我国公共图书馆治理研究的可视化分析

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公共图书馆研究热点领域知识图谱：共词分析视角

［图分类号］Ｇ５中２０［文献标志码］Ａ［文章编号］１０－８１（０２０一（）一（０５２４２１）７）２）（６４近十年来我国公共图书馆事业发展突飞猛进，各地在公共图书馆建设上已形成了多种建设模式，公共图书馆在公共文化服务体系中的地位越来越受到重视。本文以ＣＫ数据库中相关期刊论文为基础，借ＮＩ助ＳＳＰＳ和Ｕｉｔ计软件，采用共词分析法，对其ｃｅ统ｎ
资源共享２０
２３
图书馆
ｌ６７图书馆管理２Ｉ弱势群体２１５２０
信息服务５８地方文献２１公共闭书馆ｌ５２３８精神
分析法相比，词分析法是对当前发表文献的直接统共计，所寻找的是目前已有论文集中关注的主题，反映的是在趋势形成之后的焦点。共词分析方法最早被详
进行多元统计分析，并绘制知识图谱，以期在此基础＿ｌ卜揭示公共图书馆研究的主题结构及热点问题。
１研究方法
以ＣＫ数据库中期刊论文为基础，检索题名包ＮＩ
括 “ 共图书馆 ” 的期刊论文，鉴于我国公共图书馆公
合要求的论文，得到４４３４个关键词，借助ＥＣＬ的ＸＥ
统计功能进行词频统计，选择频次１０以上的关键问，

图书馆的信息可视化与数据可视化

图书馆的信息可视化与数据可视化信息可视化和数据可视化是当今数字化时代的重要技术手段，它们也被广泛应用于图书馆领域。

在图书馆中，信息可视化和数据可视化为用户提供了更直观、易懂的数据展示和信息查询方式，大大提升了用户的体验和满意度。

一、信息可视化在图书馆的应用信息可视化是一种通过可视化的呈现方式，将复杂的数据和信息变得更加易懂和直观的技术手段。

在图书馆中，信息可视化被广泛用于以下几个方面：1.数据统计与分析：图书馆收藏的图书数量、借阅次数、读者类型等大量数据可以通过图表、柱状图、饼状图等方式进行可视化展示，方便图书馆管理者进行数据分析和决策。

2.馆藏图书展示：借助信息可视化的技术，图书馆可以将新书推荐、热门图书、不同主题的图书等通过视觉方式进行展示，使读者更容易获取到感兴趣的图书信息。

3.座位预约与使用情况：借助信息可视化技术，图书馆可以将不同区域、楼层的座位情况通过实时的可视化界面展示给读者，读者可以直观地了解到哪些座位尚有空余，提升座位利用率。

4.活动推广与宣传：通过信息可视化技术，图书馆可以将各类文化活动、讲座、展览等通过图表、海报等形式进行可视化展示，吸引读者参与和了解活动信息。

二、数据可视化在图书馆的应用数据可视化是通过图表、地图、网络图等视觉化方式来展示和呈现数据的技术手段。

在图书馆中，数据可视化有着广泛的应用场景：1.图书检索与推荐：通过数据可视化技术，图书馆可以将读者的搜索关键词、浏览记录等数据进行可视化展示，进而提供个性化的图书推荐服务，满足读者对不同主题和领域的需求。

