system: [SYSTEM]

user: 3. 文献分布现状 3.1. 数量分析 某一学科或研究领域在一定时期内的发展水平和速度可以用该阶段发表论文的数量和变化轨迹来反映 [ 6 ]。根据普赖斯文献增长规律，某一学科研究自诞生起会经历以下几个阶段：第一阶段的萌芽时期在文献数量上表现为不稳定增长；第二阶段的大发展时期表现为指数性增长；第三阶段的成熟期呈现增长减缓特点；第四阶段的完善时期文献数量会日趋减少 [ 6 ]。因此，本文选取“文献累积数”和“文献累积率” 2 两个指标来判断大数据背景下隐私问题相关研究的发展现状。结果如表1所示。 Table 1 Annual distribution of privacy issues in the context of big dat 刊文年度 刊文数量 文献累积数 文献累积率 2013 1 1 —— 2014 10 11 1000% 2015 21 32 190.90% 2016 23 55 71.88% 2017 15 70 27.27% 2018 14 84 20.00% 表1. 大数据背景下隐私问题研究文献年度分布 从表1的“刊文数量”可以看出，2013~2016年间关于大数据背景下隐私问题的相关研究在CNKI中呈现快速增长状态，2016年显示为峰值23篇文献，2017年以后发文数量开始缓慢下降；通过表1“文献累积数”、“文献累积率”分析，关于大数据背景下隐私问题的相关研究还处于研究领域的第一阶段，即萌芽阶段。2013~2014年，文献迅猛增长，这与“大数据元年”开启有极大的关系，其后，文献累积率在20%~1000%之间波动，显然波动幅度较大，表明我国大数据背景下隐私问题的相关研究在不稳定状态。因此，本文认为大数据背景下隐私问题相关研究还处于萌芽阶段，总体上发文数量远远不够，研究力度亟待提升。 3.2. 期刊分析 文献期刊统计可以分析一项研究的文献空间分布特点，找到该研究领域的核心期刊，为后来研究者提供深入研究依据 [ 6 ]。本文检索到的84篇论文一共涉及70种刊物，包括CSSCI、CSCD在内的核心及以上期刊23种，约占总刊物的32.86%，总发文数量为25篇，约占发表论文总数的29.76%，表明在检索的84篇期刊学术论文中，研究水平参差不齐，相对较少成果性研究。结果如表2所示。 Table 2 Distribution of publications of research papers on privacy issues in the context of big dat 期刊层次 期刊数量(种) 百分比 发文数量(篇) 百分比 核心及以上期刊 23 32.86% 25 29.76% 其他公开期刊 47 67.14% 59 70.24% 总计 70 100% 84 100% 表2. 大数据背景下隐私问题研究论文发表刊物层次分布 根据布拉福德定律，发表某一研究领域论文的期刊可以分为核心区、相关区和边缘区三种，本文主要分析其核心区期刊。核心区期刊数量计算公式为r 0 = 2ln(e E *Y) 3 ，r 0 表示核心区期刊数量，Y为发文量最多期刊所发表的文献数量 [ 7 ]。带入本文数值计算得出，r 0 = 2ln(e 0.5772 *4) ≈ 4，即刊文量排在前四位的期刊位于我国大数据背景下隐私问题研究的核心区，即法制与社会、新闻研究导刊、数字技术与应用、科学与社会。这4类期刊约占所有期刊数量的5.71%，一共发文13篇，仅占发表论文总数的15.48%，表明大数据背景下隐私问题研究的核心影响力相对较弱。表3列举出检索文献中发文数量2篇及以上的所有刊物，一共有9种，约占刊物总数的12.86%，共发文23篇，约占发表论文总数的27.38%，这表明大部分期刊只刊登过一次大数据背景下隐私问题的相关研究，分布较为分散。 Table 3 Publication of two or more journals on privacy issues in the context of big dat 期刊名称 发文数量(篇) 期刊名称 发文数量(篇) 法制与社会 4 网络安全技术与应用 2 新闻研究导刊 4 数字通信世界 2 数字技术与应用 3 今传媒 2 科学与社会 2 伦理学研究 2 现代工业经济和信息化 2 表3. 