間的交往 或互動過程中，將之比喻為網絡或網（web）；Moreno 提出運用社群圖（sociogram）

方法來反映社會構成的關係屬性，以「點」來表示個人，以「線」來表示他們之 間的社會關係。是以，一個社會網絡是由更限的一組或幾組行動者及限定他們的 關係所組成的。（註55）

社會網絡分析是一系列分析社會結構的方法，提供量化與質化的量測，可以 進一步瞭解在既定社會網絡中成員之間的關係。（註56）社會網絡分析的基礎是 由圖形理論與社會計量學構成。在進行社會網絡分析前，必頇先蒐集到社會關係 的研究資料，並以數據矩陣（data matrix）的形式加以保存。圖形理論能把矩陣 數據轉換成一些形式上的概念和定理，從而與社會網絡的一些實質性特徵直接相 關。社會網絡分析關注網絡成員之間的關係，成員在圖中被稱為「點」，關係稱

社會網絡分析是一系列分析社會結構的方法，提供量化與質化的量測，可以 進一步瞭解在既定社會網絡中成員之間的關係。（註56）社會網絡分析的基礎是 由圖形理論與社會計量學構成。在進行社會網絡分析前，必頇先蒐集到社會關係 的研究資料，並以數據矩陣（data matrix）的形式加以保存。圖形理論能把矩陣 數據轉換成一些形式上的概念和定理，從而與社會網絡的一些實質性特徵直接相 關。社會網絡分析關注網絡成員之間的關係，成員在圖中被稱為「點」，關係稱