2.文献引用与研究分析：借助数据可视化技术，图书馆可以将学术文献的引用网络、作者合作关系等进行可视化展示，为科研人员提供更直观的研究分析工具。

3.阅读路径与足迹追踪：通过数据可视化，图书馆可以追踪读者在图书馆中的阅读路径，了解读者的兴趣偏好和倾向，从而优化图书馆的藏书布局和馆藏推荐。

4.数字资源利用：数据可视化可以将数字资源如电子书籍、期刊数据库等的内容、使用情况进行可视化展示，帮助读者更好地利用和探索数字资源。

我国图书馆馆藏评价研究的可视化分析

果进行可视化展示，全面、深入地挖掘出了我国图书馆馆藏评价研究的动态过程、特点和规律，这有助于全面和深入地认识我国图书馆馆藏评价研究，为进一步研究馆藏评价提供了参考。［关键词］图书馆；馆藏；评价；可视化；分析
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈＯｉｌｌｉｂｒａｒｙｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａｈｒｔｏｕｇｈｓｉｘａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｉｍｅｄｉｓｔｒｉｂｕ・ｔｉｏｎ，ｐｅｉｒｏｄｉｃａｌｄｉｓｔｉｂｒｕｔｉｏｎ，ａｕｔｈｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｉｍｐｏｒｔａｎｔａｒｔｉｃｌｅｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓ — ｅｓｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓ，ｃｉｔａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｏｒｄ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄＣＯ — ｗｏｒｄａｎａｌｙｓｉｓ．Ａｖａｉｒ — ｅｔｙｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｉｓｕｓｅｄｔｏｖｉｓｕａｌｉｚｅｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｓｅａｎａｌｙｓｅｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙ，ｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓａｎｄ

图书馆的信息可视化与数据可视化

图书馆的信息可视化与数据可视化在数字化时代，信息的可视化和数据的可视化已成为图书馆管理和服务中不可或缺的重要组成部分。

通过将海量的图书馆信息和数据以直观、易理解的图形形式展现，图书馆的信息可视化和数据可视化可以为读者提供更高效、便捷的检索和利用方式，同时也为图书馆管理者提供了更好的决策依据。

本文将探讨图书馆的信息可视化和数据可视化的相关概念、技术和应用。

一、信息可视化与数据可视化的概念信息可视化是指通过使用图表、图像、地图等图形化的方式将信息呈现出来，以帮助人们更好地理解和利用数据。

数据可视化则是将海量的数据通过图表、图像等形式展现出来，以便人们更直观地理解数据背后的规律和趋势。

图书馆的信息可视化和数据可视化结合了图书馆领域的特点和需求，使得图书馆的资源、服务和管理更加便捷高效。

二、图书馆信息可视化与数据可视化的技术与工具1. 可视化工具：现如今，有许多专门的信息可视化和数据可视化工具供图书馆使用，如Tableau、D3.js、Plotly等。

这些工具提供了丰富的图表和图像样式可供选择，并支持数据的导入、分析和展示。

2. 数据处理与分析：数据处理是信息可视化和数据可视化的前提，图书馆通过采集、清洗和整理图书馆数据，为后续的可视化展示提供支持。

数据分析则是对图书馆数据进行深入挖掘和分析，以发现其中的隐藏的价值和意义。

3. 数据库与内容管理系统：图书馆的信息和数据来自于各类数据库和内容管理系统，通过与这些系统的集成，实现对数据的获取和管理。

例如，图书馆可以通过与图书馆管理系统集成，实现对图书馆馆藏、借阅等数据的可视化展示。

三、图书馆信息可视化与数据可视化的应用1. 馆藏展示与推荐：通过信息可视化和数据可视化技术，图书馆可以将馆藏图书的分类、书籍流通情况等数据以图表或热力图的形式展示出来，帮助读者快速了解图书馆的馆藏情况，从而更好地选择和借阅图书。

2. 阅览座位与设施管理：通过数据可视化技术，图书馆可以实时展示图书馆内阅览座位的使用情况、设施的维修情况等，帮助读者和管理者更好地了解图书馆内部的环境，提供更好的阅览体验。

