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user: 3. 文献计量分析 3.1. 文献产出分析 研究数据选取“Web of science核心合集”，出版物名称为“Information Systems Research”，时间跨度从1998年至2017年，共检索得747篇文献。ISR期刊的文献产出呈现一种波动性增长，虽然不同时间段间的文献产出存在上下波动，但总体呈现一种上升趋势，如图1所示，尤其是2009年至2012年，文献产出量由31篇/年增长至75篇/年，涨幅明显。 由图1，可以将1998年至2017年ISR的文献产出划分为二个阶段，如表1所示：1) 1998年至2008年，每年的文献产出量在24篇上下波动，标准差为2.960，平缓前进；2) 2009年至2017年，文献产出量开始增加，标准差增长至13.170，这表明随着信息技术的普及与应用，ISR期刊正在受到越来越多学者的关注和重视。 3.2. 国家合作网络分析 国家合作网络分析可用于分析国家合作网络的中介中心性、发文数量和最早发文年份。其中，中介中心性突显一个国家与其他国家在本领域的合作情况，中介中心性越高，表明该国家与其他国家的合作越多，在网络中的连通性越强；国家发文数量和最早发文年份可以展现一个国家在本研究领域的科研实力。 应用Citespace将1998年至2017年ISR文献进行国家合作网络图谱分析，如图2所示，节点的大小代表文献来源国家出现的频次，节点越大代表该国家出现的频次越多，反之则越小；节点的连线数量代表合作国家数量，连线数量越多表示合作国家数量越多，连线的粗细代表国家合作的频次，连线越粗，表示国家合作越紧密；不同国家间的节点和连线颜色不同。由此，中介中心性大于0.01，发文频次从高到低排名前9的国家分别是美国(USA)、加拿大(CANADA)、中国(PEOPLES R CHINA)、新加坡(SINGAPORE)、德国(GERMANY)、澳大利亚(AUSTRALIA)、韩国(SOUTH KOREA)、印度(INDIA)和瑞士(SWITZERLAND)，如表2所示。 由表2的1998~2017年ISR文献国家合作网络分析，可以发现：1) 美国在国家合作网络中占据绝对核心位置，是国家合作网络中的重要节点，其文献产出量高达631篇，占据总体文献产出的84.47%，是ISR期刊的主要科研力量，此外，美国在国家合作网络的中心性高达1.23，远远高于其他国家，这说明 图1. 1998~2017年间ISR文献产出 Table 1 1998~2017 stage analysis of ISR publication quantit 阶段 期间 文献产出总量(篇) 文献产出平均量(篇) 标准差 1 1998年~2008年 242 24.2 2.960 2 2009年~2017年 506 50.6 13.170 表1. 1998~2017年间ISR文献产出阶段分析 Table 2 1998~2017 national cooperation network analysis of ISR publicatio 国家 中介中心性 发文数量(%) 最早发文年份 美国 1.23 631 (84.5%) 1998 加拿大 0.28 90 (12%) 1999 德国 0.1 19 (2.5%) 2008 中国 0.05 78 (10.4%) 2000 澳大利亚 0.04 19 (2.5%) 2002 印度 0.03 9 (1.2%) 2012 韩国 0.02 15 (2%) 2012 新加坡 0.01 40 (5.4%) 2003 瑞士 0.01 4 (0.5%) 2015 表2. 1998~2017年间ISR文献国家合作网络分析 图2. 1998~2017年ISR文献国家合作网络图 美国在ISR期刊不同国家之间的学术交流和信息沟通合作网络中，具有十分重要的媒介作用；2) 比较中国与中介中心性排名第2的加拿大，中国最早发文时间(2000年)发文数量(78篇)和加拿大最早发文时间(1999年)发文数量(90篇)都相对接近，但加拿大在国家合作网络的中心性(0.28)是中国中介中心性(0.05)的近6倍；3) 比较中国与中介中心性排名第3的德国，中国发表在ISR上的最早发文出现在2000年，相比德国在2008年的最早发文早了8年，且中国发文数量(78篇)是德国发文数量(19篇)的近4倍，但德国在国家合作网络的中心性(0.1)是中国的中心性(0.05)的2倍；4) 根据2)和3)分析，中国在ISR期刊上发表的研究，在国家间的合作与国际学术交流方面还有明显不足，因此，为提高在ISR上的影响力，中国需要加强与其他国家的学术交流与合作，提升在国家合作网络的中介中心性；5) 比较最早发文时间接近的澳大利亚(2002年)和新加坡(2003年)，虽然新加坡发文数量(40篇)是澳大利亚发文数量(19篇)的2倍多，但澳大利亚中介中心性(0.04)是新加坡中介中心性(0.01)的4倍，说明澳大利亚更加注重国际交流与合作；6) 在ISR的最早发文时间较晚的印度(2012年)、韩国(2012年)和瑞士(2015年)，发文数量分别是9篇、15篇和4篇，但已进入国家合作网络中介中心性排名前9位，说明这三个国家已跻身于信息系统的国际合作研究。 