大数据背景下隐私问题研究发文2篇及以上期刊 3.3. 作者分析 作者群体分析可以反映某一研究领域的研究群体的成熟度和稳定性。本文从作者发文数量、作者增复数量两个指标对我国大数据背景下隐私问题研究的作者群体进行分析。根据洛特卡定律对作者群体的判断，如果发表n篇论文的作者数量约为发表1篇的作者数量的1/n 2 ，同时发表1篇的作者数量约占所有作者数量的60%，则该研究领域处于一个成熟时期 [ 6 ]。按照该定律要求，本文仅统计检索的84篇文献的第一作者，从发表n篇论文的作者数量占作者总数的比例和发表n篇论文的作者数量占发表1篇文献的作者数量比例两个方面来描述作者发文数量指标。数据如表4所示。 Table 4 Statistical analysis of the number of articles published by author 发文数量(篇) 作者人数(人) 占作者总数的比例 占发表1篇文献作者数量比例 3 1 1.23% 1.27% 2 1 1.23% 1.27% 1 79 97.53% 100% 总计 81 100% 表4. 作者发文数量统计分析 从表4可以得到：同一人发表大数据背景下隐私问题相关研究的论文最多的是3篇，有且仅有一位作者，约占作者总数的1.23%；其次有一位作者发表了2篇相关的论文，同样约占作者总数的1.23%；其余作者皆只发表了1篇大数据背景下隐私问题相关研究论文，约占作者总数的97.53%。该数据初步表明在我国大数据背景下隐私问题研究领域，研究群体较为分散，几乎没有核心团队进行持续研究。同时，从表4中也可得到：发表3篇论文的作者数量和发表2篇论文的作者数量都只占发表1篇文献的作者数量的1.27%。按照洛特卡定律，理论上发表2、3篇论文的作者应占发表1篇论文的作者数量的1/4和1/9，但本文得到的数据明显低于该理论值，且只发表1篇大数据背景下隐私问题相关研究论文的作者数量约占作者总数的97.53%，远远高于理论值60%。进一步说明大数据背景下隐私问题相关研究还没有形成成熟的作者群体，不具备群体稳定性，需要培养可以持续钻研该领域的研究人员。 作者复量和增量指标通过一定时期内该研究领域发表论文作者重复、增加两方面进行描述。在一段时间内，期刊论文作者一定会有第一次在该领域发表论文的新作者，也会有多次在该领域发表论文的老作者。本文对2013~2018年在大数据背景下隐私问题研究领域发表期刊论文的作者总量记为N，老作者记为A，新作者记为B，作者复量使用A/N表示，是作者多次在该领域发表论文的体现；作者增量使用B/N表示，是该研究领域中出现新作者的状况。本文统计的数据如表5所示。 Table 5 Statistical analysis of the authors' number of repetitions and addition 年份 N A B A/N B/N 2013 1 0 1 0 1 2014 9 0 9 0 1 2015 21 1 20 0.05 0.95 2016 23 0 23 0 1 2017 15 0 15 0 1 2018 14 1 13 0.07 0.93 表5. 作者复量、增量统计分析 从表5数据可知：2013~2018年间大数据背景下隐私问题研究领域的作者复量A/N的均值为0.06，而该领域内的作者增量B/N在0.93~1.00之间，尤其是2013、2014、2016和2017年，作者增量B/N均为1。按照洛特卡定律，A/N的值越趋近于1，表示该研究领域的作者群体比较稳定，核心作者相对较为集中，同时存在作者构成僵化、缺少后续人才的问题；而B/N的值越趋近于1，表示该研究领域拥有许多新生力量，更新换代频繁，带来的问题是作者群体结构不稳定，缺乏核心人物。因此，本文认为该领域的作者群体比例结构不均衡，尽管该领域获得广泛关注，大量新生作者尝试进入该领域，研究前景光明，但是极小的作者复量也表明此时的研究队伍是极不稳定的，几乎一年更换一批研究学者，从而缺乏对大数据背景下隐私问题进行持续且深入的研究。