我国图书馆学研究知识图谱分析

调由冷变暖。圆形结点代表机构，点越大表明该结机构被引频次越高。红色结点为突增结点，明该说机构被引突然增加。表１列出了被引频次 ≥５０的所有机构。
等… 。笔者则试图以ＣＳＩＳＣ数据为研究对象，利用
ｓｔｎｗｅｇａｐｇｏａａｚｅｉｉｎｄｔａｄｓｂｅｔｏｄ．Ｂｎｌｓｆｈｎｗｅｇａｐｇｔｅｔｏｌｅｍｐｉｎｌｅｈｉｅ￣ｏａｎｕｊｃｗｒｓｙａｉｏｔｅｋｏｌｅｍｐｉ，ｈｍｃｋｄｎｔｙｔｒｔａａｙｓｄｎ
２分析与结果
２１图书馆学研究机构知识图谱．
ＣｔＳａｅＩ将各机构发表的论文数量及时间ｉｐｅ可ｅｌ以 “ 轮 ”的大小和颜色直观展示出来。运行年
体图景、发展态势与结构特征。此前，武汉大学的赵蓉英教授以来自Ｗｅｆｃｎｅ数据库图书馆主题ｂｏＳｉｃｅ的文献为研究对象，过ＣｔＳａｅ１软件对相关引通ｉｐｃｅＩ文数据和主题词数据进行了分析和处理，梳理了国
ｐｐｒｇｔｓｍｅｉｆｅｔｌｉｓｉｔｓｕｈｒｎｈｎｗｅｇａｅａｄｒｓａｃｒｎｆｌｒｒｃｅｃｅｅｒｈａｅｅｓｏｎｕｎｉｎｔｕｅ，ａｔｏｓａｄｔｅｋｏｌｄｅｂｓｎｅｅｒｈｆｏｔｏｂａｙｓｉｎｅｒｓａｃ．ｌａｔｉ

图书馆的数字化服务与信息可视化技术

图书馆的数字化服务与信息可视化技术随着科技的发展和数字化时代的到来，图书馆也在积极应用数字化服务和信息可视化技术，以提供更便捷和丰富的图书馆资源。

本文将探讨图书馆的数字化服务和信息可视化技术对用户信息获取和利用的影响。

一、数字化服务的概念与特点数字化服务是指将传统的纸质资源转换为数字形式，通过网络平台提供给用户进行访问和利用的图书馆服务。

数字化服务的特点有以下几点：1. 资源共享：数字化服务通过将馆藏资源数字化，使得用户可以在线获取和浏览图书、期刊、论文等各种文献资料，实现资源的共享和利用。

2. 检索与筛选：数字化服务提供各类检索工具和筛选功能，用户可以通过关键词、作者、题目等方式快速定位所需资源，提高信息检索的效率。

3. 多媒体形式：数字化服务将图书馆资源以多种媒体形式呈现，包括文本、图片、音频和视频等，满足用户对多样化信息形式的需求。

4. 互动交流：数字化服务平台提供了用户评论、分享和互动的功能，用户可以在平台上与其他用户和专家进行交流和讨论，增强信息获取和利用的交互性。

二、数字化服务对用户信息获取和利用的影响1. 便捷的资源获取：数字化服务使得用户不再受限于传统的图书馆开馆时间和实体图书的借阅限制，可以在任何时间、任何地点访问和获取所需资源，提高了用户获取信息的便捷性。

2. 提升信息检索效率：数字化服务提供了强大的检索工具和筛选功能，用户可以通过关键词、作者等方式快速定位所需资源，避免了传统检索方式中耗费大量时间和精力的问题。

3. 多样化信息形式：数字化服务以多种媒体形式呈现图书馆资源，满足了用户对多样化信息形式的需求，用户可以选择适合自己的形式来获取和利用信息。

4. 个性化的推荐服务：数字化服务平台通过用户行为分析和算法推荐的方式，为用户提供个性化的推荐服务，根据用户的兴趣和需求推荐相关的资源，提高了用户信息利用的效果。

三、信息可视化技术在数字化服务中的应用信息可视化技术是指利用图形化的方式将大量的数据和信息呈现出来，通过可视化的方式帮助用户理解和分析信息。

三维可视化图书馆导览的实现方法研究

三维可视化图书馆导览的实现方法研究摘要：本文对3d gis进行了研究，提出了使用3dmax软件进行建模和arcscene软件进行三维场景的制作，并生成图书馆动画的方法，实现了三维可视化图书馆的真实导览效果，生动、形象、立体地展示了图书馆，同时也为3d数字校园的建设提供了可借鉴的方法。