3.3. 机构合作网络分析 机构合作网络可用于分析机构合作网络的中介中心性、所属国家、发文数量和最早发文年份。其中，中介中心性突显一个机构与其他机构在本领域的合作情况，中介中心性越高，表明该机构与其他机构的合作越多，在网络中的连通性越强；机构发文数量和最早发文年份，可以展现一个机构在本研究领域的科研实力。 应用Citespace将1998年至2017年ISR文献进行机构合作网络图谱分析，如图3所示，节点的大小代表文献来源机构出现的频次，节点越大代表该机构出现的频次越多，反之则越小；节点的连线数量代表合作机构数量，连线数量越多表示合作机构数量越多，连线的粗细代表机构合作的频次，连线越粗， 图3. 1998~2017年ISR文献机构合作网络图 表示机构合作越紧密；不同机构间的节点和连线颜色不同。由此，中介中心性大于0.1，发文频次从高到低排名前12的机构分别是马里兰大学(Univ Maryland)、德克萨斯大学达拉斯分校(Univ Texas Dallas)、纽约大学(NYU)、明尼苏达大学(Univ Minnesota)、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon Univ)、佐治亚州立大学(Georgia State Univ)、新加坡国立大学(Natl Univ Singapore)、香港城市大学(City Univ Hong Kong)、佐治亚理工学院(Georgia Inst Technol)、坦普尔大学(Temple Univ)、德克萨斯大学奥斯汀分校(Univ Texas Austin)和麦吉尔大学(McGill Univ)，如表3所示。 由表3的1998~2017年ISR文献机构合作网络分析，可以发现：1) 中介中心性大于0.1的12所机构，有9所位于美国，这与美国在国家合作网络中心性排名第1的数据是一致的，体现了美国在ISR期刊国家层面的合作网络中以及机构层面的合作网络，都具有十分重要的中介作用；2) 虽然新加坡在国家合作网络的中介中心性排名第8，但新加坡国立大学在机构合作网络的中介中心性达0.19，排名第4，这说明新加坡国立大学对新加坡在ISR期刊的国际影响具有重要贡献；3) 加拿大在国家合作网络中介中心性为0.28，排名第2，但加拿大麦吉尔大学在机构合作网络的中介中心性为0.14，排名第7，这说明加拿大各大学在ISR期刊，整体的国际交流与合作发展均衡；4) 虽然中国在国家合作网络中介中心性排名第4，但中国的香港城市大学在机构合作网络中介中心性排名第11，这表明尤其在在ISR期刊机构层面的合作网络，中国大学需要加强国际交流与合作；5) 特别地，德克萨斯大学达拉斯分校、佐治亚理工学院、新加坡国立大学和德克萨斯大学奥斯汀分校，在研究观测期1998年至2017年，这四所高校在ISR刊登第一篇文章的时间分别是2009年、2009年、2010年和2010年，起步时间虽然相对较晚，但这4所机构的文献产出量机构合作网络中介中心性都位居前列，发展迅速，是合作机构网络中有巨大研究潜力的节点。 3.4. 引文网络聚类分析 为了更好的研究引文网络的演变过程，对引文网络进行聚类分析，运用Link Walkthrough功能观察每一个时间段中的引文具体分布在哪一个聚类中，由此，整合每一个聚类的信息，得不同时间段聚类分布，如表4所示。在不同时间段聚类分布表中，每一个聚类的Silhouette值都高于0.7，这表明每一个聚 Table 3 1998~2017 institutional cooperation network analysis of ISR publicatio 机构 中介中心性 国家 论文数量(%) 最早发文年份 马里兰大学 0.30 美国 62 (8.3%) 1998 德克萨斯大学达拉斯分校 0.23 美国 35 (4.7%) 2009 佐治亚州立大学 0.20 美国 27 (3.6%) 2002 新加坡国立大学 0.18 新加坡 25 (3.3%) 2010 佐治亚理工学院 0.18 美国 24 (3.2%) 2009 坦普尔大学 0.17 美国 24 (3.2%) 2006 麦吉尔大学 0.14 加拿大 12 (1.6%) 1999 纽约大学 0.13 美国 30 (4.0%) 2005 明尼苏达大学 0.13 美国 29 (3.9%) 2000 德克萨斯大学奥斯汀分校 0.13 美国 20 (2.7%) 2010 香港城市大学 0.12 中国 25 (3.3%) 2000 卡内基梅隆大学 0.11 美国 29 (3.9%) 2001 表3. 