【摘 要】論文基于CNKI數據庫，運用文獻計量、信息可視化和社會網絡分析的方法，對我國2012-2020年大數據產業研究的核心期刊文獻進行梳理，用Citespace構建了共現圖譜，分析了該領域的發文趨勢和主要研究機構;通過Ucinet進行社會網絡分析，探討了我國大數據產業研究的發展特點和高頻關鍵詞之間的聯系情況。
【關鍵詞】大數據產業;可視化分析;社會網絡分析;知識圖譜
1 引言
隨著數據量的飛速增長，人們邁入了大數據時代，新型信息發布方式不斷涌現，數據正成為另一種重要的戰略資源。大數據是眾多關鍵行業關注的問題。“大數據”這一概念從被提出到獲得普遍認可并成為全球熱詞，伴隨的是數據在各行業領域的深層滲透與應用。作為復雜而龐大的數據集，它具備強大的分析與挖掘價值，是影響競爭和發展的重要因素。在信息化發展的新階段，大數據對經濟發展、社會秩序、國家治理、人民生活都會產生重大影響。
為推動我國大數據產業有效、健康發展，本文運用文獻計量和信息可視化的方法，對我國大數據產業相關研究的核心期刊文獻進行梳理，分析了該領域的發文趨勢和主要研究機構;通過共詞分析、知識圖譜和社會網絡分析，探討新時期互聯網和大數據環境下，大數據產業的發展特點和主題演化，以期為之后研究工作的開展提供參考。
本文運用文獻計量和信息可視化的方法，對我國大數據產業相關研究的核心期刊文獻進行梳理，分析了該領域的發文趨勢和主要研究機構，以期為之后研究工作的開展提供參考。
2 數據來源與研究步驟
2.1 數據來源
本文選用CNKI平臺中國學術期刊網絡出版總庫(CAJD)作為數據源，以“大數據產業OR大數據行業”為檢索詞進行主題檢索，檢索年限字段從2012年開始，截至2020年，根據布拉德福文獻離散分布規律，為保證研究的有效性，研究論文數據1165條(檢索時間為2021年3月27日)。
2.2 研究步驟
運用文獻計量的理論和方法，對收集所得的大數據產業研究文獻進行統計分析。基于詞頻分析法，利用SATI、Excel軟件處理文獻數據，從文獻數量、作者和機構分布、關鍵詞等角度進行了社會網絡分析，探討參與大數據產業相關研究的作者和機構的合作情況以及該領域的研究熱點和前沿。將期刊來源類別字段設定為核心期刊及CSSCI來源期刊。通過人工篩選、去重、整理，共得到大數據產業相關研究論文數據1165條(檢索時間為2021年3月27日)。
3 分析討論
3.1 大數據產業相關研究發文的時間分布
我國2012年均發表在圖書情報學相關期刊上，指出了大數據時代的來臨和對數據進行創新分析的重要性。大數據的研發與應用開始被重視起來。截至2020年，該領域共發表核心期刊論文1165篇，其發文趨勢見圖1。
工業4.0代表了第四次工業革命，代表了生產中自主和非集中控制的新范式。產品和生產系統被增強為具有相互通信、構建自組織網絡、自我控制和自我優化能力的網絡物理系統。從IT的角度來看，這涉及一個新層次的網絡、數據集成和生產中的數據處理。物聯網、大數據等成熟技術是工業4.0的傳播解決方案組件。到目前為止，還沒有對IT需求進行有根據的詳細闡述，也沒有對解決方案組件如何滿足這些需求進行有區別的討論。本研究采用內容分析的方法，從現有的研究文獻中提取工業4.0的需求。分析的目標是數據處理需求的結構化匯編。由此產生的分類方案支持在工業4.0的應用領域中進一步開發解決方案組件。此外，本文還展示了如何將需求與大數據軟件解決方案的能力相匹配。因此，確定并描述了工業4.0中大數據應用程序的2個通用用例。我們可以看到2012-2020年大數據產業相關研究從2012年至2015年呈指數增長。與此同時，該行業在管理大量可用于執行大數據項目的技術方面面臨巨大挑戰。在初步調查的基礎上，有一個空白的文獻清楚地審視了銀行業是如何利用大數據的潛力和面臨的挑戰。本研究以3家選定銀行為樣本進行個案研究，旨在通過更細致地調查如何使用和管理大數據來填補這一空白。這些發現將有助于我們從技術的角度加深對大數據實施和管理技術的理解，因此，2015年我國大數據產業相關研究發生了“大爆炸”。雖然2015-2017年發文量增長趨于平穩，但發文量一直較高，這段時間，我國相繼出臺了各種相關政策。2018年，大數據行業發展達到了一個“瓶頸”，發文量有明顯的下降，國家出臺的相關政策也較少。2018年之后，相關研究繼續增長。由此可以看出，該領域的研究與國家政策的支持有較大關系。近年來，各種網絡物理系統(CPS)的開發和實現呈爆炸式增長。因此，與CPS相關的研究和CPS技術的進步越來越成為物聯網(IoT)、大數據、云計算和工業4.0等IT領域新興趨勢的一部分。然而，只有很少的研究工作能夠確定與新興IT趨勢相關的綜合CPS研究趨勢。因此，本文的目的是探討什么樣的CPS研究主題與新興的IT趨勢相關，以及產業如何實施CPS技術。
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