关键词：三维可视化；图书馆导览；3d建模；gis引言在科技飞速发展的今天，三维可视化[1]是计算机技术和信息技术发展的一个热门研究方向。

三维可视化使人首先通过视觉效果来对外界信息进行直观获取。

而地理信息系统即gis，作为性能强大、涉及领域广泛的一种新型信息系统必然要引入到三维可视化技术中，才能够充分满足人们的需求。

图书馆，是一个公益性、专业化、面向全校师生的公共艺术空间和展览场馆，是每所学校，尤其是大学校园里不可或缺的场所。

以往学生是通过传统的网页看到有关图书馆的文字、图片介绍，看不到图书馆的内部环境、具体功能区和实际藏书情况。

因此，构建三维可视化的图书馆能够向读者提供自动导览系统，可以更加直观和深刻的展示图书馆的各个细节，能够丰富用户的视觉和听觉刺激，可以给学生和教师提供全方位的图书馆浏览体验，实现在网上对图书馆的交互浏览，使那些没机会实地参观的人获得身临其境的感觉，符合数字化的发展需求。

本文提出使用3d max建模生成三维立体图书馆，并结合gis技术和视频制作技术，形成动态的图书馆自动导览系统，给用户提供便捷的操作和真实的体验感受。

1 关键技术1.1 3d max建模技术3d max[2]是autodesk公司开发的基于pc系统的集造型、渲染和制作动画于一身的三维制作软件。

3d max的制作流程简洁高效，上手容易，有利于初学者学习。

3d max不仅可以建三维室内、室外模型，设置场景，建筑材质设计，还可以进行场景动画设置，运动路径设置，计算动画长度，创建摄像机并调节动画。

3d max可以为模型表面赋予贴图、材质，其模拟的自然界，可以做到真实、自然。

图书馆的数据分析与利用

信息可视化
总结词
将复杂数据和信息以视觉化的方式呈现，帮助用户理解和分析。
详细描述
信息可视化将复杂的数据和信息以视觉化的方式呈现，如地理信息系统、网络图等，帮助用户更好地理解和分析数据。
可视化交互设计
总结词
通过交互式设计，使用户能够与可视化数据进行互动，深入探索和分析数据。
详细描述
可视化交互设计允许用户与数据可视化进行互动，通过点击、拖拽等方式深入探索和分析数据，提高数据分析和利用的效率。
和借阅行为之间的潜在联系。
支持度与置信度
关联规则的支持度和置信度是衡量规则重要性的两个关键指标，支持度高的规则具有更广泛的应用价值。
频繁项集
频繁项集是指在一组数据中频繁出现的模式，可用于关联规则挖掘。
聚类挖掘
借阅记录按照相似性进行分组，以便更好
地理解读者的阅读偏好和行为模式。
时序数据
如读者的借阅频率、图书的流通量等，这些数据随着时间变化而变化。
数据特点
01
02
03
大规模
图书馆每天都会产生大量的数据，需要进行有效的存储和管理。
多样性
图书馆的数据来源多样，包括结构化数据和非结构化数据。
时序性
图书馆的数据具有时间序列的特点，可以用于分析读者的借阅行为和图书的流通趋势。
用户行为分析
总结词
通过收集和分析用户在图书馆内的行为数据，如借阅、检索、入馆时间等，可以深入了解用户需求和行为模式，为图书馆管理提供决策支持。
详细描述
通过分析用户在图书馆内的行为数据，可以了解用户的阅读习惯、兴趣变化和需求特点，为图书馆的资源采购、空间布局和服务优化提供依据。同时，对用户行为的深入理解也有助于提高图书馆的服务质量和用户满意度。