1998~2017年间ISR文献机构合作网络分析 Table 4 1998~2017 citation clustering analysis of ISR publicatio 时间段 聚类 ID 规模 Silhouette 聚类名称 核心引用文献 1998~1999 3 25 0.838 信息技术 信息技术在组织变革中的应用 [ 15 ] 5 20 0.921 电子头脑风暴 电子头脑风暴 [ 16 ] [ 17 ] 8 15 0.888 信息系统开发方法 对比五种信息系统开发方法 [ 18 ] 对比四种软件风险管理方法 [ 19 ] 12 9 0.914 战略信息系统 改进信息技术的战略规划 [ 20 ] 13 7 0.98 系统采纳者 EDI采纳者对EDI投资的影响 [ 21 ] 2000~2001 0 30 0.856 不确定方法 技术接受模型中用户对信息技术感知易用性随时间的演变 [ 22 ] ； 基于期望差异理论，建立网上购物消费者的满意度理论 [ 23 ] 9 13 0.994 快速响应 快速响应和战略联盟对组织绩效的影响 [ 24 ] 2002~2003 11 10 0.921 网络增强型组织 网络增强型组织及其测量方法 [ 25 ] [ 26 ] 2004~2005 1 28 0.911 信任机制 基于机构信任提出三种信息技术支持机制，促使买卖双方信任 [ 27 ] 10 10 0.953 控制理论视角 在不确定环境下软件开发团队如何灵活控制 [ 28 ] ； 敏捷开发对提高软件项目质量的最有效条件 [ 29 ] 2006~2009 6 18 0.764 全球虚拟团队 考察全球虚拟团队，解释信任如何影响IT关系中的任务绩效 [ 30 ] 在线创新社区成员持续参与开源软件开发的影响因素 [ 31 ] 2010~2011 2 26 0.823 管理解释 解释说明信息系统在提升企业绩效中的作用 [ 32 ] 2012~2015 4 22 0.898 用户参与度 电子口碑对消费者购买决策以及风险投资的影响 [ 33 ] [ 34 ] 2016~2017 7 16 0.966 在线人群 在线知识创造社区及其知识流动 [ 35 ] [ 36 ] 表4. 1998~2017年间ISR文献引文网络聚类分析 类内部的同质性很高，聚类具有较高信度 [ 14 ] 。 通过对文献引文的分析可以看出：1) 1998~1999年期间信息系统的研究热点集中在“信息技术在组织变革中的应用”、“电子头脑风暴”、“信息系统开发方法对比分析”、“信息技术在战略规划中的应用”以及EDI投资与采纳五个方面；2) 随着信息系统的应用与采纳，接下来需要考虑的是“用户对信息技术的接受情况与满意度”以及“信息技术对组织绩效的影响”，这也正是2000年到2001年期间信息系统领域的研究热点；3) 2002年至2003年期间，伴随着网络增强型组织的大量出现，对其测量指标和测量方法的研究，成为研究热点；4) 2004年至2005年期间，信息系统领域的研究热点呈现双向发展的状况，一方面延续对网络增强型组织的研究，开始对组织之间的信任问题进行研究，例如：线上交易中买卖方之间的信任问题，另一方面深入探讨敏捷软件开发框架；5) 2006年至2009年期间，在网络增强型组织和信任问题的研究基础上，开始对全球虚拟组织的信任问题进行探讨；6) 2010年至2011年期间开始运用解释性理论研究方法，探讨信息系统在提升企业绩效中的作用，研究热点为“管理解释”，虽然这一时期的研究热点与2000年至2001年信息技术对组织绩效的影响相似，但2000年至2001年的相关研究侧重信息技术研究，而2010年至2011年的相关研究侧重管理解释；7) 伴随着大数据的兴起，2012年至2015年的研究热点开始转向到对电子口碑的数据分析，包括：消费者意见、用户体验和产品评论等，主要研究问题为消费者决策、风险投资等有关商业的问题；8) 2016年至2017年，研究热点从“电子口碑”转移到“在线知识创造社区”，研究更侧重于利用在线评论研究在线知识社区中的知识传播问题。 3.5. 研究热点演变分析 根据引文网络聚类分析研究热点演变，如图4所示，反映了不同时间段信息系统领域研究热点的动态演变及其研究热点之间的关系。综上所述，1998~2017年间ISR文献研究热点的动态演变可以分为三个阶段：1) 1998~2001年，此期间信息系统领域研究的重心在于信息系统在企业中的应用，包括信息系统在企业组织变革战略规划等方面的应用、员工对企业信息技术的接受情况满意度以及信息技术对企业绩效的影响；2) 2002~2011年，伴随着互联网的普及，网络增强型组织大量出现，各种依托于互联网的虚拟组织涌现，研究重心由传统的组织转移到虚拟组织，包括虚拟组织之间的测量指标、信任、影响因素等问题，以及信息系统对提升企业绩效的管理解释；3) 2012~2017年，伴随大数据开始兴起，研究重心转移到对在线社交网络数据的分析，2012年至2015年主要研究电子口碑数据的商业影响与决策，2016年至2017年研究热点转移到在线社区中的知识传播与流动问题。