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2019年第1期（No. 1. 2019）035学术论坛我国公共图书馆治理研究的可视化分析*严贝妮程昊（安徽大学管理学院合肥 230039）〔摘要〕文章以CNKI 中文学术期刊数据库中有关公共图书馆治理研究的文献作为数据样本进行统计分析，从样本中提取关键词，利用Python 进行关键词矩阵化，结合CiteSpace、Netdraw、SPSS 工具，以知识图谱、共词分析、多维尺度、聚类等手段进行可视化展现。

分析结果可归纳出治理模式、图书馆治理结构的基本内容、合作治理方式等研究主题，其中法人治理、理事会等治理结构方面的关键词为研究热点。

该分析可反映我国公共图书馆治理研究概况，为公共图书馆治理研究提供参考。

〔关键词〕公共图书馆治理共词分析可视化〔中图法分类号〕 G250〔引用本文格式〕严贝妮，程昊.我国公共图书馆治理研究的可视化分析[J].图书馆，2019（1）：035—041.* 本文系国家社会科学基金一般项目“文化精准扶贫中公共图书馆的参与机制研究”（项目编号：17BTQ031）研究成果之一。

1 引言《中华人民共和国公共图书馆法》第二十三条明确指出“国家推动公共图书馆建立健全法人治理结构，吸收有关方面代表、专业人士和社会公众参与管理”[1]，这意味着我国公共图书馆治理将会在实践中得到实质发展，也为建立公共图书馆治理结构提供了强力支持。

图书馆治理是图书馆所有者或经合法授权的所有者代表在拥有图书馆所有权的基础上，对图书馆实行管理，包括资产处置、政治参与等，且对机构组织承担政治与法律责任。

图书馆治理的概念一般定义为：在存在利益关系的条件下，社会组织机构或个人对图书馆全馆事务的政治参与和管理活动[2]。

国内公共图书馆专门法对图书馆治理有很大的推进作用，但是实践仍需要结合学界研究成果。

业界应重视与关注公共图书馆治理的相关研究，国内研究已有公共图书馆法人治理研究综述[3-4]、图书馆治理研究综述[5]。

本文以统计分类方式归纳总结文献研究，采用知识图谱分析、词云、共词聚类分析等方法，通过Python 进行关键词矩阵化处理，结合Netdraw、SPSS 等工具，对我国公共图书馆治理方面的研究进行可视化展现，分析研究脉络，展现我国有关公共图书馆治理研究的发展进程。

2 数据来源与研究方法2.1 数据来源本文选用中国知网（CNKI）的中文学术期刊数据库作为数据源，选择期刊类别的高级检索，设定主题为“公共图书馆”并含“治理”，指定年限截至2017年，设置来源为“全部期刊”。

检索得到313条记录，除去“约稿函”“目录”等与主题不相关的记录，最后筛选出符合主题的期刊论文296篇，并将其作为数据样本。

有关我国公共图书馆治理研究的论文数量按照年份统计如图1所示。

图1显示，早在1990年就有国内学者发表过主题为公共图书馆治理的研究论文，但在此后有13年的研究空档期，从2003年到2006年都有少量研究成果发表。

2007年开始进入一个新的发展阶段，有关公共图书馆治理的研究逐步稳定增长，总体呈持续增长趋势发展。

由此可见，公共图书馆治理越来越受到国内学界的关注，我国公共图书馆专门法的正式颁布，对实行图书馆治理也起到了推动作用。

2019年第1期（No. 1. 2019）036图1 我国公共图书馆治理研究论文发表数量统计2.2 研究方法本文采用文献计量分析法、共现分析法、社会网络分析法，结合CiteSpace，生成作者所属机构合作网络图；对样本文献进行关键词提取，用Python 做词频统计分析，构建关键词共词矩阵，进行网络中心性分析，并通过Ucinet 调用NetDraw 描绘出公共图书馆治理研究的关键词共现网络知识图谱；由共词矩阵计算出相异矩阵后作多维尺度分析、聚类分析，分析该领域主要的研究内容，以助于分析文献研究主题与梳理研究成果。

本文研究方法具体实施步骤如图2所示。

图2 研究步骤3 数据分析3.1 机构合作知识图谱CiteSpace 是科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件[6]。

本研究利用CiteSpace 对样本作者的所属机构进行分析，描绘合作网络知识图谱。

笔者先在CNKI 检索符合条件的文献信息，按Refworks 格式下载，然后将此数据格式导入CiteSpace 进行数据转换，选取“Institution”类型进行分析。

由于篇幅限制，表1仅显示文献发表数量居前16位的机构名称，其机构合作知识图谱见图3。

表1 机构发表文献统计序号机构发表数量序号机构发表数量1黑龙江大学信息资源管理研究中心169浙江省台州市椒江区图书馆52北京大学信息管理系1010中共漯河市委党校图书馆53深圳图书馆811东北林业大学图书馆54黑龙江省图书馆612上海图书馆55茂名市图书馆613黄淮学院图书馆46安徽大学管理学院614西安文理学院图书馆47国家图书馆615漯河职业技术学院图书馆48辽宁省图书馆516温州市图书馆4图3 我国公共图书馆治理研究的机构合作知识图谱研究文献发表数量在6篇及以上的机构：黑龙江大学信息资源管理研究中心（16篇）、北京大学信息管理系（10篇）、深圳图书馆（8篇）、黑龙江省图书馆（6篇）、茂名市图书馆（6篇）、安徽大学管理学院（6篇）和国家图书馆（6篇）。

如图3所示，上述机构的网络节点都比较大，在公共图书馆治理研究方面具有一定影响力。

7个发文量最多的机构有4个是公共图书馆，3个是高校图书馆，可见公共图书馆治理研究是学界与业界共同关注的话题。

此外，从各个节点之间的关系连线看，我国公共图书馆治理研究有不少是机构之间的合作研究。

在学界，东北林业大学图书馆与黑龙江大学信息资源管理研究中心，牡丹江医学院图书馆与东北林业大学图书馆之间的机构合作比较多；在跨区域、跨地区合作中，华中师范大学信息管理学院、贵州财经大学信息学院、山西大学经济与管理学院等联合开展了研究，广东药科大学图书馆与南京大学信息管理学院也在图书馆治理方面进行了合作研究。

在业界，黑龙江省图书馆与黑龙江大学信息资源管理研究中心之间有合作研究关系，深圳图书馆与上海社会科学院、国家图书馆与北京大学管理系、台州市椒江区图书馆与温岭市图书馆等机构也有图书馆治理研究的合作。

而更多的研究都是机构独立展开的，一方面是因为我国公共图书馆仍在图书馆治理的初级阶段，机构主要集中于借鉴国内外先进经验、探索制度政策等理论，而跨机构合作研究在理论结合实践后才能有更好的成果，因此未有更多的机构联合研究；此外，科研项目成果管理也应认可与鼓励这种跨机构的合作，才能提供良好的科研环境让更多的学界学者参与其中。

3.2 关键词矩阵构建3.2.1 关键词选取表2 公共图书馆治理研究文献关键词词频编号关键词频次编号关键词频次kw1公共图书馆170kw16总分馆制8kw2法人治理结构83kw17公共治理8kw3理事会74kw18政府购买7kw4图书馆治理58kw19政府责任7kw5法人治理37kw20公共图书馆法6kw6图书馆19kw21知识图谱6kw7治理结构14kw22参与治理6kw8治理模式13kw23中国6kw9理事会制度11kw24共同治理5kw10公共图书馆服务体系11kw25公众参与5kw11图书馆服务9kw26治理主体5kw12公共文化服务9kw27合作治理5kw13图书馆管理9kw28公共文化机构5kw14公共文化服务体系8kw29体制改革5kw15农村图书馆8kw30利益相关者4本研究从样本文献中提取了所有的关键词，并对关键词样本进行了数据预处理，保证数据样本的有效性。

笔者先将与主题无关的关键词去除，然后把近义词进行合并，如“公共图书馆法”“《公共图书馆法》”合并为“公共图书馆法”，“总分馆”“总分馆制”合并为“总分馆制”，“农村图书馆”“乡村图书馆”合并为“农村图书馆”等等。

处理过的数据通过Python编程进行词频统计，选取出现次数大于等于3次的关键词作为本次研究的对象，共53个关键词，词频统计频率前30的高频词情况如表2所示。

由表2可知，法人治理结构、理事会、治理模式、公共图书馆服务体系、公共文化服务等内容是我国公共图书馆治理研究的主要焦点。

本研究利用Python做词频词云图以显示各关键词的情况，如图4所示。

图4 关键词词云3.2.2 构建共词矩阵根据词频统计结果，我们对选取的53个高频关键词样本进行共词分析，构建形成53*53的共词矩阵。

受篇幅限制，表3展示为局部13*13的共词矩阵。

表3 我国公共图书馆治理研究文献关键词共词矩阵（局部13*13）编号kw1kw2kw3kw4kw5kw6kw7kw8kw9kw10kw11kw12kw13 kw11705754203308872613 kw257834812142061003 kw3544874121820223000 kw420121258044132104 kw53311803700120000 kw604240191110010 kw782040114101000 kw880211111301010 kw976232100110000 kw1021320011011000 kw116001000000900 kw121000010100090 kw133304000000009 3.2.3 构建相异矩阵本研究需要对共词矩阵进一步转换，先转换为相关系数矩阵O。

本文采用共词分析最常用的Ochiai系数的方法进行相关系数矩阵转换，矩阵计算工具为Python。

Ochiai 系数的相似性度量计算是根据词A、词B共同出现次数与严贝妮、程昊：我国公共图书馆治理研究的可视化分析2019年第1期（No. 1. 2019）0372019年第1期（No. 1. 2019）038词A、词B 分别出现次数来求出相关性系数[7]。

相异矩阵则是通过1减去相似度矩阵O 中的全部数据得出。

本次计算结果为53*53矩阵，因受篇幅限制，表4仅展示13*13的关键词相异矩阵。

表4 我国公共图书馆治理研究文献关键词相异矩阵（局部13*13）编号kw1kw2kw3kw4kw5kw6kw7kw8kw9kw10kw11kw12kw13kw10.00 0.52 0.52 0.80 0.58 1.00 0.84 0.83 0.84 0.95 0.85 0.97 0.92 kw20.52 0.00 0.39 0.83 0.98 0.90 0.94 1.00 0.80 0.97 1.00 1.00 0.89 kw30.52 0.39 0.00 0.82 0.66 0.95 1.00 0.94 0.93 0.89 1.00 1.00 1.00 kw40.80 0.83 0.82 0.00 1.00 0.88 0.86 0.96 0.88 0.92 0.96 1.00 0.82 kw50.58 0.98 0.66 1.00 0.00 1.00 1.00 0.95 0.90 1.00 1.00 1.00 1.00 kw61.00 0.90 0.95 0.88 1.00 0.00 0.94 0.94 0.93 1.00 1.00 0.92 1.00 kw70.84 0.94 1.00 0.86 1.00 0.94 0.00 0.93 1.00 0.92 1.00 1.00 1.00 kw80.83 1.00 0.94 0.96 0.95 0.94 0.93 0.00 1.00 0.92 1.00 0.91 1.00 kw90.84 0.80 0.93 0.88 0.90 0.93 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1.00 1.00 kw100.95 0.97 0.89 0.92 1.00 1.00 0.92 0.92 1.00 0.00 1.00 1.00 1.00 kw110.85 1.00 1.00 0.96 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 kw120.97 1.00 1.00 1.00 1.00 0.92 1.00 0.91 1.00 1.00 1.00 0.00 1.00 kw130.92 0.89 1.00 0.82 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.003.3 关键词网络分析3.3.1 中心性分析社会网络的“中心性”（Centrality）能很好地表达结构化网络的联通关系[8]。